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    基于手機(jī)信令的大范圍人流移動(dòng)分析

    2021-09-10 19:23:01吳杰廖強(qiáng)
    無(wú)線互聯(lián)科技 2021年7期
    關(guān)鍵詞:人口流動(dòng)通信系統(tǒng)城市建設(shè)

    吳杰 廖強(qiáng)

    摘 要:文章結(jié)合貴陽(yáng)聯(lián)合通信有限公司手機(jī)信令數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),探究區(qū)域內(nèi)人流交換情況、城市間聯(lián)系度以及城市區(qū)位優(yōu)勢(shì),以便更好地實(shí)施城市區(qū)域客流需求數(shù)據(jù)的推測(cè),為城市化建設(shè)中城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)以及交通道路網(wǎng)絡(luò)的調(diào)整、建設(shè)提供堅(jiān)實(shí)的依據(jù)。

    關(guān)鍵詞:手機(jī)信令;通信系統(tǒng);大數(shù)據(jù);人口流動(dòng);城市建設(shè)

    0? ? 引言

    文章利用通信系統(tǒng)中的控制指令數(shù)據(jù)實(shí)施基本處理分析,可獲取有效的人口分布信息、流估計(jì)(OD)等大數(shù)據(jù)信息,實(shí)現(xiàn)較大基數(shù)的樣本的分析,并針對(duì)目標(biāo)區(qū)域?qū)嵤┻B續(xù)不間斷監(jiān)控、所消耗資源以及投資費(fèi)用較低,對(duì)城市規(guī)劃數(shù)據(jù)獲取而言具有重要的意義。

    1? ?手機(jī)信令的原理及構(gòu)成

    手機(jī)信令是手機(jī)用戶與發(fā)射基站或者微站之間的通信數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)是由運(yùn)營(yíng)商移動(dòng)通信系統(tǒng)所產(chǎn)生[1]。運(yùn)營(yíng)商所采用的移動(dòng)通信系統(tǒng)是由基站子系統(tǒng)(BSS)、網(wǎng)絡(luò)與交換子系統(tǒng)(NSS)、操作維護(hù)子系統(tǒng)(OSS)以及移動(dòng)終端(MS)所構(gòu)成[2](見圖1)。手機(jī)信令數(shù)據(jù)的采集主要是在用戶進(jìn)行撥打與接聽電話、收發(fā)短信息、移動(dòng)中更換基站等。

    2? ?手機(jī)信令實(shí)施流程分析

    2.1? 采集數(shù)據(jù)的預(yù)處理

    手機(jī)信令[3]的預(yù)處理是對(duì)所收集的信息進(jìn)行逐條篩選,并將其中滿足要求的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,所剔除的數(shù)據(jù)為時(shí)間錯(cuò)誤、無(wú)法識(shí)別移動(dòng)用戶識(shí)別碼等。通過對(duì)手機(jī)信令的預(yù)處理可得到數(shù)據(jù)樣本的整體特性的評(píng)估結(jié)果,其中樣本的評(píng)估項(xiàng)目包括區(qū)域中用戶數(shù)量,記錄數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)采樣時(shí)間的間隔、事件樣本的分布情況、數(shù)據(jù)采集的連續(xù)性以及數(shù)據(jù)空間的缺失情況等。目前,貴陽(yáng)聯(lián)合通信公司手機(jī)信令監(jiān)測(cè)已經(jīng)在全市得到覆蓋,總監(jiān)控面積為0.8×104? km2,日用有效數(shù)據(jù)收發(fā)用戶數(shù)量達(dá)到460余萬(wàn)、單一用戶有效數(shù)據(jù)40余條,平均數(shù)據(jù)采集時(shí)間為20~60 min。手機(jī)信令數(shù)據(jù)事件類型如表1所示。

    2.2? 用戶基站定位

    用戶基站定位采用根據(jù)用戶所持移動(dòng)終端所在基站的位置即移動(dòng)終端位置的模糊定位的方式。模糊定位的精度是由基站覆蓋半徑所決定,通常在城區(qū)內(nèi)基站覆蓋程度較為密集,單個(gè)基站覆蓋面積則相對(duì)較小,在此區(qū)域的定位精度為250~500 m;在主城區(qū)周邊縣的基站布設(shè)較為稀疏,但單個(gè)基站覆蓋面則較大,定位的精準(zhǔn)度則具有一定的差異,通常在幾百米到幾千米范圍不等。移動(dòng)終端在基站內(nèi)進(jìn)行信號(hào)數(shù)據(jù)的收發(fā)操作時(shí)均會(huì)生成信令記錄,根據(jù)對(duì)用戶手機(jī)信令有效數(shù)據(jù)的采集分析,并按照時(shí)間進(jìn)行排序便可得到用戶的空間位置變化軌跡信息[4]。

