自行车成长

不断发展的城市自行车网络

这是 M. Szell、S. Mimar、T. Perlman、G. Ghoshal 和 R. Sinatra 撰写的科学论文《发展城市自行车网络》的源代码。该代码从 OpenStreetMap 下载并预处理数据、准备兴趣点、运行模拟、测量和保存结果、创建视频和绘图。

论文：https://www.nature.com/articles/s41598-022-10783-y
数据存储库：zenodo.5083049
可视化：GrowBike.Net
视频和情节：https://growbike.net/download

在巴黎运行代码的视频输出，显示了自行车网络在种子点网格上的增长

指示

1. Git克隆没有完整历史记录的项目

从您的终端运行：

 git clone -b main --single-branch https://github.com/mszell/bikenwgrowth --depth 1

2.安装conda环境growbikenet

在终端中，导航到项目文件夹bikenwgrowth并使用conda或mamba或micromamba运行：

 mamba env create -f environment.yml
mamba activate growbikenet

从命令行创建环境

如果上述方法不起作用，您可以从命令行手动创建环境（不推荐）：

 mamba create --override-channels -c conda-forge -n growbikenet python=3.12 osmnx=1.9.4 python-igraph watermark haversine rasterio tqdm geojson
mamba activate growbikenet
mamba install -c conda-forge ipywidgets
pip install opencv-python
pip install --user ipykernel

设置 Jupyter 内核

如果你想在Jupyter中使用growbikenet环境，请运行：

python -m ipykernel install --user --name=growbikenet

这允许您使用内核growbikenet运行Jupyter（内核>更改内核>growbikenet）

3a.本地运行代码

单个（或几个/小）城市可以通过手动、逐步执行 Jupyter 笔记本在本地运行：

1. 填充parameters/cities.csv ，见下文。保留默认值以在两个小城市运行代码。
2. 导航到code夹。
3. 运行笔记本 01 和 02 一次以下载并准备所有网络和 POI。
4. 为每个参数集运行笔记本03、04、05（见下文），在parameters/parameters.py中设置
5. 可选：运行 06 创建视频。
6. 可选：如果需要生成额外的结果或数据，可以运行其他以X_命名的笔记本。

3b.使用 SLURM 在 HPC 集群上运行代码

对于多个，尤其是。强烈建议在大型城市中在高性能计算集群上运行代码，因为任务很容易并行化。 shell 脚本是为 SLURM 编写的。

1. 填充parameters/cities.csv ，见下文。
2. 在本地运行一次 01 和 02，下载并准备所有网络和 POI（替代方案是服务器端sbatch scripts/download.job ，但 OSMNX 抛出太多连接问题，因此需要手动监督）
3. 上传code/*.py 、 parameters/* 、 scripts/*
4. 运行： ./mastersbatch_analysis.sh
5. 如果需要，运行： ./mastersbatch_export.sh
6. 全部完成后，运行： ./cleanup.sh
7. 建议运行： ./fixresults.sh （在重复运行中修改数据的情况下清理结果）

文件夹结构和输出

主文件夹/存储库是bikenwgrowth ，包含Jupyter笔记本（ code/ ）、预处理数据（ data/ ）、参数（ parameters/ ）、结果图（ plots/ ）、HPC服务器脚本和作业（ scripts/ ）。

大多数生成的数据输出（网络图、视频、结果、导出、日志）占用许多 GB，并存储在单独的外部文件夹bikenwgrowth_external中。要设置不同的路径，请编辑code/path.py

参数设置

1. prune_measure = "betweenness" , poi_source = "railwaystation"
2. prune_measure = "betweenness" ， poi_source = "grid"
3. prune_measure = "closeness" ， poi_source = "railwaystation"
4. prune_measure = "closeness" ， poi_source = "grid"
5. prune_measure = "random" ， poi_source = "railwaystation"
6. prune_measure = "random" ， poi_source = "grid"

人口城市.csv

检查提名字符串

• 转到例如 https://nominatim.openstreetmap.org/ui/search.html?q=paris%2C+france 并输入搜索字符串。如果弹出正确的多边形（或多多边形），那就没问题了。如果不将该字段留空并获取形状文件，请参见下文。

获取形状文件

• 前往立交桥，前往城市，然后运行： relation["boundary"="administrative"]["name:en"="Copenhagen Municipality"]({{bbox}});(._;>;);out skel;
• 导出：下载为 GPX
• 使用 QGIS 创建多边形，使用“矢量”>“连接多条线”和“处理工具箱”>“多边形化”（请参阅​​ Stackexchange 答案 1 和 Stackexchange 答案 2）