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【摘要】 随着5G、大数据等技术的发展，通信业积攒的海量数据，将得到更深层次的分析和挖掘，能够为现代应急管理提供更多技术支撑和应用。本文通过梳理应急管理工作的实际需求，分析运营商通信数据的潜在价值，研究在人员聚集、人流密度大等公共场所中，针对热点区域、隐患监测、人流趋势、人员筛查、应急疏导等业务需求的应急应用，并对后续的技术发展和研究方向给出建议和思路。
【关键词】 通信大数据 5G 应急通信
引言：
我国自然灾害和安全事故等突发事件，发生频次多、影响大，应急管理体系建设目前还处于持续深化、不断完善的阶段，面临着社会发展、人员流动带来的安全风险压力。随着新技术的发展， 针对重点场所、交通要道等人流密度较大的区域，通过大数据技术对5G通信基礎设施承载的数据进行分析和挖掘，能够为应急管理工作提供哪些专业支撑，是一个值得研究的方向。
一、研究背景
1.1大数据技术发展
“大数据”具有体量巨大、来源多样、种类复杂、动态多变等特性，是无法在一定时间内使用传统方法和工具完成分析与挖掘的数据集合，需要一种新处理模式才能具有更强决策力、洞察力和流程优化能力的海量高增长率的信息资产[1]。大数据技术是区别于传统方法、对海量数据进行高效处理的技术，能够提升数据存储和处理的水平。
1.2 5G基础设施建设
凭借在3G、4G时代的规模优势和技术积累，我国科技企业已经开始引领5G通信行业的发展。
2020 年4月20日，国家发展改革委首次明确“新基建”范围，针对5G的通信建设，已明确被纳入新型信息基础设施行列[2]。
5G带来了大宽带、低延时高可靠、低功耗大连接的网络环境，有助于海量的机器通信实现“万物连接”，与4G相比，5G峰值速率提高30倍，连接密度提高10倍，能效和流量密度提高100倍[3]。5G基站覆盖密度提升，凭借强大的承载能力，能够提供海量图像、视频、数据等待挖掘信息。
5G作为通信基础设施，一方面能够为应急管理部门提供强大的基础通信保障，另一方面通过对通信大数据分析，能够有针对性的为各类应急场景提供专业数据支撑。
1.3现代应急管理需求
突发事件具有突然性、紧迫性、不确定性、破坏性等特征，常规的管理模式难以有效应对，需要不断探索应急管理的新技术和新能力，推进先进信息化技术与应急管理业务的深度融合，解决应急管理业务的痛点难点。
当前应急管理工作，由于应急信息资源数据的规模较小，应急信息利用率较低，信息数据的共享方式、共享范围和融合深度都还处于探索阶段，针对应急数据的利用程度、挖掘度有待加强。
为解决应急管理的迫切需求，可以依托电信运营商基础设施，探索通信大数据在应急管理过程中的应用。利用通信大数据，能够分析基站负荷、移动终端通信等信息，结合地理信息系统、城市楼宇BIM模型等，在合理时间内实现各类数据的撷取、存储、提炼和处理，从中挖掘出有价值的应急预警、人流趋势、应急疏导等信息。
二、5G通信数据感知
每个手机终端都有唯一的国际移动设备识别码（IMEI），结合实名制注册的SIM卡信息，能够辅助分析大规模用户流动轨迹，为应急管理提供针对性强、时效性好、有效期长的专业化信息服务[3]。
通信数据的感知，主要通过整合现网基站部署位置、地理信息系统、移动用户在网数据等信息，构建跨域的数据汇聚平台，同时综合采集IT支撑系统、业务平台、基础网络、移动终端等各网元数据，梳理静态属性数据、注册数据、部署数据、地理数据，匹配实时行为数据、移动数据、状态数据等，形成体系化的分析模型和研判机制。
