手机信令数据研究
《2024年基于手机信令大数据的京津冀城市群人口时空分布与流动特征分析》范文
《基于手机信令大数据的京津冀城市群人口时空分布与流动特征分析》篇一一、引言随着信息化和数字化的飞速发展，手机信令大数据在分析城市群人口时空分布与流动特征方面发挥了重要作用。
本文以京津冀城市群为例，通过手机信令大数据的分析，探究其人口时空分布的规律及流动特征，旨在为城市群的发展规划、政策制定和资源配置提供科学依据。
二、研究区域与数据来源京津冀城市群作为我国北方重要的经济、文化和政治中心，其人口时空分布与流动特征具有重要研究价值。
本研究采用的手机信令大数据，来源于各大通信运营商在京津冀地区的用户数据，包括用户的通话、短信和网络使用记录等。
三、研究方法本研究采用数据挖掘、统计分析、空间分析等方法，对手机信令大数据进行处理和分析。
首先，通过数据清洗和整理，提取出与人口时空分布和流动相关的信息；其次，利用统计方法分析人口的空间分布和时间变化；最后，通过空间分析技术揭示人口流动的特征和趋势。
四、京津冀城市群人口时空分布特征1. 空间分布特征：通过手机信令大数据的分析，发现京津冀城市群的人口分布呈现出明显的集聚效应。
北京、天津等大城市是人口的主要集聚区，而周边小城市和农村地区的人口相对较少。
此外，不同区域的经济发展水平、教育资源、医疗条件等因素也影响了人口的分布。
2. 时间变化特征：通过对比不同时间段的数据，发现京津冀城市群的人口分布随时间发生变化。
随着城市化进程的加快，大城市的人口数量呈现持续增长的趋势，而周边小城市和农村地区的人口则出现流失或增长缓慢的现象。
五、京津冀城市群人口流动特征1. 流动方向：根据手机信令大数据的分析，京津冀城市群的人口流动主要发生在大城市之间以及大城市与周边小城市之间。
其中，北京作为核心城市，吸引了大量周边地区的人口流入。
2. 流动原因：人口流动的原因主要包括就业机会、教育资源、生活环境等。
大城市由于经济发达、就业机会多、教育资源丰富等因素吸引了大量人口流入。
而周边小城市和农村地区由于经济发展相对滞后、生活环境较差等原因导致人口流失。
手机信令大数据在宏观交通模型中的应用研究
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基于手机信令数据的宏观 交通模型实证研究
实证研究对象与数据来源
研究对象
本文选取了某大城市作为实证研究对象，该城市具有 广泛的手机用户覆盖率和丰富的交通网络设施。
数据来源
手机信令数据来自于该城市的电信运营商，包含了用 户的通话记录、位置信息等数据。同时，还整合了该 城市的交通流量、路网结构等信息。
手机信令数据具有覆盖范围广、实时 性强、数据丰富度高等优点，可以弥
补传统数据采集方式的不足。
基于手机信令数据的宏观交通模型可 以更加全面地考虑交通系统的复杂性 和动态性，提高模型的预测精度和鲁
棒性。
通过手机信令数据可以获取个体的移 动信息和社交行为等数据，有助于深 入分析交通需求的产生和分布规律， 为交通规划和运营管理提供更加精细
手机信令数据具有覆盖范围广、实时性强、数据量大等特点，可以反映人们的活动规律和交通状态。
手机信令数据的采集与处理
01
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采集方式
通过与电信运营商合作， 利用基站和手机之间的信 号交互获取手机信令数据 。
数据清洗
去除异常数据、重复数据 和无效数据，提高数据质 量。
数据聚合
将大量数据按照地理位置 、时间等维度进行聚合， 便于分析处理。
手机信令数据在交通排放与能源消耗预测中的应用
总结词
手机信令数据可以用于预测交通排放与能 源消耗，为城市环境治理和节能减排提供 依据。
详细描述
通过手机信令数据可以实时监测交通出行 行为和习惯，利用大数据技术和统计分析 方法可以预测交通排放与能源消耗。这种 方法能够为城市环境治理和节能减排提供 依据，促进城市可持续发展。
手机信令数据在城市交通拥堵分析中的应用
运营商手机信令数据分析及其应用研究
运营商手机信令数据分析及其应用研究近年来，随着人们生活水平的提高，智能手机的普及率越来越高。
同时，移动通信技术的不断发展，也使得运营商在移动数据领域拥有了更多的数据资源。
对于运营商来说，具有巨大的商业价值，能够帮助行业分析用户行为以及优化商品推广和经营策略。
本文将重点介绍运营商手机信令数据分析及其应用研究。
一、信令数据是什么运营商手机信令数据是指移动设备在通信过程中，设备与无线电基站之间交换的信息传递，包括连接、断开、位置变更等事件信息。
该数据记录着移动设备的状态、位置和活动，包含着大量的个人行为和交往信息，极具加值，因此成为了移动服务提供商中最重要的数据之一。
信令数据是指控制移动通信信号传输的无线网络电子元件之间互相发送的二进制信息。
在GSM（Global System for Mobile Communications）世界中，数据由移动设备和移动通信网络之间的空中接口传输。
其主要用于控制信号传输和增强通信质量。
在与移动设备建立连接后，设备就会与无线网络交换信令，以进行报告位置、建立连接、发送短信等操作。
由于信令数据包含着大量用户行为信息，因此，各个运营商对其进行深入的挖掘和利用。
二、信令数据分析的技术手段运营商手机信令数据可以整体或细分地进行分析和挖掘。
这些方法适用于各种情况，包括地理定位、未知位置的高精度位置记录、用户行为分析和数据挖掘，以及统计分析等等。
以下是常用的信令数据分析技术手段：1. 地理定位在地理定位中，信令数据分析可用于识别在设备移动或与网络架构交互中出现的特定区域。
通过对用户行为的细分和聚类，运营商可以了解用户最喜欢的商业中心和社交场所。
同时，运营商也可以将该信息与不同区域之间的流量情况进行结合，以进行更精确的服务优化。
2. 用户行为分析和数据挖掘相信大家都有使用手机流量的经验，但你是否知道，运营商可以通过统计不同用户的数据流量，来识别指定群体的行为和聚类行为。
这包括大多数用户量、最活跃的用户、购买最多的用户等等。
基于手机信令数据的游客行为研究——以泰山风景名胜区为例
基于手机信令数据的游客行为研究——以泰山风景名胜区为例摘要：随着手机的普及和人们对旅游需求的提高，手机信令数据开始成为研究游客行为的重要数据源。
本文以中国著名的文化名山泰山为例，利用手机信令数据分析游客行为，并探讨其对旅游管理的指导意义。
关键词：手机信令数据；游客行为；泰山；旅游管理一、引言泰山是中国的著名文化名山，每年吸引着来自世界各地的大量游客。
随着手机的普及，手机信令数据成为研究游客行为的新的数据源。
通过分析手机信令数据，可以更加全面地了解游客在景区内的活动轨迹、游览时间分布以及游客数量等信息。
因此，本文将基于手机信令数据，研究泰山风景名胜区的游客行为，以期为景区的旅游管理提供一定的指导。
二、方法1. 数据收集：本研究采集了泰山风景名胜区2019年的手机信令数据。
通过与通信运营商合作，获得了在景区范围内的手机信令数据，包括手机信号强度、信号覆盖范围以及通信记录等信息。
2. 数据处理：根据手机信令数据，可以获得游客的位置信息、移动轨迹以及停留时间等。
通过对数据进行清洗和整理，得到可用于分析的数据集。
3. 数据分析：利用数据分析工具，对手机信令数据进行统计分析。
主要研究内容包括游客的游览路径、游览时间分布、停留点集中度等指标。
三、结果与讨论1. 游览路径：通过分析手机信令数据，可以重建游客在泰山景区内的游览路径。
研究发现，大部分游客按照固定的游览线路进行游览，其中包括观日出、游览主峰、祭拜文化景点等。
而一些独立游客则有较大的自由选择权，其游览路径更加多样化。
2. 游览时间分布：根据手机信令数据，可以确定游客在景区内的游览时间分布。
研究发现，泰山景区的游客主要集中在早上和下午，其中早上时间段的游客数量较多，主要是前来观日出的游客。
下午时间段的游客数量相对较少，主要是游览主峰和其他景点的游客。
3. 停留点集中度：利用手机信令数据，可以计算景区内每个区域的游客停留点的数量。
通过对比不同区域的停留点数量，可以发现主峰区域、祭拜文化景点等是游客停留较为集中的地方，而一些偏远区域则相对较少有游客停留。
基于大数据的手机信令数据分析与应用研究
基于大数据的手机信令数据分析与应用研究手机信令数据是指手机用户在进行通信时产生的各种信令数据，包括通话记录、短信记录、网络连接记录等。
随着移动互联网的快速发展，手机信令数据也呈现出爆炸式增长的趋势。
这些数据蕴含了大量的信息，可以用来进行用户行为分析、交通流量分析、城市规划等方面的研究与应用。
基于大数据的手机信令数据分析与应用研究是指利用大数据分析技术对手机信令数据进行挖掘和分析，以揭示潜在的信息和规律，并将分析结果应用于实际的领域。
一、手机信令数据分析的方法和模型手机信令数据分析的方法和模型主要包括数据清洗、数据预处理、特征提取、模型构建和结果验证等步骤。
首先，需要对原始数据进行清洗和预处理，去除重复、无效和缺失数据，以确保数据质量和准确性。
然后，利用数据挖掘和统计学方法对数据进行特征提取，提取出影响关键变量的特征，如通话时长、通话频率等。
接下来，根据特征选择和模型构建的要求，选择适当的机器学习算法或统计模型，构建预测模型。
最后，通过交叉验证和模型评估等方法，验证模型的可靠性和准确性。
二、手机信令数据分析的应用领域1. 用户行为分析：通过分析手机信令数据，可以了解用户的通话行为、上网行为和位置分布等。
这些信息可以帮助运营商制定个性化的营销策略，提供更好的用户体验，提高用户满意度和留存率。
2. 交通流量分析：手机信令数据可以用于城市交通流量的监测和预测。
通过对手机信令数据的分析，可以获得城市不同区域的通勤规律、出行方式和拥堵情况等信息，为城市交通规划和优化提供依据。
3. 社会安全和紧急事件响应：手机信令数据可以用于社会安全和紧急事件的监测和响应。
通过分析手机信令数据，可以提前发现异常行为和异常事件，并进行预警和应对措施，提高社会安全性和事件响应效率。
4. 城市规划和建设：手机信令数据可以用于城市规划和建设的决策支持。
通过分析手机信令数据，可以了解城市的人口分布、人流分布和活动空间分布，为城市基础设施建设和土地利用规划提供科学依据。
基于手机信令技术的区域交通出行特征研究
基于手机信令技术的区域交通出行特征研究一、本文概述随着城市化进程的加速，交通问题日益成为制约城市发展的重要因素。
为了更好地理解和解决交通问题，对区域交通出行特征的研究显得尤为重要。
手机信令技术作为一种新兴的交通数据采集手段，以其覆盖范围广、实时性强、成本相对较低等优势，逐渐在交通研究领域得到广泛应用。
本文旨在利用手机信令技术，对区域交通出行特征进行深入研究，以期为城市规划、交通管理以及智能交通系统的发展提供理论支持和实践指导。
本文将首先介绍手机信令技术的基本原理及其在交通领域的应用背景，阐述其相较于传统交通调查方法的优势。
随后，将详细介绍如何利用手机信令数据提取和分析区域交通出行特征，包括出行时间分布、出行空间分布、出行方式选择等方面。
在此基础上，本文还将探讨不同区域、不同时间段的交通出行特征差异及其影响因素，为城市交通规划和管理提供决策依据。
通过本文的研究，我们期望能够揭示区域交通出行的内在规律和潜在问题，为城市交通的可持续发展提供科学依据。
本文也期望能够为手机信令技术在交通领域的进一步应用和发展提供有益的探索和参考。
二、手机信令技术概述手机信令技术，作为现代通信技术的重要组成部分，为区域交通出行特征研究提供了新的视角和方法。
