【摘要】 ? ?數(shù)字城市建設(shè)是城市可持續(xù)發(fā)展的需要， 是城市政治與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要，是貼合群眾生活息息相關(guān)的重要建設(shè)方針，它提供了全新的城市規(guī)劃、建設(shè)和管理的調(diào)控手段，輔助有關(guān)政策法規(guī)的執(zhí)行， 能夠制止猖獗的違規(guī)建筑， 并避免制約工程招標(biāo)和房地產(chǎn)建設(shè)中的大量弊端。運(yùn)營商的數(shù)據(jù)作為城市建設(shè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的主要數(shù)據(jù)源它不僅涵蓋了人們之間互相通信的信息，還涵蓋了人們?nèi)粘Ｉ钪芯W(wǎng)絡(luò)信息獲取的信息，例如活動軌跡及通信社交軌跡為依托從衣、食、住、行、游、購、娛等，它是人們隨身攜帶的移動信息源，最為貼近反應(yīng)人們?nèi)粘Ｉ盍?xí)慣及行為習(xí)慣的信息數(shù)據(jù)?；谶@樣一個與人息息相關(guān)的信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，如何能夠?qū)⑼ㄐ啪W(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)與數(shù)字城市融合助力智慧城市建設(shè)帶來了新的課題和思考。

【關(guān)鍵詞】 ? ?大數(shù)據(jù) ? ?智慧城市 ? ?糾偏模型 ? ?邊緣計算 ? ?位置定位 ? ?實時聚合

Public service platform based on big data of network ?Help smart city construction projects

Zhenxin ?Li ?China Mobile Communications Group Hainan Co.， Ltd. Hainan 570125

[Abstract] Digital city construction is the need of urban sustainable development，the need of urban political and economic development，and an important construction policy closely related to peoples life，It provides a new regulatory means for urban planning，construction and management，and assists the implementation of relevant policies and regulations。 It can stop the rampant illegal construction， and avoid a lot of drawbacks in restricting project bidding and real estate construction。As the main data source of the basic data of urban construction， the data of operators not only covers the information of communication between people， but also covers the information obtained from the network information in peoples daily life，such as activity track and communication social track。Relying on clothing、food、 housing、 transportation、travel、shopping、entertainment and so on，it is the mobile information source that people carry with them，which is closest to reflecting peoples life Information data of daily living habits and behavior habits。Based on such a basic information data closely related to people， how to integrate the big data of communication network with the digital city has brought new issues and thinking to help the construction of smart city。

[Keywords]Big data，smart city，rectification model，edge computing，location、Real time aggregation

一、背景

1998年1月31日戈爾在加利福尼亞科學(xué)中心做的“數(shù)字地球——認(rèn)識21世紀(jì)我們這顆星球（The Digital Earth：Understanding our planet in the 21st Century）”這篇講演中提出的新概念。他所以提出這一新概念，是因為他覺得當(dāng)前我們迫切需要利用有關(guān)地球的各種信息，而大量這樣的信息又散落在各處未被充分利用。解決這一矛盾的方法，就是建立數(shù)字地球。而數(shù)字型智慧城市建設(shè)則是數(shù)字地球的應(yīng)用示范之一。

數(shù)字型智慧城市是一個龐大的系統(tǒng)工程， 是城市發(fā)展和社會信息化的必然趨勢， 也是城市發(fā)展新的經(jīng)濟(jì)增長點。數(shù)字城市不是一個孤立的科技項目或技術(shù)目標(biāo)， 是以信息高速公路和城市空間數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施為寄托的整體性、導(dǎo)向性的戰(zhàn)略思想， 是對城市發(fā)展方向的一種描述， 是城市科學(xué)與信息科學(xué)有機(jī)的高度綜合， 因而它是一個系統(tǒng)工程。

而運(yùn)營商的數(shù)據(jù)作為城市建設(shè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的主要數(shù)據(jù)源它不僅涵蓋了人們之間互相通信的信息，還涵蓋了人們?nèi)粘Ｉ钪芯W(wǎng)絡(luò)信息獲取的信息，它是人們隨身攜帶的移動信息源，最為貼近反應(yīng)人們?nèi)粘Ｉ盍?xí)慣及行為習(xí)慣的信息數(shù)據(jù)?；谶@樣一個與人息息相關(guān)的信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，如何能夠?qū)⑼ㄐ啪W(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)與數(shù)字城市融合助力智慧城市建設(shè)帶來了新的課題和思考。

