Ano:

Extensão da rede

Evolução da rede ciclável em Lisboa

Extensão das ciclovias por ano

Nota: É possível esconder ou mostrar tipologias clicando no item da legenda.

As Não dedicadas são essencialmente 30+bici

A informação disponibilizada neste site não deve ser encarada como fonte de informação oficial

Esta dashboard pretende ser um exercício de recolha, tratamento e visualização de dados, utilizando software open-source (R software).
Esta App utiliza os seguintes packages: shiny, sf, leaflet, dplyr, ggplot2, plotly, units, rmarkdown.

Dados

A informação sobre as ciclovias foi recolhida através do portal de geodados da Câmara Municipal de Lisboa, que mantém esta base de dados actualizada com regularidade.
última actualização: 27.Janeiro.2025

O ano de construção e tipologias foram depois acertadas, tal como desrito no código-fonte. São também apresentadas ciclovias que deixaram de existir ou que foram corrigidas, tais como:

Campo Grande - Telheiras, anterior à construção do Estádio de Alvalade
Bici+BUS na Avenida da Liberdade, antes de passarem paras as laterais
Braço de Prata - Matinha, reformulação do traçado
Avenida Almirante Reis, reformulação do traçado
Avenida de Berna, reformulação do traçado
Passeio de Neptuno e ligação Av dos Oceanos, reformulação do traçado

Créditos

Este site foi desenvolvido por Rosa Félix, investigadora na área da mobilidade ciclável no U-Shift lab, do CERIS, no Instituto Superior Técnico - Universidade de Lisboa.

Algo está errado?

Falta alguma ciclovia? Há um troço mal classificado? A ciclovia não foi construída naquele ano?
Deixa os teus comentários em https://github.com/U-Shift/RedeCiclavel-Lisboa/issues

Obrigada!

knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
library(rmarkdown)

Importação dos dados

Importar packages R

library(tidyverse)
library(sf)
library(mapview)
library(units)
library(cartography)

Importar rede ciclável

Download da informação geoffererenciada a partir do servidor da CML: https://services.arcgis.com/1dSrzEWVQn5kHHyK/arcgis/rest/services/Ciclovias/FeatureServer/0/query?outFields=*&where=1%3D1&f=geojson

CicloviasAnteriores = readRDS("CicloviasAnos/CicloviasAnos.Rds")
Ciclovias2024 = st_read("https://services.arcgis.com/1dSrzEWVQn5kHHyK/arcgis/rest/services/Ciclovias/FeatureServer/0/query?outFields=*&where=1%3D1&f=geojson")

length(unique(Ciclovias2024$OBJECTID)) #894
length(unique(Ciclovias2024$COD_SIG)) #866

Corrigir dados

Adicionar as novas que não estavam na shp anterior de Dez 2023.

Remover os que estão a mais

CicloviasCMLanteriores = Ciclovias2024 %>% filter(ANO %in% c("2019", "2020", "2021", "2022"))
#filtrar só últimos anos
Ciclovias2024 = Ciclovias2024 %>% filter(ANO %in% c("2023", "2024"))
# atenção que há umas que vêm da CML que não têm ano atribuído!

#exportar e abrir no sig
st_write(CicloviasCMLanteriores, "data/Cicloviaspre22_dez_cml.gpkg", delete_dsn = TRUE)
st_write(Ciclovias2024, "data/Ciclovias2024_dez_cml.gpkg", delete_dsn = TRUE)

Verificar as que não têm ano

Ciclovias2024_semdata = st_read("https://services.arcgis.com/1dSrzEWVQn5kHHyK/arcgis/rest/services/Ciclovias/FeatureServer/0/query?outFields=*&where=1%3D1&f=geojson")
Ciclovias2024_semdata = Ciclovias2024_semdata |> filter(ANO == "Sem dados")

#exportar e abrir no sig
st_write(Ciclovias2024_semdata, "data/Ciclovias2024_semdata_dez_cml.gpkg", delete_dsn = TRUE)
mapview(Ciclovias2024_semdata)

Importar novamente o shp atualizado

Ciclovias2024_new = st_read("data/Ciclovias2023-24_pre.gpkg")
Ciclovias2024_new = Ciclovias2024_new |> filter(is.na(AnoT)) |> filter(ANO == "2024")

Neste caso adicionou-se:

Rua Alexandre Ferreira
Estrada do Desvio (segunda parte)
Passeio de Neptuno (segunda parte)
Sete Rios
Parada Alto de São João
Largo de São Sebastião
Rua das Musas
Rua Pedro e Inês

Incluir as anteriores que não tinham data ou não estavam no da CML

Eixo Central da Alta de Lisboa (segunda parte)

Ciclovias2024_outrasanteriores = st_read("data/Ciclovias2023-24_pre.gpkg")
Ciclovias2024_outrasanteriores = Ciclovias2024_outrasanteriores |> filter(is.na(AnoT)) |> filter(ANO == "2023") |> mutate(AnoT = 2023)
# duplicar para os anos seguintes
Ciclovias2024_outrasanteriores_24 = Ciclovias2024_outrasanteriores |> mutate(AnoT = 2024)
Ciclovias2024_outrasanteriores = rbind(Ciclovias2024_outrasanteriores, Ciclovias2024_outrasanteriores_24)
# limpar
rm(Ciclovias2024_outrasanteriores_24)

