0 引言
2017年10月,黨的十九大報(bào)告指出,污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)是這一時(shí)期的“三大戰(zhàn)役”之一。2017年12月,中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議指出,打好污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn),重點(diǎn)是打贏藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)。2018年3月,政府工作報(bào)告再次強(qiáng)調(diào)堅(jiān)決打好三大攻堅(jiān)戰(zhàn),推進(jìn)污染防治取得更大成效,鞏固藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)成果,攜手行動(dòng),建設(shè)天藍(lán)、地綠、水清的美麗中國。
近幾年,空氣質(zhì)量、大氣污染已成為社會(huì)各界廣泛關(guān)注的問題,一些研究機(jī)構(gòu)、大型企業(yè)以及創(chuàng)業(yè)公司都紛紛瞄準(zhǔn)了這一領(lǐng)域,投入大量人力物力開展研究并推出了相關(guān)產(chǎn)品。如一些大型研究機(jī)構(gòu)利用大數(shù)據(jù)分析優(yōu)勢,融合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),提供高精度空氣質(zhì)量預(yù)報(bào),實(shí)時(shí)監(jiān)測城市區(qū)域的污染物來源和分布狀況;阿里云以“蔚藍(lán)地圖”APP為載體,使用戶可查詢和分享城市及大氣污染源的實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù);此外,一些創(chuàng)新企業(yè)的精細(xì)化PM2.5檢測以及面向公眾的空氣檢測設(shè)備也引發(fā)大量關(guān)注,但現(xiàn)有產(chǎn)品多集中于空氣質(zhì)量的實(shí)時(shí)監(jiān)測和高精度預(yù)報(bào),缺乏和環(huán)保數(shù)據(jù)、社會(huì)公眾數(shù)據(jù)的深度融合,導(dǎo)致產(chǎn)品無法有針對性地、定制化地評估大氣污染對社會(huì)、企業(yè)及公眾影響,不能精準(zhǔn)觸達(dá)到個(gè)人。
根據(jù)行業(yè)及產(chǎn)品調(diào)研分析,本文將基于運(yùn)營商用戶數(shù)據(jù)特征,結(jié)合大氣環(huán)境、空氣質(zhì)量數(shù)據(jù),進(jìn)行大氣污染防控領(lǐng)域的方案研究,并探討其應(yīng)用場景。
1 運(yùn)營商用戶數(shù)據(jù)特征
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展促進(jìn)了信息和數(shù)據(jù)呈爆炸式增長,作為承載的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的核心,運(yùn)營商具備先天的數(shù)據(jù)優(yōu)勢,相比于BAT等互聯(lián)網(wǎng)公司和第三方評測公司,運(yùn)營商的數(shù)據(jù)具備覆蓋全面性以及統(tǒng)計(jì)完備性等優(yōu)勢;相比于終端公司,則有更多更合理的數(shù)據(jù)采集便利。運(yùn)營商數(shù)據(jù)主要包括運(yùn)營支撐系統(tǒng)(OSS)域數(shù)據(jù)以及業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)(BSS)域數(shù)據(jù)。OSS域主要是網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的數(shù)據(jù),比如基站的基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)、地圖圖層及道路數(shù)據(jù)、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)話統(tǒng)數(shù)據(jù)、移動(dòng)用戶的XDR業(yè)務(wù)記錄數(shù)據(jù)等;BSS域數(shù)據(jù)包含用戶身份信息的用戶基本信息表、用戶每月出賬賬單、用戶語音業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)詳單等。