通过通信大数据分析现网终端的地理位置和时间轨迹等信息，无论从获取的方便性、实时性和精准度方面，都较其他行业手段具有独特优势。
1.移动通信网数据采集。移动终端在网络驻留或业务使用时会周期性产生测量报告并上报基站，包含业务保持过程中的小区ID、上下行信号强度等信息，这些信息描述了终端所处的无线环境，构成感知定位的基础。
2.信令数据解析处理。对从包含无线在内的各个通信网络接口采集的数据关联处理，建立映射关系，进行数据清洗，打时间戳，剔除异常数据，得到符合条件的数据分析样本。
3.基于移动通信网数据的定位。主要包括小区定位、三角定位、指纹定位。小区定位利用终端所在小区ID进行粗略定位，定位精度受到小区半径、基站类型等因素影响，定位精度可达几百米;三角定位，利用主服小区和多个邻区形成的多边形，基于距离或角度测量数据，采用最小二乘法，进行加权偏移，计算中心点;指纹定位，利用终端在当前位置观测到的信号特征构造特征向量，结合训练生成的指纹库样本数据集，通过特定的匹配规则测算终端所处位置。
5G基站、室内分布系统覆盖范围小，定位精度大幅提升，5G使用网络切片提供差异化的服务，具备更丰富的用户信息，能够实现更精细的区域人员分布、热点分析、人流预测等需求。
三、通信大数据赋能应急管理工作
应急管理工作，重点强调事前监测预警、防范部署，事发应急处置、现场救援，事后灾后重建和灾害评估。近年来国家一系列综合防灾减灾规划要求，重心逐步从“灾后恢复重建”向“灾前预防预警”转变，预防预警成为首要解决的核心问题[4]。
通信大数据的应急应用，是基于移动通信网核心网数据，梳理用户信息、位置信息、通信信息等现网数据，综合分析大规模人群的聚集密度、流动性、时空分布特性等关键指标，同时结合应急管理工作对人群流动及聚集的典型场景需求，进行分析统计、风险预测、提前布防、及时预警、合理疏导，提升应急管理疏导通工作的效率和功效。 3.1监测分析
1.监测网络状态，绘制人流量时间变化趋势画像，应对突变事件。通过对基站运行状态的分析，梳理基站负荷及附着用户数随时间变化趋势，绘制人流变化随时间的周期变化精准画像。一方面可绘制任意时刻后续人流趋势图，另一方面可对异常人流密度变化进行提前预判和预警。
2.大数据综合分析，支撑重保活动应急预案。通过对区域轨迹随时间变化分析，可以提供人群出行迁移画像，提供出行人次、出行目的地、乘坐交通工具等综合分析结果，为重点节日、重要赛事的策划、警力部署、交通疏导等提供数据支撑。
3.大数据定向分析，助力精准应急处置。通信大数据能实时动态地了解重点区域流动人口的来源（省份/地区/人员类别等）及目前分布情况，可以实时动态掌握重保现场附近人员的聚集情况，重点标注潜在的聚集风险。
3.2趋势研判
1.人流聚集风险分析研判。通信大數据可以准实时分析某一区域（旅游景点、重点区域）内的基站负载变化情况，快速定位人群热点范围，结合基站位置，及终端移动情况，实时绘制人群流动方向和趋势，估算未来数分钟/小时内规模人群可能出现的位置（体育馆、商场、车站等）。
2.网络故障影响分析研判。通信大数据可根据负载情况，估算网络故障时，潜在的影响区域、范围、人员数量、单位数量、直接损失等。
3.3预警分析
通过基站附着用户量分析，综合考虑手机用户与实际人数之间的比例关系，建立统计估算模型，分析区域内的总人数量，助力预警分析。
1.内部预警及调整。计算区域人数和人员密度，根据热点区域的人流量历史分析，确定人流量的平均量和同比值，配置预警及应对策略，长期发现满负荷运行时，对内自动产生相应告警信息，促使网络调整和负载均衡。