# Juntar 2024 novamente
Ciclovias2024_new = Ciclovias2024_new |> select(DESIGNACAO, TIPOLOGIA, geom) |> 
  mutate(ANO = 2024, AnoT = 2024, lenght = st_length(geom) %>% units::set_units(km))
# # rename sf column
# st_geometry(Ciclovias2024_new) = "geom"

Ciclovias2024_outrasanteriores = Ciclovias2024_outrasanteriores |> 
  filter(!is.na(AnoT)) |>
  mutate(lenght = st_length(geom) %>% units::set_units(km))

Ciclovias2024_new = rbind(Ciclovias2024_new, Ciclovias2024_outrasanteriores)

Reclassificar ciclovias

Em dedicadas (uni e bi-direccionais, pistas cicláveis) e não-dedicadas (30+bici, zona de coexistência), e percursos em coexistência com o peão (ciclo-pedonal)

table(Ciclovias2024_new$TIPOLOGIA)
Ciclovias2024_new$TIPOLOGIA = as.character(Ciclovias2024_new$TIPOLOGIA)
Ciclovias2024_new$TIPOLOGIA[Ciclovias2024_new$TIPOLOGIA=="Percurso Ciclopedonal"] = "Percurso Ciclo-pedonal"
Ciclovias2024_new$TIPOLOGIA[Ciclovias2024_new$TIPOLOGIA=="Pista Ciclavel Bidirecional"] = "Ciclovia dedicada"
Ciclovias2024_new$TIPOLOGIA[Ciclovias2024_new$TIPOLOGIA=="Pista Ciclável Bidirecional"] = "Ciclovia dedicada"
Ciclovias2024_new$TIPOLOGIA[Ciclovias2024_new$TIPOLOGIA=="Pista Ciclável Unidirecional"] = "Ciclovia dedicada"
Ciclovias2024_new$TIPOLOGIA[Ciclovias2024_new$TIPOLOGIA=="Pista ciclável (ciclovia)"] = "Ciclovia dedicada"
Ciclovias2024_new$TIPOLOGIA[Ciclovias2024_new$TIPOLOGIA=="Contrassentido"] = "Ciclovia dedicada"
Ciclovias2024_new$TIPOLOGIA[Ciclovias2024_new$TIPOLOGIA=="Faixa Ciclável"] = "Ciclovia dedicada"

Ciclovias2024_new$TIPOLOGIA[Ciclovias2024_new$TIPOLOGIA=="30+Bici"] = "Nao dedicada"
Ciclovias2024_new$TIPOLOGIA[Ciclovias2024_new$TIPOLOGIA=="Zona de Coexistência"] = "Nao dedicada"

#factor tipologia
Ciclovias2024_new = Ciclovias2024_new |> mutate(TIPOLOGIA = factor(TIPOLOGIA))
table(Ciclovias2024_new$TIPOLOGIA)

Juntar novamente com as anteriores

#prolongar vida ultimos anos
CicloviasAnteriores_24 = CicloviasAnteriores %>% filter(AnoT == 2023) %>% mutate(AnoT = 2024)
CicloviasAnteriores = rbind(CicloviasAnteriores, CicloviasAnteriores_24)

#juntar
Ciclovias = bind_rows(CicloviasAnteriores, Ciclovias2024_new)

#remover duplicados
Ciclovias = distinct(Ciclovias)

# atribuir ID para ser mais fácil o corte e costura
Ciclovias = Ciclovias |> mutate(id = as.integer(row.names(Ciclovias)))


#recalcular geometria
# Ciclovias$lenght = st_length(Ciclovias) %>% units::set_units(km)
sum(Ciclovias$lenght[Ciclovias$AnoT==2024]) #extensão da rede actual
# calma, há segmentos que foram destruídos entretanto
# exportar e corrigig no sig
# st_write(Ciclovias, "data/Ciclovias2024_corrigir.gpkg", delete_dsn = TRUE)

Ver num mapa

Todas as ciclovias que existem ou existiram no server da CML

mapview::mapview(Ciclovias, zcol="TIPOLOGIA", lwd=1.5, hide=F, legend=T)

Remover ciclovias que desapareceram entretanto

Atualizou-se a ciclovia do Passeio de Neptuno, Praça de Londres, Calouste Gulbenkian, da Praça de Espanha, Av dos Combatentes, Rua Pardal Monteiro, Camplide, Av de Paris, que passou a ter nova configuração.

Passeio de Neptuno

Ciclovias_corrigir_trocos = st_read("data/Ciclovias2024_corrigir_trocos.gpkg")
#neptuno - 9000, era de 2010 e desaparece em 2024
neptuno_id = c(1032:1045, 1992)
neptuno_novo_10 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(1032,9000))
neptuno_novo_11 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(1032,9000)) |> mutate(AnoT = 2011)
neptuno_novo_12 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(1032,9000)) |> mutate(AnoT = 2012)
neptuno_novo_13 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(1032,9000)) |> mutate(AnoT = 2013)
neptuno_novo_14 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(1032,9000)) |> mutate(AnoT = 2014)
neptuno_novo_15 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(1032,9000)) |> mutate(AnoT = 2015)
neptuno_novo_16 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(1032,9000)) |> mutate(AnoT = 2016)
neptuno_novo_17 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(1032,9000)) |> mutate(AnoT = 2017)
neptuno_novo_18 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(1032,9000)) |> mutate(AnoT = 2018)
neptuno_novo_19 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(1032,9000)) |> mutate(AnoT = 2019)
neptuno_novo_20 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(1032,9000)) |> mutate(AnoT = 2020)
neptuno_novo_21 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(1032,9000)) |> mutate(AnoT = 2021)
neptuno_novo_22 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(1032,9000)) |> mutate(AnoT = 2022)
neptuno_novo_23 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(1032,9000)) |> mutate(AnoT = 2023)
neptuno_novo_24 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(1032)) |> mutate(AnoT = 2024)
                                                       