從用戶的維度來看,運(yùn)營商數(shù)據(jù)包含了人的相關(guān)信息,可分為靜態(tài)數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。其中,靜態(tài)數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)中的通信消費(fèi)信息來自于運(yùn)營商的BSS域,動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)中的業(yè)務(wù)偏好信息來自于運(yùn)營商的OSS域,其分類及來源如圖1所示。
圖1 運(yùn)營商用戶數(shù)據(jù)特征
a) 靜態(tài)數(shù)據(jù):主要包括用戶基本信息以及網(wǎng)絡(luò)信息等方面數(shù)據(jù)。用戶基本信息是不以電信網(wǎng)絡(luò)為依托的數(shù)據(jù)信息,脫離電信網(wǎng)絡(luò)該信息依然有效;用戶網(wǎng)絡(luò)信息是必須依附于電信網(wǎng)絡(luò)才具有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息。這2類信息具有穩(wěn)定不變或者變化緩慢的特點(diǎn),如:用戶性別、用戶職業(yè)、付費(fèi)模式、終端信息、套餐信息、網(wǎng)絡(luò)制式、手機(jī)號碼、用戶級別等在用戶在網(wǎng)期間不會(huì)發(fā)生變更,或者有可能會(huì)發(fā)生變更但變更概率很低或變更周期較長;用戶年齡、入網(wǎng)時(shí)間等屬性隨時(shí)間自然變更,無需預(yù)測。
b) 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù):用戶不斷變化的行為信息,譬如一個(gè)用戶每月使用的通信費(fèi)用,這些費(fèi)用包含流量費(fèi)用、語音費(fèi)用、短信費(fèi)用以及其他增值費(fèi)用等,依據(jù)簽約信息,每個(gè)人能夠使用的流量、語音、短信等數(shù)量的多少,用戶的哪些行為特征或偏好影響他們每天消費(fèi)信息(包括使用了哪些應(yīng)用及其時(shí)間、地點(diǎn))。這些信息是每天、每月都發(fā)生變化且無明顯的規(guī)律性,需要通過大數(shù)據(jù)挖掘的方式將其內(nèi)在聯(lián)系或特征展現(xiàn)出來。
在動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)中,業(yè)務(wù)偏好信息及位置信息包含了人使用移動(dòng)智能終端做業(yè)務(wù)的行動(dòng)軌跡。在出門帶手機(jī)即可的現(xiàn)階段,人們用智能手機(jī)進(jìn)行業(yè)務(wù)交互的頻次很高,因此其業(yè)務(wù)軌跡可以用來判定人群職住信息,在不同時(shí)刻的大概地理范圍。業(yè)務(wù)類別和APP類別是指人們在使用智能手機(jī)時(shí)喜歡用哪一類業(yè)務(wù)、哪一類APP,每次使用某一業(yè)務(wù)/APP的時(shí)長,一段時(shí)間內(nèi)使用業(yè)務(wù)/APP的頻次,由此可推斷其關(guān)注點(diǎn)和興趣點(diǎn)。
2 基于運(yùn)營商大數(shù)據(jù)的大氣污染防控方案
基于跨行業(yè)、多源、異構(gòu)的大氣環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測和預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)、運(yùn)營商數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)等進(jìn)行融合分析,搭建大氣環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測預(yù)報(bào)、影響評估與跟蹤分析的大數(shù)據(jù)平臺;诖舜髷(shù)據(jù)平臺實(shí)現(xiàn)精細(xì)化大氣環(huán)境預(yù)報(bào)、溯源及科學(xué)污染防控,以達(dá)到更全面的對企業(yè)、群體個(gè)人的影響評估、預(yù)防以及重點(diǎn)污染區(qū)域的持續(xù)跟蹤,并能為政府和企業(yè)提供個(gè)性化的產(chǎn)能動(dòng)態(tài)規(guī)劃和調(diào)整方案;谶\(yùn)營商大數(shù)據(jù)的大氣污染防控方案如圖2所示。