2.外部预警及应对。计算区域压力系数，即人群密度的变化率，预测区域人群聚集趋势，助力区域应急管理工作，完善组织能力、疏散能力和应对能力，提升预警和处置效率。
3.4通信保障应急疏导
3.4.1应急疏导
针对大型突发事件、重要赛事安保活动等，存在短时间内人员流量激增、高密度人员聚集、恶性拥挤踩踏事件等隐患。通过通信大数据的行程分析，借助现场基站定位、WIFI定位、室分定位技术等，结合GIS地图及场馆分布数据，预测不同区域不同时段的人流趋势，智能分析疏导路线，提前部署应急人员和疏导标志，针对特定区域人群，可结合精准靶向预警发布技术，定向推送拥堵信息、疏散路线等资讯，安全、有序的疏导人群疏散。
3.4.2机动保障
5G独有的网络切片技术，灵活配置，能够按需机动提供网络能力，为应急管理用户，提供有保障的通信服务。
应急事件处置过程中，5G能为应急用户提供专用切片，提升QoS优先级调度、预留无线RB资源保障高规格4K/8K传输质量、划分逻辑独立的UPF等，提供有保障的带宽和时延服务[5]。
3.5区域人员筛查搜救
针对区域性的灾害，如城市楼宇火灾场景，通信大数据能够分析灾害发生前特定时间内途经该场所的人员信息，对比事故发生后，相应的终端的位置、在线活跃情况，分析出可能受困的人员，通过注册信息比对，初步筛查出灾害现场的受困人员数量、基本信息、大致位置、家庭联系人等基本信息，为应急救援工作提供参考和指导。
针对当下疫情的防治任务，可以辅助完成特定人员的流调工作，完成近期轨迹、到访场所、接触人员等信息的筛查，初步估算潜在受影响的地域范围、人员数量等信息。
四、前景展望
基于5G的通信大数据分析，为应急管理提供无限的想象空间，还需进一步挖掘。5G目前还处于导入期，大量数据仍依托存量基站，未来通信大数据的应用，将是集4G、5G网络的综合性应用，如何发展还需在以下方面进一步探索研究：
1.垂直挖掘。5G不同于2G/3G/4G，一方面提供海量的超高清视频图片，助力可视化分析;另一方面差异化的业务切片，携带更多用户属性，为应急管理提供更加精细的人流分析和救援支撑，在数据准确度和深度方面有进一步挖掘的潜力。
2.横向拓展。一方面5G与WIFI6、室内分布技术等新应用的结合使用，能够提供更加准确的定位;另一方面，考虑天通系统、北斗系统等潜在融合对象，能够进一步丰富通信大数据的数据规模和范围，提升区域综合应急分析能力。
3.综合监管。通信基础数据涉及到公众的基本信息、浏览痕迹、行程轨迹等方面的数据安全和个人隐私问题，需要进一步规范新技术应用尺度、操作过程、以及数据边界等事项。
五、结束语
随着应急管理的体系化发展，越来越多的新技术、新理念能够被应用在应急管理工作中，5G作为未来社会的新型基础设施，必然能够为应急管理提供专业化、智能化、精细化的技术支撑。本文从5G通信大数据应用出发，结合当下应急场景需求，分析数据的特性和挖掘潜力，研究在人员聚集、热点分析、隐患监测预警、应急现场筛查、应急疏导等方面的应用前景，并对未来发展提出建议。
参 考 文 献
[1]王佳，金诚，谢美德.在通信领域中大数据技术的应用分析[J].通讯世界， 2016（04）：29-30.
[2]彭凌，许文浩，苏耀墀，郑睿，张志.“新基建”与智慧应急[J].中国应急管理科学，2020（09）：39-47.
[3]尤肖虎，潘志文，高西奇，曹淑敏，邬贺铨.5G移动通信发展趋势与若干关键技术[J].中国科学：信息科学，2014，44（05）：551-563.