二、需求分析

數(shù)字城市建設(shè)是城市可持續(xù)發(fā)展的需要， 是城市政治與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要。是貼合群眾生活息息相關(guān)的重要建設(shè)方針，它提供了全新的城市規(guī)劃、建設(shè)和管理的調(diào)控手段，輔助有關(guān)政策法規(guī)的執(zhí)行， 能夠制止猖獗的違規(guī)建筑， 并避免制約工程招標(biāo)和房地產(chǎn)建設(shè)中的大量弊端。而依托移動網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)，以人們活動軌跡及通信社交軌跡為依托從衣、食、住、行、游、購、娛等多方面融合城市基礎(chǔ)信息提供政策和決策的數(shù)據(jù)支撐助力智慧城市建設(shè)。

通過對數(shù)據(jù)的整合分析，多方面建模嘗試，最總確定了公共交通、社會治安、海南旅游、社會民生、海洋漁業(yè)、國際漫游6大類分析方向，其中包括了交通擁堵、肇事、就醫(yī)導(dǎo)流等28類分析子項，這些分析內(nèi)容可以助力政府在警力調(diào)配、出海預(yù)警、道路規(guī)劃、景區(qū)管理、交通疏導(dǎo)、人流聚集等方面實現(xiàn)數(shù)字化、智能化、智慧化管理。

三、實現(xiàn)技術(shù)簡述

3.1基于邊緣計算的道路人流糾偏模型

通過多元定位算法將實時活動的人群以離散點的形式分布到地圖上，在通過邊緣計算的方法結(jié)合行走的速度，行駛方向的變化規(guī)律對在道路及道路附近活動的人群進(jìn)行糾偏，從而形成道路人流，熱力圖，應(yīng)用于交通擁堵分析等功能。以交通擁堵為例以5分鐘為粒度實時渲染呈現(xiàn)當(dāng)期擁堵路段。道路熱力圖的形式渲染呈現(xiàn)，展現(xiàn)擁堵及車流量大的路段。這個擁堵數(shù)據(jù)純粹來自于我們的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，如果這個功能里面能加入交通部門的信號燈信息、車輛限行信息等行業(yè)數(shù)據(jù)，那么繼續(xù)從時間上、空間上做進(jìn)一步挖掘，就可以得出是不是核心區(qū)和外圍區(qū)分布不均衡、是不是路網(wǎng)結(jié)構(gòu)不合理、是不是信號與路況不協(xié)同導(dǎo)致的擁堵問題，這些信息可以幫助交通部門分析制定科學(xué)合理的擁堵緩解策略。

3.2百萬點數(shù)據(jù)矢量切片實時聚合

平時可能有比較大量的點數(shù)據(jù)要展示又不想預(yù)處理，在線瀏覽數(shù)據(jù)請求時間控制在3s左右。這種情況就可以通過像素聚合把坐標(biāo)點轉(zhuǎn)成像素，這樣能大大降低顯示壓力。而在矢量切片中也有類似的東西，就是ST_AsMVTGeom，他會把幾何數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成切片的坐標(biāo)。所以我們可以在單個切片處理中進(jìn)行進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，然后把坐標(biāo)聚合。同時我們可以調(diào)整切片的格網(wǎng)大小，默認(rèn)會用4096，但是在小比例尺可以用小網(wǎng)格把這個值調(diào)整小些，能更好的聚合。第二種方式是使用數(shù)據(jù)庫自帶width_bucket進(jìn)行聚合。

3.3網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)交通肇事模型

通過對交通肇事行為的建模分析，發(fā)現(xiàn)通常在發(fā)生交通肇事的情況下會伴隨著122報警電話，110報警電話、120救護(hù)電話、以及車險報險電話的伴隨行為，有時是單獨發(fā)生，有時是同時發(fā)生，通過對多組數(shù)據(jù)的比對最后形成網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)交通肇事的模型，從而在多樣的通信行為中分離出交通肇事行為。再結(jié)合對近一個月以來，發(fā)生交通肇事比較集中的區(qū)域。綜合分析各個市縣的近一個月的趨勢和在這一個月內(nèi)不同小時對比的情況。從而對全省的出險出警情況、突發(fā)時間段做分析從而得出相應(yīng)的疏導(dǎo)政策，例如某一地區(qū)，出險出警的集中時段分別是9、15、16，這說明去那邊辦事的人多了，而另一地區(qū)出險時間集中在晚上22、23點，不同性質(zhì)的路段，出險的時段不一樣。這樣協(xié)助交通部門在出警資源調(diào)配、車輛管理、人員管理（急轉(zhuǎn)彎？岔路口并道太多等）等方面提供數(shù)據(jù)支撐。