Ciclovias = Ciclovias %>% filter(!(id %in% neptuno_id)) |> rbind(neptuno_novo_10, neptuno_novo_11, neptuno_novo_12, neptuno_novo_13, neptuno_novo_14, neptuno_novo_15, neptuno_novo_16, neptuno_novo_17, neptuno_novo_18, neptuno_novo_19, neptuno_novo_20, neptuno_novo_21, neptuno_novo_22, neptuno_novo_23, neptuno_novo_24)

neptuno_musas_id = 1966
neptuno_musas1_24 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id == 1966)
neptuno_musas2_24 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id == 9300)

Ciclovias = Ciclovias %>% filter(!(id %in% neptuno_musas_id)) |> rbind(neptuno_musas1_24, neptuno_musas2_24)

neptuno_oceanos_id = c(95,99,103,1872,744,745,746,1965)
neptuno_oceanos_21 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id == 744)
neptuno_oceanos_22 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id == 744) |> mutate(AnoT = 2022)
neptuno_oceanos_23 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id == 744) |> mutate(AnoT = 2023)
neptuno_oceanos_24 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id == 744) |> mutate(AnoT = 2024)

Ciclovias = Ciclovias %>% filter(!(id %in% neptuno_oceanos_id)) |> rbind(neptuno_oceanos_21, neptuno_oceanos_22, neptuno_oceanos_23, neptuno_oceanos_24)

neptuno_ligacao_id = 9301
neptuno_ligacao_21 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id == 9301) |> mutate(AnoT = 2021)
neptuno_ligacao_22 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id == 9301) |> mutate(AnoT = 2022)
neptuno_ligacao_23 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id == 9301) |> mutate(AnoT = 2023)
neptuno_ligacao_24 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id == 9301) |> mutate(AnoT = 2024)

Ciclovias = Ciclovias |> rbind(neptuno_ligacao_21, neptuno_ligacao_22, neptuno_ligacao_23, neptuno_ligacao_24)

Praça de Londres

# londres1_id = c(1146:1149, 2010)
# londres1_novo = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(9100:9150))
# 
# Ciclovias = Ciclovias %>% filter(!(id %in% londres1_id)) |> rbind(londres1_novo)

# Ciclovias = Ciclovias |> filter(!(id %in% c(9100:9150))) # Praça de Londres afinal estava bem
# londres1_velho = Ciclovias |> filter(id == 1149) |> mutate(AnoT = 2024)
# Ciclovias = Ciclovias |> rbind(londres1_velho)

londres2_id = c(274,275,276,278,280,282, 1896)
londres2_novo_18 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(274, 9200))
londres2_novo_19 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(274, 9200)) |> mutate(AnoT = 2019)
londres2_novo_20 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(9200)) |> mutate(AnoT = 2020)
londres2_novo_21 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(9200)) |> mutate(AnoT = 2021)
londres2_novo_22 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(9200)) |> mutate(AnoT = 2022)
londres2_novo_23 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(9200)) |> mutate(AnoT = 2023)
londres2_novo_24 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(9200)) |> mutate(AnoT = 2024)

Ciclovias = Ciclovias %>% filter(!(id %in% londres2_id)) |> rbind(londres2_novo_18, londres2_novo_19, londres2_novo_20, londres2_novo_21, londres2_novo_22, londres2_novo_23, londres2_novo_24)

londres3_id = c(287,289,291,293,1899)
londres3_novo_20 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id == 287) |> mutate(AnoT = 2020)
londres3_novo_21 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id == 287) |> mutate(AnoT = 2021)
londres3_novo_22 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id == 287) |> mutate(AnoT = 2022)
londres3_novo_23 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id == 287) |> mutate(AnoT = 2023)
londres3_novo_24 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id == 287) |> mutate(AnoT = 2024)

Ciclovias = Ciclovias %>% filter(!(id %in% londres3_id)) |> rbind(londres3_novo_20, londres3_novo_21, londres3_novo_22, londres3_novo_23, londres3_novo_24)

Av Paris

paris1_id = c(495:504, 1929,1930)
paris1_novo_19 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(9400:9404)) |> mutate(AnoT = 2019)
paris1_novo_20 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(9400:9404)) |> mutate(AnoT = 2020)
paris1_novo_21 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(9400:9404)) |> mutate(AnoT = 2021)
paris1_novo_22 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(9400:9404)) |> mutate(AnoT = 2022)
paris1_novo_23 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(9400:9404)) |> mutate(AnoT = 2023)
paris1_novo_24 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(9400:9404)) |> mutate(AnoT = 2024)

Ciclovias = Ciclovias %>% filter(!(id %in% paris1_id)) |> rbind(paris1_novo_19, paris1_novo_20, paris1_novo_21, paris1_novo_22, paris1_novo_23, paris1_novo_24)