[4]国务院办公厅印发《国家综合防灾减灾规划（2016-2020年）》[J].上海城市规划， 2017（01）：150.
[5]中国移动，华为公司.网络切片分级白皮书.2020-03：12-16.
【关键词】 通信大数据 5G 应急通信
引言：
我国自然灾害和安全事故等突发事件，发生频次多、影响大，应急管理体系建设目前还处于持续深化、不断完善的阶段，面临着社会发展、人员流动带来的安全风险压力。随着新技术的发展， 针对重点场所、交通要道等人流密度较大的区域，通过大数据技术对5G通信基礎设施承载的数据进行分析和挖掘，能够为应急管理工作提供哪些专业支撑，是一个值得研究的方向。
一、研究背景
1.1大数据技术发展
“大数据”具有体量巨大、来源多样、种类复杂、动态多变等特性，是无法在一定时间内使用传统方法和工具完成分析与挖掘的数据集合，需要一种新处理模式才能具有更强决策力、洞察力和流程优化能力的海量高增长率的信息资产[1]。大数据技术是区别于传统方法、对海量数据进行高效处理的技术，能够提升数据存储和处理的水平。
1.2 5G基础设施建设
凭借在3G、4G时代的规模优势和技术积累，我国科技企业已经开始引领5G通信行业的发展。
2020 年4月20日，国家发展改革委首次明确“新基建”范围，针对5G的通信建设，已明确被纳入新型信息基础设施行列[2]。
5G带来了大宽带、低延时高可靠、低功耗大连接的网络环境，有助于海量的机器通信实现“万物连接”，与4G相比，5G峰值速率提高30倍，连接密度提高10倍，能效和流量密度提高100倍[3]。5G基站覆盖密度提升，凭借强大的承载能力，能够提供海量图像、视频、数据等待挖掘信息。
5G作为通信基础设施，一方面能够为应急管理部门提供强大的基础通信保障，另一方面通过对通信大数据分析，能够有针对性的为各类应急场景提供专业数据支撑。
1.3现代应急管理需求
突发事件具有突然性、紧迫性、不确定性、破坏性等特征，常规的管理模式难以有效应对，需要不断探索应急管理的新技术和新能力，推进先进信息化技术与应急管理业务的深度融合，解决应急管理业务的痛点难点。
当前应急管理工作，由于应急信息资源数据的规模较小，应急信息利用率较低，信息数据的共享方式、共享范围和融合深度都还处于探索阶段，针对应急数据的利用程度、挖掘度有待加强。
为解决应急管理的迫切需求，可以依托电信运营商基础设施，探索通信大数据在应急管理过程中的应用。利用通信大数据，能够分析基站负荷、移动终端通信等信息，结合地理信息系统、城市楼宇BIM模型等，在合理时间内实现各类数据的撷取、存储、提炼和处理，从中挖掘出有价值的应急预警、人流趋势、应急疏导等信息。
二、5G通信数据感知
每个手机终端都有唯一的国际移动设备识别码（IMEI），结合实名制注册的SIM卡信息，能够辅助分析大规模用户流动轨迹，为应急管理提供针对性强、时效性好、有效期长的专业化信息服务[3]。
通信数据的感知，主要通过整合现网基站部署位置、地理信息系统、移动用户在网数据等信息，构建跨域的数据汇聚平台，同时综合采集IT支撑系统、业务平台、基础网络、移动终端等各网元数据，梳理静态属性数据、注册数据、部署数据、地理数据，匹配实时行为数据、移动数据、状态数据等，形成体系化的分析模型和研判机制。
通过通信大数据分析现网终端的地理位置和时间轨迹等信息，无论从获取的方便性、实时性和精准度方面，都较其他行业手段具有独特优势。
