Анализ циклического движения населения города Москвы на основании данных сотовых операторов

DOI: 10.35595/2414-9179-2024-2-30-309-326

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторах

А.Н. Березняцкий

ФГБУН Центральный экономико-математический институт РАН,
Нахимовский пр-т, д. 47, Москва, Россия, 117418,
E-mail: artandtech@yandex.ru

С.В. Бадина

МГУ имени М.В. Ломоносова, географический факультет, НИЛ геоэкологии Севера,
Ленинские горы, д. 1, Москва, Россия, 119991,

Университет Бернардо О’Хиггинса, Сантьяго, Чили,
проспект Виэль, 1497,

E-mail: bad412@yandex.ru

Р.А. Бабкин

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

Аннотация

В работе рассматривается динамика численности населения города Москвы с точки зрения формирования разнообразных циклических колебаний. Для анализа явлений используется обширный массив данных о положении абонентов операторов сотовой сети связи на территории города с временным тактом в 30 мин за 2018–2019 гг. Наличие данных о численности населения города столь высокой частоты актуализации позволило получить уникальную информацию о закономерностях движения населения города, численно охарактеризовать качественные результаты хроногеографии и понятия социального времени. На основании проведенного анализа построена модель движения населения города, состоящая из трендовой компоненты, вокруг которой происходят колебания различного характера. Выявлен квазицикл, связанный со сменой времен года, суточный цикл, недельный цикл, а также цикличность суточного градиента, связанного с временами года. При этом наблюдаются дисбалансы в циклах, связанные с наличием праздничных дней. В основе используемой методологии лежит метод эмпирической модовой декомпо- зиции EMD, нелинейный регрессионный анализ. Декомпозиция суточного пульсационного ряда с выделением градиентов и трендов изменений между ночными и дневными часами на примере районов Москвы позволила выделить восемь хронотипов районов: «классические аттракторы», «платообразные аттракторы», «аттракторы-жаворонки», «аттракторы-совы», «классические спальни», «транзитные спальни», «спорадические аттракторы» и «спальни-аттракторы», отражающие функциональные роли муниципальных образований и особенности их положения в системе внутригородской мобильности.

