移动传感器带动城市脉搏

假设您在曼哈顿有10辆出租车。在典型的一天中，他们会覆盖该行政区街道的哪一部分？

在我们回答这个问题之前，让我们先检查一下了解这一事实的原因。城市有很多需要测量的东西：空气污染，天气，交通方式，道路质量等等。其中一些可以通过附在建筑物上的仪器进行测量。但是研究人员还可以在出租车上安装廉价的传感器，并在整个城市的大部分区域捕获测量数据。

那么，需要多少辆出租车才能覆盖一定数量的地面？

为了找出答案，一个基于MIT的研究人员团队分析了来自三大洲的九个主要城市的交通数据，并得出了一些新发现。少数出租车可以覆盖惊人的地面，但是要覆盖整个城市，则需要更多的出租车。有趣的是，这种模式似乎可以在世界各地的大都市中复制。

更具体地说：一天通常只有10辆出租车能驶过曼哈顿三分之一的街道。一天还需要大约30辆出租车才能到达曼哈顿的一半。但是由于出租车的路线趋于收敛，因此每天需要超过1,000辆出租车才能覆盖曼哈顿85％的地区。

凯文·奥基夫（Kevin O'Keeffe）说“出租车的感应力出乎意料的大，”，他是麻省理工学院感性城市实验室的博士后，也是新发表的一篇论文的合著者，详细介绍了该研究的结果。

但是，奥基夫（O'Keeffe）也观察到：有一条收益递减法则。“您几乎免费获得了前三分之一的街道，并有10辆随机出租车。但是……然后，它变得越来越难。”

在芝加哥，旧金山，维也纳，北京，上海，新加坡和其他一些主要的全球城市也存在类似的数值关系。

O'Keeffe观察到：“我们的结果表明，每个城市的出租车的感应力都非常相似。我们重复了分析，发现，[绘制出租车覆盖范围]的所有曲线都是相同的形状。”

论文“量化车队的感测力”在本周的《美国国家科学院院刊》上发表。除了通讯作者O'Keeffe外，合著者还有Senseable City Lab的研究人员Amin Anjomshoaa；康奈尔大学数学教授史蒂文·斯特罗加兹（Steven Strogatz）；保罗·桑蒂（Paolo Santi）是意大利比萨市有感城市实验室和CNR信息与远程信息处理研究所的研究科学家；麻省理工学院城市研究与规划系（DUSP）的感官城市实验室主任兼实践教授Carlo Ratti。

Senseable City Lab的成员长期以来一直根据来自传感器的数据来研究城市。通过这样做，他们已经观察到一些传统的传感器部署需要权衡。例如，建筑物上的传感器可以提供一致的每日数据，但是其作用范围非常有限。

“它们在时间上很好，但在空间上不好，”固定位置传感器的O'Keeffe说。机载传感器具有相反的特性。他们的空间很好，但时间却不够。卫星可以拍摄整个城市的照片，但只能在经过城市时（相对较短的时间间隔）拍摄。我们问了一个问题：“是否有结合了这两种方法的优势的东西，可以在时空上完美地探索这座城市？””

将传感器放在车辆上是一种解决方案。但是，哪些车辆？路线固定的公共汽车只能覆盖有限的地面。Senseable City Lab的成员在马萨诸塞州剑桥市的垃圾车上固定了传感器，但是即使如此，他们也没有像出租车那样收集到尽可能多的数据。

该研究有助于进行当前的研究，该研究使用了来自多个市政当局和私营部门的研究数据，以更好地了解出租车的覆盖范围。研究人员研究的第一个地方是曼哈顿，他们将其分为大约8,000个街道段，并获得了最初的结果。

曼哈顿仍然具有一些独特的功能-例如，通常是规则的街道网格-并不能保证它产生的度量标准在其他地方会相似。但是，在一个城市又一个城市中，出现了相同的现象：每天有少量出租车可以在一个城市中流动超过三分之一，而数量更多的出租车可以到达城市的一半，但此后，则需要更大的车队。

O'Keeffe说：“这是一个非常强劲的结果，无论是从实践角度还是从理论角度，我都惊讶地看到它。”

该研究的实际方面是，城市规划人员和政策制定者等目前可能对某些水平的移动感应所需的投资以及他们可能获得的结果的范围有更具体的想法。例如，可以考虑此类数据来进行空气污染研究。

拉蒂说：“城市环境感知对人类健康至关重要。” 直到今天，传感主要是通过少量的固定和昂贵的监测站进行的。…但是，仍然缺少了解移动感应功能的综合框架，这是我们进行研究的动机。就我们用几个移动探针就能覆盖一个大城市的效果而言，结果令人惊讶地令人惊讶。”

正如奥基夫（O'Keeffe）坦承的那样，一种构建移动感应项目的实用方法可能是在出租车上放置传感器，然后部署相对较小的车辆车队（如Google在制图项目中所做的那样），以到达出租车实际上从不冒险的街道。

“从定义上讲，您偏爱热门地区，” O'Keeffe说。“而且您可能在为贫困地区提供服务。解决该问题的方法是使用混合方法。[如果]在滑行车上放置传感器，则可以增加一些专用车辆来增加它。”

就其本身而言，受过训练的物理学家奥基夫（O'Keeffe）认为这一结果预示着在全球范围内继续在城市研究中继续使用移动传感器。

O'Keeffe说：“关于城市如何运转的科学，我们可以利用它来使事情变得更好。”

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