手机信令，指的是手机在通信网络中与基站之间交互的一系列指令和响应，这些指令和响应包含了手机的位置信息、通信状态等关键数据。
通过收集和分析这些信令数据，我们可以获取到大量关于手机用户移动行为的信息，进而揭示区域交通出行的特征。
手机信令技术具有实时性、连续性和覆盖范围广等特点。
手机信令数据是实时产生的，能够反映手机用户的即时移动状态，这对于研究交通出行的实时特征具有重要意义。
手机用户在日常使用中会持续产生信令数据，这些数据构成了连续的移动轨迹，为研究交通出行的连续性和规律性提供了可能。
由于手机网络覆盖广泛，手机信令数据可以覆盖到城市的各个角落，为研究区域交通出行提供了全面的数据支持。
手机信令数据的用户行为分析与异常检测研究
手机信令数据的用户行为分析与异常检测研究手机信令数据是指由手机与通信基站之间进行通信时所产生的非隐私信息。
这些数据包含了手机用户的通话记录、短信记录、位置信息等，是研究用户行为和进行异常检测的重要数据源。
本文将主要聚焦于手机信令数据的用户行为分析与异常检测的相关研究。
第一部分：手机信令数据的用户行为分析手机信令数据的用户行为分析可以帮助运营商和相关部门了解用户的行为特征，为用户提供个性化的服务，并监测潜在的风险。
以下是一些常见的手机信令数据用户行为分析方法：1. 基于位置的行为分析：通过分析手机用户的位置信息，可以了解用户的出行模式、活动范围以及日常行为习惯。
这对于城市规划、交通管理和广告投放等方面具有重要意义。
2. 基于通话模式的行为分析：通过分析手机用户的通话模式，可以了解用户的社交网络、通话习惯和消费行为。
这可以帮助运营商提供更精准的套餐推荐和增值服务。
3. 基于网站浏览行为的分析：通过分析手机用户的网站浏览行为，可以了解用户的兴趣偏好、消费意向和网络行为习惯。
这对于广告定向投放和营销策略制定具有重要意义。
4. 基于短信记录的分析：通过分析手机用户的短信记录，可以了解用户的沟通方式、社交关系和信息交流模式。
这对于社交网络分析、短信营销和欺诈检测等方面具有重要意义。
第二部分：手机信令数据的异常检测研究手机信令数据的异常检测可以帮助发现潜在的欺诈、窃密和恶意行为，保障网络安全和用户权益。
以下是一些常见的手机信令数据异常检测方法：1. 异常话单检测：通过分析通话记录、短信记录和上网记录等数据，在用户的通信行为中发现异常模式。
例如，突然出现大量通话或短信记录的异常行为可能是被恶意软件或欺诈行为所导致，运营商可以及时采取措施保护用户利益。
2. 异常位置检测：通过分析用户的位置信息，在用户的移动轨迹中发现异常模式。
例如，用户频繁在不同城市进行通信活动可能是被盗用或非法设备所导致的异常行为，可以通过异常检测算法进行识别和处理。
手机信令大数据分析在智慧交通中的应用探讨
手机信令大数据分析在智慧交通中的应用探讨一、解读手机信令大数据采集过程据了解，各大运营商是手机信令大数据的直接提供者，诸如：在移动通信系统中包含有大量接口，通过各接口间的连接实现通信。
又如：基站同手机之间的联系需使用到Um 接口；基站同基站控制器之间的联系需使用到A-bis接口；基站控制器同交换机之间的联系需使用到A接口；不同交换机之间的联系则需使用到E接口。
不同接口所采集到的手机信令有所不同。
由于A-bis这一接口的数据量较大，因而对运营商来讲，只需通过A与E接口采集信令即可。
来源不同，可将手机信令大数据划分成三类，即PS域信令数据、话单数据和CS 域信令数据。
其中，在PS域信令基础上增添了上网信令，受智能手机与4G网络的影响，通过手机上网的人数逐步增多，随之便延伸了PS域；话单数据信令是三个分类中最少的一类，只有当用户拨打或接听电话、发送或接收短信时才可以触发信令；CS域信令则在不断发展中完成了BSC切换、位置更新、开关机和位置区切换等信令。
需注意的是，虽然获取话单数据的方式最简便，但容易受到各因素限制，诸如：应用价值受限、缺乏轨迹点样本及信令采集频率不高等，若使用A+E接口轨迹点结合的方式，则可以大幅度提升信令采集频率，进而实现多类型数据应用分析。
二、剖析手机信令大数据处理流程手机信令原始大数据需要经过一系列的模型处理方可转变成能够对交通规划及整个城市规划有意义的信令指标。
结合已有经验，手机信令大数据基本的处理流程为：数据预处理-基站小区定位-出行链识别-分区统计-结果扩样。
第一步数据预处理。
条件确立后，逐一筛选记录，随后提出唯一且难以识别的IMSI 号、无法定位等异常记录，然后便获得与条件相符的信令大数据样本。
此外还需一一评价数据空间缺失、数据连续性等情况。
第二步基站小区定位。
根据手机提供的服务基站位置，将手机当前处于的基站位置确定出来，主要采用单个基站小区所在服务范围内的精度来确定。
诸如：若为城区基站，基站密度较大，且服务半径较小，因而其定位精度控制在300-500m以内；若为郊区，基站密度较小，服务半径较大，则精度控制在500-2000m以内。
基于手机信令数据的宁波市居民出行特征研究
31基于手机信令数据的宁波市居民出行特征研究于 廷 润[上海市城市建设设计研究总院（集团）有限公司，上海 200125）传统的城市居民出行调查，过度依赖人工问卷统计方式，即使花费大量人力物力，又存在样本数量有限、主观性强且时效性差等问题。
随着手机的普及，手机信令数据给交通系统带来新的数据来源。
基于手机位置、手机切换定位数据、移动定位、手机信号等多种方式获取居民出行的方法在不断发展和完善，定位精度也在不断提高。
国内、外相关研究发现利用手机数据获取OD 矩阵和出行时间、速度等交通信息是可行的[1-2]。
1 数据采集与预处理1.1 数据结构本次研究获取中国联通宁波分公司的手机信令数据，内容主要包括：用户编号、时间信息、基站、事件类型和归属地等。
数据字段信息见表1。
表1 数据字段信息字段名称字段含义Msid 用户识别码Timestamp 时间戳Lac 基站lac Cellid 基站cellid Eventid 事件类型Areacode归属地收稿日期：2018-08-16作者简介：于廷润（1990—），男，助理工程师，硕士，主要从事城市交通规划。
摘要：随着大数据技术的发展，从手机数据中挖掘居民出行信息的手段也日益完善。
运用手机数据进行交通出行特征分析的适用性，获取居民出行信息，研究居民出行特征方法。
在实例研究中，通过对移动运营商提供90 d 的手机信令数据处理分析，提取宁波市六区居民的出行量、出行空间分布、出行时间分布等出行特征。
最后将手机数据处理得到越江通道客流与人工调查统计的数据进行校验，证明研究方法的可行性。
关键词：大数据；手机信令数据；出行调查；出行特征中图分类号：U491.11 文献标志码：A 文章编号：1004-4655（2018）05-0031-03DOI:10.3969/j.issn.1004-4655.2018.05.010表2为2016年3月20日宁波联通的信令数据记录，提供了包含Msid、Timestamp、Lac、Cellid、Eventid、Areacode 等6个字段的7条手机信令数据样例。
基于手机信令数据的游客行为研究——以泰山风景名胜区为例
基于手机信令数据的游客行为研究——以泰山风景名胜区为例贾倩;王晨雨;王彬汕【期刊名称】《园林》【年(卷),期】2022(39)12【摘要】研究和管理游客行为是自然保护地平衡资源有效保护和合理利用的前提,也是优化旅游体验的关键。
以泰山风景名胜区为研究对象,采用中国联通手机信令数据,从游客画像、时空分布等方面分析游客行为,为泰山风景名胜区的游客管理和旅游提质升级提供参考。
研究发现:(1)游客画像方面,泰山游客以18~50岁的中青年群体为主,且19~24岁的学生群体占比高;一半以上为省内游客,除泰安本地外,济南游客占比最高,其次是济宁、临沂和青岛游客;省外游客以河南、河北、天津、江苏等近程客源市场居多。
(2)游客空间分布方面,绝大多数游客仍选择最经典和传统的红门游览线登山,其次选择可乘坐大巴车登山的天外村游览线;从桃花峪游览线和天烛峰游览线登山的游客较少。
(3)游客时间分布方面,泰山游客最高峰出现在清晨5~6点的观日出时段,次高峰为中午11~13点,晚上19~20点游客量最低,但仍有游客在山上停留,且夜爬泰山成为颇受欢迎的特色体验。
(4)游客住宿倾向于选择万达广场商圈和泰山火车站周边。
基于泰山游客行为提出如下发展建议:推动发展桃花峪至岱顶游线,改变游客单线往返、时空分布不均衡的格局,带动泰山西部区域旅游发展;山上山下联动,山上发展行进式观光旅游,山下结合周边区域针对泰山顺访游客发展文化体验与休闲度假等互补业态;面向“昼登泰山”与“夜爬泰山”的两类游客群体,结合泰安市区重大旅游项目建设,补齐不同时间段产品,构建“大泰山全时空体验闭环”。
【总页数】6页(P46-51)【作者】贾倩;王晨雨;王彬汕【作者单位】北京清华同衡规划设计研究院有限公司【正文语种】中文【中图分类】TU986【相关文献】1.基于手机信令和网络游记数据的游客时空行为分析——以上海迪士尼乐园外地游客为例2.上海郊野公园游客活动时空特征及其影响因素——基于手机信令数据的研究3.基于手机信令数据的南京旅游客源市场空间划分研究4.基于手机APP流量数据的游客调适行为研究——以四川省青城山和都江堰景区为例5.基于手机信令数据的北京市景区游客时空活动特征研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于手机信令数据的上海中心城区城市空间活力特征评价及内在机制研究共3篇
基于手机信令数据的上海中心城区城市空间活力特征评价及内在机制研究共3篇基于手机信令数据的上海中心城区城市空间活力特征评价及内在机制研究1基于手机信令数据的上海中心城区城市空间活力特征评价及内在机制研究随着时代的发展，城市空间活力已经成为一个越来越重要的议题。
而上海中心城区则是中国城市空间活力最高的地区之一。
因此，本文将探索基于手机信令数据的上海中心城区城市空间活力特征评价及内在机制。
首先，我们可以通过收集手机信令数据分析出上海中心城区的人口分布情况。
从数据来看，上海中心城区整体的居民数大约在100万人左右。
此外，我们还可以通过手机信令的地点信息分析出上海中心城区人们的活动范围。
数据显示，绝大部分的人的活动范围是在中心城区内，同时也有一些人会去到周边地区。
接下来，我们还需要通过手机信令数据研究上海中心城区的人员活动密度。
结果显示，上海中心城区的人员活动密度非常高，尤其是在商业和住宅区域，人员活动密度更是可观。
这说明上海中心城区的经济繁荣和人口密集。
此外，通过手机信令数据我们还可以分析出上海中心城区交通出行情况。
结果显示，上海中心城区有着相对完善的公共交通体系，同时也有大量私家车出行。
但是，由于城市交通压力较大，车辆拥堵、停车困难等问题也日益突出。
最后，我们还需要探究一下上海中心城区活力的来源。
我们可以通过分析手机信令数据评价出上海中心城区的商圈分布情况。
结果发现，上海中心城区内老西门、南京路步行街、外滩等商圈是吸引大量人群的主要地点。
此外，上海中心城区的众多文化、旅游和商业活动也吸引了大量的人参与。
综上所述，通过对基于手机信令数据的上海中心城区城市空间活力进行特征评价，我们发现了上海中心城区的人口密度高，活动范围广泛，人员活动密集。
同时，上海中心城区拥有相对完善的公共交通体系和商圈分布情况，各种文化、旅游和商业活动也吸引了大量的人参与。
这一系列结果都表明了上海中心城区成为城市空间活力突出的地区的内在机制通过对基于手机信令数据的上海中心城区城市空间活力进行特征评价，我们得出了上海中心城区的人口密度高，活动范围广泛，人员活动密集的结论。
