AUTOMATICKÉ ZPRACOVÁNÍ DAT PRO VYTVÁŘENÍ EVROPSKÝCH PŘESHRANIČNÍCH PROFILŮ

Přeshraniční regiony tvoří významnou část území Evropské unie, kde žije přibližně 13 % obyvatel. Každodenní život těchto lidí je spojen s pohybem přes hranice, proto je pro ně zásadní kvalitní dopravní infrastruktura, která ovlivňuje dostupnost práce, vzdělání i zdravotních služeb. Přesto tyto oblasti často zaostávají za vnitrostátními regiony, což je důsledek historického vývoje dopravních sítí orientovaných především na vnitřní propojení států. Tato diplomová práce se zaměřuje na hodnocení dopravní infrastruktury v přeshraničních regionech pomocí indikátoru Network Efficiency Ratio (NER), který porovnává skutečné a teoretické cestovní časy mezi sídly s ohledem na počet obyvatel. Součástí práce je vytvoření toolboxu v jazyce Python pro ArcGIS Pro, který automatizuje celý proces zpracování dat i samotnou analýzu. Nástroj byl testován na případových studiích v rámci EU a umožňuje identifikovat problematické oblasti ovlivněné například kvalitou silniční sítě, přeshraničním propojením nebo geografickými bariérami. Výsledky mohou sloužit jako podklad pro plánování a rozvoj dopravní infrastruktury.

Cílem diplomové práce je připravit sadu programů, které budou sloužit ke zpracování dat pro přeshraniční profily v Evropě. Programy budou řešit jak preprocesing dat z různých zdrojů evropských států či databází, tak následné prostorové analýzy. Programy budou realizovány jako Python skripty s využitím knihovny arcpy pro software ArcGIS Pro buď ve formě toolboxu nebo Jupyter notebooků. Bude sestaveno minimálně pět funkčních programů včetně ukázkových dat. Jedním z vybraných témat bude dopravní infrastruktura přeshraničních regionů.

Použité metody kladou důraz především na automatizaci celého procesu formou toolboxu pro ArcGIS Pro, přičemž zahrnují analýzu silniční efektivity v přeshraničních regionech EU na základě dat z OpenStreetMap a NUTS 3 regionů z databáze GISCO, výpočet indikátoru Network Efficiency Ratio (NER) a následné ověření funkčnosti na čtyřech případových studiích.

Metodika

Tato práce se zaměřuje na hodnocení dopravní infrastruktury v přeshraničních regionech Evropské unie pomocí indikátoru Network Efficiency Ratio (NER). Metodika vychází z porovnání skutečných cestovních časů po silniční síti s teoretickými časy mezi sídly, které představují ideální spojení vzdušnou čarou. Do výpočtu je zahrnuta také populační velikost cílových sídel, která reflektuje jejich význam v rámci dopravních interakcí. Analýza je realizována pro sídla s více než 5 000 obyvateli nacházející se v pásmu do 25 km od státní hranice, přičemž jsou hodnoceny pouze přeshraniční vazby mezi těmito sídly. Na rozdíl od původních přístupů založených na pravidelném populačním gridu je využit přístup založený na reálných sídlech, což umožňuje snížení výpočetní náročnosti a zároveň zjednodušuje interpretaci výsledků.

Výpočet indikátoru probíhá na základě síťové analýzy, kde jsou skutečné časy odvozeny ze silniční sítě a porovnávány s ideálním stavem. Výsledné hodnoty indikátoru NER se pohybují v intervalu od 0 do 1, přičemž vyšší hodnoty indikují vyšší efektivitu silniční sítě.

Celý proces zpracování dat, tvorby síťového datasetu a výpočtu indikátoru je automatizován pomocí skriptů v jazyce Python v prostředí ArcGIS Pro. Tento přístup umožňuje efektivní a opakovatelné vyhodnocení dopravní dostupnosti v přeshraničních regionech.

