Перспективы применения данных сотовых операторов в исследованиях природного и техногенного риска
https://doi.org/10.21686/2073-1051-2021-4-111-126
Аннотация
В статье предложено концептуальное обоснование возможности применения данных сотовых операторов в целях оценки уязвимости населения в исследованиях природного риска. Данные сотовых операторов позволяют получать информацию о дифференциации уязвимости населения крупного города (в статье приведен пример Москвы) к природным и техногенным опасностям с учетом реальной наличной численности населения и его движения в рамках различных временных циклов (суточном, недельном, сезонном). Достоверное представление о количестве населения в каждой точке городского пространства в определенный момент времени позволит не только своевременно оценить наиболее вероятное число людей в ареале потенциальной опасности, упростив тем самым работу специализированных служб экстренного реагирования, но и грамотно разработать комплекс превентивных мер в соответствии с реальной потребностью.
Ключевые слова
Об авторах
С. В. Бадина
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова»
Россия
Россия
Бадина Светлана Вадимовна - кандидат географических наук, старший научный сотрудник научной лаборатории «Региональная политика и региональные инвестиционные
процессы»
Стремянный пер., д. 36, г. Москва, 117997
Р. А. Бабкин
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова»
Россия
Россия
Бабкин Роман Александрович - кандидат географических наук, старший научный сотрудник научной лаборатории «Региональная политика и региональные инвестиционные
процессы»;
Стремянный пер., д. 36, г. Москва, 117997
А. Н. Березняцкий
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова»
Россия
Россия
Березняцкий Александр Николаевич - кандидат экономических наук, старший научный сотрудник научной
лаборатории «Региональная политика и региональные инвестиционные процессы»
Стремянный пер., д. 36, г. Москва, 117997
Список литературы
1. Adhvaryu A., Uwe Deichmann. Information Economics Aspects of Risk Reduction in Urban Settings // Development Research Group, World Bank, 2009. P. 37–52.
2. Lall S., Deichmann U. Density and Disasters: Economics of Urban Hazard Risk // The World Bank Research Observer. 2012. Vol. 27. No. 1. P. 74–105.
3. United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division (2019). World Urbanization Prospects: The 2018 Revision (ST/ESA/SER.A/420). New York: United Nations, 2019. 126 p.
4. Small C., Naumann T. The Global Distribution of Human Population and Recent Volcanism // Global Environmental Change Part B: Environmental Hazards, 2001. P. 93–109.
5. McGranahan G., Balk D., Anderson B. The Rising Tide: Assessing the Risks of Climate Change and Human Settlements in Low Elevation Coastal Zones // Environment and Urbanization. 2007. No. 19 (1). P. 17–37.
6. Бабурин В.Л., Бадина С.В. Оценка социально-экономического потенциала территории, подверженной неблагоприятным и опасным природным явлениям // Вестник Московского университета. Серия 5: География. 2015. № 5. С. 9–16.
7. World Risk Report 2020 // Bündnis Entwicklung Hilft. URL: http://weltrisikobericht.de/english (дата обращения: 01.08.2021).
8. Бадина С.В. Прогнозирование социально-экономических рисков в криолитозоне Российской Арктики в контексте перспективных климатических изменений // Проблемы прогнозирования. 2020. № 4. С. 55–65.
9. Measuring the Information Society Report // International Telecommunication Union Place des Nation. Geneva. 2014. 270 p.
10. Caceres N., Wideberg J.P., Benitez F.G. Deriving Origin-Destination Data From a Mobile Phone Network // IET Intelligent Transport Systems. 2007. Vol. 1. No. 1. P. 15–26.
11. Ramm K., Schwieger V. Mobile Positioning for Traffic State Acquisition // Journal of Location Based Services. 2007. Vol. 1. No. 2. P. 133–144.
12. Pastinen V., Keskikiikonen H., Vallenius J., Kivari M., Lehto H. Paikannusmenetelmät osana henkilöliikennetutkimusta // Liikenneviraston tutkimuksia ja selvityksiä. 2017.
13. Ahas R., Aasa A., Silm S., Tiru M. Mobile Positioning Data in Tourism Studies and Monitoring: Case Study in Tartu, Estonia // Proceedings of the Inter-national Conference in Ljubljana: Information and Communication Technologies in Tourism. Slovenia, 2007. P. 119–128.
14. Ouředníček M., Nemeškal J., Špačkova P., Hampl M., Novak J.A. A Synthetic Approach to the Delimitation of the Prague Metropolitan Area // Journal of Maps. 2018. Vol. 14. No. 1. P. 26–33.
15. ESSnet Big Data. 2020 // European Commision. URL: https://ec.europa.eu/ eurostat/cros/content/essnet-big-data_en (дата обращения 15.08.2021).
16. Deville P., Linard C., Martine S., Gilbert M., Steven F., Gaughan A., Blondel V., Tatem A. Dynamic Population Mapping Using Mobile Phone Data // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2014. Vol. 111. No. 45. P. 15888–15893.
17. Lu X., Bengtsson L., Holme P. Predictability of Population Displacement after the 2010 Haiti Earthquake // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2012. Vol. 109. No. 29. P. 11576–11581.
