Применение данных сотовых операторов для анализа маятниковой миграции Киевской агломерации


picture0

Отечественным транспортникам и градостроителям на сегодняшний день приходится решать довольно трудную задачу: необходимо обеспечить гарантированность поездки от жилых районов к местам приложения труда, минимизировав при этом затраты времени и количество пересадок. В арсенале проектировщиков и управленцев немало средств: от адекватной схемы организации движения на узлах с точки зрения расставления приоритетов, до интеллектуальных транспортных систем. Однако же, и для того и для другого необходимо понимать поведение людей при передвижениях по городу, начальные и конечные точки их движения, цели поездок и системы транспорта. Во всем мире для этой цели используют статические прогнозные транспортные модели городов. Однако такая система нуждается в постоянной калибровке. Источником данных для предварительного анализа матриц корреспонденций и калибровки транспортной модели могут стать данные сотовых операторов.

Любой мобильный телефон при включении осуществляет поиск ближайших базовых станций (Base station, BS). Если быть точнее, то прослушивает эфир в поисках доступных сот. Телефон может прослушивать до 16 широковещательных каналов. Из их числа определяет 6, наиболее удовлетворяющих с точки зрения затрат энергии и качества сигнала. Но в один момент времени работать будет только с одной. У каждой из сот есть свой уникальный номер (CellID). Кроме того, определяется сектор базовой станции (Cell Sector) и фиксируется время, за которое сигнал от мобильного устройства достигает базовой станции – это параметр Timing Advance. Благодаря этому известна не только принадлежность к базовой станции, но и удаленность от нее:

picture1

В 2015 году, в рамках сотрудничества Киева и World Bank, состоялся пилотный проект по изучению подвижности населения Киева и Киевской области с помощью данных операторов сотовой связи. Всего в Украине 3 таких оператора, самым крупным из которых является Киевстар (доля в Киеве более 55%; 1,8 млн абонентов). Однако, все же одним из главных факторов отбора было согласие и интерес со стороны оператора к совместному исследованию.

На то время Киевстар не собирал данные о переключении между базовыми станциями (Location Update). Он лишь фиксировал примерное местонахождение абонента в момент совершения им какой-либо активности: звонки, SMS, MMS, интернет и т.д.

Исследование маятниковой миграции Киевской области состояло из 6 основных шагов.

Шаг 1. Киев и Киевская область были разделены на транспортные районы. 407 транспортных районов были взяты из транспортной модели Киева (эти районы включают также и ближайшие пригороды) и 85 транспортных районов были размечены сугубо для Киевской области. При этом, руководствовались административным территориальным делением Киевской области (районы и крупные населенные пункты).

picture2

Шаг 2. Специалистами сотового оператора была выполнена привязка локаций базовых станций к предоставленным транспортным районам Киева и Киевской области. Там, где один транспортный район перекрывался сигналами нескольких базовых станций, предпочтение отдавалось большему покрытию (лучшему сигналу).

Шаг 3. В качестве пилотной, была выбрана одна из недель октября 2014 года. На основании активности абонентов в октябре 2014 года, в выходные дни (суббота 00:00:00 до воскресенья 23:59:59)  и в рабочие дни (понедельник-пятница) во временных интервалах 00:00:00 до 07:59:59 и 20:00:00 до 23:59:59, для каждой группы абонентов был определен так называемый «домашний» транспортный район. Допущение было следующим: если группа абонентов пользуются одной и той же базовой станцией в выходные дни и ночное время, то транспортный район, ассоциированный с данной базовой станцией, скорее всего, является «домашним» для данной группы абонентов. Важно подчеркнуть, что работа велась именно с группами абонентов, что соответсвует всем требованиям по защите персональных данных.

picture3

Шаг 4. Для каждых 15 минут (стандартный интервал времени для задач транспортного планирования) одной из недель октября 2014 была создана база данных, включающая: идентификатор группы (идентификатор «домашнего» транспортного района), дата и время, идентификатор транспортного района, количество абонентов из «домашнего» транспортного района X в транспортном районе Y.

picture4

Шаг 5. Были построены и визуализированы матрицы корреспонденций (OD-matrix) для Киева и Киевской области.

picture5

Шаг 6. Чтобы перейти от перемещений абонентов Киевстар к абсолютным перемещениям людей, рассматривалось 2 принципиальных варианта: с помощью деления перемещений абонентов на долю рынка оператора; с помощью соотношения поездок, полученных в транспортной модели Киева, с рассчитанными поездками, на основании данных сотового оператора. От первого варианта было принято решение отказаться в виду того, что немалое количество абонентов пользуются 2 sim-картами разных операторов одновременно. Кроме того, не было данных о доле рынка оператора в Киевской области. В итоге, приведение происходило путем вычисления количества внутрикиевских перемещений по данным Киевстар и соотношение этой цифры с общим количеством корреспонденции в транспортной модели Киева.