Datové zdroje

Databáze OpenStreetMap (OSM) byla v diplomové práci zvolena jako hlavní zdroj prostorových dat. Jedná se o komunitně spravovanou otevřenou databázi, do které přispívají dobrovolníci, organizace i instituce po celém světě. Data jsou volně dostupná pro použití, úpravy i sdílení za podmínky uvedení autorství OpenStreetMap, přičemž hlavními výhodami jsou jejich aktuálnost, detailnost a otevřená licence umožňující vědecké využití. Nevýhodou je regionální nerovnoměrnost a neúplnost dat, kdy jsou lépe zmapovány například západní části Evropy oproti východním a jižním oblastem. Data jsou standardně poskytována v souřadnicovém systému WGS84 (EPSG:4326), přičemž v práci byla využita liniová vrstva silniční sítě a bodová vrstva sídel.

Administrativní jednotky NUTS 3 z databáze GISCO Eurostatu sloužily k vymezení zájmových přeshraničních regionů; tato hierarchická klasifikace odpovídá nejmenším statistickým jednotkám vhodným pro analýzu (v ČR úroveň krajů). GISCO data jsou dostupná v různých formátech, měřítcích a souřadnicových systémech, přičemž pro práci byla použita verze v Geopackage v měřítku 1 : 1 000 000 a v systému WGS84 (EPSG:4326).

Výsledkem diplomové práce je toolbox Road Efficiency on EU cross borders, který obsahuje šest navazujících skriptů pokrývajících celý proces od stažení a preprocessingu dat, přes tvorbu přeshraničních oblastí, přípravu síťových dat až po výpočet indikátoru efektivity silniční sítě (NER). Toolbox je implementován v jazyce Python s využitím knihovny ArcPy v prostředí ArcGIS Pro a je dostupný jako open-source projekt na platformě GitHub včetně testovacích dat. Celý workflow je plně automatizovaný a navržený tak, aby byl reprodukovatelný a využitelný pro další výzkum.

1. Define cross border area

První skript slouží k vytvoření přeshraniční oblasti definované 25 km obalovou zónou na obě strany hranice. Vstupují do něj NUTS 3 regiony, které se dotýkají státní hranice na obou stranách. Polygony jsou nejprve převedeny na linie a pomocí atributů LEFT_FID a RIGHT_FID identifikuje úseky, které tvoří hranice mezi dvěma různými státy. Hraniční úseky jsou spojeny a uloženy do jedné geometrie. Na základě výsledné hranice mezi dvěma státy je vytvořena obalová zóna 25 km na obě strany. Posledním krokem je ořezání podle vstupních polygonů, aby buffer nepřesahoval do třetího státu. Výstupem jsou dvě vrstvy – liniová vrstva hranice přeshraniční oblasti a polygonová vrstva přeshraniční oblasti.

2. Download OSM data

Dalším skriptem po získaní přeshraniční oblasti byla automatizace stažení dat z OpenStreetMap. Do skriptu vstupují dvě hlavní vrstvy – přeshraniční oblast a NUTS 3 kvůli přidání informace o státní příslušnosti. Ke stažení bylo využito rozhraní Overpass API, přes které byly staženy vybrané typy silnic a ze sídel vybrána pouze ta s více než 5 000 obyvateli. Také byly vybrány nejpodstatnější atributy kvůli úspoře dat. Prostorový dotaz probíhá přes ohraničující obdélník, protože API neumožňuje pracovat s polygonovou geometrií. Výsledná data jsou ořezána podle přeshraniční oblasti a u sídel je doplněn atribut o státní příslušnosti. Výsledné dvě vrstvy jsou uloženy do uživatelem zvolené geodatabáze – vrstva silniční sítě a vrstva sídel nad 5 000 obyvatel.

3. Roudabout flow improvement

Po řadě testování průjezdnosti silniční sítě z OSM byl zjištěn problém s neprůjezdností u velké části kruhových objezdů. Bylo nutné vytvořit skript, který problém vyřeší. Kruhové objezdy byly spojeny s příjezdovými komunikacemi, ale v místě dotyku neexistoval uzel a při síťové analýze nebylo možno projet a trasa z výchozího do cílového bodu se prodlužovala. Nejprve jsou identifikovány všechny kruhové objezdy z atributu staženého v předchozím skriptu a také všechny silnice, které se dotýkají kruhových objezdů. Ve skriptu se používá nástroj Feature To Line, který rozřezává silnice v místě křížení a přidává topologické uzly. Atributy jsou následně přiřazeny přes Spatial Join a upravené úseky jsou sloučeny s ostatními silnicemi, které se kruhových objezdů nedotýkají. Vzniká nová topologicky správná vrstva silniční sítě pro další zpracování.

