Resumen:
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[EN] Comparative analysis of the evolution of the evolution of traffic intensity in Madrid from the end of 2019, before the coronavirus outbreak, until the eve of phase 2 of the de-escalation after the declaration of the ...[+]
[EN] Comparative analysis of the evolution of the evolution of traffic intensity in Madrid from the end of 2019, before the coronavirus outbreak, until the eve of phase 2 of the de-escalation after the declaration of the state of alarm and subsequent confinement.
This analysis is the result of the compilation and organization of real data obtained during the more than three months of confinement in which the author has been immersed.
The work includes a methodology chapter for which java language has been used for the treatment of the data obtained from the traffic sensors, in addition to the QGIS software for geospatial analysis and creation of static and animated maps. Part of this case study are two videos displaying the traffic flow evolution through heat maps, from late 2019 until early June 2020, therefore covering the most critical months of the coronavirus crisis in the Spanish capital.
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[ES] Análisis comparativo de la evolución de la evolución de la intensidad de tráfico en Madrid desde finales de 2019, antes del brote de coronavirus, hasta la víspera de la fase 2 de la desescalada tras la declaración del ...[+]
[ES] Análisis comparativo de la evolución de la evolución de la intensidad de tráfico en Madrid desde finales de 2019, antes del brote de coronavirus, hasta la víspera de la fase 2 de la desescalada tras la declaración del estado de alarma y consiguiente confinamiento.
Este análisis es el resultado de la compilación y organización de datos reales obtenidos durante los más de tres meses de confinamiento en el que se ha visto inmerso el autor.
En el trabajo se incluye un capítulo de metodología para la cual se ha utilizado lenguaje java para el tratamiento de los datos obtenidos de los sensores de tráfico, además del software QGIS para el análisis geoespacial y creación de mapas estáticos y animados. Parte de este trabajo son dos videos que muestran la evolución del flujo vehicular a través de mapas de calor, desde finales de 2019 hasta principios de junio 2020, por lo tanto, cubriendo los meses más críticos de la crisis del coronavirus en la capital española.
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Palabras clave:
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GIS
,
Statistics
,
Heat maps
,
Traffic
,
Spain
,
WHO
,
Exiting
,
Lifting
,
State of emergency
,
Confinement
,
M30
,
Quarantine
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Pandemic
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Data processing
,
Java
,
QGIS
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Blender
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MS Visio
,
Big Data
,
Estadística
,
SIG
,
Análisis comparativo
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Mapas de calor
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Tráfico de vehículos
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España
,
Madrid
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OMS
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Desconfinamiento
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Desescalada
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Estado de alarma
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Confinamiento
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Coronavirus
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COVID-19
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