圖2 大氣污染防控思路與方案圖
a) 數(shù)據(jù)整合:通過對跨行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)整合,包括空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)、運(yùn)營商數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)等,實(shí)現(xiàn)信息的地理化交互關(guān)聯(lián),從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的深度關(guān)聯(lián)分析。
b) 平臺搭建:對整合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化存儲(chǔ)和自動(dòng)化解析及入庫。將成熟的數(shù)據(jù)挖掘算法形成固化模型,并通過Hadoop、Impala等大數(shù)據(jù)技術(shù),實(shí)現(xiàn)多參數(shù)、智能化、實(shí)時(shí)性的大數(shù)據(jù)分析平臺。
c) 分析及挖掘:通過用戶畫像、用戶軌跡、業(yè)務(wù)偏好等與大氣質(zhì)量現(xiàn)狀分析、大氣質(zhì)量精細(xì)化預(yù)測模型相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)對個(gè)人群體的影響評估及預(yù)防、對敏感人群的污染趨勢預(yù)測推送、對污染區(qū)域的疏散預(yù)警等。通過大氣數(shù)據(jù)與企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián),輔助實(shí)現(xiàn)污染溯源分析、污染源的產(chǎn)能動(dòng)態(tài)規(guī)劃等。
d) 產(chǎn)品及服務(wù):基于數(shù)據(jù)分析及挖掘結(jié)果,明確細(xì)化產(chǎn)品需求,針對政府、企業(yè)和個(gè)人等不同服務(wù)對象,形成一系列面向政府、企業(yè)和公眾的數(shù)據(jù)產(chǎn)品及服務(wù),以達(dá)到輔助政府決策、提高企業(yè)產(chǎn)能、便捷服務(wù)民生的效果。
3 運(yùn)營商數(shù)據(jù)在大氣污染防控的應(yīng)用探討
基于整合后的多方數(shù)據(jù)源,形成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)調(diào)用庫。搭建大數(shù)據(jù)平臺,完成數(shù)據(jù)的規(guī)范化存儲(chǔ)、自動(dòng)化解析和入庫、關(guān)鍵信息提取。通過上層數(shù)據(jù)分析及挖掘,形成一系列面向政府、企業(yè)和公眾的數(shù)據(jù)產(chǎn)品及服務(wù)。主要的應(yīng)用方向如表1所示。
表1 主要的應(yīng)用方向
以下將著重探討運(yùn)營商數(shù)據(jù)在污染區(qū)域的人群防控和企業(yè)停開工的監(jiān)察管理方面的應(yīng)用。
3.1 污染區(qū)域的人群防控
目前,當(dāng)城市遇到嚴(yán)重污染天氣,每個(gè)人都會(huì)收到該城市空氣質(zhì)量嚴(yán)重污染提示短信,而實(shí)際情況是不同區(qū)域空氣質(zhì)量在不同時(shí)間是不一樣的,有時(shí)差別還特別大。如果統(tǒng)一對城市的居民進(jìn)行空氣質(zhì)量嚴(yán)重污染的提示推送,可能會(huì)對一些人提供錯(cuò)誤的信息,不夠精細(xì)化。
基于運(yùn)營商數(shù)據(jù),可獲取人們的實(shí)時(shí)活動(dòng)范圍,這樣便能對城市空氣嚴(yán)重污染的區(qū)域中的人群進(jìn)行精準(zhǔn)的實(shí)時(shí)空氣嚴(yán)重污染信息推送,實(shí)現(xiàn)空氣質(zhì)量信息的精準(zhǔn)化推送,為人們的出行提供參考。同時(shí),我們能精確獲取空氣嚴(yán)重污染區(qū)域的人群信息以及他們的特征,為空氣質(zhì)量影響評估提供更精確的數(shù)據(jù)和依據(jù)。
3.1.1 污染區(qū)域人群畫像