1.移动通信网数据采集。移动终端在网络驻留或业务使用时会周期性产生测量报告并上报基站，包含业务保持过程中的小区ID、上下行信号强度等信息，这些信息描述了终端所处的无线环境，构成感知定位的基础。
2.信令数据解析处理。对从包含无线在内的各个通信网络接口采集的数据关联处理，建立映射关系，进行数据清洗，打时间戳，剔除异常数据，得到符合条件的数据分析样本。
3.基于移动通信网数据的定位。主要包括小区定位、三角定位、指纹定位。小区定位利用终端所在小区ID进行粗略定位，定位精度受到小区半径、基站类型等因素影响，定位精度可达几百米;三角定位，利用主服小区和多个邻区形成的多边形，基于距离或角度测量数据，采用最小二乘法，进行加权偏移，计算中心点;指纹定位，利用终端在当前位置观测到的信号特征构造特征向量，结合训练生成的指纹库样本数据集，通过特定的匹配规则测算终端所处位置。
5G基站、室内分布系统覆盖范围小，定位精度大幅提升，5G使用网络切片提供差异化的服务，具备更丰富的用户信息，能够实现更精细的区域人员分布、热点分析、人流预测等需求。
三、通信大数据赋能应急管理工作
应急管理工作，重点强调事前监测预警、防范部署，事发应急处置、现场救援，事后灾后重建和灾害评估。近年来国家一系列综合防灾减灾规划要求，重心逐步从“灾后恢复重建”向“灾前预防预警”转变，预防预警成为首要解决的核心问题[4]。
通信大数据的应急应用，是基于移动通信网核心网数据，梳理用户信息、位置信息、通信信息等现网数据，综合分析大规模人群的聚集密度、流动性、时空分布特性等关键指标，同时结合应急管理工作对人群流动及聚集的典型场景需求，进行分析统计、风险预测、提前布防、及时预警、合理疏导，提升应急管理疏导通工作的效率和功效。 3.1监测分析
1.监测网络状态，绘制人流量时间变化趋势画像，应对突变事件。通过对基站运行状态的分析，梳理基站负荷及附着用户数随时间变化趋势，绘制人流变化随时间的周期变化精准画像。一方面可绘制任意时刻后续人流趋势图，另一方面可对异常人流密度变化进行提前预判和预警。
2.大数据综合分析，支撑重保活动应急预案。通过对区域轨迹随时间变化分析，可以提供人群出行迁移画像，提供出行人次、出行目的地、乘坐交通工具等综合分析结果，为重点节日、重要赛事的策划、警力部署、交通疏导等提供数据支撑。
3.大数据定向分析，助力精准应急处置。通信大数据能实时动态地了解重点区域流动人口的来源（省份/地区/人员类别等）及目前分布情况，可以实时动态掌握重保现场附近人员的聚集情况，重点标注潜在的聚集风险。
3.2趋势研判
1.人流聚集风险分析研判。通信大數据可以准实时分析某一区域（旅游景点、重点区域）内的基站负载变化情况，快速定位人群热点范围，结合基站位置，及终端移动情况，实时绘制人群流动方向和趋势，估算未来数分钟/小时内规模人群可能出现的位置（体育馆、商场、车站等）。
2.网络故障影响分析研判。通信大数据可根据负载情况，估算网络故障时，潜在的影响区域、范围、人员数量、单位数量、直接损失等。
3.3预警分析
通过基站附着用户量分析，综合考虑手机用户与实际人数之间的比例关系，建立统计估算模型，分析区域内的总人数量，助力预警分析。
1.内部预警及调整。计算区域人数和人员密度，根据热点区域的人流量历史分析，确定人流量的平均量和同比值，配置预警及应对策略，长期发现满负荷运行时，对内自动产生相应告警信息，促使网络调整和负载均衡。
2.外部预警及应对。计算区域压力系数，即人群密度的变化率，预测区域人群聚集趋势，助力区域应急管理工作，完善组织能力、疏散能力和应对能力，提升预警和处置效率。
