編輯 / 本刊記者 汪玚 文章摘選編輯于微信公眾號(hào)“一覽眾山小-可持續(xù)城市與交通”

地鐵那些事兒

編輯 / 本刊記者 汪玚 文章摘選編輯于微信公眾號(hào)“一覽眾山小-可持續(xù)城市與交通”

在“互聯(lián)網(wǎng)+”充斥的大數(shù)據(jù)時(shí)代，你是否想過自己的位置信息變化將會(huì)給城市帶來怎樣的影響？一個(gè)編碼員通過顏色、集聚度的變化，發(fā)現(xiàn)地鐵系統(tǒng)不同線路之間的效率差異，以幫助優(yōu)化改善今后地鐵運(yùn)營(yíng)的排班調(diào)度計(jì)劃。聽起來很瘋狂？更瘋狂的還在后面——廢舊地鐵車廂如何被用來打造成為一座人工島？為了看挖掘機(jī)將18噸重的地鐵車廂扔到深海里，就遠(yuǎn)航到公海邊緣，并且堅(jiān)持拍攝了三年——直至項(xiàng)目被終止，瘋狂的攝影師用照片記錄了那些遠(yuǎn)涉重洋最有意義的瞬間。

這不是傳統(tǒng)的新聞報(bào)道，而是充滿生活與行業(yè)趣味的小文。別客氣，請(qǐng)“享用”。

倫敦地鐵日信息變身2分鐘動(dòng)畫 大數(shù)據(jù)可視化

你是否曾在乘坐公共交通上下班時(shí)感覺自己像一顆乒乓球？被擁擠的人流、各種行李以及無休止的自動(dòng)扶梯上彈來彈去？一個(gè)名叫Will Gallia的編碼員研究出了一種新的可視化數(shù)據(jù)顯示方式，將倫敦地鐵一天里通勤工作的上班族們，簡(jiǎn)化為一個(gè)個(gè)繁忙的小像素。

Gallia基于2009年某一天的倫敦地鐵數(shù)據(jù)創(chuàng)造了可視化信息。他選取來自地鐵交通卡（Oyster card）中5%的行程樣本信息來確定大約每56萬乘客的行程起點(diǎn)和終點(diǎn)。（BBC去年報(bào)道到每天有350萬英國(guó)人乘坐地鐵。）接著他設(shè)計(jì)了一個(gè)路徑算法來預(yù)測(cè)這些上班族乘坐的線路。最后他將這些出行線路疊加在倫多地鐵系統(tǒng)的地圖上，通過這些細(xì)小如像素般的乘客移動(dòng)顯示出地鐵每天的變化。

從這個(gè)生動(dòng)逼真的地鐵數(shù)據(jù)可視化也得到了一些有趣的收獲。例如，早上大約8：40和晚上6：10左右開始的一段時(shí)間，是這些小像素越來越繁忙的時(shí)段。但是也有一些地鐵線路地區(qū)一直保持著較低的活躍度：例如在Hainault環(huán)線的遠(yuǎn)端角落（Hainault 位于倫敦東北部的紅橋周邊。那里是倫敦城郊化發(fā)展比較早的地區(qū)），即使是在通勤高峰時(shí)段也幾乎沒有乘坐地鐵的人經(jīng)過。由此可見，所有的地鐵線路的交通流量并不相同。

通過研究2009年某個(gè)星期內(nèi)來自交通卡（Oyster-card）中5%的樣本行程信息，實(shí)現(xiàn)了倫敦地鐵網(wǎng)絡(luò)中562,145個(gè)行程的可視化。

這個(gè)研究其實(shí)早在2012年就開始了，但是直到2015年才完成。這個(gè)想法是為了將人們了解的地鐵交通具象化為真正的倫敦地鐵數(shù)據(jù)圖。我想將所有的出行都編入著色器。最初我認(rèn)為，我可以將每一條行程路線（或者人）作為一個(gè)像素，通過使用GLSL像素著色器（GLSL：Green Light Stimulated Luminescence）跟蹤這些像素，從而得到他們最終的運(yùn)動(dòng)軌跡圖像。

