ПРОГРАМНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДЛЯ ЗБИРАННЯ ТА МОДЕЛЮВАННЯ ДАНИХ ЩОДО РУХУ НАСЕЛЕННЯ
DOI:
https://doi.org/10.20998/2078-9130.2026.1.357224Ключові слова:
аналіз, пошук, візуалізація, вебзастосунок, бази даних, програмне забезпечення, моделюванняАнотація
Статтю присвячено опису розробленого програмного забезпечення для автоматизованого пошуку, збирання, валідації, структурування, геопросторової візуалізації та моделювання даних щодо руху населення різних країн, їхніх груп та об’єднань, яке може використовуватись для об'єктивного оцінювання розвитку територій, підготовки та обробки вхідних даних до математичного моделювання. Програмне забезпечення реалізовано у вигляді програмного комплексу, що має три основні частини. Обговорюється підходи до розробки кожної з них. Першу частину реалізовано на основі підходу, що поєднує вебскрапінг відкритих джерел (Python: requests, aiohttp, BeautifulSoup) та використання регулярних виразів для вилучення й первинного очищення інформації. Зібрані дані про населені пункти валідуються за географічними межами та хронологією, після чого зберігаються у форматі .csv. Для їх надійного зберігання та адміністрування спроєктовано реляційну базу даних (PostgreSQL) із вебзастосунком на базі PHP-фреймворку Laravel, засоби управління якою складають другу частину програмного комплексу. Третю його частину, що забезпечує інтерактивну картографічну візуалізацію руху населення, виникнення міст та інших характеристик просторової соціальної динаміки, реалізовано у десктопному застосунку на базі PyQt5 з інтеграцією бібліотеки OSMnx. Аналізується та обговорюється архітектура програмних засобів. Розроблений програмний комплекс забезпечує повний цикл обробки даних з можливістю масштабування. Приклади роботи демонструються на задачах візуалізації розміщення поселень України та Канади. Розроблене програмне забезпечення якісно скорочує час на ручну обробку інформації та формує фактологічну базу для верифікації просторово-часових моделей, що є необхідним в різних областях наукових досліджень та народного господарства.
Посилання
- P. Ortiz, & L. Freitas, "Automated news scraping and AI-powered analysis for municipal crime mapping," In Proceedings of the 17th International Conference on Agents and Artificial Intelligence, 2025, pp. 742–749. SCITEPRESS, doi: https://doi.org/10.5220/0013178200003890.
- P. Galvez-Hernandez, A. Gonzalez-Viana, L. Gonzalez-de Paz, K. Shankardass, and C. Muntaner, "Generating contextual variables from web-based data for health research: Tutorial on web scraping, text mining, and spatial overlay analysis," JMIR Public Health and Surveillance, 10, Article e50379, 2024 doi: https://doi.org/10.2196/50379.
- S. Pant, E. N. Yadav, Milan, M. Sharma, Y. Bedi, and A. Raturi, "Web scraping using Beautiful Soup," In 2024 International Conference on Knowledge Engineering and Communication Systems (ICKECS), 2024 pp. 1–6. IEEE, doi: https://doi.org/10.1109/ICKECS61492.2024.10617017
- M. Breunig, P. E. Bradley, M. Jahn, P. Kuper, N. Mazroob, N. Rösch, M. Al-Doori, E. Stefanakis, and M. Jadidi, "Geospatial data management research: Progress and future directions," ISPRS International Journal of Geo-Information, 9(2), Article 95, 2020, doi: https://doi.org/10.3390/ijgi9020095
- J. P. Duque & M. A. Brovelli, "System architecture for geospatial virtual data integration in web-based applications," The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLVIII-1/W2-2023, 939–944, 2023 doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-1-W2-2023-939-2023
- L. Kaptosv, "RESTful API design for geospatial logistics platforms using Type Script and Laravel," Journal of Information, Technology and Policy, 3, 2025 doi: https://doi.org/10.62836/jitp.2025.515
- L. Anselin, R. Florax and S. J. Rey, (Eds.). Advances in spatial econometrics: Methodology, tools and applications. Springer Science & Business Media, 2004 doi: https://doi.org/10.1007/978-3-662-05617-2
- J. H. Paelinck, L. H. Klaassen, J. P. Ancot, A. C. P. Verster and S. Wagenaar, Spatial econometrics. Saxon House, 1979
- R. Flowerdew and M. Green, "Areal interpolation and types of data," In A. S. Fotheringham & P. A. Rogerson, Eds., Spatial analysis and GIS, 1994, pp. 121–145. Taylor & Francis, doi: https://doi.org/10.1201/9781482272468
- L. Li, and P. Revesz, "Interpolation methods for spatio-temporal geographic data," Computers, Environment and Urban Systems, 28(3), 201–227, 2004, doi: https://doi.org/10.1016/S0198-9715(03)00018-8
- R. Netek, T. Pohankova, O. Bittner, and D. Urban, "Geospatial analysis in web browsers—Comparison study on WebGIS process-based applications," ISPRS International Journal of Geo-Information, 12(9), Article 374, 2023 doi: https://doi.org/10.3390/ijgi12090374
- J. M. Willman, Modern PyQt: Create GUI applications for project management, computer vision, and data analysis. Apress, 2021 doi: https://doi.org/10.1007/978-1-4842-6603-8
- A. Ghaffari, H. Nguyen, L. Lovén, and E. Gilman, "STM-Graph: A Python framework for spatio-temporal mapping and graph neural network predictions," In Proceedings of the 34th ACM International Conference on Information and Knowledge Management Association for Computing Machinery, , 2025, pp. 6377–6381 doi: https://doi.org/10.1145/3746252.3761645
- G. Boeing, "Modeling and analyzing urban networks and amenities with OSMnx," Geographical Analysis, 57(4), 567–577, 2025, doi: https://doi.org/10.1111/gean.70009
- D. Breslavsky, and J. Brovarnyk, "Vykorystannia metodu zvazhenykh vidkhyliv u formi MSE dlia aproksymatsii dvovymirnykh rozpodiliv" [Use of the weighted residuals method in the form of FEM for approximation of two-dimensional distributions], Bulletin of the National Technical University "KhPI". Series: Dynamics and Strength of Machines, (1), 33–37, 2024, doi: https://doi.org/10.20998/2078-9130.2024.1.309497
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Олексій Броварник, Дмитро Бреславський

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.