Praça de Espanha

espanha1_id = c(1328:1331, 2043) 
espanha1_novo_20 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id ==1328)
espanha1_novo_21 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id ==1328) |> mutate(AnoT = 2021)
espanha1_novo_22 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id ==1328) |> mutate(AnoT = 2022)
espanha1_novo_23 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id ==1328) |> mutate(AnoT = 2023)
espanha1_novo_24 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id ==1328) |> mutate(AnoT = 2024)

Ciclovias = Ciclovias %>% filter(!(id %in% espanha1_id)) |> rbind(espanha1_novo_20, espanha1_novo_21, espanha1_novo_22, espanha1_novo_23, espanha1_novo_24)

espanha2_id = c(192:195, 1884)
espanha2_novo_20 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id == 192)
espanha2_novo_21 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id == 192) |> mutate(AnoT = 2021)
espanha2_novo_22 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id == 192) |> mutate(AnoT = 2022)
espanha2_novo_23 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id == 192) |> mutate(AnoT = 2023)
espanha2_novo_24 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id == 192) |> mutate(AnoT = 2024)

Ciclovias = Ciclovias %>% filter(!(id %in% espanha2_id)) |> rbind(espanha2_novo_20, espanha2_novo_21, espanha2_novo_22, espanha2_novo_23, espanha2_novo_24)

espanha3_id = c(164:166, 1886)
espanha3_novo_21 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id == 164)
espanha3_novo_22 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id == 164) |> mutate(AnoT = 2022)
espanha3_novo_23 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id == 164) |> mutate(AnoT = 2023)
espanha3_novo_24 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id == 164) |> mutate(AnoT = 2024)

Ciclovias = Ciclovias %>% filter(!(id %in% espanha3_id)) |> rbind(espanha3_novo_21, espanha3_novo_22, espanha3_novo_23, espanha3_novo_24)

Av dos Combatentes

combatentes_id = c(530,531,533,535,537, 1935) # apenas eliminar duplicado

Ciclovias = Ciclovias %>% filter(!(id %in% combatentes_id))

Campolide

campolide_id = c(636:640,1950)
campolide_novo_19 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(9502:9507)) |> mutate(AnoT = 2019)
campolide_novo_20 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(9502:9507)) |> mutate(AnoT = 2020)
campolide_novo_21 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(9502:9507)) |> mutate(AnoT = 2021)
campolide_novo_22 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(9502:9507, 9500)) |> mutate(AnoT = 2022)
campolide_novo_23 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(9502:9507, 9500)) |> mutate(AnoT = 2023)
campolide_novo_24 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(9502:9507, 9500)) |> mutate(AnoT = 2024)

Ciclovias = Ciclovias %>% filter(!(id %in% campolide_id)) |> rbind(campolide_novo_19, campolide_novo_20, campolide_novo_21, campolide_novo_22, campolide_novo_23, campolide_novo_24)

Rua Pardal Monteiro

pardal_id = c(366:368, 1342:1344, 1489,1491,1493,1912,2046,2076)
pardal_novo_21 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(9600:9605)) |> mutate(AnoT = 2021)
pardal_novo_22 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(9600:9605)) |> mutate(AnoT = 2022)
pardal_novo_23 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(9600:9605)) |> mutate(AnoT = 2023)
pardal_novo_24 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(9600:9605)) |> mutate(AnoT = 2024)

Ciclovias = Ciclovias %>% filter(!(id %in% pardal_id)) |> rbind(pardal_novo_21, pardal_novo_22, pardal_novo_23, pardal_novo_24)

Salgado Zenha

zalgado_24 = Ciclovias_corrigir_trocos %>% filter(id %in% c(9700, 9701))
Ciclovias = Ciclovias |> rbind(zalgado_24)

rm(Ciclovias_corrigir_trocos, neptuno_id, neptuno_ligacao_id, londres1_id, londres2_id, londres3_id, espanha1_id, espanha2_id, espanha3_id, combatentes_id, campolide_id, pardal_id,
neptuno_novo_10, neptuno_novo_11, neptuno_novo_12, neptuno_novo_13, neptuno_novo_14, neptuno_novo_15, neptuno_novo_16, neptuno_novo_17, neptuno_novo_18, neptuno_novo_19, neptuno_novo_20, neptuno_novo_21, neptuno_novo_22, neptuno_novo_23, neptuno_novo_24, neptuno_musas1_24, neptuno_musas2_24,
neptuno_oceanos_21, neptuno_oceanos_22, neptuno_oceanos_23, neptuno_oceanos_24,
neptuno_ligacao_21, neptuno_ligacao_22, neptuno_ligacao_23, neptuno_ligacao_24,
londres1_novo, londres2_novo_18, londres2_novo_19, londres2_novo_20, londres2_novo_21, londres2_novo_22, londres2_novo_23, londres2_novo_24, londres3_novo_20, londres3_novo_21, londres3_novo_22, londres3_novo_23, londres3_novo_24,
espanha1_novo_20, espanha1_novo_21, espanha1_novo_22, espanha1_novo_23, espanha1_novo_24, espanha2_novo_20, espanha2_novo_21, espanha2_novo_22, espanha2_novo_23, espanha2_novo_24, espanha3_novo_21, espanha3_novo_22, espanha3_novo_23, espanha3_novo_24, 
combatentes_novo_21, combatentes_novo_22, combatentes_novo_23, combatentes_novo_24,
campolide_novo_19, campolide_novo_20, campolide_novo_21, campolide_novo_22, campolide_novo_23, campolide_novo_24, 
pardal_novo_21, pardal_novo_22, pardal_novo_23, pardal_novo_24,
zalgado_24)