這個(gè)研究經(jīng)歷了很多階段。首先是處理倫敦交通局（TFL：Transport for London）提供的龐大的CSV格式的出行數(shù)據(jù)文件（CSV：Comma Separated Values）。我去掉了所有非地鐵出行的數(shù)據(jù)，例如那些輕軌列車（DLR：Docklands Light Railway ）、國(guó)內(nèi)鐵路等。并使用Unix的線工具命令，例如grep命令（UNIX工具程序，可做文件內(nèi)的字符串查找）。CSV文件下每行就呈現(xiàn)出：3，‘Tue’，‘LUL’，‘Uxbridge’，‘Holborn’,‘1001’，‘16：41’，‘1032’，‘17：12’。

下一步是編寫行程路線程序（行程規(guī)劃器：行程規(guī)劃器是特指一個(gè)特別的電子搜索引擎以找到兩個(gè)地點(diǎn)之間使用某種交通方式的最佳路線）。為此我在Python（Python：是一種面向?qū)ο?、直譯式計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語言）中使用圖遍歷算法，通過深度優(yōu)先搜索的優(yōu)化版本來尋找最短路線。一旦它與倫敦交通局的最佳行程路線相匹配，那么這項(xiàng)工作步驟就完成了。在這之后，我對(duì)最佳行程路線做了一個(gè)擴(kuò)展功能：一個(gè)路線查找器。它可以產(chǎn)生一系列可以描摹的特定的行程點(diǎn)。

“綜上所述，我最初的想法是使用像素著色器，使得行程中每一個(gè)點(diǎn)在著色器下都有自己的屬性（這樣最長(zhǎng)的一條行程線路會(huì)有12個(gè)點(diǎn)）?！睂⑺羞@些點(diǎn)通過像素屬性數(shù)列輸入到著色器中?！斑@個(gè)方法相當(dāng)有效，但是這種方法幀速率負(fù)荷不了，并且我對(duì)于每個(gè)行程線路所顯示出的單一像素圖像并不滿意。它看起來像這樣——”

倫敦地鐵日信息變身2分鐘動(dòng)畫

一年半之后，筆者對(duì)編程有了更多的了解。對(duì)整體負(fù)載做了調(diào)整使物體的速度增加。首先，將最佳行程路線的速度提高了50倍；平均每一條行程線路只需要0.003s。接著，將所有的路線信息保存為二進(jìn)制文件，這樣把他們輸入到C++程序時(shí)可以運(yùn)行更快?！艾F(xiàn)在我也使用Open Frameworks，就像之前我在OpenGL做的一樣?！弊詈?，重寫了應(yīng)用在片段著色器上的所有計(jì)算方法。當(dāng)然，片段著色器的改變并不能被看見，它只是用來計(jì)算行程路線在某一時(shí)刻的點(diǎn)的位置。

使用片段分離器有很多的優(yōu)勢(shì)：首先，它使這些行程線路更加快速且更加靈活。例如，片段分離器隨著時(shí)間的推移可以產(chǎn)生自我摩擦使得其工作效果趨于完美。另外我可以在幀緩沖（FBO：Frame Buffer Object）中輸入任何命令并且可以用更多有趣的方式展現(xiàn)緩沖區(qū)內(nèi)的肌理。最后，這意味著我不局限于使用單一像素表現(xiàn)每個(gè)行程線路，通過將所有數(shù)據(jù)加載到一個(gè)VBO(Vertex Buffer Object)中，我可以用方形表達(dá)它們。這使得這些行程線路不僅看起來更加清晰，同時(shí)保持了“一個(gè)像素對(duì)應(yīng)一條行程線路”的美學(xué)要求。

用Photoshop軟件從地鐵地圖中移除這些線路并且把作為行程路線的底圖。最后，做了一些音效對(duì)在動(dòng)畫中移動(dòng)的像素們做出補(bǔ)充。這樣，一個(gè)約2分鐘的動(dòng)畫就完成了。(文/ Aarian Marshall 翻譯/GBABEJY)