Snublefeller, historiske data

Bruk av historiske data har en del interessante snublefeller og begrensninger

Sjekk også vår artikkel om hvordan du tar ut historiske data i ulike verktøy.

Vegsystemreferanse fantes ikke før november 2019

I november 2019 innførte vi det nye referansesystemet, populært kalt vegsystemreferanse. Sjekk artikkelen Hva må jeg vite om vegsystemreferanse? Denne er ikke gitt tilbakevirkende kraft, det vil si at hvis du tar ut de dataene som var gyldige i 2018 så får du ikke med detaljer om strekning, delstrekning, kryssdeler, trafikantgruppe og metrering. Spesielt interesserte kan skjøte på med info hentet fra historiske 532 Vegreferanse – objekter.

Men vi la på detaljer om vegnummer, fase og vegstatus på alle historiske objekter i NVDB api LES, så du kan søke på f.eks. Fv915 når du skal ta ut historiske data. Merk at data eldre enn 2019 har fått 2019-vegnummeret.

I NVDB bruker vi kun de nyeste kommunegrensene!

Endrer vi på kommune- og fylkesgrenser så får det tilbakevirkende kraft i NVDB. Du kan ikke lenger søke etter belysningspunkt i Klæbu, for Klæbu er en del av nye Trondheim kommune. Og motsatt – søker du etter historiske data for belysningspunkt så er det dagens kommunegrense som brukes som søkefilter. Kartskissen under viser 2017-grensene for Trondheim samt de belysningspunktene du får når du søker på belysningspunkt med filteret tidspunkt=2017-02-01&kommune=5001

Kart med gamle kommunegrense for Trondheim og belysningspunkt i nye Trondheim kommune. Selv om Trondheim og Klæbu først slo seg sammen i 2020 så gir søket etter belysningspunkt per 2017 deg 927 treff i gamle Klæbu kommune,
Selv om Trondheim og Klæbu først slo seg sammen i 2020 så gir søket etter belysningspunkt per 2017 deg 927 treff i gamle Klæbu kommune,

I NVDB bruker vi kun de nyeste kontraktsområdene – og liker best det nyeste vegnettet

Hvis du henter ut historiske data for et kontraktsområde og enten vegnettet eller kontraktsområdet (eller begge deler!) har vært endret så må vi ta forbehold om at du kan få færre vegobjekter enn det riktige.

Hvis du vet at vegnettet og ditt kontraktsområde har ligget i ro i tiden mellom i dag og bakover til det eldste tidspunkt du trenger data for – så kan du helt fint ta ut historiske data på dette kontraktsområdet.

Forklaringen er komplisert: Når kontraktsomrdet skal brukes som søkefilter i NVDB api les så klarer vi ikke gjenskape området slik det så ut før endringen, men bruker området slik det ser ut i dag – også for historiske søk.

Hvis en bit av vegnettet var i k.området i 2019, men ble satt historisk i 2020 – så vil du ikke klare finne den når du søker på k.området i dag med tidspunkt=2019.

Tilsvarende hvis k.området har vært justert i 2020: Du klarer ikke få frem riktige 2019-data ved å bruke k.området som søkefilter.

Det finnes krokveier om dette problemet, men det er komplekst (hent ut historisk 538-objekt per tidspunkt, finn dette objektet stedfesting og hent ut vegobjekter som hadde overlappende stedfesting på det tidspunktet.) Vi ønsker å tilby ferdige rapporter basert på denne logikken, men det ligger noe fram i tid.

– OPPDATERT – Feil med oppdatering av data i NVDB

Feilen er no retta og Lese-API fungerer igjen som normalt. Det er framleis litt etterslep i oppdatering av statusen «Etterbehandlet», men reknar med det og snart er i orden.

Det er ein feil med indeksering/etterbehandling av data i NVDB. Indeksering har no stoppa heil opp, og vi jobber med å rette feilen.

Dette fører til at ingen data som er levert til NVDB etter 00:00 16/11-2021 vert synlege i NVDB Les-API og tenestar som brukar denne som vegkart.

Regsitrerte data er lagra og vil verte indeksert når vi har systema oppe igjen, men synleg data vert meir og meir utdaterte etter kvart som det kjem nye oppdateringar og tida går.