移动网络中的信令分析与优化技术研究
移动网络中的信令分析与优化技术研究随着移动互联网时代的到来，人们的通讯方式也发生了巨大的改变。
越来越多的人开始使用智能手机和移动设备，使用移动网络进行通讯和数据传输，使得移动网络的性能和稳定性成为了人们关注的重要问题。
在这种情况下，对于移动网络中的信令分析与优化技术进行深入的研究和探究，意义重大。
一、什么是信令分析与优化技术移动网络中的信令分析与优化技术即指对于移动通信网络中的管理和控制过程进行分析和优化，目的是为了提高网络的性能，保障通讯的质量和稳定性。
在移动网络中，通常会出现网络塞车、信号干扰等问题，这些问题会导致信号丢失、通讯质量差等情况。
为了解决这些问题，信令分析与优化技术可以对网络的指标进行实时监测和分析，针对性地进行优化调整。
信令分析与优化技术是移动通信网络中的重要组成部分，可以为运营商提供有力的网络服务支持，提高用户的选择和满意度。
同时，信令分析与优化技术也是网络安全的重要保障，可以有效预防和防范网络风险和攻击行为。
二、信令分析与优化技术的功能特点1. 实时监测和分析网络指标信令分析与优化技术可以实时监测和分析网络指标，包括网络延迟、数据传输速度、信号强度等，有效地对网络的状态进行掌控和管理。
通过对这些指标的分析，可以及时地发现网络问题，对网络进行优化调整，并提供解决方案，保障网络的稳定性和正常运营。
2. 提供全面的网络数据分析信令分析与优化技术可以从多个维度对网络数据进行分析，包括用户活动、数据流量、终端设备、网络负载等多方面。
通过对这些数据的分析，可以深入了解网络用户的需求和使用习惯，为优化网络提供参考。
同时，还可以定位网络瓶颈和短板，优化网络结构和调整布局，提升网络性能和覆盖范围。
3. 实现智能化的网络管理信令分析与优化技术可以通过数据挖掘和机器学习等技术手段，实现智能化的网络管理。
通过对网络数据的自动分析和处理，可以及时地发现网络异常和故障，并自动化地进行修复和调整。
同时，在网络访问控制和安全性保障方面也有着广泛的应用。
基于信令的数据挖掘分析模型的研究与应用
基于信令的数据挖掘分析模型的研究与应用【摘要】本文旨在探讨基于信令的数据挖掘分析模型的研究与应用。
首先从引言部分介绍了研究背景、研究意义和研究目的。
接着在正文部分详细讨论了信令数据挖掘的理论基础、模型构建、实际应用表现、在信息安全领域的应用以及用户隐私保护的平衡。
最后在结论部分总结了基于信令的数据挖掘分析模型的研究成果、应用前景和发展方向。
通过对信令数据挖掘的深入探讨，可以为相关领域的研究和应用提供理论支持和实践参考，推动数据挖掘技术的发展，提升信息安全保障水平。
【关键词】信令数据挖掘、分析模型、研究、应用、理论基础、构建、实际应用、信息安全、用户隐私、保护、平衡、成果、前景、发展方向。
1. 引言1.1 研究背景随着通信技术的发展和普及，人们在日常生活中产生了大量的通信数据，其中包括电话通话记录、短信记录、网络传输数据等。
这些通信数据中蕴含着大量有价值的信息，如用户行为模式、偏好、社交关系等，对于提高服务质量、个性化推荐、信息安全等方面具有重要意义。
数据挖掘技术的应用已经在各个领域中得到广泛应用，其中基于信令的数据挖掘成为研究的热点之一。
通过挖掘通信数据中的隐藏信息，可以为运营商提供用户行为分析、精准营销、欺诈检测等服务;同时也可以为政府部门提供犯罪侦查、情报监控等支持。
在利用通信数据进行数据挖掘的过程中，也面临着一系列挑战和问题。
其中包括数据量大、数据质量低、数据隐私泄露等问题，对于如何构建有效的数据挖掘模型、保护用户隐私等方面提出了新的挑战。
研究基于信令的数据挖掘分析模型，探索其应用在不同领域中的潜力与局限性，具有重要的理论和实践意义。
1.2 研究意义基于信令的数据挖掘分析模型的研究具有重要的意义。
随着互联网的普及和移动设备的普及，人们在日常生活中产生了大量的数据。
这些数据包含了丰富的信息，可以帮助我们更好地了解用户行为、市场趋势、社会活动等方面。
通过运用数据挖掘技术对信令数据进行分析，可以挖掘出其中隐藏的规律和趋势，为企业决策和社会发展提供重要参考。
基于信令数据的移动用户行为预测研究
基于信令数据的移动用户行为预测研究移动用户行为预测是一项重要的研究课题，通过对信令数据的分析，可以准确预测用户的行为，从而为移动网络运营商提供有针对性的服务和优化网络资源的决策。
本文将深入探讨基于信令数据的移动用户行为预测的研究。
首先，我们需要了解信令数据的含义和特点。
信令数据是指移动网络中用户设备与基站之间的通信消息，包括用户注册、连接、断开、小区切换等各种信令事件。
与传统的通信数据相比，信令数据具有实时性强、数量庞大、结构复杂等特点。
这些数据记录了用户在移动网络中的各种行为，包括通话、短信、上网等活动，因此对于预测用户行为具有重要的参考价值。
针对移动用户行为预测的研究，可以从以下几个方面展开：首先，数据预处理是移动用户行为预测的基础。
由于信令数据的复杂性和数量庞大，必须对数据进行清洗和处理，以提取有用的特征并降低预测模型的复杂度。
常见的数据预处理方法包括数据清洗、特征提取和特征选择等。
数据清洗可以去除异常值和缺失值，保证数据的质量和完整性；特征提取可以从信令数据中提取出能够反映用户行为特征的数值和属性；特征选择可以根据机器学习算法的需求，选择与目标变量相关性高的特征进行建模。
其次，特征工程是移动用户行为预测的关键。
特征工程旨在将原始信令数据转化为可供机器学习算法处理的特征向量。
常见的特征工程方法包括统计特征提取、时序特征提取和频域特征提取等。
统计特征提取可以计算用户的平均通话时长、短信数量等统计量；时序特征提取可以根据用户的通话起止时间预测其是否在特定时间段内活跃；频域特征提取可以通过信号频谱分析反映用户的网络使用习惯和行为规律。
然后，采用合适的模型进行移动用户行为预测。
根据任务的要求，我们可以选择分类模型或回归模型进行预测。
常见的分类模型包括决策树、支持向量机和随机森林等；常见的回归模型包括线性回归、岭回归和神经网络等。
选择合适的模型要考虑到特征的类型、预测的准确性和模型的复杂度等因素。
同时，采用交叉验证等方法对模型进行评估和优化，提高预测结果的准确性和可靠性。
基于移动信令数据分析的大数据中间件研究
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基于移动信令数据分析的 大数据中间件研究
基于移动信令数据分析的大数据中间件需求分析
数据预处理
对原始数据进行清洗、去重、格式转换等 操作，以满足后续分析的需求。
实时性要求
中间件需要支持实时数据分析，能够快速 响应和处理大量的输入数据。
扩展性要求
随着业务的发展，中间件需要具备良好的 扩展性，以适应数据量的增长。
稳定性要求
中间件应具有高可用性和容错性，确保系 统的稳定运行。
基于移动信令数据分析的大数据中间件设计
数据流程设计
01
明确数据输入、处理和输出的流程，包括数据采集、清洗、存
储、分析和可视化等环节。
架构设计
02
根据需求分析，设计合理的架构，包括数据预处理、存储、分
析等模块，并考虑各模块之间的交互和依赖关系。
通过引入机器学习和人工智能技术 ，可以进一步提高移动信令数据分 析的准确性和效率。
研究展望与未来工作
深入研究移动信令数据的挖掘和解释， 揭示更多用户行为特征和偏好，为精细 化服务提供支持。
加强跨领域合作，将基于移动信令数据 分析的大数据中间件技术应用于更多领 域，如智慧城市、公共安全等。
探索移动信令数据与其他数据源的融合 和分析，如社交媒体、位置信息等，揭 示更丰富的用户行为模式。
、数据准确的基础数据。
A
B
C
D
结果评估
对模型预测结果进行评估，包括准确率 、召回率、F1值等指标，根据评估结果 进行调整和优化。
模型构建
根据业务需求选择合适的机器学习模型 ，如决策树、神经网络、聚类算法等， 对提取的特征进行训练和预测。
移动信令数据分析的挑战与解决方案
数据质量挑战
基于手机信令数据的城市轨道交通客流特征研究的开题报告
基于手机信令数据的城市轨道交通客流特征研究的开题报告一、研究背景和意义城市轨道交通作为城市公共交通的重要组成部分，是现代城市重要的基础设施之一。
随着城市化进程的加快和人口的不断增长，城市轨道交通客流量越来越大，客流预测和管理变得越来越重要。
因此，对城市轨道交通客流特征的研究具有重要的现实意义。
目前，研究城市轨道交通客流特征的方法主要是通过人工计数和数据采集设备。
人工计数需要大量人力物力，且数据获取速度较慢，而且实时性较差。
而数据采集设备则存在成本高、部署不便等问题。
因此，基于手机信令数据进行城市轨道交通客流特征研究具有较为优越的研究优势。
二、研究内容和方法本研究旨在基于手机信令数据研究城市轨道交通客流特征，具体内容包括：1.手机信令数据采集采集城市轨道交通站点周围手机信令数据，建立手机信令数据采集系统，并对数据进行清洗和处理。
2.城市轨道交通客流统计利用手机信令数据，进行城市轨道交通客流统计，包括客流量、客流分布和客流变化等特征的分析。
3.城市轨道交通运行模型建立基于手机信令数据研究城市轨道交通的运行模型，包括客流运行速度、站点停留时间和运行周期等，并对模型进行优化。
4.客流预测模型建立基于手机信令数据和城市轨道交通运行模型，建立客流预测模型，并对模型进行验证和优化。
本研究采用的主要方法包括数据采集、数据处理和建模分析等方法。
三、研究计划和进度安排第一阶段（1个月）：文献综述和研究设计完成相关文献的综述和研究设计的制定，明确研究目的和内容，确定数据采集范围和方法。
第二阶段（2个月）：数据采集和处理建立手机信令数据采集系统，对采集的数据进行清洗和处理，生成有效数据集。
第三阶段（3个月）：城市轨道交通客流统计和运行模型建立基于生成的数据集，进行城市轨道交通客流统计，建立运行模型，并对模型进行分析和验证。
第四阶段（2个月）：客流预测模型建立和优化基于城市轨道交通运行模型，建立客流预测模型，并进行模型优化和验证。
手机信令数据研究
O D 阿城区 道里区 道外区 呼兰区 南岗区 平房区 双城区 松北区 香坊区
阿城区
15157 218 185 27 383 137 75 212 422
早高峰行政区级别OD出行量
道里区
320 36401 3474 1077 12493
467 121 2962 4185
Gsd Age Cov
居住与工作人口空间联系结果表
字段类型 String String String String Int
字段含义 居住地栅格编号(500*500m) 工作地栅格编号(500*500m)
归属地 年龄段 人数
常住与流动人口统计数据
字段名称
Date F
Gsd Age Mark Cov
人口流动结果表
归属地 年龄段 人数
05
PART
以案例为导向的指标 特征分析
5.1 哈尔滨市城市人口岗位分布特征
哈尔滨市人口分布情况图（行政区/小 区）
5.1 哈尔滨市城市人口岗位分布特征
南岗区的人口密度和岗位密度均位列第 一位，其次是道里区和香坊区；平房区的 岗位数相对其他行政区来说较少；外围郊 区的岗位数和人口数普遍低于中心城区。
04
PART
主要中间成果表
常住与流动人口统计数据
字段名称 F
Gsd Age Cov_home Cov_work
职住人口结果表
字段类型 String String String Int Int
字段含义 栅格编号(500*500m)
归属地 年龄段 居住人数 工作人口