3.4通信保障应急疏导
3.4.1应急疏导
针对大型突发事件、重要赛事安保活动等，存在短时间内人员流量激增、高密度人员聚集、恶性拥挤踩踏事件等隐患。通过通信大数据的行程分析，借助现场基站定位、WIFI定位、室分定位技术等，结合GIS地图及场馆分布数据，预测不同区域不同时段的人流趋势，智能分析疏导路线，提前部署应急人员和疏导标志，针对特定区域人群，可结合精准靶向预警发布技术，定向推送拥堵信息、疏散路线等资讯，安全、有序的疏导人群疏散。
3.4.2机动保障
5G独有的网络切片技术，灵活配置，能够按需机动提供网络能力，为应急管理用户，提供有保障的通信服务。
应急事件处置过程中，5G能为应急用户提供专用切片，提升QoS优先级调度、预留无线RB资源保障高规格4K/8K传输质量、划分逻辑独立的UPF等，提供有保障的带宽和时延服务[5]。
3.5区域人员筛查搜救
针对区域性的灾害，如城市楼宇火灾场景，通信大数据能够分析灾害发生前特定时间内途经该场所的人员信息，对比事故发生后，相应的终端的位置、在线活跃情况，分析出可能受困的人员，通过注册信息比对，初步筛查出灾害现场的受困人员数量、基本信息、大致位置、家庭联系人等基本信息，为应急救援工作提供参考和指导。
针对当下疫情的防治任务，可以辅助完成特定人员的流调工作，完成近期轨迹、到访场所、接触人员等信息的筛查，初步估算潜在受影响的地域范围、人员数量等信息。
四、前景展望
基于5G的通信大数据分析，为应急管理提供无限的想象空间，还需进一步挖掘。5G目前还处于导入期，大量数据仍依托存量基站，未来通信大数据的应用，将是集4G、5G网络的综合性应用，如何发展还需在以下方面进一步探索研究：
1.垂直挖掘。5G不同于2G/3G/4G，一方面提供海量的超高清视频图片，助力可视化分析;另一方面差异化的业务切片，携带更多用户属性，为应急管理提供更加精细的人流分析和救援支撑，在数据准确度和深度方面有进一步挖掘的潜力。
2.横向拓展。一方面5G与WIFI6、室内分布技术等新应用的结合使用，能够提供更加准确的定位;另一方面，考虑天通系统、北斗系统等潜在融合对象，能够进一步丰富通信大数据的数据规模和范围，提升区域综合应急分析能力。
3.综合监管。通信基础数据涉及到公众的基本信息、浏览痕迹、行程轨迹等方面的数据安全和个人隐私问题，需要进一步规范新技术应用尺度、操作过程、以及数据边界等事项。
五、结束语
随着应急管理的体系化发展，越来越多的新技术、新理念能够被应用在应急管理工作中，5G作为未来社会的新型基础设施，必然能够为应急管理提供专业化、智能化、精细化的技术支撑。本文从5G通信大数据应用出发，结合当下应急场景需求，分析数据的特性和挖掘潜力，研究在人员聚集、热点分析、隐患监测预警、应急现场筛查、应急疏导等方面的应用前景，并对未来发展提出建议。
参 考 文 献
[1]王佳，金诚，谢美德.在通信领域中大数据技术的应用分析[J].通讯世界， 2016（04）：29-30.
[2]彭凌，许文浩，苏耀墀，郑睿，张志.“新基建”与智慧应急[J].中国应急管理科学，2020（09）：39-47.
[3]尤肖虎，潘志文，高西奇，曹淑敏，邬贺铨.5G移动通信发展趋势与若干关键技术[J].中国科学：信息科学，2014，44（05）：551-563.
[4]国务院办公厅印发《国家综合防灾减灾规划（2016-2020年）》[J].上海城市规划， 2017（01）：150.
[5]中国移动，华为公司.网络切片分级白皮书.2020-03：12-16.