4. Geoprocessing data

K topologicky správné síti bylo potřeba připravit data do podoby, aby s nimi šlo dělat síťové analýzy. To znamená, přiřadit rychlostní limity všem úsekům, vypočítat cestovní časy a změnit polohu sídel přesně na silniční síť. Vstupem byly dvě vrstvy – silniční síť a sídla. Rychlostní limity jsou přiřazovány na základě informace o typu silnice (atribut highway), která byla stažena ve druhém skriptu. Limity jsou násobeny koeficientem 0,9 pro přiblížení reálným podmínkám. Dalším krokem je spočítání cestovních časů v minutách podle vzorce čas = (rychlost / délka) * 60. Přesun bodových znaků sídel na silniční síť je prováděn podle hierarchického řazení, kde se nejprve hledají v blízkosti 250 metrů silnice první třídy, později druhé, třetí, rezidenční oblasti a nakonec dálnice. Pokud by se v tomto okolí nenašla ani jedna varianta, hledá se oblasti 500 metrů.

5. Create network dataset

Předposledním skriptem se automatizuje vytvoření síťového datasetu v ArcGIS Pro, aby to uživatel nemusel vytvářet manuálně. Před vytvořením síťového datasetu se nejprve ověří dostupnost rozšíření Network Analyst, správný formát vstupní vrstvy silniční sítě a souřadnicový systém. Poté se vytvoří Feature Dataset v zadané geodatabázi, nakopíruje se do něj silniční síť a spustí se proces k sestavení sítě.

6. Calculate NER

Poslední skript číselně počítá efektivitu silniční sítě v přeshraničních regionech pro každé sídlo. Síťovou analýzou je zjištěn skutečný cestovní čas mezi všemi dvojicemi sídel v přeshraničním regionu a zapsán do tabulky v Excelu ve formátu City1 – City2 – Actual. Pro srovnání je potřeba vypočítat také teoretický čas, který je definován euklidovskou vzdáleností při rychlosti 120 km/h. Je vypočítán pouze pro přeshraniční dvojice sídel a zapsán ve stejném formátu do tabulky v Excelu. Pro naplnění vzorce NER se získává hodnota populace sídel, která v pozdější fázi vstupuje do výpočtu. Dále jsou načteny přeshraniční dvojice a podle vzorce jsou vyděleny skutečné cestovní časy teoretickými a následně násobeny hodnotou populace. Proces je prováděn pro jedno sídlo vůči všem cílovým sídlům. V čitateli jsou násobeny hodnoty poměru skutečného a teoretickému času počtem obyvatel cílového sídla a následně sečteny. Ve jmenovateli se sčítá populace všech cílových sídel k jednomu výchozímu. V posledním kroku proběhne dělení čitatele jmenovatele, čímž vznikne hodnota neefektivity silniční sítě. Hodnota indikátoru NER je získána podílem 1 a tohoto průměru. Stejný princip se ve skriptu aplikuje na každé sídlo. Výsledné hodnoty se pohybují v rozmezí mezi 0 a 1. Čím více se hodnota blíží 1, tím je silniční spojení z daného sídla s přeshraničními sídly efektivnější.

Případové studie

Pro ověření byly zpracovány čtyři případové studie různých přeshraničních regionů - Česko – Slovensko, Belgie – Nizozemsko, Německo – Polsko a Francie – Itálie. Nejvyšší průměrné hodnoty vyšly přeshraničního regionu Belgie – Nizozemsko (průměr NER 0,646) a nejnižší u regionu Francie – Itálie (průměr NER 0,400). Každá studie obsahuje analýzu území, dopravní infrastruktury a vyhodnocení efektivity silniční sítě, doplněné o pět mapových výstupů, celkem tedy 20 map, které umožňují porovnání jednotlivých regionů a jsou k dispizici v textu práce i v přílohách.