    2.3? 出行鏈的分析識(shí)別

    (1)用戶居住地與工作單位地點(diǎn)的辨識(shí)。通常情況下,居住地是用戶夜間停留所在區(qū)域,工作單位則是用戶白天頻繁活動(dòng)區(qū)域。針對(duì)用戶所在不同地點(diǎn)的辨識(shí)可通過用戶長(zhǎng)期數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷,如夜晚長(zhǎng)期在某一位置停留便可判斷為居住地,而白天長(zhǎng)期在某一區(qū)域活動(dòng)便可判定為工作單位區(qū)域。需要注意的是,此方法只適用于具有固定居住、工作的用戶,需要排除具有夜班以及流動(dòng)崗位等非常規(guī)作息或工作的用戶。

    (2)用戶居住地與工作單位地點(diǎn)之外的行動(dòng)軌跡的識(shí)別。通過將用戶全天出行軌跡進(jìn)行連續(xù)劃分,根據(jù)移動(dòng)終端在不同基站的停留時(shí)間設(shè)定閾值,從而判斷用戶是否存在停留。若跨基站過程中信令時(shí)間的間隔將會(huì)導(dǎo)致計(jì)算的停留時(shí)間發(fā)生誤差,并呈現(xiàn)為正比關(guān)系,即便用戶不發(fā)生活動(dòng),基站仍會(huì)進(jìn)行位置的刷新,因而,用戶的停留時(shí)間最大誤差值即為兩次周期性更新的間隔時(shí)間。在進(jìn)行用戶停留計(jì)算時(shí)要求用戶最少具有兩次在當(dāng)前基站范圍內(nèi)的往返活動(dòng),否則將無(wú)法進(jìn)行判斷或是將兩次短時(shí)間隔進(jìn)行合并計(jì)算。在受到通信網(wǎng)絡(luò)負(fù)載以及區(qū)域內(nèi)電磁場(chǎng)信號(hào)影響的情況下,將會(huì)導(dǎo)致移動(dòng)終端將信號(hào)在周邊基站進(jìn)行頻繁的切換,若要判斷用戶是否發(fā)生了跨區(qū)移動(dòng),需要以用戶發(fā)生的數(shù)據(jù)中頻率最高的基站為中心點(diǎn),將有效范圍作為分析對(duì)象,也可以選定周邊多個(gè)基站為中心點(diǎn),以此判定用戶真實(shí)的運(yùn)行軌跡。

    2.4? 數(shù)據(jù)擴(kuò)樣

    (1)僅需獲取比例關(guān)系而無(wú)須擴(kuò)樣。此場(chǎng)景主要是為了獲取樣本統(tǒng)計(jì)中的外部出行比例,并將其作為研究區(qū)域中真實(shí)的外部出行比例數(shù)據(jù)。

    (2)根據(jù)母體容量預(yù)測(cè)比例關(guān)系。根據(jù)已知區(qū)域中移動(dòng)終端的數(shù)量以及通行情況的比例計(jì)算出外部通勤數(shù)量,此結(jié)果也是區(qū)域中移動(dòng)終端與外部通勤占比的乘積。

    (3)在母本容量不確定時(shí)根據(jù)抽查情況計(jì)算絕對(duì)出行量。如根據(jù)運(yùn)營(yíng)商提供的數(shù)據(jù)樣本分析區(qū)域內(nèi)的外部出行數(shù)量,則需要具有有效樣本量、運(yùn)營(yíng)商市場(chǎng)占有率、移動(dòng)終端的持有率以及檢測(cè)率。

    式中:ki表示抽樣率(%);mi表示運(yùn)營(yíng)商的市場(chǎng)占有率(%);ti表示為移動(dòng)終端的檢測(cè)率(%);p表示區(qū)域內(nèi)用戶移動(dòng)終端的持有率(%)。運(yùn)營(yíng)商的市場(chǎng)占有率以及移動(dòng)終端的持有率主要采用問卷調(diào)查的形式,移動(dòng)終端的檢測(cè)率可采用區(qū)域基站檢測(cè)的方式。由于無(wú)法直接地計(jì)算出各區(qū)域中的抽樣率,在實(shí)施數(shù)據(jù)的擴(kuò)樣時(shí)可使用全市平均抽樣率,需要注意的是數(shù)據(jù)擴(kuò)樣結(jié)果應(yīng)與其他社會(huì)普查數(shù)據(jù)相驗(yàn)證。