字段名称 F_home F_work
家
移动用户24小时的连续记录形成轨迹，追踪人的出行活动
手机信令数据在粤港澳大湾区大气环境风险管理中的应用研究
第４０卷第２３期２０２０年１２月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．４０，Ｎｏ．２３Ｄｅｃ．，２０２０基金项目：中国科学院战略性先导科技专项（Ａ类）资助（ＸＤＡ２３０３０４０３）收稿日期：２０２０⁃０４⁃３０；㊀㊀网络出版日期：２０２０⁃１０⁃２９∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｄｏｎｇｒｅｎｃａｉ＠ｒｃｅｅｓ．ａｃ．ｃｎＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０２００４３０１０６８叶脉，张佳琳，张路路，黄秋森，汪元凤，孙晓萌，董仁才．手机信令数据在粤港澳大湾区大气环境风险管理中的应用研究 以江门市为例．生态学报，２０２０，４０（２３）：８４９４⁃８５０３．ＹｅＭ，ＺｈａｎｇＪＬ，ＺｈａｎｇＬＬ，ＨｕａｎｇＱＳ，ＷａｎｇＹＦ，ＳｕｎＸＭ，ＤｏｎｇＲＣ．ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｍｏｂｉｌｅｐｈｏｎｅｓｉｇｎａｌｉｎｇｄａｔａｉｎａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｉｓｋｓｍａｎａｇｅｍｅｎｔｉｎＧｕａｎｇｄｏｎｇ⁃ＨｏｎｇＫｏｎｇ⁃ＭａｃａｏＧｒｅａｔｅｒＢａｙＡｒｅａ：ａｃａｓｅｓｔｕｄｙｏｆＪｉａｎｇｍｅｎＣｉｔｙ．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０２０，４０（２３）：８４９４⁃８５０３．手机信令数据在粤港澳大湾区大气环境风险管理中的应用研究以江门市为例叶㊀脉１，张佳琳１，张路路１，黄秋森１，汪元凤２，孙晓萌２，董仁才２，∗１广东省环境科学研究院，广州㊀５１００４５２中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室，北京㊀１０００８５摘要：粤港澳大湾区是国际化程度㊁资源整合能力㊁经济价值和效益都极高的区域，必须高度重视其环境风险问题，避免区域生态系统和人民群众健康受到威胁㊂人类活动密集区的突发环境事件风险源和受体的涉及面广㊁来源复杂，利用传统统计数据和技术手段开展的环境风险评价越来越体现出其时效性弱㊁精准性差的缺点㊂尝试引入手机信令数据及其模拟分析的人口数据，并将其嵌入到网格化环境风险分析法中，对粤港澳大湾区的江门市大气环境风险进行评估，刻画区域环境风险空间分布特征，精准识别区域环境风险类型㊂研究方法是在遵循‘行政区域突发环境事件风险评估推荐方法“的前提下，通过对比分析统计数据与手机信令数据得到的江门市人口空间分布㊁大气环境风险易损性及环境风险值，结果表明虽然两者的总体趋势是一致的，但利用手机信令数据得到的环境风险等级结果更精细化㊁分辨率更高㊁时效性更强㊁数据处理更高效㊂研究表明，基于手机信令数据开展分析显著提高了环境风险评估的风险受体人口分析精度，可为预测及管理区域环境风险提供准确参考，实现突发环境事件应急处置区域具体化㊁最小化，从而减小应急处理成本㊂关键词：粤港澳大湾区；环境风险评估；手机信令数据；人口空间分布；江门市ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｍｏｂｉｌｅｐｈｏｎｅｓｉｇｎａｌｉｎｇｄａｔａｉｎａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｉｓｋｓｍａｎａｇｅｍｅｎｔｉｎＧｕａｎｇｄｏｎｇ⁃ＨｏｎｇＫｏｎｇ⁃ＭａｃａｏＧｒｅａｔｅｒＢａｙＡｒｅａ：ａｃａｓｅｓｔｕｄｙｏｆＪｉａｎｇｍｅｎＣｉｔｙＹＥＭａｉ１，ＺＨＡＮＧＪｉａｌｉｎ１，ＺＨＡＮＧＬｕｌｕ１，ＨＵＡＮＧＱｉｕｓｅｎ１，ＷＡＮＧＹｕａｎｆｅｎｇ２，ＳＵＮＸｉａｏｍｅｎｇ２，ＤＯＮＧＲｅｎｃａｉ２，∗１ＧｕａｎｇｄｏｎｇＰｒｏｖｉｎｃｉａｌＡｃａｄｅｍｙｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１００４５，Ｃｈｉｎａ２ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＵｒｂａｎａｎｄＲｅｇｉｏｎａｌＥｃｏｌｏｇｙ，ＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒｆｏｒＥｃｏ⁃ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８５，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅＧｕａｎｇｄｏｎｇ⁃ＨｏｎｇＫｏｎｇ⁃ＭａｃａｏＧｒｅａｔｅｒＢａｙＡｒｅａｉｓａｎａｒｅａｗｉｔｈａｈｉｇｈｄｅｇｒｅｅｏｆｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｉｚａｔｉｏｎ，ｒｅｓｏｕｒｃｅｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ，ｅｃｏｎｏｍｉｃｖａｌｕｅａｎｄｂｅｎｅｆｉｔｓ．Ｍｏｒｅａｔｔｅｎｔｉｏｎｓｈｏｕｌｄｂｅｐａｉｄｔｏｉｔｓｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｉｓｋｓａｎｄｐｒｅｖｅｎｔｔｈｒｅａｔｓｔｏｒｅｇｉｏｎａｌｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓａｎｄｔｈｅｈｅａｌｔｈｏｆｔｈｅｌｏｃａｌｐｅｏｐｌｅ．Ｔｈｅｒｉｓｋｓｏｕｒｃｅｓａｎｄｒｅｃｅｐｔｏｒｓｏｆｅｍｅｒｇｅｎｔｌｙｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｅｖｅｎｔｓｉｎｈｕｍａｎ⁃ｉｎｔｅｎｓｉｖｅａｒｅａｓａｒｅｅｘｔｅｎｓｉｖｅａｎｄｃｏｍｐｌｅｘ，ｗｈｉｃｈｍａｋｅｓｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｕｓｉｎｇｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｌｙｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｄａｔａａｎｄｔｅｃｈｎｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｌｙｂｅｓｕｂｊｅｃｔｔｏｔｈｅｃｒｉｔｉｃｉｓｍｆｏｒｉｔｓｌａｃｋｏｆｔｉｍｅｌｉｎｅｓｓａｎｄａｃｃｕｒａｃｙ．Ｍｏｂｉｌｅｐｈｏｎｅｓｉｇｎａｌｉｎｇｄａｔａｈａｓｍａｎｙａｄｖａｎｔａｇｅｓ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｌａｒｇｅｓａｍｐｌｅｖｏｌｕｍｅ，ｌｏｗｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｃｏｓｔ，ａｎｄｓｔｒｏｎｇｆｏｌｌｏｗｉｎｇｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｔｈｕｓ，ｔｈｉｓｓｔｕｄｙａｔｔｅｍｐｔｓｔｏｉｎｔｒｏｄｕｃｅｍｏｂｉｌｅｐｈｏｎｅｓｉｇｎａｌｉｎｇｄａｔａａｎｄｉｔｓｓｉｍｕｌａｔｅｄａｎａｌｙｓｉｓｏｆｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｄａｔａ，ａｎｄｅｍｂｅｄｉｔｉｎｔｏａｇｒｉｄ⁃ｂａｓｅｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｉｓｋａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｔｏａｓｓｅｓｓｔｈｅａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｉｓｋｏｆＪｉａｎｇｍｅｎＣｉｔｙｉｎｔｈｅＧｕａｎｇｄｏｎｇ⁃ＨｏｎｇＫｏｎｇ⁃ＭａｃａｏＧｒｅａｔｅｒＢａｙＡｒｅａ，ｄｅｓｃｒｉｂｅｔｈｅｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｒｅｇｉｏｎａｌｌｙｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｉｓｋｓｆｅａｔｕｒｅｓ，ａｎｄａｃｃｕｒａｔｅｌｙｉｄｅｎｔｉｆｙｔｈｅｔｙｐｅｏｆｒｅｇｉｏｎａｌｌｙｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｉｓｋ．Ｔｈｅｇｒｉｄ⁃ｂａｓｅｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｉｓｋａｎａｌｙｓｉｓｉｓａｐｒｏｃｅｓｓｏｆｄｉｖｉｄｉｎｇｔｈｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔａｒｅａｉｎｔｏｇｒｉｄｓ，ｔｈｅｎｑｕａｎｔｉｆｙｉｎｇｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｉｓｋｆｉｅｌｄｓｔｒｅｎｇｔｈａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｉｓｋｒｅｃｅｐｔｏｒｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙｏｆｅａｃｈｇｒｉｄａｎｄｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇｔｈｅｇｒｉｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｉｓｋｖａｌｕｅａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｒｉｓｋｆｉｅｌｄｔｈｅｏｒｙａｎｄｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｉｓｋｒｅｃｅｐｔｏｒｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙｔｈｅｏｒｙ．ＪｉａｎｇｍｅｎＣｉｔｙｉｓｌｏｃａｔｅｄｉｎｔｈｅｋｅｙｎｏｄｅｏｆｔｈｅＧｕａｎｇｄｏｎｇ⁃ＨｏｎｇＫｏｎｇ⁃ＭａｃａｏＧｒｅａｔｅｒＢａｙＡｒｅａ，ｗｈｉｃｈｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｇａｔｅｗａｙｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅＰｅａｒｌＲｉｖｅｒＤｅｌｔａｒｅｇｉｏｎａｎｄｗｅｓｔｅｒｎＧｕａｎｇｄｏｎｇ．Ｉｔｉｓａｌｓｏａｗｅｌｌ⁃ｋｎｏｗｎ ｏｖｅｒｓｅａｓｃａｐｉｔａｌ ｉｎＣｈｉｎａ．ＴｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｎＪｉａｎｇｍｅｎＣｉｔｙｉｓｔｙｐｉｃａｌｆｏｒｓｔｕｄｙｉｎｇｔｈｅｒｅｇｉｏｎａｌｌｙｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｉｓｋｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅＧｕａｎｇｄｏｎｇ⁃ＨｏｎｇＫｏｎｇ⁃ＭａｃａｏＧｒｅａｔｅｒＢａｙＡｒｅａ．Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｍｅｔｈｏｄｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐｒｅｍｉｓｅｏｆｆｏｌｌｏｗｉｎｇｔｈｅ ＲｅｃｏｍｍｅｎｄｅｄＭｅｔｈｏｄｓｆｏｒＲｉｓｋＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＥｍｅｒｇｅｎｃｉｅｓｉｎＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｖｅＲｅｇｉｏｎｓ ，ａｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆＪｉａｎｇｍｅｎᶄｓｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｉｓｋｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙ，ａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｉｓｋｖａｌｕｅｓ，ｏｂｔａｉｎｅｄｆｒｏｍｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｄａｔａａｎｄｍｏｂｉｌｅｐｈｏｎｅｓｉｇｎａｌｉｎｇｄａｔａ，ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｔｒｅｎｄｓａｒｅｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｉｓｋｌｅｖｅｌｓｏｂｔａｉｎｅｄｂｙｕｓｉｎｇｍｏｂｉｌｅｐｈｏｎｅｓｉｇｎａｌｉｎｇｄａｔａａｒｅｍｏｒｅｒｅｆｉｎｅｄ，ｗｉｔｈｈｉｇｈｅｒｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ，ｓｔｒｏｎｇｅｒｔｉｍｅｌｉｎｅｓｓ，ａｎｄｍｏｒｅｅｆｆｉｃｉｅｎｔｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｈａｓｓｈｏｗｎｔｈａｔｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｂａｓｅｄｏｎｍｏｂｉｌｅｐｈｏｎｅｓｉｇｎａｌｉｎｇｄａｔａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｉｍｐｒｏｖｅｄｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｒｉｓｋｒｅｃｉｐｉｅｎｔｐｏｐｕｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｏｆｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ，ｗｈｉｃｈｃｏｕｌｄｐｒｏｖｉｄｅａｎａｃｃｕｒａｔｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇａｎｄｍａｎａｇｉｎｇｒｅｇｉｏｎａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｉｓｋｓ，ａｎｄｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｓｐｅｃｉｆｉｃａｎｄｍｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｅｍｅｒｇｅｎｃｙｒｅｓｐｏｎｓｅａｒｅａｓｆｏｒｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｅｍｅｒｇｅｎｃｉｅｓ，ｔｈｅｒｅｂｙｒｅｄｕｃｉｎｇｅｍｅｒｇｅｎｃｙｔｒｅａｔｍｅｎｔｃｏｓｔｓ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ⁃ＨｏｎｇＫｏｎｇ⁃ＭａｃａｏＧｒｅａｔｅｒＢａｙＡｒｅａ；ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ；ｍｏｂｉｌｅｐｈｏｎｅｓｉｇｎａｌｉｎｇｄａｔａ；ｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ；ＪｉａｎｇｍｅｎＣｉｔｙ工业化㊁城镇化的加速发展以及高风险行业㊁企业及聚集性化工园区数量的与日俱增，在推动社会经济发展的同时，也导致突发环境事件频发㊁环境污染加剧，环境风险已对生态系统以及人类的健康造成了巨大的威胁［１⁃４］㊂环境风险主要来源于各种生产㊁使用㊁存储或释放涉及突发环境事件风险物质的企业，存储和装卸环境风险物质的港口码头，环境风险物质内陆水运及道路运输载具，尾矿库，石油天然气开采设施，集中式污水处理厂，危险废物经营单位，集中式垃圾处理设施，加油站，加气站，石油天然气及成品油长输管道等㊂因此对区域进行空间网格化环境风险评估，能精确识别较高或高风险环境区域，为预测及管理区域环境风险提供准确参考，有助于相关部门由被动式环境风险应急管理向主动风险管理转变，及时发现并解决环境风险区存在的问题［５⁃６］㊂国内在环境风险评估方面已经开展了大量研究㊂如杨宇㊁于露等利用环境风险指数法，对珠海㊁平潭市级行政区域进行了环境风险评估［７⁃９］，冷苏娅等利用层次分析法对京津冀进行了区域综合环境风险评估研究［１０］㊂其中的评估数据来源（特别是与人口相关的数据）基本上都是来自于相关部门的年度统计数据，此类数据通常更新频度较低，精度较低［１１⁃１２］，现势性较差㊂随着互联网与移动通信技术的发展，信息数据量呈现出史无前例的爆发式增长［１３］，物联网㊁电子地图与移动通信行业为环境风险评估提供了新的数据源，也改变着环境风险评估的思路和方法㊂手机信令数据可以用来获取匿名用户在某一时刻的空间位置以及其随时间变化移动的情况，通过手机信令数据转换来统计区域内人口空间分布，可为环境风险评估数据源提供新的思路［１４⁃１７］㊂粤港澳大湾区建设作为国家重大战略，其生态环境领域将对标国际一流湾区的生态环境质量和环境治理水平，而区域环境风险管理则是提升环境治理水平㊁保障区域环境安全的重要组成㊂江门市地处粤港澳大湾区承东启西的关键节点，是连接珠三角地区与粤西地区重要的门户枢纽，也是中国著名的 侨都 ，对于研究粤港澳大湾区区域环５９４８㊀２３期㊀㊀㊀叶脉㊀等：手机信令数据在粤港澳大湾区大气环境风险管理中的应用研究 以江门市为例㊀６９４８㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀境风险管理具有典型代表意义㊂因此，本研究将手机信令这一新型数据形式引入网格法，对江门市大气环境风险进行评估，分析区域环境风险空间分布特征，以期精准识别高风险区域，科学开展环境风险管理㊂１㊀研究区域概况江门市地处广东省的中南部㊁西江下游，珠江三角洲西部，位于２１ʎ２７ᶄ ２２ʎ５１ᶄＮ，１１１ʎ５９ᶄ １１３ʎ１５ᶄＥ，是粤港澳大湾区重要节点城市，珠江三角洲西部地区的中心城市之一，毗邻港澳［１８］㊂全市总面积９５０５ｋｍ２，下辖３个区，代管４个县级市，海（岛）岸线长６１５ｋｍ，占全省的五分之一，海洋资源丰富，开发潜力巨大㊂江门市境内地势自西北向东南逐渐倾斜，平原开阔，低山丘陵错落其间，属亚热带季风气候，冬短夏长，气候宜人，雨量丰沛，光照充足，太阳辐射较强，有丰富的热力资源㊂江门市境内河流分属珠江水系和粤西沿海诸河两大水系，全市境内河流纵横交错，西江是珠江流域的主流，流经江门市长度为９１ｋｍ，潭江是珠江三角洲水系的另一主流，干流全长２４８ｋｍ，在江门市境内流域面积５８８２ｋｍ２，占江门市行政区域总面积６２％㊂江门市海域广阔，岸线绵延曲折，全市领海基线以内海域面积２８８６ｋｍ２，大陆岸线４１４．８ｋｍ，海岛岸线４００．０ｋｍ㊂２０１８年，江门市统计常住人口４５９．８２万人，生产总值３１４６．６４亿元，人均生产总值６３３２８元㊂江门市大气环境风险源主要分布在西江和潭江沿岸，由于大气环境风险受体主要是通过空气吸入㊁食品摄入㊁皮肤接触等途径而被危害，因此大气环境风险受体主要与大气环境风险源距离及风向有关㊂本研究中大气环境风险受体主要考虑的是人［１９］㊂这是由于江门市人口分布也集中在西江及潭江沿岸，且江门市冬季盛行东北季风，由于风向，大气环境风险源会危害江门市内人们的健康，而夏季盛行西南季风，会将江门市内产生的大气污染带至江门东北部的佛山㊁中山及广州，这不仅危害了江门市内的居民，还会对其他城市的居民产生危害㊂２㊀研究方法２．１㊀数据来源本研究采用网格化环境风险分析法（网格法），这种方法是在对评估区域划分网格的基础上，按照风险场理论和环境风险受体易损性理论，分别量化每个网格环境风险场强度和环境风险受体易损性，并计算网格环境风险值的过程［１９］㊂大气环境风险场相关风险企业数据来源于‘江门市２０１７年环境统计公报“及广东省重点环境风险源与应急资源数据库平台［２０］（含企业突发环境事件应急预案备案资料）㊂大气环境风险场计算中涉及人口空间分布的数据源有两套：一套来源于中国科学院资源环境科学数据中心２０１５年全国１ｋｍ网格的人口空间分布数据集［２１］，属于传统来源；另一套来源于中国联通公司的手机用户数量扩样后的人口数据，属于本次研究测试的新型数据源㊂这套手机信令数据获取时间范围为２０１９年１０月份内三个典型时段：（１）平时４个工作日，分别是１０月８日㊁１５日㊁２２日㊁２９日；（２）平时２个周末，分别是１０月１９㊁２０日和１０月２６日㊁２７日；（３）国庆黄金周，是１０月１日至７日，统计活跃人口㊁稳定人口㊁居住人口㊁工作人口㊂为便于比较研究，仅选用其稳定人口作为推算人口数据㊂其空间范围为江门市全域，分辨率为２５０ｍˑ２５０ｍ㊂２．２㊀网格大气环境风险场强度计算环境风险场（Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｉｓｋｆｉｅｌｄ，ＥＲＦ）可理解为大气污染物的传输场，有学者认为其是环境风险因子在空间中形成的某种分布格局，是危害发生的前提［２２］㊂在实际的环境风险评价中，通常关注的是环境风险场对风险受体能产生危害的能力和环境风险场产生强度的大小，将环境风险场的强度称为环境风险场强度［２２⁃２３］㊂环境风险场强度与环境风险物质的危害性㊁释放量以及与风险源的距离有关，可视为环境风险源的环境风险物质最大存在量与临界量的比值㊁计算点与风险源距离的函数［１９］㊂假设评估区域地势平坦开阔，且忽略人工建筑对气体扩散的影响，区域内某一个网格的大气环境风险场强度可表示为［１９］：Ｅｘ，ｙ＝ðｎｉ＝１Ｑｉ（μｉ＋１）２Ｐｘ，ｙ（１）μｉ＝１＋０ｋ１＋０ｋ２＋０ｊ，㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀ｌｉɤｓｓ２－ｌｉｓ２－ｓ１＋ｌｉ－ｓ１ｓ２－ｓ１ｋ１＋０ｋ２＋０ｊ，㊀㊀㊀ｓ１＜ｌｉɤｓ２０＋ｓ３－ｌｉｓ３－ｓ２ｋ１＋ｌｉ－ｓ２ｓ３－ｓ２ｋ２＋０ｊ，㊀㊀㊀ｓ２＜ｌｉɤｓ０＋０ｋ１＋ｓ４－ｌｉｓ４－ｓ３ｋ２＋ｌｉ－ｓ３ｓ４－ｓ３ｊ，㊀㊀㊀ｓ３＜ｌｉɤｓ０＋０ｋ１＋０ｋ２＋１ｊ㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀ｌｉ＞ｓ４ìîíïïïïïïïïïïïï（２）式中：Ｅｘ，ｙ为某一个网格的大气环境风险场强度；μｉ为第ｉ个风险源与某一个网格的联系度；Ｑｉ为第ｉ个风险源环境风险物质最大存在量与临界量的比值；Ｐｘ，ｙ为风险场在某一个网格出现的概率，取１０－５／ａ；ｌｉ为网格中心点与风险源的距离，单位：ｋｍ；ｎ为风险源的个数；ｋ㊁ｊ分别为差异系数㊁对立系数，地势平坦开阔的地区取ｋ１＝０．