通過對嚴(yán)重污染區(qū)域的人群進(jìn)行用戶畫像及軌跡追蹤,可將污染天氣對人群的影響進(jìn)行評估,從而進(jìn)行有效的人群疏散及衛(wèi)生防疫工作。圖3是嚴(yán)重污染區(qū)域的人群分布熱力示意圖。
圖3 某污染區(qū)域內(nèi)人群聚集熱力圖
分析嚴(yán)重污染區(qū)域的人群情況,比如影響人數(shù),人群性別占比、年齡分布、每小時(shí)的用戶數(shù)量、不同時(shí)段的用戶數(shù)分布等,進(jìn)而評估對污染區(qū)域人群的影響。
3.1.2 易感人群污染防控
根據(jù)用戶性別、年齡分布,公眾開放場所如公園、步道等的聚集情況,活躍時(shí)段、使用APP數(shù)據(jù)(如用戶搜索目的地天氣、目的地導(dǎo)航)等信息,以及醫(yī)療場所周圍的軌跡信息,鎖定易感人群,并向其推送空氣質(zhì)量信息及防污染產(chǎn)品廣告信息,提醒其及時(shí)采取衛(wèi)生防疫措施。
針對幼兒園、中小學(xué)校、養(yǎng)老院、醫(yī)院等易感人群聚集,且運(yùn)營商數(shù)據(jù)不易捕獲的區(qū)域,可通過企業(yè)全息名片庫進(jìn)行圈定,對其周圍企業(yè)污染情況進(jìn)行跟蹤,減少對于易感人群的危害程度。
3.1.3 大氣污染預(yù)測人群防控
將人群指數(shù)的預(yù)測情況與空氣質(zhì)量(PM2.5濃度)的預(yù)測情況,以及空氣質(zhì)量監(jiān)測站實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行地理化匹配,分析空氣污染的預(yù)測以及實(shí)時(shí)污染情況對人群的影響程度,同時(shí)平臺會(huì)實(shí)現(xiàn)高密群體影響的實(shí)時(shí)告警,從而實(shí)現(xiàn)污染對人群影響的有效防控。
預(yù)測分析未來空氣污染的人群影響情況,如圖4所示。
圖4 某地未來空氣污染的人群影響預(yù)測分析示意圖
從圖4可見,早高峰出行時(shí),空氣質(zhì)量為黃色(2級),對人群影響不大。中午時(shí)段,移動(dòng)用戶主要集中在幾大商業(yè)辦公區(qū)域,同時(shí)從空氣質(zhì)量預(yù)測情況看,未來3小時(shí)可能會(huì)有中度霧霾從南向北來襲,此時(shí)可向熱點(diǎn)區(qū)域常駐人員進(jìn)行消息推送。晚高峰時(shí)段,城區(qū)已經(jīng)進(jìn)入中度霧霾。傍晚時(shí)段,人群逐漸分散,霧霾也逐漸減弱。
3.2 企業(yè)產(chǎn)能動(dòng)態(tài)調(diào)整及監(jiān)察
結(jié)合地方企業(yè)信息,建立污染區(qū)域企業(yè)全息名片庫,包含企業(yè)分布、企業(yè)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模、排放氣體種類、排放量等。結(jié)合用戶聚集、軌跡、業(yè)務(wù)特征等數(shù)據(jù)監(jiān)控重點(diǎn)區(qū)域的工廠開工情況,對重污染天氣下隱瞞開工的企業(yè)進(jìn)行識別。通過污染物溯源信息,對不同天氣條件下,工廠開工方案提供建議,實(shí)現(xiàn)工廠產(chǎn)能動(dòng)態(tài)規(guī)劃,在保證空氣質(zhì)量的前提下,減少對社會(huì)經(jīng)濟(jì)的影響。
3.2.1 企業(yè)開工監(jiān)察
隨著各地空氣重污染應(yīng)急預(yù)案的推出,每遇空氣重污染時(shí),各地政府需對污染排放的企業(yè)進(jìn)行指導(dǎo),特別是當(dāng)空氣污染達(dá)到一定的預(yù)警級別,應(yīng)急預(yù)案就會(huì)對相應(yīng)的一些制造業(yè)企業(yè)進(jìn)行停產(chǎn)和限產(chǎn)。以往的做法是政府相關(guān)部門進(jìn)行實(shí)地檢查、抽查,來判斷相關(guān)企業(yè)是否按照要求進(jìn)行停產(chǎn)或限產(chǎn)措施。但是企業(yè)分布很廣,執(zhí)法工作人員有限,每次只能完成小比例的抽查工作,監(jiān)管很難到位。而運(yùn)營商有用戶群體的特征信息,通過建模訓(xùn)練企業(yè)停工、開工時(shí)的用戶群體的聚集狀態(tài)、語音及數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)特征、業(yè)務(wù)APP使用情況等一系列特征,即可初步判斷企業(yè)的開工概率。通過與實(shí)際停開工情況進(jìn)行對比,得到模型的準(zhǔn)確度,進(jìn)而再改進(jìn)模型,提高判斷的準(zhǔn)確率,大大提高監(jiān)管效率,節(jié)省人力物力和財(cái)力,為藍(lán)天計(jì)劃提供保障。