3.4網(wǎng)絡(luò)打車行為模型

通過網(wǎng)絡(luò)打車的呼叫次數(shù)及地理位置，形成叫車行為模型，雖然同一人次多次呼叫不去重，但始終保持呼叫需求便可理解為此時段仍然有呼叫需求，所以此情況下網(wǎng)絡(luò)打車服務(wù)模型成立，再輔以時間、空間等多維度進(jìn)行整合分析透過數(shù)據(jù)了解行業(yè)現(xiàn)象，解析行業(yè)現(xiàn)象，例如義龍路，凌晨4點出現(xiàn)小高峰。這些信息給網(wǎng)約車司機(jī)提供了客源指導(dǎo)，而不需要沿路“掃活”，兜車亂轉(zhuǎn)，效率低下且浪費資源，同時也不利于環(huán)保。

3.5重點區(qū)域人流突變模型

針對大的人流密集區(qū)域進(jìn)行人口流動突變模型，為預(yù)防上海踩踏事件的再次發(fā)生，集合移動通信網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)，將實時進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)交互的人群進(jìn)行定位打點，并通過對單位面積內(nèi)人口密度的安全測算給出突變模型，通過突變模型進(jìn)行事件預(yù)警，當(dāng)突變模型達(dá)到高峰時將進(jìn)行紅色預(yù)警。該模型實時展現(xiàn)5分鐘粒度人流數(shù)據(jù)，主要是對一些大型的場所人流增量情況進(jìn)行染色監(jiān)控，呈現(xiàn)該區(qū)域下的人流分布，可實時掌握這些區(qū)域的突發(fā)人員涌入情況，同時通過預(yù)警，提示部門及時進(jìn)行人員管理，開始疏散分流，防止類似上海外灘的踩踏事件發(fā)生?；蛘呤欠欠瘯€可以及時介入通信管制工作。

3.6治安事件模型

通過對人們通信行為的數(shù)據(jù)分析110報警電話的撥報行為主要分為以下幾種;誤報、錯報，求助（交通事故等），治安事件。每種類型都會有其相應(yīng)的行為特征，比如錯報、誤報通常不響鈴或響鈴時間很短，通過時間結(jié)合行為特征定義治安事件的模型，在通過區(qū)域，和歷史數(shù)據(jù)的整合分析得出安全事件發(fā)生的聚焦區(qū)域及頻發(fā)時段，可以協(xié)助公安部門做好警力巡邏、出動、調(diào)配提供參考，也可以指導(dǎo)市民出行地點做指導(dǎo)，為海南人民財產(chǎn)安全、人身安全保駕護(hù)航。（圖5）

3.7火災(zāi)事件模型

通過對人們通信行為的數(shù)據(jù)分析119報警電話的撥打行為分析，再通過定位計算，確定報警電話發(fā)生的聚焦地點，在通過聚合算法，的出火災(zāi)時間的預(yù)計方位。此模型可以快速定位事件區(qū)域通過實時和歷史數(shù)據(jù)結(jié)合，可以協(xié)助消防部門提前進(jìn)行安全隱患排查，根據(jù)冬夏等不同季節(jié)顯現(xiàn)出來的不同特征，開展重點防范工作。（圖6）

3.8騷擾電話模型

按照每天200次撥打以上的模型算法進(jìn)行定義，并結(jié)合關(guān)聯(lián)的通性行為呈現(xiàn)出具體騷擾號碼的歸屬省份，一周內(nèi)每日以及每日不同時段的撥打情況。從而對騷擾電話的攔截判斷以及相關(guān)的可能產(chǎn)生的非法行為進(jìn)行預(yù)警。（圖7）

3.9偽基站軌跡回溯算法

通過識別非法網(wǎng)絡(luò)位置區(qū)域碼，影響的小區(qū)，判斷出現(xiàn)網(wǎng)偽站的實時位置，并可以通過回放，呈現(xiàn)它的這一周以來的路徑，通過這些信息，可以摸清單個偽站的行為軌跡，作息習(xí)慣，給力支撐公安部門精準(zhǔn)打擊偽站工作，一是踐行了企業(yè)社會責(zé)任，二是協(xié)助提高公安部門破案效率。（圖8）