# remover anterior Av Berna em 2024
# Ciclovias = Ciclovias %>% filter(!(DESIGNACAO == "Avenida de Berna" & AnoT == 2024)) # Av berna todas
# Ciclovias = Ciclovias %>% filter(!(DESIGNACAO == "Praça Espanha" & AnoT == 2024 & ANO == 2021)) # Pç espanha ligacao
#as novas configurações da Pc Espanha já vinham no ficheiro avberna_2024

# remover ligação Neptuno que afainal não existe (issue #20)
Ciclovias = Ciclovias %>% filter(!DESIGNACAO == "Ligação Neptuno") #id 2156

# Alterar nome do final da Rua das Musas
Ciclovias$DESIGNACAO[2095] = "Rua das Musas"
Ciclovias = Ciclovias[-2094,] # o troço dedicado não existia

Mais umas anteriores a 2023

Que faltavam. Só estão aqui e não no cap anterior por causa dos ids (não baralhar o trabalho já feito)

Rua António Mega Ferreira
Rotunda Av de Pádua (2020)
30+bici na Encarnação (2019)
Rua B Bairro da Liberdade (2019)
Estrada da Pontinha / Francisco Gama Caeiro (2022)
Troço novo na ribeirinha (2021)

Ciclovias2024_outrasanteriores2 = st_read("data/outras_anteriores24.gpkg")
# duplicar para os anos seguintes
Ciclovias2024_outrasanteriores2_19_19 = Ciclovias2024_outrasanteriores2 |> filter(ANO == "2019") |> mutate(AnoT = 2019)
Ciclovias2024_outrasanteriores2_19_20 = Ciclovias2024_outrasanteriores2 |> filter(ANO == "2019") |> mutate(AnoT = 2020)
Ciclovias2024_outrasanteriores2_19_21 = Ciclovias2024_outrasanteriores2 |> filter(ANO == "2019") |> mutate(AnoT = 2021)
Ciclovias2024_outrasanteriores2_19_22 = Ciclovias2024_outrasanteriores2 |> filter(ANO == "2019") |> mutate(AnoT = 2022)
Ciclovias2024_outrasanteriores2_19_23 = Ciclovias2024_outrasanteriores2 |> filter(ANO == "2019") |> mutate(AnoT = 2023)
Ciclovias2024_outrasanteriores2_19_24 = Ciclovias2024_outrasanteriores2 |> filter(ANO == "2019") |> mutate(AnoT = 2024)

Ciclovias2024_outrasanteriores2_20_20 = Ciclovias2024_outrasanteriores2 |> filter(ANO == "2020") |> mutate(AnoT = 2020)
Ciclovias2024_outrasanteriores2_20_21 = Ciclovias2024_outrasanteriores2 |> filter(ANO == "2020") |> mutate(AnoT = 2021)
Ciclovias2024_outrasanteriores2_20_22 = Ciclovias2024_outrasanteriores2 |> filter(ANO == "2020") |> mutate(AnoT = 2022)
Ciclovias2024_outrasanteriores2_20_23 = Ciclovias2024_outrasanteriores2 |> filter(ANO == "2020") |> mutate(AnoT = 2023)
Ciclovias2024_outrasanteriores2_20_24 = Ciclovias2024_outrasanteriores2 |> filter(ANO == "2020") |> mutate(AnoT = 2024)

Ciclovias2024_outrasanteriores2_21_21 = Ciclovias2024_outrasanteriores2 |> filter(ANO == "2021") |> mutate(AnoT = 2021)
Ciclovias2024_outrasanteriores2_21_22 = Ciclovias2024_outrasanteriores2 |> filter(ANO == "2021") |> mutate(AnoT = 2022)
Ciclovias2024_outrasanteriores2_21_23 = Ciclovias2024_outrasanteriores2 |> filter(ANO == "2021") |> mutate(AnoT = 2023)
Ciclovias2024_outrasanteriores2_21_24 = Ciclovias2024_outrasanteriores2 |> filter(ANO == "2021") |> mutate(AnoT = 2024)

Ciclovias2024_outrasanteriores2_22_22 = Ciclovias2024_outrasanteriores2 |> filter(ANO == "2022") |> mutate(AnoT = 2022)
Ciclovias2024_outrasanteriores2_22_23 = Ciclovias2024_outrasanteriores2 |> filter(ANO == "2022") |> mutate(AnoT = 2023)
Ciclovias2024_outrasanteriores2_22_24 = Ciclovias2024_outrasanteriores2 |> filter(ANO == "2022") |> mutate(AnoT = 2024)

Ciclovias2024_outrasanteriores2_24 = rbind(Ciclovias2024_outrasanteriores2_19_19, Ciclovias2024_outrasanteriores2_19_20, Ciclovias2024_outrasanteriores2_19_21, Ciclovias2024_outrasanteriores2_19_22, Ciclovias2024_outrasanteriores2_19_23, Ciclovias2024_outrasanteriores2_19_24, Ciclovias2024_outrasanteriores2_20_20, Ciclovias2024_outrasanteriores2_20_21, Ciclovias2024_outrasanteriores2_20_22, Ciclovias2024_outrasanteriores2_20_23, Ciclovias2024_outrasanteriores2_20_24, Ciclovias2024_outrasanteriores2_21_21, Ciclovias2024_outrasanteriores2_21_22, Ciclovias2024_outrasanteriores2_21_23, Ciclovias2024_outrasanteriores2_21_24, Ciclovias2024_outrasanteriores2_22_22, Ciclovias2024_outrasanteriores2_22_23, Ciclovias2024_outrasanteriores2_22_24) |> 
  mutate(lenght = st_length(geom) %>% units::set_units(km))
Ciclovias2024_outrasanteriores2_24 = Ciclovias2024_outrasanteriores2_24 |> 
  mutate(id = 4000 + as.integer(row.names(Ciclovias2024_outrasanteriores2_24))) # atribuir id