５㊁ｋ２＝－０．５㊁ｊ＝－１；ｓ１㊁ｓ２㊁ｓ３㊁ｓ４分别取１ｋｍ㊁３ｋｍ㊁５ｋｍ㊁１０ｋｍ㊂为便于各个网格大气环境风险场强度的比较，对各个网格的大气环境风险场强度进行标准化处理，公式［１９］如下：Ｅｘ，ｙ＝Ｅｘ，ｙ－ＥｍｉｎＥｍａｘ－Ｅｍｉｎ（３）式中：Ｅｘ，ｙ为某一个网格的大气环境风险场强度；Ｅｍａｘ为区域内网格的最大大气环境风险场强度；Ｅｍｉｎ为区域内网格的最小大气环境风险场强度㊂将江门市涉大气环境风险物质量与临界量比值大于１００的企业其Ｑｉ值均设为１００，以此有效识别评估区域内大气环境风险单元㊂评估利用ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＥｘｃｅｌ软件进行函数编程计算，部分数据基础处理及图像处理通过ＡｒｃＧＩＳ软件实现，基本操作过程：（１）利用ＡｒｃＧＩＳ对江门市行政区域㊁流域及企业点位等相关计算基础数据进行数字化；（２）基于ＡｒｃＧＩＳ数据分析功能，对大气环境风险场计算参数进行分析计算；（３）根据网格大气环境风险场计算公式，利用ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＥｘｃｅｌ进行函数编程，实现网格大气环境风险场计算及数据整理；（４）将计算结果导入ＡｒｃＧＩＳ中，对计算结果进行图像可视化操作；（５）根据网格大气环境风险场初步计算结果及图像呈现，分析其合理性并进行修正㊁验证，最终完成江门市网格化大气环境风险场计算㊂２．３㊀网格大气环境风险受体易损性计算环境风险受体指环境风险源的潜在危害对象，即环境风险因子在通过环境场运转的过程中，可能受到影响的人群或生态系统，其中大气环境风险源的危害对象主要是区域内工作和生活的居民［２３⁃２４］㊂环境风险受体易损性可以被定义为受体对风险因子的敏感性，它是风险受体固有的特性［２５⁃２６］，大气环境风险受体易损性计算模型［１９］可表示为：Ｖｘ，ｙ＝ｐｏｐｘ，ｙ－ｐｏｐｍｉｎｐｏｐｍａｘ－ｐｏｐｍｉｎˑ１００（４）式中：Ｖｘ，ｙ为某一个网格的大气环境风险受体易损性指数；ｐｏｐｘ，ｙ为某一个网格的人口数量；ｐｏｐｍａｘ为区域内网格的人口数量最大值；ｐｏｐｍｉｎ为区域内网格的人口数量最小值㊂根据公式（４），大气环境风险受体易损性计算方法主要基于区域人口数据，再将人口数据进行标准化处理，最终获得区域大气环境风险受体易损性㊂其算法基础为对区域人口进行网格化计算㊂对人口空间分布公路网格（２０１５年１ｋｍ网格）的数据集，将数据经ＡｒｃＧＩＳ处理后获得３ｋｍ网格人口数据，再对其进行标准化处理，最终获得江门市网格大气环境风险易损性（３ｋｍˑ３ｋｍ）㊂手机信令数据是由基站与进入其所属覆盖范围内的移动设备之间发生的交互所产生［２７］㊂目前手机信令测量网格大小为２５０ｍˑ２５０ｍ，数据表征为该区域联通用户的使用人数，并由联通用户占比推测该区域手机使用总人数，得到江门市２５０ｍ网格人口空间分布数据，再对其进行标准化处理，最终获得江门市网格大气环境７９４８㊀２３期㊀㊀㊀叶脉㊀等：手机信令数据在粤港澳大湾区大气环境风险管理中的应用研究 以江门市为例㊀风险易损性图层（空间分辨率为２５０ｍˑ２５０ｍ）㊂２．４㊀网格环境风险值分析环境风险由该处可能出现的风险场强和风险受体易损性共同决定［２３］，利用公式（５）进行各个网格环境风险值的计算，将通过两种方式得到的大气环境风险受体易损性图分别利用ＡｒｃＧＩＳ实现江门市网格环境风险值计算及图像可视化表征㊂根据网格环境风险值的大小，将环境风险划分为四个等级：高风险（Ｒ＞８０）㊁较高风险（６０＜Ｒɤ８０）㊁中风险（３０＜Ｒɤ６０）㊁低风险（Ｒɤ３０）［１９］㊂Ｒｘ，ｙ＝Ｅｘ，ｙＶｘ，ｙ（５）这里将大气风险场数据通过ＡｒｃＧＩＳ空间叠置分析（ｏｖｅｒｌａｙ）功能，用２５０ｍ网格对３ｋｍ网格的大气环境风险场进行叠置分析，最终得到基于手机基站空间位置为中心点的２５０ｍ网格大小的风险场数据㊂图１㊀江门市网格大气环境风险场分布图（３ｋｍˑ３ｋｍ）㊀Ｆｉｇ．１㊀ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｍａｐｏｆａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｉｓｋｆｉｅｌｄｉｎＪｉａｎｇｍｅｎｇｒｉｄ（３ｋｍˑ３ｋｍ）３㊀结果与分析３．１㊀网格化大气环境风险场特征根据大气环境风险场计算结果（风险场计算结果仅体现江门市各区域相对值）（图１）看出，江门市大气环境风险场强度主要集中在０ １０区间内，仅有少部分网格大气环境风险场强度高于７０㊂从空间分布情况分析，呈现以单个重大风险企业或重大及较大风险企业集中区为中心，向外辐射性递减趋势㊂高值中心为蓬江区与江海区交界处（潮连街道㊁白沙街道㊁江南街道及外海街道部分地区及周边地区），新会区东南部（崖门镇及古井镇部分地区及周边地区）㊁开平市东北部（月山镇）及鹤山市北部部分地区（龙口镇）附近㊂进一步分析可知，大气环境风险场强高值区主要是因为这些企业大气环境风险Ｑｉ（大气环境风险物质最大存在量与临界量的比值）值普遍偏高，导致企业周边大气环境风险场强度较其他区域偏高㊂３．２㊀网格化大气环境风险易损性特征人口空间分布公路网格数据集和手机信令数据集处理后分别得到两套江门市网格人口空间分布数据（图２㊁图３）㊂整体来看，两套数据均表明江门市人口密集区主要为蓬江区及江海区，其次为新会区㊁鹤山市及开平市，恩平市及台山市人口相对较少㊂由于大气环境风险受体易损性与人口分布直接相关，因此将两种不同来源的人口分布转换成大气环境风险受体易损性，其分布特征与人口分布特征保持了一致（图４㊁图５）㊂共性特征为人口密集区大气环境风险受体易损性较高，人口分散区大气环境风险受体易损性较低㊂大气环境风险受体易损性高值区主要集中在蓬江区及江海区，其次为新会区㊁鹤山市及开平市，恩平市及台山市大气环境风险受体易损性相对较低㊂大气环境风险源的危害对象主要是区域内工作和生活的居民，特别是人口密度超过评估区域平均人口密度的居民区㊁医院㊁学校等，因此人口空间分布是核心问题㊂而目前国内大多数涉及到人口分布的环境风险评估数据都来自人口普查统计数据或统计年鉴［２，２８⁃３０］，这些数据一般都是以行政区为基本统计单元，综合考虑与人口密切相关的土地利用类型㊁夜间灯光亮度㊁居民点密度等因素，利用多因子权重分配法将以行政区为基本统计单元的人口数据展布到空间格网上，从而实现人口的空间化［２１］㊂这种方法虽能反映人口在某一区域８９４８㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀图２㊀江门市网格化人口分布图（３ｋｍˑ３ｋｍ）㊀Ｆｉｇ．２㊀ＰｏｐｕｌａｔｉｏｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｍａｐｏｆＪｉａｎｇｍｅｎｃｉｔｙｇｒｉｄ（３ｋｍˑ３ｋｍ）图３㊀江门市网格化人口分布图（２５０ｍˑ２５０ｍ）㊀Ｆｉｇ．３㊀ＰｏｐｕｌａｔｉｏｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｍａｐｏｆＪｉａｎｇｍｅｎｃｉｔｙｇｒｉｄ（２５０ｍˑ２５０）图４㊀江门市网格大气环境风险易损性分布图（３ｋｍˑ３ｋｍ）㊀Ｆｉｇ．４㊀ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｍａｐｏｆａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｉｓｋｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙｏｆＪｉａｎｇｍｅｎｃｉｔｙｇｒｉｄ（３ｋｍˑ３ｋｍ）图５㊀江门市网格大气环境风险易损性分布图（２５０ｍˑ２５０ｍ）㊀Ｆｉｇ．５㊀ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｍａｐｏｆａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｉｓｋｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙｏｆＪｉａｎｇｍｅｎｃｉｔｙｇｒｉｄ（２５０ｍˑ２５０ｍ）９９４８㊀２３期㊀㊀㊀叶脉㊀等：手机信令数据在粤港澳大湾区大气环境风险管理中的应用研究 以江门市为例㊀的空间分布，但现势性不强（全国人口普查间隔周期较长），空间分辨率受限㊂通过手机信令数据得到的人口空间分布，实时性较高，且能更精确的识别较小区域内的人口空间分布㊂针对某一区域的大气环境风险受体易损性识别，手机信令数据２５０ｍ的网格与统计数据３ｋｍ的网格相比，分辨率提高了１４４倍㊂显然，在预估某一区域的环境风险受体数量时，基于３ｋｍ的网格会有较大误差，而采用手机信令数据网格可提高环境应急管理时对受体判断的精确程度㊂此外，由于手机信令数据空间精度高，不但能清晰反映人口的空间分布，也更能刻画细节㊂如蓬江区和江海区虽然都是江门市人口密度最大的区域，但人口统计数据参与评估的分析结果显示蓬江区及江海区大气环境受体易损性值都在３０以上，而手机信令数据参与评估的分析结果显示蓬江区及江海区大气环境风险受体易损性值大于３０的区域则主要集中在江海区北部以及蓬江区中部及南部，而其他地方人口密度相对较低㊂因此，总体上降低了全市域大气环境风险受体易损性较低区域面积㊂３．３㊀网格化大气环境风险值特征根据公式（５），计算江门市网格化大气环境风险值结果得到（图６，图７），江门市大气环境风险值网格大多为０ １０区间内，其次为１０ ３０区间内㊂东北部地区大气环境风险值呈现以蓬江区及江海区为中心，向外辐射性递减趋势㊂除江门市东北部外，其他区域大部分为低值㊂高值中心主要为蓬江区与江海区交界处（潮连街道㊁环市街道㊁白沙街道㊁江南街道及外海街道交界处附近），蓬江区及江海区其他区域出现偏高值（大于５０）㊂大气环境风险值分布情况与大气环境风险场及大气环境风险受体易损性分布相关，高值主要出现在大气环境风险场及大气环境风险受体易损性高值叠加区，基本趋势与大气环境风险受体易损性分布一致，人口及风险企业密集区，大气环境风险值较高㊂图６㊀江门市网格大气环境风险值分布图（３ｋｍˑ３ｋｍ）㊀Ｆｉｇ．６㊀ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｍａｐｏｆａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｉｓｋｖａｌｕｅｏｆＪｉａｎｇｍｅｎｃｉｔｙｇｒｉｄ（３ｋｍˑ３ｋｍ）图７㊀江门市网格大气环境风险值分布图（２５０ｍˑ２５０ｍ）㊀Ｆｉｇ．