18. Tizzoni M., Bajardi P., Decuyper A., King G., Schneider C., Blondel V., Smoreda Z., González M., Colizza V. On the Use of Human Mobility Proxies for Modeling Epidemics // PLoS computational biology. 2014. Vol. 10. No. 7. P. 1–35.
19. Wesolowski A., Eagle N., Tatem A., Smith D.L. Quantifying the Impact of Human Mobility on Malaria // Science. 2012. Vol. 338. No. 6104. P. 267–270.
20. Grantz K.H., Meredith H.R., Cummings D.A. et. al. The Use of Mobile Phone Data to Inform Analysis of COVID-19 Pandemic Epidemiology // Nature communications. 2020. Vol. 11. No. 1. P. 1–8.
21. Oliver N., Lepri B., Sterly H., Lambiotte R. Mobile Phone Data for Informing Public Health Actions Across the COVID-19 Pandemic Life Cycle // Science Advances. 2020. No. 6 (23). DOI:10.1126/sciadv.abc0764
22. Parker M.J., Fraser C., Abeler-Dörner L., Bonsall D. Ethics of Instantaneous Contact Tracing Using Mobile Phone Apps in the Control of the COVID-19 Pandemic // Journal of Medical Ethics. 2020. Vol. 46. No. 7. P. 427–431.
23. Csáji B., Browet A., Traag V.A., Delvenne J-C., Huens E., Van Dooren P., Smoreda Z., Blondel V. Exploring the Mobility of Mobile Phone Users // Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications. 2013. Vol. 392. No. 6. P. 1459–1473.
24. Tiru M. Overview of the Sources and Challenges of Mobile Positioning Data for Statistics // International Conference on Big Data for Official Statistics. Beijing, 2014. P. 1–26.
25. Ratti C. Mobile Landscape: Graz in Real Time // Proceedings of 3rd Symposium on 1 & TeleCartography. Vienna University of Technology, 2005. P. 28–30.
26. Ahas R., Silm S., Järv O., Saluveer E., Tiru M. Using Mobile Positioning Data to Model Locations Meaningful to Users of Mobile Phones // Journal of Urban Technology. 2010. Vol. 17. No. 1. P. 3–27.
27. Calabrese F., Diao M., Lorenzo D., Ferreira J., Ratti C. Understanding Individual Mobility Patterns from Urban Sensing Data: A Mobile Phone Trace Example // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. 2013. Vol. 26. P. 301–313.
28. Real Time Rome // Senseable City Laboratory. URL: http://senseable.mit.edu/ realtimerome (дата обращения 23.10.2021).
29. Andrienko G., Andrienko N. Spatio-Temporal Aggregation for Visual Analysis of Movements // Visual Analytics Science and Technology Conference. Columbus : IEEE, 2008. P. 51–58.
30. Ruslani A., Madjida W.O.Z., Nughroho A.R.S. The Use of Mobile Positioning Data to Obtain Accommodation Statistics: Case Study of Indonesia // Asia-Pacific Economic Statistics Week 2019. Bangkok, 2019. 19 p.
31. Versichele M., Neutens T., Goudeseune S., Bossche van F., Weghe V.de.W. Mobile Mapping of Sporting Event Spectators Using Bluetooth Sensors: Tour of Flanders 2011 // Sensors. 2012. Vol. 12. No. 10. P. 14196–14213.
32. Football Cup Visitors Analysis // Habidatum. 2017. URL: https://projects. habidatum.com/#football-cup-visitors-analysis (дата обращения: 25.10.2021).
33. Бадина С.В., Бабкин Р.А. Оценка уязвимости наличного населения Москвы к природным и техногенным опасностям // ИнтерКарто. ИнтерГИС. 2021. Т. 27. № 4. С. 184–201.
34. Бабкин Р.А., Бадина С.В. Анализ уязвимости населения Москвы к угрозам природного и техногенного характера (с использованием данных сотовых операторов) // Системное моделирование социально-экономических процессов: труды 44-ой Международной научной школы-семинара, г. Воронеж, 4–9 октября 2021 г. / под ред. В.Г. Гребенникова, И.Н. Щепиной. Воронеж: Истоки, 2021. С. 190–195.
35. Бадина С.В., Бабкин Р.А. Оценка уязвимости наличного населения городов к природным и техногенным опасностям с использованием данных мобильных операторов // Закономерности формирования и воздействия морских, атмосферных опасных явлений и катастроф на прибрежную зону РФ в условиях глобальных климатических и индустриальных вызовов (Опасные явления – III): материалы III Международной научной конференции. Ростов-на-Дону: ЮНЦ РАН, 2021. С. 325–329.
Рецензия
Для цитирования:
Бадина С.В., Бабкин Р.А., Березняцкий А.Н. Перспективы применения данных сотовых операторов в исследованиях природного и техногенного риска. Федерализм. 2021;26(4):111-126. https://doi.org/10.21686/2073-1051-2021-4-111-126
For citation:
Badina S.V., Babkin R.A., Bereznyatsky A.N. Prospects for the Use of Mobile Operator Data in Studies of Natural and Man-Made Risk. Federalism. 2021;26(4):111-126. (In Russ.) https://doi.org/10.21686/2073-1051-2021-4-111-126
Просмотров:
401
Послать статью по эл. почте 