Итак, собственно результаты исследования маятниковой миграции Киева и области выглядят следующим образом:

ТР Населенный пункт Кол-во людей, совершающих поездку в Киев и обратно
500 Бровари 69 028
501 Борисполь 23 966
502 c.Крюковщина, с . Гатне 37 730
503 с. Тарасовка, c. Боярка 27 084
504 Петропавловк-Борщагивка 88 109
505 Шевченкове 17 864
506 Гостомель 24 674
507 Ирпинь 36 190
508 Вышгород 21 745
509 Новые Петровцы 13 791
510 Лютеж 4 630
511 Осещина 9 546
512 Зазимье, Погребы, Хотяновка, Пуховка, Новоселки 21 068
513 Литки 10 051
514 Лесники, Ходосовка, Кременище 7 397
515 Хотов 16 001
516 Гнедин, Вишенки 21 261
517 Гора, Мартусовка 34 791
518 Княжичи 21 625
625 Васильків 14 152
678 Обухів-Українка 36 300

Как видно из результатов, многие населенные пункты Киевской области уже де-факто превратились в «спальные районы» Киева. Это дает возможность говорить о формализации определения «Киевской агломерации».

В конце стоит дополнительно подчеркнуть несколько моментов. Первое — точность транспортных расчетов составляет 80-90%, а основной показатель их достоверности — это корреляция, поэтому не следует воспринимать предложенные выше значения как единую истину. Второе — погрешность расчетов может быть определена неравномерностью распределениям абонентов сотового оператора. Третье — описанное исследование полностью соответствовало всем Законам Украины, касающихся защиты персональных данных. Четвертое — подобные исследования, направленные на изучение перемещений абонентов сотовых операторов по улично-дорожной сети города между транспортными районами, видятся весьма перспективными. Для этого необходимо либо собирать данные о так называемом Location Update в момент переключения между базовыми станциями, либо же устанавливать преимущественную (ту, которой он пользуется чаще всего в конкретный промежуток времени) базовую станцию для каждого абонента или группы абонентов. Это позволит:

  • анализировать поведение жителей определенных районов и заниматься стратегическим планированием транспортных систем, связанных с этой локацией;
  • калибровать динамическую и статическую транспортные модели города;
  • анализировать изменения в мобильности населения города или области, готовить планы по проведению социологических исследований;
  • заниматься оптимизацией маршрутов общественного транспорта и их расписанием;
    анализировать потребность и работу транспортно-пересадочных узлов;
  • получить основу для принятия оперативных решений, связанных, например, с координацией циклов светофорного регулирования и т.д.

18 thoughts on “Применение данных сотовых операторов для анализа маятниковой миграции Киевской агломерации

  1. Добрый день. Интересное исследование, но есть ряд ошибок, дело в том что Location Update — это не «переключения между базовыми станциями» а процедура которая может быть инициирована двумя основными причинами: по таймеру (обычно раз в несколько часов) и при переходе терминала из одного LAC в другой. Где под одним LAC (location area code) может быть группа базовых станций (может доходить до нескольких десятков БС). Поэтому точность определения реального местоположения абонента таким способом крайне низка.

  2. Очень интересно. Но получается, что по вашим данным ежедневную миграцию совеошает большее количество людей, нежели проживает там. Например, Гостомель. Тут нужно уточнить, какие населенные пункты входят в те или иные зоны. Возможно, тут есть и обратная миграция из Киева? И хотелось бы понимания, на каких населенных пунктах маятниковая миграция заканчивается. Т.е., определить границу агломерации.

  3. Уведомление: На Громадському Радіо: 550 тисяч осіб щодня їздить у Київ на роботу | Дмитрий Беспалов | Блог

  4. Уведомление: Щодня в Київ з області їздить півмільйона людей – результати дослідження | Хмарочос

  5. Можно ли обсудить с вами выступление на форуме, вот сайтhttp://kyiv-bit-2017.ciseventsgroup.com/, мой телефон 096 9370107

  6. С Княжич 21000-нереально
    С Горы,мартусовки-35000 нереально,учитывая 23000 с Борисполя

  7. Очень интересные данные для выбора коммерческой недвижимости.

    У вас есть карта в высоком разрешении? Вы уже научились отделять пешеходов от пассажиров/водителей?

    • Петр, здравствуйте! Спасибо за комментарий! Боюсь, что тут высокое разрешение не очен-то поможет. Нужен скорее shape. Вы хотите лучше Киев рассмотреть? По второму вопросу: нет, к сожалению это не представляется возможным в данный момент. Разве что, статистически…

      • Здравствуйте, Дмитрий!

        1. Да, хочу получше рассмотреть транспортны потоки и зоны Киева. У вас в одном из постов есть нерабочая ссылка)

        2. По разделению пассажиров/пешеходов: думаю, это реально сделать по времени перехода абонентов между базовыми станциями.

      • Добрый день, Петр!

        1. См. страницу 17 в этом отчете: https://drive.google.com/open?id=0B7uddYrt2RQEZWFBMDdWWjIyRUk

        2. К сожалению, наши операторы, на сколько мне известно, не собирают информацию о смене станции. Они видят телефон на новой «вышке» только в момент какой-либо активности. Конечно, им относительно не сложно собирать location update, но в этом они пока не видят смысл.

Добавить комментарий

Заполните поля или щелкните по значку, чтобы оставить свой комментарий:

Логотип WordPress.com

Для комментария используется ваша учётная запись WordPress.com. Выход / Изменить )

Фотография Twitter

Для комментария используется ваша учётная запись Twitter. Выход / Изменить )

Фотография Facebook

Для комментария используется ваша учётная запись Facebook. Выход / Изменить )

Google+ photo

Для комментария используется ваша учётная запись Google+. Выход / Изменить )

Connecting to %s