７㊀ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｍａｐｏｆａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｉｓｋｖａｌｕｅｏｆＪｉａｎｇｍｅｎｃｉｔｙｇｒｉｄ（２５０ｍˑ２５０ｍ）根据环境风险等级划分，江门市大气环境风险等级分级结果显示（图８，图９），江门市大气环境风险值集中在低风险区间，其次为中风险区㊁较高风险区，无高风险区域㊂除蓬江区及江海区上述部分区域出现较高风险区以外，其他区域以低风险为主，中风险区集中在蓬江区㊁江海区㊁新会区和和鹤山市部分区域㊂较高风险００５８㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀区主要是由于网格周边风险企业较多，且人口较为密集，综合因素导致其大气环境风险值相对较高㊂虽然两种数据来源得到大气环境风险等级结果总体趋势一致，但是高分辨率的空间分布能更清晰的显示高风险区域，能给突发环境风险应急管理及处置工作带来极大的方便㊂图８㊀江门市网格大气环境风险等级评估（３ｋｍˑ３ｋｍ）㊀Ｆｉｇ．８㊀ＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｉｓｋｌｅｖｅｌｏｆＪｉａｎｇｍｅｎｃｉｔｙｇｒｉｄ（３ｋｍˑ３ｋｍ）图９㊀江门市网格大气环境风险等级评估（２５０ｍˑ２５０ｍ）㊀Ｆｉｇ．９㊀ＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｒｉｓｋｌｅｖｅｌｏｆＪｉａｎｇｍｅｎｃｉｔｙｇｒｉｄ（２５０ｍˑ２５０ｍ）４㊀结论与讨论本研究通过比较传统人口统计数据网格和手机信令数据网格两种不同来源的数据在环境风险评估中的差异性，探索新型数据源作为支撑行政区域环境风险评估的新方法和新技术㊂研究表明，采用手机信令数据不仅提高了环境风险评估的准确性，也能刻画更多市域环境风险细节㊂这样能减少突发环境事件的应急管理成本，从而为科学决策㊁指挥突发环境事件应急处置提供更精确㊁更有效的指导方案㊂４．１㊀手机信令数据在环境风险评估中的优势与不足随着互联网的不断发展，大数据已上升为国家战略，将大数据应用于生态环境监测网络，能实现各级各类监测数据系统互联共享［３３］㊂传统的数据统计及管理，无法快速地获取用于环境风险评估的数据，效率较低，且数据在时间和空间分辨率上的局限性较大㊂而利用手机信令数据得到的环境风险等级结果更精细化㊁分辨率更高㊁时效性更强㊁数据处理更高效㊂当然，进行研究时也应注意手机数据本身存在的一些问题，如数据精度上还存在缺陷，依赖于基站信号强弱的定位方式存在无法避免的空间误差［３２］㊂在研究数据的代表性方面，本研究仅通过联通手机用户数量扩样全量用户，以手机用户数近似为实际人口规模，暂未考虑各通讯公司在不同区域市场使用率的差异和低龄幼儿㊁高龄老人等非潜在手机用户群体对人口规模的影响［１７］㊂面对大数据国家战略，应积极探索将卫星遥感影像㊁出租车ＧＰＳ数据㊁公交刷卡数据㊁兴趣点（ＰＯＩ）等多源大数据应用于环境风险评估，实时㊁全面的进行环境风险评估与预测，更新环境数据的存储㊁管理㊁索引和共享方式，不仅能分析风险发生的局部区域的特点，还能高效㊁快速地计算并预测区域内环境风险的时空分布状况和变化规律，追踪风险的来源［３４］㊂总之，将多源大数据引入环境风险监测㊁评估与应急管理中，是构建智慧１０５８㊀２３期㊀㊀㊀叶脉㊀等：手机信令数据在粤港澳大湾区大气环境风险管理中的应用研究 以江门市为例㊀２０５８㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀化环境风险评估的必然选择㊂４．２㊀手机信令数据可优化环境应急管理精细尺度的环境风险评估对处理突发环境风险事件具有重要意义㊂手机信令数据记录了城市人口分布特征，反映了环境风险受体的空间分布，为研究精细化的环境风险受体空间分布提供了新的方案㊂环境风险受体是环境风险管理与应急决策的重要组成部分，充分利用手机信令数据等多源大数据作为环境风险受体的分析来源，将大力助推主管部门筛选重点环境风险防控区域，科学推进城镇人口密集区危险化学品生产企业的搬迁改造，降低区域结构性与布局性环境风险㊂在应急状态下，也能更精准快速地识别突发环境事件发生时人口的空间分布，细化需要疏散的人群范围㊂通过实现靶向通知受影响的受体人员，进而提升应对突发环境事件的科技水平和指挥能力㊂此外，不同时间段内发生的突发环境事件，受体人群特征也有所不同，可以对人群细分类后开展精细管理，这也将是未来研究的重点㊂参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）：［１］㊀黄相国，陈刚．环境风险预警方法与应急成套装备的应用展望．环境保护科学，２０１５，４１（１）：１２⁃１７．［２］㊀荆春燕，石崇，韩玉婷．区域环境风险评估与风险管理 以常州市钟楼区为例．绿色科技，２０１８，（２）：８０⁃８４．［３］㊀卢静，孙宁，夏建新，侯贵光．中国环境风险现状及发展趋势分析．环境科学与管理，２０１２，３７（１）：１０⁃１６．［４］㊀ＷｅｉＤＢ，ＬｉｕＺＦ，ＫａｍｅｙａＴ，ＵｒａｎｏＫ，ＤｕＹＧ．ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｓａｆｅｔｙｉｎｄｅｘｉｎｔｗｏＪａｐａｎｅｓｅｗａｔｅｒｓｈｅｄｓｕｓｉｎｇａｂｉｏａｓｓａｙｂａｔｔｅｒｙ．Ｃｈｅｍｏｓｐｈｅｒｅ，２００８，７２（９）：１３０３⁃１３０８．［５］㊀刘卫，王克军，李敬伟，刘庄．黄河（内蒙古段）流域生态风险评价．环境与发展，２０１６，２８（２）：２７⁃３１．［６］㊀吴丹，闫艳芳，夏广锋，张雪．流域水环境风险评估与预警技术研究进展．辽宁大学学报：自然科学版，２０１７，４４（１）：８１⁃８６．［７］㊀于露，车前进．基于ＧＩＳ的区域环境风险综合评价 以珠海市为例．环境与发展，２０１９，３１（６）：７⁃９．［８］㊀王小雨．行政区域环境风险评估与管理 以泉州市惠安县为例．环境与发展，２０２０，３２（２）：９⁃１０．［９］㊀杨宇．行政区域环境风险评估与管理 以平潭综合实验区为例．能源与环境，２０１９，（４）：７２⁃７４，７８⁃７８．［１０］㊀冷苏娅，蒋世杰，潘杰，王金生，翟远征．京津冀协同发展背景下的区域综合环境风险评估研究．北京师范大学学报：自然科学版，２０１７，５３（１）：６０⁃６９．［１１］㊀陈婷，武文斌，何建军，乔月霞，刘烽，文强．多源空间数据融合的城市人居环境监测模型与应用研究．生态学报，２０１９，３９（４）：１３００⁃１３０８．［１２］㊀栾夏丽，韦胜，韩善锐，李小婷，杨文宇，刘茂松，徐驰．基于城市大数据的热场格局形成机制及主导因素的多尺度研究．应用生态学报，２０１８，２９（９）：２８６１⁃２８６８．［１３］㊀赵苗苗，赵师成，张丽云，赵芬，邵蕊，刘丽香，赵海凤，徐明．大数据在生态环境领域的应用进展与展望．应用生态学报，２０１７，２８（５）：１７２７⁃１７３４．［１４］㊀姚月，张洪剑．基于多源大数据的空间规划监测与评估研究 以珠海市为例／／活力城乡美好人居 ２０１９中国城市规划年会论文集．重庆：中国城市规划学会，重庆市人民政府，２０１９：１０⁃１０．［１５］㊀俞政．基于手机信令数据的上海市浦东新区常住人口估算［Ｄ］．上海：上海社会科学院，２０１８．［１６］㊀尹馨予，许一男．基于手机信令数据的城市人口动态分布感知模型研究．内蒙古科技与经济，２０１８，（６）：７３⁃７４．［１７］㊀李明晓，陈洁，张恒才，仇培元，刘康，陆锋．上海市精细时空尺度人口分布估计与特征分析．地球信息科学学报，２０１７，１９（６）：８００⁃８０７．［１８］㊀国务院公报．中共中央国务院印发‘粤港澳大湾区发展规划纲要“．［２０２０⁃０４⁃２３］．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｏｖ．ｃｎ／ｇｏｎｇｂａｏ／ｃｏｎｔｅｎｔ／２０１９／ｃｏｎｔｅｎｔ＿５３７０８３６．ｈｔｍ．［１９］㊀环境保护部办公厅．关于印发‘行政区域突发环境事件风险评估推荐方法“的通知．环办应急 ２０１８ ９号．（２０１８⁃０１⁃３１）［２０１９⁃１２⁃０１］．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｍｅｅ．ｇｏｖ．ｃｎ／ｇｋｍｌ／ｈｂｂ／ｂｇｔ／２０１８０２／ｔ２０１８０２０６＿４３０９３１．ｈｔｍ．［２０］㊀广东省生态环境厅，广东省环境科学研究院．广东省重点环境风险源与应急资源数据库平台上数据．［２０１９⁃１２⁃０１］．ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ⁃ａｐｐ．ｇｄｅｅｉ．ｃｎ／ｓｅｅ／＃／ｌｏｇｉｎ．［２１］㊀徐新良．中国人口空间分布公里网格数据集．中国科学院资源环境科学数据中心数据注册与出版系统．［２０１９⁃１２⁃０１］．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｅｓｄｃ．ｃｎ／ＤＯＩ／ｄｏｉ．ａｓｐｘ？ＤＯＩｉｄ＝３２．［２２］㊀毕军，杨洁，李奇亮．区域环境风险分析和管理．北京：中国环境科学出版社，２００６．［２３］㊀邢永健．区域突发性环境风险评价方法研究［Ｄ］．沈阳：沈阳航空航天大学，２０１６．［２４］㊀魏科技，宋永会，彭剑峰，袁鹏，温丽丽，王毅力．环境风险源及其分类方法研究．安全与环境学报，２０１０，１０（１）：８５⁃８９．。
基于移动信令数据分析的大数据中间件研究
基于移动信令数据分析的大数据中间件研究xx年xx月xx日CATALOGUE目录•引言•移动信令数据分析概述•基于移动信令数据分析的大数据中间件技术•基于移动信令数据分析的大数据中间件应用案例•基于移动信令数据分析的大数据中间件性能评估与优化•总结与展望01引言研究背景与意义移动通信技术的快速发展随着移动通信技术的快速发展，移动信令数据变得更加丰富和复杂，这为大数据中间件研究提供了更多的机会和挑战。
现有研究不足现有的研究主要集中在移动信令数据的分析和应用方面，缺乏对大数据中间件在移动信令数据分析中的应用研究。
研究意义通过研究基于移动信令数据分析的大数据中间件，能够为移动通信领域提供更加高效、智能和可靠的数据分析工具和方法，具有重要的现实意义和理论价值。
本文主要研究了基于移动信令数据分析的大数据中间件的关键技术和应用，包括数据预处理、特征提取、模型构建和优化等方面。
本文采用了文献综述、理论分析和实验研究等方法，首先对相关文献进行了全面的综述和分析，然后提出了基于移动信令数据分析的大数据中间件的系统架构和关键技术，最后通过实验验证了本文所提出的方法的有效性和可行性。
研究内容研究方法研究内容与方法研究创新点与贡献•创新点：本文所提出的方法具有以下创新点•基于数据预处理技术，实现了对移动信令数据的清洗和过滤，提高了数据的准确性和可靠性；•结合特征提取技术，从海量移动信令数据中提取出有用的特征信息，为后续的模型构建和优化提供了更加准确的输入；•提出了一种基于集成学习的模型构建方法，通过将多个单一模型进行集成和优化，实现了对移动信令数据的高效分析和处理；•针对实际应用场景，本文所提出的方法具有较好的实用性和可扩展性，可以适用于不同的场景和需求。
•贡献：本文所提出的方法在理论上具有一定的创新性，同时可以为移动通信领域提供更加高效、智能和可靠的数据分析工具和方法，具有重要的现实意义和理论价值。