Hvordan får jeg historiske data for trafikkmengder?

Her er oppskrift på hvordan du kan ta ut historiske data for trafikkmengder i ulike verktøy. I prinsippet er enkelt – du føyer til parameteren tidspunkt=VALGT DATO i spørringen til NVDB api LES – i tillegg til andre søkeparametre (som f.eks kartutsnitt m.m). Alle spørreparametrene er beskrevet i dokumentasjonen for NVDB api LES.

For å få all tidsutvikling i samme spørring kan du i stedet for tidspunkt bruke parameteren alle_versjoner=true (for vegobjekter). Resultatet blir litt mer uhåndterlig spagetti med absolutt alle historiske og nåværende data fra NVDB, og krever gjerne litt sortering, filtrering og gruppering før man får struktur på dataene. For vegnett heter denne parameteren historisk=true.

Sjekk også vår artikkel om Snublefeller, historiske data

Nedenfor viser vi eksempel på gamle og nye data for biter av gammel og ny E18-trasé ved Arendal. Den nye motorveien Arendal-Tvedestrand åpnet juli 2019, og trafikkmengden på gammel E18-trasé (nåværende Fv421) har gått ned med om lag 10.000 kjøretøy per døgn.

Ny E18 (rød pil) ble åpnet i juli 2019. Gammel E18 (blå pil) heter nå Fv421.
Før åpningen av ny E18 var det registrert ÅDT på 13200 kjøretøy per døgn på gammel E18-trasé.
i dag (15.11.2021), to år etter åpningen, har vi ÅDT på 3775 på Fv421, ned cirka 10.000 kjøretøy per døgn fra den gang E18 gikk her. På ny E18 har vi ÅDT = 10279 kjøretøy per døgn.
Og her er fargeskalaen vi har brukt i disse plottene (som er laget med QGIS, forresten).

EDIT: Vegkart støtter nå historiske data

Våren 2022 satte vi i produksjon vegkart med støtte for historiske søk. De historiske søkene er fremdeles tregere enn standardsøkene, men det er etter vårt syn til å leve med.

Vi har laget ferdig en vegkart-versjon der du kan søke etter historiske data, men det gikk for tregt til at vi kunne produksjonssette den. Vi opplevde kanskje 20-30 sekunders ventetid før vegkartspørringen etter historiske data ga respons – og dette er helt uaktuelt å tilby brukere av en moderne webløsning i 2021. Historiske søk kommer nok til vegkart, men vi trenger mer tid før det blir bra nok.

Vegkart eksport – SOSI og CSV

Her er et tjuvtricks som bruker CSV- og SOSI eksport for å laste ned historiske data – det fungerer, selv om vegkart ikke innbyr til det. Gjør et vegkart-søk og kopier nedlastingslenken fra søket ditt (ekspander treffboksen og høyreklikk over det klikkbare feltet CSV eller Sosi for å få tilbud om å kopiere lenken). Denne lenken limer du inn i en teksteditor og føyer til valgt dato på formen &tidspunkt=2021-03-15 Merk at spørreparametrene skal være adskilt med ampersand (& – tegnet).

Denne modifiserte lenken kan du så lime inn i nettleserens adressefelt + ENTER. Nedlastingen skal nå starte automatisk.

Hvis du kopierer nedlastingslenkene inn i en teksteditor så kan du manipulere på dem, for eksempel ved å føye til parameteren &tidspunkt=2021-03-15

FME

Eksempel workspace for nedlasting av historiske trafikkmengde finner du her https://github.com/LtGlahn/nvdbapi-v3-FME

Argcis Pro

Firmaet Geodata A/S tilbyr en geoprosesseringstjenste hvor man asynkront kan laste ned data fra NVDB. Data blir pakket om til en esri-vennlig datastruktur på fil-geodatabase format, og når det er ferdig får du epost med lenke til nedlasting. Menyvalg for område, objekttyper, egenskapsverdier og andre typer filter blir bygget dynamisk i arcgis pro når du kobler deg til. De fleste (og viktigste) filtreringsmulighetene er støttet, men ikke alle. For eksempel tilbys menyvalget tidspunkt=DATO, men ikke historisk=true.

