Пространственное представление данных сотовых операторов о пульсациях населения ЦАО Москвы в течение 2019–2020 гг. в контексте изучения уязвимости населения к чрезвычайным ситуациям

DOI: 10.35595/2414-9179-2022-2-28-111-125

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторах

Р.О. Бобровский

ФГБОУ ВО РЭУ им. Г.В. Плеханова, лаборатория Региональной политики и региональных инвестиционных процессов,
Стремянный пер., 36, 117997, Москва, Россия;
E-mail: rbobrovskiy@yandex.ru

Р.А. Бабкин

ФГБОУ ВО РЭУ им. Г.В. Плеханова, лаборатория Региональной политики и региональных инвестиционных процессов,
Стремянный пер., 36, 117997, Москва, Россия;
E-mail: babkin_ra@mail.ru

А.Н. Березняцкий

ФГБОУ ВО РЭУ им. Г.В. Плеханова, лаборатория Региональной политики и региональных инвестиционных процессов,
Стремянный пер., 36, 117997, Москва, Россия;
E-mail: artandtech@yandex.ru

Аннотация

Высокая концентрация жителей крупных городов в определенных локалитетах требует переосмысления существующих методов оценки уязвимости населения к различным видам угроз и к способам их картографического отображения. Москва, являясь мегаполисом и центром крупнейшей европейской агломерации, формирует зону повышенного уровня природно-техногенного риска для граждан, прежде всего, в силу пространственной концентрации и мобильности населения. Особенно высоки риски для центральной части Москвы (в рассматриваемой работе в границах Центрального административного округа — ЦАО). Высокая деловая и культурно-развлекательная аттрактивность этой части столицы способствует наивысшим градиентам пульсаций людности в рамках суточного и будне-выходного циклов. Качественному отображению этих изменений посвящено настоящее исследование. Для получения наиболее детальной пространственно-временной информации применялись агрегированные за январь 2019–январь 2020 гг. данные операторов сотовой связи о локализации абонентов. В работе апробируется подход отображения изменений плотностных характеристик людности территории районов ЦАО при помощи наложения информации на палетку 500 на 500 метров, консолидированных за дробные (30 минут) временные промежутки данных (медианная численность населения для всех дней года, отдельно для будних, выходных, а также праздничных дней). Было показано, что для центральной части столицы градиенты суточных пульсаций в будние дни достигают 220–320 %, а в выходные — 120–160 %. При этом, в отличие от спальных районов города, сезонные флуктуации выражены здесь гораздо слабее. Концентрация различных культурно-развлекательных активностей в таких районах, как Тверской, Арбат и Якиманка, приводит к выраженным праздничным изменениям людности, которые примерно на 50 % сильнее стандартных для выходных дней пульсаций.

Ключ. слова

данные сотовых операторов, Москва, уязвимость населения к чрезвычайным ситуациям, пульсации населения, «большие данные», Центральный административный округ (ЦАО)

Список литературы

  1. Бабкин Р.А. Опыт использования данных операторов сотовой связи в зарубежных экономико-географических исследованиях. Вестник Санкт-Петербургского университета. Науки о Земле. 2021. № 66 (3). С. 416–439. DOI: 10.21638/spbu07.2021.301.
  2. Бадина С.В., Бабкин Р.А., Березняцкий А.Н. Перспективы применения данных сотовых операторов в исследованиях природного и техногенного риска. Федерализм. 2021. Т. 26. № 4 (104). С. 111–126. DOI: http://dx.doi.org/10.21686/2073-1051-2021-4-111-126.
  3. Богоров В.Г., Новиков А.В., Серова Е.И. Самопознание города. Археология периферии (материалы Московского урбанистического форума). М.: Меганом, Институт Strelka, 2013. С. 380–405.
  4. Гражданкин А.И., Печеркин А.С. О влиянии «управления комплексным риском» на рост угроз техногенного характера. Проблемы анализа риска. 2005. Т. 2. № 3. С. 279–280.
  5. Махрова А.Г., Бабкин Р.А. Анализ пульсаций системы расселения Московской агломерации с использованием данных сотовых операторов. Региональные исследования. 2018. № 2 (60). С. 68–78.
  6. Aubrecht C., Özceylan D., Steinnocher K., Freire S. Multi-level geospatial modeling of human exposure patterns and vulnerability indicators. Natural Hazards. 2013. Vol. 68. No. 1. P. 147–163.
  7. Flanagan B.E., Gregory E.W., Hallisey E.J., Heitgerd J.L., Lewis B. A social vulnerability index for disaster management. Journal of homeland security and emergency management. 2011. Vol. 8. No. 1.
  8. Frigerio I., De Amicis M. Mapping social vulnerability to natural hazards in Italy: A suitable tool for risk mitigation strategies. Environmental Science & Policy. 2016. Vol. 63. P. 187–196.
  9. Fritchey G. SQL Server 2017. Query Performance Tuning: Troubleshoot and Optimize Query Performance. Apress, 2018.
  10. IPCC: Climate Change 2014: Mitigation of Climate Change. Contribution of Working Group III to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Edenhofer O., Pichs-Madruga R., Sokona Y., et al.]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 2014. 1420 p.
  11. Nelson K.S., Abkowitz M.D., Camp J.V. A method for creating high resolution maps of social vulnerability in the context of environmental hazards. Applied Geography. 2015. Vol. 63. P. 89–100.
  12. Orttung R.W., Anisimov O., Badina S., Burns C., Cho L., DiNapoli B., Jull M., Shaiman M., Shapovalova K., Silinsky L., Zhang E., Zhiltcova Y. Measuring the sustainability of Russia’s arctic cities. Ambio, 2020. P. 1–15.
  13. Osipov V.I., Larionov V.I., Burova V.N., Frolova N.I., Sushchev S.P. Methodology of natural risk assessment in Russia. Nat Hazards. 2017. No. 88. P. 17–41.
  14. Roncancio D.J., Nardocci A.C. Social vulnerability to natural hazards in São Paulo, Brazil. Natural Hazards. 2016. Vol. 84. No. 2. P. 1367–1383.
  15. UNDRR: Global Assessment Report on Disaster Risk Reduction. Geneva, Switzerland, United Nations Office for Disaster Risk Reduction (UNDRR), 2019. 425 p.

Для цитирования: Бобровский Р.О., Бабкин Р.А., Березняцкий А.Н. Пространственное представление данных сотовых операторов о пульсациях населения ЦАО Москвы в течение 2019–2020 гг. в контексте изучения уязвимости населения к чрезвычайным ситуациям. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. M: Географический факультет МГУ, 2022. Т. 28. Ч. 2. С. 111–125 DOI: 10.35595/2414-9179-2022-2-28-111-125

For citation: Bobrovskiy R.O., Babkin R.A., Bereznyatskiy A.N. Spatial representation of mobile operators’ data on pulsations of the Central Administrative District of Moscow population during 2019–2020 in the context of studying the vulnerability of the population to emergencies. InterCarto. InterGIS. GI support of sustainable development of territories: Proceedings of the International conference. Moscow: MSU, Faculty of Geography, 2022. V. 28. Part 2. P. 111–125. DOI: 10.35595/2414-9179-2022-2-28-111-125 (in Russian)