# limpar
rm(Ciclovias2024_outrasanteriores2_19_19, Ciclovias2024_outrasanteriores2_19_20, Ciclovias2024_outrasanteriores2_19_21, Ciclovias2024_outrasanteriores2_19_22, Ciclovias2024_outrasanteriores2_19_23, Ciclovias2024_outrasanteriores2_19_24, Ciclovias2024_outrasanteriores2_20_20, Ciclovias2024_outrasanteriores2_20_21, Ciclovias2024_outrasanteriores2_20_22, Ciclovias2024_outrasanteriores2_20_23, Ciclovias2024_outrasanteriores2_20_24, Ciclovias2024_outrasanteriores2_21_21, Ciclovias2024_outrasanteriores2_21_22, Ciclovias2024_outrasanteriores2_21_23, Ciclovias2024_outrasanteriores2_21_24, Ciclovias2024_outrasanteriores2_22_22, Ciclovias2024_outrasanteriores2_22_23, Ciclovias2024_outrasanteriores2_22_24)
rm(Ciclovias2024_outrasanteriores2)


# relcassificar
table(Ciclovias2024_outrasanteriores2_24$TIPOLOGIA)
Ciclovias2024_outrasanteriores2_24$TIPOLOGIA = as.character(Ciclovias2024_outrasanteriores2_24$TIPOLOGIA)
Ciclovias2024_outrasanteriores2_24$TIPOLOGIA[Ciclovias2024_outrasanteriores2_24$TIPOLOGIA=="Percurso Ciclopedonal"] = "Percurso Ciclo-pedonal"
Ciclovias2024_outrasanteriores2_24$TIPOLOGIA[Ciclovias2024_outrasanteriores2_24$TIPOLOGIA=="Pista Ciclavel Bidirecional"] = "Ciclovia dedicada"
Ciclovias2024_outrasanteriores2_24$TIPOLOGIA[Ciclovias2024_outrasanteriores2_24$TIPOLOGIA=="Pista Ciclável Bidirecional"] = "Ciclovia dedicada"
Ciclovias2024_outrasanteriores2_24$TIPOLOGIA[Ciclovias2024_outrasanteriores2_24$TIPOLOGIA=="Pista Ciclável Unidirecional"] = "Ciclovia dedicada"
Ciclovias2024_outrasanteriores2_24$TIPOLOGIA[Ciclovias2024_outrasanteriores2_24$TIPOLOGIA=="Pista ciclável (ciclovia)"] = "Ciclovia dedicada"
Ciclovias2024_outrasanteriores2_24$TIPOLOGIA[Ciclovias2024_outrasanteriores2_24$TIPOLOGIA=="Contrassentido"] = "Ciclovia dedicada"
Ciclovias2024_outrasanteriores2_24$TIPOLOGIA[Ciclovias2024_outrasanteriores2_24$TIPOLOGIA=="Faixa Ciclável"] = "Ciclovia dedicada"

Ciclovias2024_outrasanteriores2_24$TIPOLOGIA[Ciclovias2024_outrasanteriores2_24$TIPOLOGIA=="30+Bici"] = "Nao dedicada"
Ciclovias2024_outrasanteriores2_24$TIPOLOGIA[Ciclovias2024_outrasanteriores2_24$TIPOLOGIA=="Zona de Coexistência"] = "Nao dedicada"

#factor tipologia
Ciclovias2024_outrasanteriores2_24 = Ciclovias2024_outrasanteriores2_24 |> mutate(TIPOLOGIA = factor(TIPOLOGIA))
table(Ciclovias2024_outrasanteriores2_24$TIPOLOGIA)

# juntar
Ciclovias = bind_rows(Ciclovias, Ciclovias2024_outrasanteriores2_24)

Confirmar mapa actual

cic24=Ciclovias[Ciclovias$AnoT==2024,]
# greens3 = cartography::carto.pal(pal1 = "green.pal", 3)
# greens3 = rev(greens3)
greens3 = c("#197230", "#5A9C50", "#B2D6A3")
mapview(cic24, zcol="TIPOLOGIA", color = greens3, lwd=2, hide=F, legend=T)

Adicionar contador de km

# recalcular extensão
Ciclovias$lenght = st_length(Ciclovias) %>% units::set_units(km)

#Adicionar campo com extensão da rede acumulada
CicloviasKM = Ciclovias %>% select(AnoT, lenght, TIPOLOGIA) %>% st_drop_geometry()

CicloviasKMnull = data.frame(TIPOLOGIA= c("Nao dedicada", "Nao dedicada"),
                             lenght=0, AnoT = c(2001,2002),stringsAsFactors=FALSE)
CicloviasKMnull$lenght = CicloviasKMnull$lenght %>% units::set_units(km)
CicloviasKM = rbind(CicloviasKM,CicloviasKMnull)