Qgis 3

Vi har laget et python-bibliotek hvor du bruker python konsoll for å laste ned data fra NVDB api LES direkte til kartflaten i QGIS 3, det finner du her. Følg oppskriften for nedlasting og kjør scriptet qgis3script-importernvdbdata.py med dine lokale tilpasninger, slik at biblioteket blir riktig importert til python konsollet. Deretter er du klar til å laste inn data med kommandoene

traf = nvdbFagdata( 540 )
traf.filter( { 'kommune' : 4203, 'tidspunkt' : '2019-04-01' } )
nvdbsok2qgis( traf ) 

NVDB rapporter

Naviger til og velg egendefinerte rapporter. Menyen for å velge objekttyper er todelt: I den venstre menyen søker du etter Trafikkmengde og huker av. Bruk pilene for å flytte markerte objekttyper over til høyre meny – som er de objekttypene som kommer med i rapporten.

Scroll lenger ned for å velge område. For dataene i vårt eksempel har vi brukt valgene kommune = Arendal og tidspunkt = 2019-04-01

Menyvalg for å avgrense rapporten på område (fylke, kommune eller kontraktsområde).

Den ferdige rapporten får litt begrenset bruksverdi når vi henter data som er eldre enn vegreferansesystemet som ble innført november 2019. I den ferdige tabellen er det derfor kun fyllt ut data for vegnummer, ikke strekning, delstrekning og meter – og dermed er det litt tungvint å vite hvilke rader som er hvor på vegnettet.

Den ferdige rapporten har hentet data eldre enn vegreferansesystemet (november 2019), og har derfor ikke data for strekning, delstrekning og meter. Det reduserer bruksverdien en hel del.

Python

Den mest elegante metoden er å bruke det fulle GIS-arsenalet blant annet geopandas, men ikke alle trenger dette – og installasjonen kan være litt fiklete. Derfor har vi skilt lesing fra NVDB (som funker rett ut av boksen i plain python) fra de avanserte GIS-bibliotekene (som kan være litt plundrete å installere rett). Starter du fra scratch med python så anbefaler vi Anaconda-distrubusjonen, og så fortsette med bruke conda-systemet for pakkehåndtering og bruke conda til å lage et separat python-miljø (detaljert oppskrift).

Selve nedlastingen gjør du med dette python-biblioteket som du laster ned https://github.com/LtGlahn/nvdbapi-V3, og last ned data med kommandoene

sys.path.append( 'Sti til der du har repos https://github.com/LtGlahn/nvdbapi-V3' ) 
import nvdbapiv3 # reposet https://github.com/LtGlahn/nvdbapi-V3 

traf = nvdbapiv3.nvdbFagdata( 540 )
traf.filter( { 'kommune' : 4203, 'tidspunkt' : '2019-04-01' } ) 
myList = traf.to_records() 

Nå har du data i minnet som en liste med json-dictionaries, og det kan jo knas videre i alle retninger.

En mulighet hvis du har pandas, geopandas og shapely-biblioteket installert kan du for eksempel lagre det som kartlag til harddisken din. Her går vi omveien om en såkalt dataframe til en geodataframe, som igjen har funksjoner for å lagre til et knippe geografiske formater – for eksempel det suverene filformatet geopackage

import pandas as pd
import geopandas as gpd
from shapely import wkt

mydf = pd.DataFrame( myList )
mydf['geometry'] = mydf['geometri'].apply( lambda x : wkt.loads(x) )
mydf.drop( 'geometri', 1, inplace=True )
myGdf = gpd.GeoDataFrame( mydf, geometry='geometry', crs=5973 )
myGdf.to_file( 'trafikkmengde.gpkg', layer='trafikkmengde2019-04-01', driver='GPKG' )

Datadump, eldre data

I 2020 og 2016 laget vi datadump med alle (datitdens) gyldige og historiske trafikkmengde-data. Ved siden av la vi også en dump av objekttypen 532 Vegreferanse, slik at man hadde mulighet til å se hvilke vegnummer som var gyldige til ulike tider på en bestemt strekning.

Info om datadumpen finner du her (vegdata-artikkel fra 2016, oppdatert med 2019-data. Når jeg sier 2019-data er det dette de ÅDT-verdiene som var tilgjengelig i 2019, dvs med År, gjelder for = 2018.

