Ethosoft/istanbul-metro

该数据集包含伊斯坦布尔轨道交通线路中车站的位置、线路信息以及站内设施（如电梯、自动扶梯、卫生间等）的详细信息。数据集中的列包括车站唯一ID、名称、线路ID、线路名称、完整描述、车站顺序、活动状态、功能代码、自动扶梯数量、电梯数量、婴儿室、卫生间、清真寺、纬度和经度等。

This dataset contains the locations of stations on rail system lines in Istanbul, line information, and details of facilities within the stations (elevators, escalators, WC, etc.). The columns in the dataset include station unique ID, name, line ID, line name, full description, station order, active status, functional code, number of escalators, number of elevators, baby room, WC, masjid, latitude, and longitude.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于伊斯坦布尔大都会市政厅开放数据门户的原始资料整理而成，聚焦于该市轨道交通系统中所有站点的空间位置、线路归属及内部设施信息。数据以CSV格式存储，涵盖唯一标识符、站点名称、线路编号与名称、运行顺序、活跃状态、功能代码，以及电梯、自动扶梯、婴儿护理室、卫生间和礼拜堂等设施的数量或存在性标记。经纬度坐标的纳入使得每一站点均可映射至地理空间，为后续的定位分析与可视化提供了基础。数据构建过程中，对原始信息进行了结构化清洗与规范化处理，确保列名明确、类型一致，便于直接导入分析工具。

特点

该数据集最突出的特点在于其多维度的覆盖范围，不仅记录了站点与线路的拓扑关系，更深入刻画了站点内部的公共设施配置，如电梯与自动扶梯数量、婴儿室与卫生间等无障碍及便民设施的可用性。活跃状态与功能代码的字段设计进一步增强了数据的实用性与灵活性，使得用户能够根据实际运营状态筛选有效站点。此外，双语列名（土耳其语与英语）降低了跨语言使用的门槛，而开放的许可协议则鼓励研究者和开发者自由探索与复用，适用于交通规划、无障碍评估及城市基础设施可视化等多种场景。

使用方法

使用该数据集时，推荐采用Python生态下的pandas库进行加载与初步探索，例如通过`pd.read_csv('ibbstations.csv')`将数据读入DataFrame。随后，可利用经纬度列（Latitude与Longitude）结合folium或plotly等工具生成交互式地图，直观呈现站点分布。设施分析方面，可通过排序、分组聚合等方法，针对性地研究各线路的电梯或卫生间覆盖密度，或评估站点间的无障碍设施差异。对于需要实时或动态更新的应用，亦可定期从开放数据门户获取最新版本，以保证分析结果的时效性与准确性。

背景与挑战

背景概述

伊斯坦布尔作为横跨欧亚大陆的超级都市，其轨道交通系统承载着每日数百万市民的出行需求。由伊斯坦布尔大都会市政府开放数据门户提供的伊斯坦布尔地铁与有轨电车车站数据集（istanbul-metro）创建于近期，旨在将分散的站点信息整合为结构化的数字资产。该数据集由独立维护者基于官方原始数据整理而成，核心研究问题聚焦于城市轨道交通设施的可达性与服务均衡性。通过在CSV格式中收录车站坐标、线路编码、站点序号以及电梯、自动扶梯、母婴室、卫生间和祈祷室等基础设施的详细分布，该数据集为交通规划、无障碍环境评估及城市地理信息系统研究提供了标准化数据基础。其对相关领域的影响力体现于：首次以开放数据集形式系统性呈现伊斯坦布尔轨道站点内部设施配置，填补了该城市交通研究中微观基础设施数据的空白。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题核心挑战在于城市轨道交通站点设施配置的可量化评估与空间分布不均衡性。伊斯坦布尔不同线路和区域的车站往往在无障碍设施（如电梯、自动扶梯）配置上存在显著差异，导致行动障碍群体面临出行受限的困境。同时，母婴室与卫生间的分布缺失使得家庭出行与长距离通勤的舒适度难以保障。在数据构建过程中，挑战来自于多源异构数据的统一整合：原始数据分散于不同市政部门，需清洗坐标精度差异、设施位置变更以及多语言标识不一致等造成的混乱。此外，站点活跃状态与功能编码的实时更新机制尚未完善，维护者需要在保持数据开放性的同时，确保其与官方物理环境变化的同步准确度。

常用场景

经典使用场景

istanbul-metro数据集汇聚了伊斯坦布尔轨道交通网络中所有车站的详尽信息，包括地理位置、线路归属、站点顺序以及内部设施配置。最经典的使用场景莫过于面向城市交通系统的可访问性评估与空间分析，研究者可借助该数据集对地铁与有轨电车线路进行系统性梳理，从而为城市轨道交通网络的优化和扩展提供数据基础。

解决学术问题

该数据集精准回应了城市轨道交通研究中关于站点设施分布不均与可达性失衡的学术关切。通过整合电梯、自动扶梯、母婴室、卫生间及祈祷室等基础设施数据，研究者能够量化分析不同线路间无障碍设施的供给差异，揭示特定群体（如老年人与残障人士）在换乘与出行过程中面临的潜在障碍，从而推动公共交通公平性这一前沿议题的实证研究。

衍生相关工作

依托istanbul-metro数据集，学术界与工业界已衍生出多项经典工作。一方面，研究者将其与客流数据或人口普查数据融合，构建面向特大城市轨道交通的可达性模型；另一方面，基于设施分布特征的空间聚类与网络拓扑分析也涌现出许多成果，为其他发展中国家城市类似数据集的构建提供了可复现的方法论框架，形成了一脉相承的研究脉络。