3.2.2 企業(yè)產(chǎn)能動(dòng)態(tài)調(diào)整
隨著時(shí)代的發(fā)展,人們對于環(huán)保問題愈發(fā)重視,但是目前的企業(yè)停產(chǎn)限產(chǎn)措施也拉低了地方的GDP,如何平衡好GDP和環(huán)保兩者的關(guān)系,就顯得非常重要。
可以通過分析空氣污染溯源,結(jié)合人群聚集特征,針對不同類型的企業(yè)進(jìn)行有針對性的檢查指導(dǎo),實(shí)現(xiàn)企業(yè)精準(zhǔn)的產(chǎn)能動(dòng)態(tài)調(diào)整,保證空氣質(zhì)量的同時(shí),也兼顧企業(yè)產(chǎn)能的輸出。比如根據(jù)污染物溯源分析,某日空氣污染主要污染物來源為道路移動(dòng)源而非工業(yè)移動(dòng)源,因此可對樞紐路段進(jìn)行車輛限行以減輕空氣污染,而并非工廠停工。從而使污染防治做到有的放矢,提高防治效率。
4 結(jié)束語
本文從“人”的角度介紹了運(yùn)營商數(shù)據(jù)的特征,并基于運(yùn)營商數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣污染防控的思路和方案研究,最后對基于運(yùn)營商數(shù)據(jù)的大氣污染防控進(jìn)行應(yīng)用探討。作為能夠觸及到人群末端的運(yùn)營商,存儲(chǔ)著人群的畫像、軌跡等信息,通過將精準(zhǔn)化大氣質(zhì)量實(shí)時(shí)及預(yù)測數(shù)據(jù)與運(yùn)營商數(shù)據(jù)結(jié)合,能夠?qū)⒋髿赓|(zhì)量對公眾的影響精確到特定人群,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)觸達(dá),并且將空氣污染的影響評估精確到每個(gè)人和區(qū)域;同時(shí),可根據(jù)企業(yè)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)能的動(dòng)態(tài)調(diào)整,保障藍(lán)天的同時(shí)也保證企業(yè)產(chǎn)能。為“藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)”貢獻(xiàn)力量,運(yùn)營商一直在行動(dòng)。
參考文獻(xiàn):
[1] 柴發(fā)合.中國大氣污染防治工作進(jìn)展與展望[Z/OL]. http://www.sohu.com/a/235433227_99899283. 2018/6/12.
[2] IBM綠色地平線[Z/OL]. http://www-31.ibm.com/ibm/cn/cognitive/greenhorizon/.
[3] 北京市人民政府.北京市空氣重污染應(yīng)急預(yù)案(2017年修訂)[Z/OL].http://zhengce.beijing.gov.cn/zhengce/197/1861/1921/1005141/1283071/index.html. 2017/9/15.
[4] 劉覓,楊海川,李振華. 運(yùn)營商構(gòu)建電信大數(shù)據(jù)生態(tài)之道[J]. 電信科學(xué),2018(1):109-119.
[5] 常杪,馮雁,解惠婷,等. 大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)環(huán)境管理創(chuàng)新[J]. 環(huán)境保護(hù),2015,43(19):25-29.
[6] 張?jiān)朴? 電信運(yùn)營商大數(shù)據(jù)發(fā)展建議[J]. 電信科學(xué),2018(1):103-108.
[7] 郭華. 運(yùn)營商大數(shù)據(jù)在旅游行業(yè)應(yīng)用探索研究[J]. 移動(dòng)通信,2015(6):27-31.
[8] 胡兵. 基于大數(shù)據(jù)的環(huán)境污染趨勢評估[J]. 中國資源綜合利用,2018(6).
[9] 尹文君,張大偉,嚴(yán)京海,等. 基于深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)空氣污染預(yù)報(bào)[J]. 中國環(huán)境管理,2015,7(6):46-52.