具体来说，本文所做出的贡献包括•对现有的移动信令数据分析方法进行了系统的梳理和总结，为后续的研究提供了重要的参考；•提出了一种基于移动信令数据分析的大数据中间件的系统架构和关键技术，为移动通信领域提供了更加高效、智能和可靠的数据分析工具和方法；•通过实验验证了本文所提出的方法的有效性和可行性，证明了该方法在实践中的应用价值。
基于手机信令数据的目标群体识别研究
基于手机信令数据的目标群体识别研究作者：赵丽魏仁干来源：《科技风》2021年第30期摘要：进店维修的客户流量是卡车维修店铺运营的关键，对客户身份的识别是统计客流量的前提。
本文以某商用车维修服务站为研究对象，参考基于手机信令数据的职住空间识别思路，设计层次化数据清洗流程，最终从多类型人群中筛选出了进店维修目标群体（卡车司机）的手机信令数据，为下一步统计分析维修店铺客流量提供依据。
关键词：维修服务站;手机信令数据;数据清洗;卡车司机2019年度中国汽车售后服务满意度调查报告结果显示重卡用户去往维修点的分流比例中品牌授权特约维修站占77%，非授权修理厂、路边店等占23%，此满意度调查覆盖全国23省，10大重卡品牌[1]。
近些年随着商用车技术的不断发展，卡车车型也随之更新换代，路边店已无法胜任一些专业维修工作。
因此对维修店的评价显得尤为必要，评价的基础就要对其客流量进行评价，利用手机信令数据识别卡车司机轨迹是解决这一问题的关键。
一、数据来源原始手机信令数据的基本格式包含手机用户唯一识别码IMSI号、时间戳、信令数据所属基站位置区编号LAC、基站小区编号CeLL-ID、事件类型等几个字段。
每个字段的说明如下：（1）IMSI（InternationalMobileSubscriberIdentity），国际移动用户识别码，存储于手机SIM卡，和手机号对应，具有唯一性，类似于手机卡的“身份证号”，用以标识和区别用户。
（2）LAC（位置區码）和CI（小区识别码）：LAC（locationareacode），移动通信系统中的位置区码，记录的是某个基站所覆盖的一片区域，也叫一个大区或基站区。
一个基站区可包含一个或多个小区，而一个小区又对应一个小区标识，就是基站小区号，即CI （CellIdentity），可以通过LAC和CI确定较为准确的用户位置信息。
一般而言，基站密度越大，覆盖范围越小，定位精度越高。
用户密集的市区，通信业务量大，基站也多，基站间距为300m左右[2]，覆盖半径一般在100-200米左右;郊区、县城的基站间距为600m左右，单个基站覆盖距离300m左右。
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04
PART
主要中间成果表
常住与流动人口统计数据
字段名称 F
Gsd Age Cov_home Cov_work
职住人口结果表
字段类型 String String String Int Int
字段含义 栅格编号(500*500m)
归属地 年龄段 居住人数 工作人口
字段名称 F_home F_work
5.4 江北江南的人口和岗位分布情况
• 城市不同范围内职住比分析
二环内居住人口和岗位数量基本持平，但是二环至三环之间，岗位数量为居住人口的68%， 二环外的岗位数量较少，这就导致外围区域的居住人口会发生大量的工作通勤需求来进出二环。
研究范围 居住人口 岗位数量
职住比
城市二环、三环范围人口岗位数量
二环内 814318
③ 如果用户仅识别出一个白天工作停留地点，则该 地点即为工作地
④ 如果识别出多个白天停留地点，出现频率最大 和总时长最大的地点即为工作地
⑤ 工作地扩样分析
职住判别算法研究
出行OD算法研究
3个用户一段时间内的轨迹图 基于有效停靠点算法得到的中间表，根据用户相邻停靠点的出 行距离（大于500M），停靠点停留时间（大于30分钟）作为特征 判断阈值。
手机信令数据应用研究
结合交通状况进行分析
目录
CONTENTS
01 手机数据简介 02 哈尔滨数据情况介绍 03 关键算法技术研究 04 主要中间成果表 05 以案例为导向的指标特征分析 06 冬季数据获取的必要性及未来研究方向
01
PART
手机数据简介
应用背景
城市化 机动化 城市群 外来人口
交通需求压 力的增加
道外区
165 4716 23293 505 10154 159
37 1185 3711
呼兰区
20 999 848 15876 834 55
1 1813 288
南岗区
449 9566 5371 891 45759 1279 315 2062 9783
平房区
100 277 61 65 944 9873 124 56 3588
本项目采集的手机信令数据由黑龙江省移动公司提供。采集研究范围内中国移动手机用户 （包含漫游至该区域的手机用户）产生的手机信令数据。哈尔滨市市域采集的手机基站共 71361个，结合九大行政区范围筛选后基站数量为52581个。
数据加工处理（数据标准化）
封箱法
市域空间栅格化 以栅格形心替代栅格内其他基站
5.6 江北江南的人口和岗位分布情况
• 江北新区不同年龄段切片人口岗位分布
22~35岁人口分布
22~35岁岗位分布
不同年龄段人群居住和工作活跃地不一样。
60岁以上人口分布
36~60岁岗位分布
5.7 江北江南的人口和岗位分布情况
• 江北新区不同年龄段切片人口岗位分布
从年龄切片数据来看，江北新区是年龄结构比较年轻的组团，18~25岁人口占比最大，40 岁以下人口占总人口的比例约为62%。60岁以上人口占比为8.31%，尚未达到老龄化社会。
归属地 年龄段 人数
05
PART
以案例为导向的指标 特征分析
5.1 哈尔滨市城市人口岗位分布特征
哈尔滨市人口分布情况图（行政区/小 区）
5.1 哈尔滨市城市人口岗位分布特征
南岗区的人口密度和岗位密度均位列第 一位，其次是道里区和香坊区；平房区的 岗位数相对其他行政区来说较少；外围郊 区的岗位数和人口数普遍低于中心城区。
职住判别算法研究
职住判别算法研究
① 夜间在家时段 居民夜间在家时段为22点至次日6点
② 夜间在家停留时长分析（候选栅格的判断标准） 夜间停留时间>2小时，出现天数频率>阈值
用户居住地判断流程：
阈值选取范围0.5-0.8 根据RMSE判断结构性偏差
③ 如果用户仅识别出一个夜间停留地点，则该地点 即为家
早高峰时段各行政区通勤起终点出行量分布
O D 阿城区 道里区 道外区 呼兰区 南岗区 平房区 双城区 松北区 香坊区
阿城区
15157 218 185 27 383 137 75 212 422
早高峰行政区级别OD出行量
道里区
320 36401 3474 1077 12493
467 121 2962 4185
（当一个国家或地区60岁以上老年人口占人口总数的10%，或65岁以上老年人口占人口总数的7%，即意味着这个国家或地区的人口处于老龄化社会）
40岁以下人口数量占比
40岁以上人口数量占比
5.8 江北江南通勤出行情况分析
早高峰时段各行政区通勤期望线
• 全市各行政区工作日早高峰通勤OD
九个行政区的区内早高峰出行OD量均大于除自身外的其他行政区， 即早高峰区内出行明显。道里区、南岗区和香坊区具有较强岗位吸引的 出行需求，九区范围内早高峰通勤量为326660人。
双城区
33 361 52 11 392 242 16459 136 176
松北区
109 1946 1335 850 1614
34 24 9576 549
香坊区
396 4476 4008 588 14966 1935 113 1282 31459
5.8 江北江南通勤出行情况分析
• 全市各行政区工作日早高峰通勤平均出行距离
④ 如果识别出多个夜间停留地点，出现频率最大 和总时长最大的地点即为家
⑤ 居住地扩样分析
职住判别算法研究
① 白天工作时段 居民白天工作时段为09点至18点
② 白天停留时长分析（候选栅格的判断标准） 白天单次停留时间>3小时，出现天数频率>阈值
用户工作地判断流程：
阈值选取范围0.5-0.8 根据RMSE判断结构性偏差
各行政区内部平均出行距离为4公里左右，全市9区范围内的早高峰通勤平均距离为7.2公里。 对于岗位所在地的强吸引基本是随着通勤距离的大小而变化，但也有例外，由于呼兰岗位吸引 力不足导致虽然松北和呼兰距离较近但早高峰通勤吸引力不足。
O D 阿城区 道里区 道外区 呼兰区 南岗区 平房区 双城区 松北区 香坊区
家
移动用户24小时的连续记录形成轨迹，追踪人的出行活动
工作 休闲、娱乐、办事…
反映人口岗位现状
通过连续样本可以确定单个手机用 户的居住地和工作地，从而确定出 行链特征
对城市空间结构的判断
手机数据可以识别并获取全省乃至全国范围的数据，从而可以 从国家、区域层面来分析数据，获得过去难以达到的视野高度
特征人群分布分析
字段类型
String String String String String
Int
字段含义
日期 栅格编号(500*500m)
归属地 年龄段 白天夜间标记 人数
出行信息数据
字段名称 Timestamp
F_from F_to
F_home F_work Mark_city Type_city
Gsd Age Cov Dis Time
阿城区
4.60 55.80 48.11 76.27 50.37 17.73 19.73 73.57 29.58
早高峰行政区级别平均出行距离
道里区
53.58 4.46 11.94 26.26 8.15 25.18 37.13 13.91 13.52
道外区
47.84 9.90 3.82 22.39 6.69 30.41 54.27 14.80 11.55
归属地 年龄段
人数 出行距离（米） 出行时耗（秒）
24小时人口分布数据
字段名称
Timestamp F
F_home F_work
Gsd Age Cov
24小时人口分布数据
字段类型
String String String String String String
Int
字段含义
时间戳（精确到小时） 栅格编号(500*500m) 居住地栅格编号(500*500m) 工作地栅格编号(500*500m)
数据质量情况分析
类型天
平均用户数
平均总记录数 平均单位用户记录数
周末
53730
267271500
50
周五
5385325
296192875
55
平时工作日
5265075
247458525
47
国庆
5426703
232494823
43
40条以上
03
PART
关键算法技术研究
数据范围与数据周期
• 数据周期
2018年6月23日-7月1日和2018年9月13日-10月3日（共30天有效数据），日平均记录 数为用户数为530万，日平均总记录数为2.4亿次，平均用户记录数为50条。日均信令数在 40条的用户频次最高（超过总数的22%），日均信令数的用户频次没有出现异常情况。
用户频率
25.00% 20.00% 15.00% 10.00%
5.00% 0.00%
0
100
200
300
400
500
600
日均信令数
数据质量分析结果
各类型天各时段信令数分布
10.00%
周末
周一
周五
平时工作日
国庆
5.00%
除国庆外来人口大量 涌入外，其他类型天信 令数据产生规律稳定。
0.00% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10111213141516171819202122232425
• 外围郊区普遍职住比较低； • 哈尔滨北部区域职住平衡情况要
好于南部区域，跟城市发展还有 产业布局等因素有关； • 平房区出现了较为明显的岗位和 居住的不平衡情况。