Индекс транспортной доступности для зданий Дубая (система Makani)

Данный кейс предоставлен компанией Smart Indexes и демонстрирует возможности геоаналитики для решения бизнес-задач в эмирате Дубай, включая инвестиции в недвижимость и выбор локаций. Основан на эмпирических и аналитических геоданных Smart Indexes.

Технологии: Python OpenAI Микросервисы JavaScript GeoJSON Mapbox

Главная цель индекса транспортной доступности — свести в процентное выражение ключевые факторы пешеходной и иной доступности транспортных узлов от входа в здание, чтобы затем сегментировать здания на карте по цветовым уровням и полноценно характеризовать как отдельные объекты, так и крупные проекты и района Дубая.

Transport Accessibility Score (TAS) — составной индекс, оценивающий транспортную доступность здания от «дверного» уровня Makani Number (координаты входа). TAS объединяет близость к метро, расстояния до EV-зарядных станций и к аэропортам DXB/DWC, а также уровень ДТП на уровне района (TAR). Результаты визуализируются на карте всего Дубая и показывают как преимущества, так и ограничения выбранных локаций.

Transport Accessibility Score на карте Дубая на основе номера Makani и близлежащих транспортных узлов.

Обзор кейса

Выбор недвижимости по транспортной доступности критичен для ритейла, логистики и подбора свободной экономической зоны для регистрации и размещения офиса в Дубае. TAS ранжирует здания для инвестиционного отбора и скрининга локаций и поддерживает визуальный геоанализ на уровне города, района и отдельного здания.

Факторы транспортной доступности зданий

Smart Indexes рассчитывает TAS для зданий Дубая, используя вход по Makani как опорную точку:

• Расстояние от ближайшей станции метро до входа в здание.
• Расстояние до станций зарядки электромобилей.
• Расстояние до международных аэропортов DXB и DWC.
• Уровень аварийности района (TAR) как негативный фактор.

Система Makani предоставляет точные координаты входа для каждого здания, что позволяет корректно измерять расстояния «от двери до узла» транспорта.

Transport Accessibility Score vs. Traffic Accident Rate для одной локации в районе Warsan 1, Дубай.

Цель анализа

• Ранжирование зданий Дубая по транспортной доступности для инвестиционного выбора и скрининга.
• Цветовая сегментация на карте по уровням TAS: город, район и отдельное здание (Makani).

Связь с PTAL (Лондон)

TAS от Smart Indexes — аналог PTAL, разработанного для Лондона, адаптированный к транспортной инфраструктуре и городской структуре Дубая.

Что TAS заимствует у PTAL

• Измерение расстояний от входа в здание до ближайших транспортных узлов (номер Makani).
• Пешеходная доступность скоростного транспорта (ближайшее метро в реалистической пешей досягаемости).
• Цветовая сегментация транспортной доступности на карте Дубая.

Отличия для Дубая

• Набор модальностей: помимо метро учитываются EV-зарядки и доступ к аэропортам.
• Контекст безопасности: добавлен показатель TAR на уровне района.
• Опорная точка: все расстояния считаются от входа по Makani.
• Шкала результатов (для стилизации карты TAS):
  • min: 0–19%
  • low: 20–39%
  • medium: 40–59%
  • high: 60–79%
  • max: 80–100%

Примечание:
TAS не является PTAL и не выпускается Transport for London. Это независимый индекс Smart Indexes, откалиброванный под логистику и климат Дубая.

Расчёт TAS

Модель взвешивает расстояния до ключевых транспортных узлов совместно с уровнем аварийности (TAR) в соответствии с их относимой значимостью для анализа доступности. Для корпоративных исследований модель настраивается: списки узлов, веса и дополнительные факторы под конкретный бриф.

Пятиуровневая сегментация TAS для визуального геоанализа.

Контекст Makani

TAS опирается на номер Makani — уникальный 10-значный код, привязанный к конкретному входу в здание в Дубае. Это обеспечивает точную геопривязку для расчёта расстояний и построения маршрутов.

Узнать больше:

• База знаний: Transport Accessibility Score
• Документация Makani: Makani Search API

Запросить демонстрацию

Демо-версия доступна по запросу. Свяжитесь со Smart Indexes через официальные каналы.

Запросить демо