CicloviasKM = CicloviasKM  %>% group_by(AnoT, TIPOLOGIA) %>% summarise(lenght = sum(lenght, na.rm=TRUE)) %>% ungroup()

CicloviasKM$Kms <- paste(round(CicloviasKM$lenght,digits = 0),"km", sep=" ")

Agrupar features

Porque senão ficava muito lento

CicloviasAnos = Ciclovias %>% 
  group_by(DESIGNACAO,TIPOLOGIA,AnoT,ANO) %>% summarise() %>% ungroup()

CicloviasAnos$lenght = st_length(CicloviasAnos) %>% units::set_units(km)
sum(CicloviasAnos$lenght[CicloviasAnos$AnoT==2024]) #extensão da rede actual

Guardar ficheiros

Na pasta da app

saveRDS(CicloviasAnos, "CicloviasAnos/CicloviasAnos.Rds")
saveRDS(CicloviasKM, "CicloviasAnos/CicloviasKM.Rds")

st_write(Ciclovias |> select(-id), "data/Ciclovias_dez2024_CORRECT.gpkg", delete_dsn = TRUE)

# Exportar rede separada por anos
for (i in unique(Ciclovias$AnoT)){
  CicloviasAno = Ciclovias %>% filter(AnoT == i)
  st_write(CicloviasAno, paste0("data/Ciclovias por ano/Ciclovias_",i,".gpkg"), delete_dsn = TRUE)
}

knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)

library(tidyverse)
library(sf)
library(animation)

Importar os dados

Importar shapefile de Lisboa

#Limites de Lisboa
LisboaLimite = st_read("data/Lisboa_limite.gpkg")
LisboaLimite = LisboaLimite[,c(3,5)] %>% st_transform(LisboaLimite,  crs = 4326)
attr(LisboaLimite, "sf_column") = "geometry"
colnames(LisboaLimite)[colnames(LisboaLimite)=="geom"] <- "geometry"

# LisboaLimite2 = st_read("data/LisboaLimite.shp")
# st_write(LisboaLimite2, "data/LisboaLimite.shp", append = F)

Importar dados das ciclovias já processados

CICLOVIAS = readRDS("CicloviasAnos/CicloviasAnos.Rds")

Processar os dados

criar elementos vazios nos anos em que nao aconteceu nada

vazios <-data.frame(DESIGNACAO = as.character(NA),
                   TIPOLOGIA = as.character(NA),
                   AnoT = as.integer(c(2002,2004,2006,2007,2015)))
vazios$ANO <-vazios$AnoT
vazios$geom<-st_sfc(st_multilinestring())
vazios<-st_sf(vazios, crs=4326)
vazios$lenght = units::set_units(0, km)

CICLOVIASgif = rbind(CICLOVIAS, vazios)

Tornar os dados mais leves

CICLOVIASredux = CICLOVIAS %>% filter(TIPOLOGIA!="Percurso Ciclo-pedonal") %>%  group_by(TIPOLOGIA, AnoT) %>% summarise() 
CICLOVIASgif = CICLOVIASgif %>% filter(TIPOLOGIA!="Percurso Ciclo-pedonal") %>% group_by(TIPOLOGIA, ANO) %>% summarise()
CicloviasKMredux = CicloviasKM %>% filter(TIPOLOGIA!="Percurso Ciclo-pedonal") %>%  group_by(AnoT) %>% summarise(comprimento=sum(lenght))

CicloviasKMredux$Kms <- paste(round(CicloviasKMredux$comprimento,digits = 0),"km", sep=" ")

Criar as imagens

Definir o estilo dos mapas

# Defenir estilo de mapa
mapTheme <- function(base_size = 12) {
  theme(
    text = element_text( color = "black"),
    plot.title = element_text(size = 18,colour = "black"),
    plot.subtitle=element_text(face="italic"),
    plot.caption=element_text(hjust=0),
    axis.ticks = element_blank(),
    # panel.background = element_blank(), #transparente
    panel.background = element_rect(fill = "white"),
    #panel.grid.major = element_line("grey80", size = 0.1),
    panel.grid.major = element_line(color = "transparent"),
    strip.text = element_text(size=14,face = "bold"),
    axis.title = element_blank(),
    axis.text = element_blank(),
    axis.title.x = element_blank(),
    axis.title.y = element_blank(),
    panel.grid.minor = element_blank(),
    strip.background = element_rect(fill = "grey80", color = "white"),
    plot.background = element_blank(),
    legend.background = element_blank(),
    legend.title = element_text(colour = "black", face = "italic"),
    legend.text = element_text(colour = "black", face = "italic"))
}

Função para gravar uma imagem para cada ano

#preparar a função
listaAnos = seq(1:24)+2000
RedeCiclavelLxkm <- function(Year){
  slideano =  ggplot()+
    mapTheme()+
    #mapa base
    geom_sf(LisboaLimite, mapping = aes(), color = NA) +
    #rede existente no ano anterior
    geom_sf(data=subset(CICLOVIASredux,TIPOLOGIA=="Nao dedicada" & AnoT==Year),
          aes(fill =AnoT),color="grey80",size=1, show.legend=F) +
    geom_sf(data=subset(CICLOVIASredux,TIPOLOGIA=="Ciclovia dedicada" & AnoT==Year),
          aes(fill =AnoT),color="grey65",size=0.9, show.legend=F) +
    #novas ciclovias naquele ano
    geom_sf(data=subset(CICLOVIASgif,TIPOLOGIA=="Nao dedicada" & ANO==Year),aes(),
          color="#AFD4A0",size=1.1,show.legend=F) + #lty=88 ou 11 para tracejado
    geom_sf(data=subset(CICLOVIASgif,TIPOLOGIA=="Ciclovia dedicada" & ANO==Year),aes(),
          color="#1A7832",size=1.1,show.legend=F) +
    #aplicar o estilo com o ano em cima
    facet_wrap(~AnoT, nrow=1)+
    #adicionar o contador de km
    geom_text(data=subset(CicloviasKMredux,AnoT==Year),
            aes(x=-9.1,y=38.692,label=Kms), size=6,inherit.aes=FALSE)
  