Ключ. слова

динамика населения, циклы, социальное время, данные сотовых операторов, Москва

Список литературы

  1. Бабурин В.Л., Чистяков П.А. и др. Пространство циклов. Мир —Россия — регион. Москва: URSS, 2007. 316 с.
  2. Давидович В.Г. Расселение в пригородных зонах (количественные закономерности). Вопросы географии. Сб. 87: Расселение в пригородных зонах. М.: Мысль, 1971. С. 5–43.
  3. Землянский Д.Ю. Сезонные ритмы социально-экономических процессов в регионах России: автореферат диссертации кандидата географических наук. М.: МГУ имени М.В. Ломоносова, 2011. 26 с.
  4. Избранные труды Кондратьевского Конъюнктурного института. М.: Экономика, 2010, 719 с.
  5. Карачурина Л.Б. Внутрироссийская трудовая миграция: распространенность и география передвижений. Экономическое развитие России, 2013. Т. 20. № 7. С. 45–49.
  6. Лаппо Г.М., Маергойз И.М. География и урбанизация. Вопросы географии. Сб. 96: Урбанизация мира. М.: Мысль, 1974. С. 5–18.
  7. Махрова А.Г., Кириллов П.Л. Сезонная пульсация расселения в Московской агломерации под влиянием дачной и трудовой маятниковой миграции: подходы к изучению и оценка. Региональные исследования, 2015. № 1 (47). С. 117–125.
  8. Махрова А.Г., Кириллов П.Л., Бочкарев А.Н. Маятниковые трудовые миграции населения в Московской агломерации: опыт оценок потоков с использованием данных сотовых операторов. Региональные исследования, 2016. № 3 (53). С. 71–82.
  9. Нефедова Т.Г. Отходничество в системе миграций в постсоветской России. Предпосылки. Демоскоп Weekly, 2015. № 641-642. Электронный ресурс: http://demoscope.ru/weekly/2015/0641/demoscope641.pdf (дата обращения 31.07.2024).
  10. Нефедова Т.Г., Махрова А.Г. Дачники между двух столиц. Путешествие из Петербурга в Москву: 222 года спустя. Книга 1. М.: URSS, 2015. С. 190–207.
  11. Пространственно-временной анализ системы расселения Московского столичного региона. М.: Институт географии АН СССР, 1988. 204 с.
  12. Старикова А.В., Демидова Е.Е. Социально-экономические явления в цифровую эпоху: хроногеографический подход к геовизуализации. Геополитика и экогеодинамика регионов, 2019. Т. 5 (15). № 3. С. 344–352.
  13. Хорев Б.С., Смолина Т.К., Вишневский А.Г. Маятниковая миграция в СССР и ее изучение. Проблемы миграции населения и трудовых ресурсов. М.: Статистика, 1970. С. 100–112.
  14. Шитова Ю.Ю. Маятниковая миграция в Подмосковье: комплексный социально-экономический анализ. Саранск: Издательство Мордовского университета, 2009. 188 с.
  15. Babkin R.A., Badina S.V., Bereznyatsky A.N. Assessment of temporal variability in the level of population vulnerability to natural and man-made hazards. Geography, Environment, Sustainability, 2022. V. 15. No. 4. P. 90–101. DOI: 10.24057/2071-9388-2022-116.
  16. Babkin R.A., Badina S.V., Mikhaylov A. Intraday dynamics of the urban population in studies of natural and man-made risks (case study of Moscow, Russia). Lecture Notes in Networks and Systems, 2023. No. 622. P. 417–427. DOI: 10.1007/978-3-031-28086-3_35.
  17. Badina S., Babkin R., Bereznyatsky A., Bobrovskiy R. Spatial aspects of urban population vulnerability to natural and man-made hazards. City and Environment Interactions, 2022. V. 15. P. 100082. DOI: 10.1016/j.cacint.2022.100082.
  18. 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. USA, 2014. V. 111. No. 45. P. 88–93. DOI: 10.1073/pnas.1408439111.
  19. Ellegard K. Thinking time geography: Concepts, methods and applications. New York: Taylor & Francis, 2019. 172 p.
  20. Geyer H.S., Kontuly T. A theoretical foundation of the concept of differential urbanization. International Regional Science Review, 1993. V. 15. Iss. 2. P. 157–177. DOI: 10.1177/016001769301500202.
  21. Gibbs J. The evolution of population concentration. Economic Geography, 1963. V. 2. P. 119–129.
  22. Ho E.L.E. Social geography I: Time and temporality. Progress in Human Geography, 2021. V. 45. No. 6. P. 1668–1677. DOI: 10.1177/03091325211009304.
  23. Huang N., Shen Z., Long S., Wu M.L.C., Shih H., Zheng Q., Yen N.-C., Tung C.-C., Liu H. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis. Proceedings of the Royal Society of London. Series A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 1998. V. 454. P. 903–995. DOI: 10.1098/rspa.1998.0193.
  24. Klaassen L.H., Scimeni G. Theoretical issues in urban dynamics. Dynamics of Urban Development. Aldershot: Gower, 1981. P. 8–28.
  25. May J., Thrift N.J. Time Space: Geographies of Temporality. London: Psychology Press, 2001. 323 p.
  26. Sorokin P.A., Merton R.K. Social Time: A Methodological and Functional Analysis. American Journal of Sociology, 1937. V. 42. No. 5. P. 615–29.

Для цитирования: Березняцкий А.Н., Бадина С.В., Бабкин Р.А. Анализ циклического движения населения города Москвы на основании данных сотовых операторов. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. M: Географический факультет МГУ, 2024. Т. 30. Ч. 2. С. 309–326 DOI: 10.35595/2414-9179-2024-2-30-309-326

For citation: Bereznyatskiy A.N., Badina S.V., Babkin R.A. Analysis of the cyclical movement of the population of the city of Moscow based on data from mobile operators. InterCarto. InterGIS. GI support of sustainable development of territories: Proceedings of the International conference. Moscow: MSU, Faculty of Geography, 2024. V. 30. Part 2. P. 309–326. DOI: 10.35595/2414-9179-2024-2-30-309-326 (in Russian)