Sinus infra

I Sinus Infra kan du ta ut historiske data som var gyldige på en bestemt dato. Søk fram Trafikkmengde og trykk på områdefilter:

Søk fram Trafikkmengde og trykk på områdefilter

Velg Historisk og sett ønsket dato. Angi geografisk område (kommuner, fylker, kartutsnitt, eller som vist her – søkeradius i meter).

Velg Historisk og sett ønsket dato. Angi geografisk område (kommuner, fylker, kartutsnitt, eller som vist her – søkeradius i meter).

Angi søkedato som skal brukes:

Angi søkedato som skal brukes

Om vegdata.no

Nasjonal vegdatabank (NVDB) inneholder landets vegnett og hundrevis av fagdatatyper knyttet til vegen.

Det meste av denne informasjonen har Statens vegvesen gjort fritt tilgjengelig, og vi oppmuntrer publikum til å bruke datagrunnlaget på kreativt vis.

På nettstedet Vegdata.no vil vi fortelle om hvordan du kan finne frem i jungelen rundt NVDB, og fortelle om status på de verktøyene og produktene NVDB-miljøet tilgjengeliggjør rundt NVDB.

Trenger du hjelp?

Les først dokumentasjon du finner under menypunktene eller ved å søke her på vegdata.no og vegvesen.no.

Finner du ikke svar, ta kontakt med NVDB igjennom kontaktskjemaet.

Melde feil i NVDB?

Informasjon i Nasjonal vegdatabank (NVDB) er registrert på en systematisk måte, og holder jevnt over høy kvalitet. Men trenger du like vel å melde feil i NVDB? Her finner du en oversikt over hvordan du melder fra.

Varsel: Nedetid i NVDB som følge av oppdatering 9/11 2021

Databasen til NVDB skal oppdaterast til ny versjon 9/11 2021. Arbeidet tek til kl. 18:00 og er forventa å vare til 24:00. I denne perioda vil alle data i NVDB vere utilgjengelege og ingen system som er knytta opp mot NVDB vil fungere.

Vi forvetnar vidare at ein del sekundeære system må restartast etter oppgradering og at ein del funksjonalitet vil vere utilgjegeleg eller ustabil ut over natta.

Det er forventa at alt skal vere tilbake i normal produksjon innan kl. 08:00 10/11 2021.

V830 Nasjonalt vegreferansesystem – revidert versjon på høring

Håndbok V830 Nasjonalt vegreferansesystem (vegnettshåndboka), er revidert og sendes nå ut på høring. Det er ikke store endringer i håndboka i forhold til tidligere. I hovedsak gjelder det justeringer og tillegg for å konkretisere innholdet. Endringsloggen beskriver endringene som er gjort.

Høringsutkastet av V830 er tilgjengelig på våre hjemmesider: www.vegvesen.no/hoeringer. For en bedre oversikt, og for å kunne sammenligne høringsuttalelser for samme tema, ber vi om at høringsuttalelsene systematiseres og innarbeides i høringsskjemaet som ligger på samme sted.

Vennligst oppgi vårt referansenummer 21/224028 ved svar på høringen. Det er også mulig å legge inn kommentarer direkte på siden for V830 på www.vegvesen.no/hoeringer.

Høringsfrist er 15. desember 2021.

Skjerma data i Vegkart

Denne veka fekk vi ein ny funksjon i Vegkart.

Nede i venstre hjørne kom det opp ein hengelås. Her kan godkjende brukarar av NVDB-data logge inn og få vist data som er skjerma for offentegheita i kartet.

Gyldige brukarar er 6- og 8-bokstav ident og P-brukar.

Hugs at dersom du har tilgang til å sjå skjerma data er du og ansvarleg for ikkje å vise eller dele denne informasjonen med andre som ikkje bør ha denne informasjonen.

Det er ulike årsakar til at vi ikkje deler alle data. Det kan vere fordi det er midleritid/ufullstendige arbeidsdata (ofte merka uoffisiell), eller fordi det påverkar nasjonal tryggleik (viktig infrastruktur). Les meir om det her: Data vi ikke publiserer | Vegdata.no