    #gravar cada imagem
    ggsave(slideano, filename=paste0("GIF/2024/",Year,"km.png"),
         units="cm", width=18, height=18, dpi=300)
}

Correr a função

Para guardar cada imagem em separado

 listaAnos %>% map_df(RedeCiclavelLxkm)
# dá um erro mas funciona

Duplicar o último frame para ficar parado mais tempo no final.

Gravar como gif

library(magick)
imgs <- list.files("GIF/2024/", full.names = TRUE)
img_list <- lapply(imgs, image_read)

## join the images together
img_joined <- image_join(img_list)
img_joined = image_scale(img_joined, "700x700")

## animate at 2 frames per second
img_animated <- image_animate(img_joined, fps = 2)

## view animated image
img_animated

## save to disk
image_write(image = img_animated,
            path = "GIF/RedeCiclavelLisboa2024.gif")

Em teste…

#theme para facets, com Ano mais pequeno
mapThemeFacets <- function(base_size = 12) {
  theme(
    text = element_text( color = "black"),
    plot.title = element_text(size = 18,colour = "black"),
    plot.subtitle=element_text(face="italic"),
    plot.caption=element_text(hjust=0),
    axis.ticks = element_blank(),
    panel.background = element_blank(),
    #panel.grid.major = element_line("grey80", size = 0.1),
    panel.grid.major = element_line(color = "transparent"),
    strip.text = element_text(size=10,face = "bold"),
    axis.title = element_blank(),
    axis.text = element_blank(),
    axis.title.x = element_blank(),
    axis.title.y = element_blank(),
    panel.grid.minor = element_blank(),
    strip.background = element_rect(fill = "grey80", color = "white"),
    plot.background = element_blank(),
    legend.background = element_blank(),
    legend.title = element_text(colour = "black", face = "italic"),
    legend.text = element_text(colour = "black", face = "italic"))
}

#imagens em facet, em tons de cinza
ggplot()+
  geom_sf(data=LisboaLimite, aes(),color = NA)+
#  geom_sf(data=CICLOVIASredux,aes(fill =AnoT),color="grey70",size=1,alpha=0.2,show.legend=F) +
  geom_sf(data=filter(CICLOVIASgif,ANO==2001),aes(),color="black",size=1.1,show.legend=F) +
  geom_sf(data=filter(CICLOVIASgif,ANO==2003),aes(),color="black",size=1.1,show.legend=F) +
  geom_sf(data=filter(CICLOVIASgif,ANO==2005),aes(),color="black",size=1.1,show.legend=F) +
  geom_sf(data=filter(CICLOVIASgif,ANO==2008),aes(),color="black",size=1.1,show.legend=F) +
  geom_sf(data=filter(CICLOVIASgif,ANO==2009),aes(),color="black",size=1.1,show.legend=F) +
  geom_sf(data=filter(CICLOVIASgif,ANO==2010),aes(),color="black",size=1.1,show.legend=F) +
  geom_sf(data=filter(CICLOVIASgif,ANO==2011),aes(),color="black",size=1.1,show.legend=F) +
  geom_sf(data=filter(CICLOVIASgif,ANO==2012),aes(),color="black",size=1.1,show.legend=F) +
  geom_sf(data=filter(CICLOVIASgif,ANO==2013),aes(),color="black",size=1.1,show.legend=F) +
  geom_sf(data=filter(CICLOVIASgif,ANO==2014),aes(),color="black",size=1.1,show.legend=F) +
  geom_sf(data=filter(CICLOVIASgif,ANO==2016),aes(),color="black",size=1.1,show.legend=F) +
  geom_sf(data=filter(CICLOVIASgif,ANO==2017),aes(),color="black",size=1.1,show.legend=F) +
  geom_sf(data=filter(CICLOVIASgif,ANO==2018),aes(),color="black",size=1.1,show.legend=F) +
  geom_sf(data=filter(CICLOVIASgif,ANO==2019),aes(),color="black",size=1.1,show.legend=F) +
  geom_sf(data=filter(CICLOVIASgif,ANO==2020),aes(),color="black",size=1.1,show.legend=F) +
  
  facet_wrap(~AnoT, nrow=4)+ geom_text(data=CicloviasKMredux,aes(x=-9.1,y=38.692,label=Kms), inherit.aes=FALSE) + mapThemeFacets()



ggplot()+
  geom_sf(data=LisboaLimite, aes(),color = NA)+
  geom_sf(data=filter(CICLOVIASgif),aes(),color="black",size=1.1,show.legend=F) +
   facet_wrap(~ANO, nrow=4)+
  geom_text(data=CicloviasKMredux,aes(x=-9.1,y=38.692,label=Kms), inherit.aes=FALSE)+
  mapThemeFacets()

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