Cílem diplomové práce bylo vytvořit sadu minimálně pěti Python skriptů pro automatizované zpracování prostorových dat zaměřených na přeshraniční regiony v Evropě a následné provádění prostorových analýz. Výsledkem je funkční a plně automatizovaný toolbox Road Efficiency on EU cross borders, který umožňuje komplexní zpracování dat o přeshraničních regionech a jejich následnou analýzu z hlediska efektivity dopravní infrastruktury. Nástroj byl vytvořen v jazyce Python pro prostředí ArcGIS Pro s využitím knihovny ArcPy a byl zveřejněn jako open-source řešení na platformě GitHub spolu s testovacími daty, což zajišťuje jeho dostupnost a možnost dalšího rozvoje. Celý workflow je založen na kombinaci evropských otevřených dat z GISCO (NUTS 3 regiony) a OpenStreetMap (silniční síť a sídla), přičemž všechny dílčí kroky jsou navrženy tak, aby bylo možné je opakovaně využít pro libovolnou přeshraniční oblast v Evropě.

Součástí řešení je šest navazujících skriptů, které pokrývají celý proces od vymezení přeshraniční zóny, přes automatizované stažení a úpravu dat, řešení topologických problémů silniční sítě, geoprocessing a tvorbu síťového datasetu až po samotný výpočet indikátoru Network Efficiency Ratio. Ten umožňuje kvantifikovat efektivitu dopravního propojení mezi sídly s ohledem na jejich populační význam. Funkčnost navrženého řešení byla ověřena na čtyřech případových studiích, které potvrdily jeho použitelnost v různých geografických podmínkách – od dobře propojených nížinných oblastí až po regiony s významnými přírodními bariérami.

Výsledky ukazují, že nejvyšší efektivity dosahuje region Belgie–Nizozemsko, zatímco nejnižší hodnoty byly zaznamenány v oblasti Francie–Itálie, kde dopravní propojení významně omezuje horský terén Alp. Regiony Česko–Slovensko a Německo–Polsko vykazují střední úroveň efektivity, což odpovídá kombinaci příznivých i limitujících geografických podmínek. Celkově práce přináší univerzální nástroj pro hodnocení dopravní dostupnosti v evropských přeshraničních regionech, který je volně přístupný a může sloužit jako základ pro další výzkum i praktické aplikace v oblasti prostorové analýzy a dopravního plánování.

The aim of this thesis was to develop a set of at least five Python scripts for automated processing of spatial data focused on cross-border regions in Europe and subsequent spatial analyses. The result is a fully functional and automated toolbox Road Efficiency on EU cross borders, which enables comprehensive processing of cross-border datasets and their analysis in terms of transport infrastructure Efficiency. The tool was developed in Python for the ArcGIS Pro environment using the ArcPy library and published as an open-source project on GitHub together with test datasets, ensuring its accessibility and potential for further development. The entire workflow is based on a combination of European open datasets from GISCO (NUTS 3 regions) and OpenStreetMap (road network and settlement data), with all processing steps designed to be reusable for any cross-border region in Europe.

The solution consists of six interconnected scripts covering the full workflow, from defining the cross-border area, through automated data acquisition and preprocessing, handling topological issues in the road network, geoprocessing and network dataset creation, to the final calculation of the Network Efficiency Ratio indicator. This metric quantifies the Efficiency of transport connections between settlements with respect to their population importance. The functionality of the proposed solution was validated on four case studies, confirming its applicability under different geographical conditions—from well-connected lowland areas to regions affected by significant natural barriers.

The results show that the highest Efficiency is achieved in the Belgium–Netherlands region, while the lowest values were observed in the France–Italy region, where transport connectivity is strongly limited by the mountainous terrain of the Alps. The Czechia–Slovakia and Germany–Poland regions exhibit medium Efficiency levels, reflecting a balance of favourable and limiting geographical conditions. Overall, the thesis delivers a universal tool for evaluating transport accessibility in European cross-border regions, which is freely available and may serve as a basis for further research and practical applications in spatial analysis and transport planning.

• Stáhnout text
• Stáhnout poster
• Stáhnout přílohy