    3? ? 案例分析

    3.1? 各區(qū)域聯(lián)系分析

    對(duì)比分析貴陽(yáng)主城與其他區(qū)縣的跨區(qū)交換量、人均跨區(qū)交換量,以此獲取各區(qū)域間的聯(lián)系性。其中,跨區(qū)交換量是指移動(dòng)終端跨區(qū)的總體數(shù)量,此數(shù)據(jù)主要受區(qū)域人口的影響。人均跨區(qū)交換量是指跨區(qū)交換量與區(qū)縣常住人口的占比數(shù)值,能夠反映出區(qū)域中經(jīng)濟(jì)與距離等因素對(duì)連續(xù)性的產(chǎn)生的影響。主城占比可以詮釋為區(qū)域內(nèi)區(qū)縣、主城交換量與區(qū)縣全部跨區(qū)交換量的比值,此數(shù)據(jù)可以反饋出主城在外部聯(lián)系中的權(quán)重,可以表現(xiàn)出區(qū)縣對(duì)主城的依賴情況,其中主城的出行量較大、出行次數(shù)多、占比較多的情況下則會(huì)產(chǎn)生密切的聯(lián)系。主城與各區(qū)縣間發(fā)生的跨區(qū)交換量排序情況如圖2所示。

    可以看出,金陽(yáng)新區(qū)、云巖區(qū)以及烏當(dāng)區(qū)與主城存在較大的交換量,并且主城的占比情況較大,可見其依賴主城發(fā)展較為嚴(yán)峻。

    3.2? 分析結(jié)果應(yīng)用

    手機(jī)信令的分析結(jié)果能夠應(yīng)用在城市的戰(zhàn)略發(fā)展中,并能夠?qū)崿F(xiàn)城市間的聯(lián)系定量描述。結(jié)果顯示,當(dāng)前,貴陽(yáng)的城鄉(xiāng)發(fā)展規(guī)劃所提出的“城市區(qū)域觀,城市容量觀,城市生長(zhǎng)觀,城市空間結(jié)構(gòu)觀”不相符,需要針對(duì)區(qū)域人流情況進(jìn)行必要的調(diào)整。按照聯(lián)系緊密度可以發(fā)揮金陽(yáng)新區(qū)、云巖區(qū)以及烏當(dāng)區(qū)可采用融入主城區(qū)的發(fā)展戰(zhàn)略,區(qū)縣的經(jīng)濟(jì)發(fā)展布局、基礎(chǔ)交通建設(shè)應(yīng)與主城區(qū)相對(duì)接。

    4? ? 結(jié)語(yǔ)

    隨著經(jīng)濟(jì)以及科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展,在實(shí)施區(qū)域的城鄉(xiāng)規(guī)劃中應(yīng)將數(shù)據(jù)作為規(guī)劃的實(shí)施依據(jù),通過海量的手機(jī)信令數(shù)據(jù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)分析方式,根據(jù)人流的活動(dòng)軌跡,為區(qū)域的規(guī)劃、基礎(chǔ)交通建設(shè)提供科學(xué)的支持,具有極為廣闊的應(yīng)用前景。

    [參考文獻(xiàn)]

    [1]鈕心毅,康寧,王垚,等.手機(jī)信令數(shù)據(jù)支持城鎮(zhèn)體系規(guī)劃的技術(shù)框架[J].地理信息世界,2019(1):18-24.

    [2]孫天旭,趙蘊(yùn)龍,練作為,等.基于時(shí)空數(shù)據(jù)的城市人流移動(dòng)模式挖掘[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2020(10):91-96.

    [3]楊延杰,尹丹,劉紫玟,等.基于大數(shù)據(jù)的流空間研究進(jìn)展[J].地理科學(xué)進(jìn)展,2020(8):1397-1411.

    [4]孔宇,甄峰,李兆中,等.智能技術(shù)輔助的市(縣)國(guó)土空間規(guī)劃編制研究[J].自然資源學(xué)報(bào),2019(10):2186-2199.

    (編輯 姚 鑫)

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