3.10候鳥分析模型

每年10月至次年4月“遷徙”我省的“候鳥”人群超過100萬人，為充分了解候鳥人員在島分布，做好針對候鳥人群的保障工作。通過長時間的大數(shù)據(jù)分析，結(jié)合有關(guān)部門的實際調(diào)研情況，采用相對科學(xué)的候鳥統(tǒng)計模型（非本省戶籍，在我省居住時長大于30天且小于等于180的人群定義為候鳥人群）。通過對候鳥人群大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，可以了解到候鳥人群從哪里來，到了海南后又分別去到了哪些市縣，可以助力各個市縣做好候鳥人群的準(zhǔn)備工作，對我們自己而言，是做好通信暢通的保障，對于政府而言，就是公共出行交通工具、餐飲等資源配置。

3.11點聚合與熱力圖

海量數(shù)據(jù)的地圖化展示，熱力圖是webgis中非常常見的需求，當(dāng)數(shù)據(jù)量不大時對應(yīng)用影響不大，但是當(dāng)數(shù)據(jù)達(dá)到幾百萬時，即便使用后端渲染也比較困難。這時我們可以借助superluster.js來進(jìn)行點聚合，然后進(jìn)行后端渲染，使得地圖流暢度大大增加。參考國外的supertiler項目，先把生成geosjson，然后用命令導(dǎo)出mbtiles，也可以接入數(shù)據(jù)動態(tài)生成geojson，通過計算extent，減少生成矢量切片時遍歷的，優(yōu)化性能。（一萬個點聚合處理ssd里處理只要一秒左右，六百萬點聚合處理大概1.5分鐘。）

四、效果分析

4.1社會推廣

海南網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)公共服務(wù)平臺打開了移動數(shù)據(jù)面向市場，面向政府方面應(yīng)用的大門，將運(yùn)營商的數(shù)據(jù)價值推向了一個新的高度，面向城市綜合治理，數(shù)字城市的全面推廣。從平臺推出到上線試運(yùn)行，得到了省市各級領(lǐng)導(dǎo)的認(rèn)可和肯定。（圖10）

4.2經(jīng)濟(jì)效益

海南移動網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)公共服務(wù)平臺項目整合了信息資源和管理資源，項目的建設(shè)將產(chǎn)生直接和間接的經(jīng)濟(jì)效益。具體表現(xiàn)為：系統(tǒng)的實施和推廣可以大大降低海南城市的管理、交通、市政、環(huán)衛(wèi)等相關(guān)部門的人員成本、車輛成本、燃料成本等;部分基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的集中存儲和統(tǒng)計使定量掌握城市管理動態(tài)成為現(xiàn)實，直接幫助高層城市管理者制定更加切合實際的政策、法規(guī)，這種進(jìn)步所帶來的間接經(jīng)濟(jì)效益更加巨大和持久。

4.3后期拓展

深耕行業(yè)市場，就行業(yè)特點結(jié)合移動網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)挖掘行業(yè)屬性應(yīng)用，響應(yīng)《智慧海南總體方案（2020-2025）》明確以“智慧賦能自由港”“數(shù)字孿生第一省”為標(biāo)志的智慧海南的建設(shè)方針。

從多方面結(jié)合行業(yè)數(shù)據(jù)，將海南移動網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)公共服務(wù)平臺發(fā)展成城市綜合數(shù)字治理平臺。數(shù)字賦能城市建設(shè)，發(fā)揮央企的社會責(zé)任和能力驅(qū)動。

4.4實際運(yùn)用

1.2018年?？诨艄?jié)，首次引入了數(shù)字化人流監(jiān)控，擁堵疏散，海南移動網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)公共服務(wù)平臺一經(jīng)亮相便得到了市級領(lǐng)導(dǎo)的關(guān)注和認(rèn)可。當(dāng)年花燈節(jié)整晚接待游客共計24萬次。充分體現(xiàn)了數(shù)字化城市治理的可行性和必要性。（圖11）

2.統(tǒng)籌規(guī)劃頂層設(shè)計，加快推進(jìn)智慧型城市建設(shè)：作為海口智慧型城市初創(chuàng)推進(jìn)單位，利用海南移動網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)平臺的技術(shù)優(yōu)勢填補(bǔ)海口智慧城市整體規(guī)劃頂層設(shè)計人流分析部分空白。（圖12）

李振新，1967年3月出生，男，漢族，四川威遠(yuǎn)人，工作單位：中國移動通信集團(tuán)海南有限公司，工程師，研究方向：大數(shù)據(jù)。