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(yíng)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(guó)。
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(wèn)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(kāi)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(shì)，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(cè)城市區(qū)域的污染物來(lái)源和分布狀況；阿里云以“蔚藍(lán)地圖”APP為載體，使用戶(hù)可查詢(xún)和分享城市及大氣污染源的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；此外，一些創(chuàng)新企業(yè)的精細(xì)化PM2.5檢測(cè)以及面向公眾的空氣檢測(cè)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(cè)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(wú)法有針對(duì)性地、定制化地評(píng)估大氣污染對(duì)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(yíng)商用戶(hù)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(chǎng)景。
1 運(yùn)營(yíng)商用戶(hù)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(zhǎng)，作為承載的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的核心，運(yùn)營(yíng)商具備先天的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，相比于BAT等互聯(lián)網(wǎng)公司和第三方評(píng)測(cè)公司，運(yùn)營(yíng)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(shì)；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(yíng)商數(shù)據(jù)主要包括運(yùn)營(yíng)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(huà)統(tǒng)數(shù)據(jù)、移動(dòng)用戶(hù)的XDR業(yè)務(wù)記錄數(shù)據(jù)等；BSS域數(shù)據(jù)包含用戶(hù)身份信息的用戶(hù)基本信息表、用戶(hù)每月出賬賬單、用戶(hù)語(yǔ)音業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)詳單等。
從用戶(hù)的維度來(lái)看，運(yùn)營(yíng)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(lái)自于運(yùn)營(yíng)商的BSS域，動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)中的業(yè)務(wù)偏好信息來(lái)自于運(yùn)營(yíng)商的OSS域，其分類(lèi)及來(lái)源如圖1所示。
圖1 運(yùn)營(yíng)商用戶(hù)數(shù)據(jù)特征
a） 靜態(tài)數(shù)據(jù)：主要包括用戶(hù)基本信息以及網(wǎng)絡(luò)信息等方面數(shù)據(jù)。用戶(hù)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(hù)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(lèi)信息具有穩(wěn)定不變或者變化緩慢的特點(diǎn)，如：用戶(hù)性別、用戶(hù)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(hào)碼、用戶(hù)級(jí)別等在用戶(hù)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(zhǎng)；用戶(hù)年齡、入網(wǎng)時(shí)間等屬性隨時(shí)間自然變更，無(wú)需預(yù)測(cè)。
b） 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)：用戶(hù)不斷變化的行為信息，譬如一個(gè)用戶(hù)每月使用的通信費(fèi)用，這些費(fèi)用包含流量費(fèi)用、語(yǔ)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(yǔ)音、短信等數(shù)量的多少，用戶(hù)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(wú)明顯的規(guī)律性，需要通過(guò)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(lái)。
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(mén)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(lái)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(lèi)別和APP類(lèi)別是指人們?cè)谑褂弥悄苁謾C(jī)時(shí)喜歡用哪一類(lèi)業(yè)務(wù)、哪一類(lèi)APP，每次使用某一業(yè)務(wù)/APP的時(shí)長(zhǎng)，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(yíng)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(cè)和預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)、運(yùn)營(yíng)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(cè)預(yù)報(bào)、影響評(píng)估與跟蹤分析的大數(shù)據(jù)平臺(tái)�；诖舜髷�(shù)據(jù)平臺(tái)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(duì)企業(yè)、群體個(gè)人的影響評(píng)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(yíng)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(guò)對(duì)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(yíng)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(tái)搭建：對(duì)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(kù)。將成熟的數(shù)據(jù)挖掘算法形成固化模型，并通過(guò)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(tái)。
c） 分析及挖掘：通過(guò)用戶(hù)畫(huà)像、用戶(hù)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(cè)模型相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)人群體的影響評(píng)估及預(yù)防、對(duì)敏感人群的污染趨勢(shì)預(yù)測(cè)推送、對(duì)污染區(qū)域的疏散預(yù)警等。通過(guò)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(duì)政府、企業(yè)和個(gè)人等不同服務(wù)對(duì)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(yíng)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(kù)。搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，完成數(shù)據(jù)的規(guī)范化存儲(chǔ)、自動(dòng)化解析和入庫(kù)、關(guān)鍵信息提取。通過(guò)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(yíng)商數(shù)據(jù)在污染區(qū)域的人群防控和企業(yè)停開(kāi)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(duì)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(duì)一些人提供錯(cuò)誤的信息，不夠精細(xì)化。
基于運(yùn)營(yíng)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(duì)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(píng)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(huà)像
通過(guò)對(duì)嚴(yán)重污染區(qū)域的人群進(jìn)行用戶(hù)畫(huà)像及軌跡追蹤，可將污染天氣對(duì)人群的影響進(jìn)行評(píng)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(hù)數(shù)量、不同時(shí)段的用戶(hù)數(shù)分布等，進(jìn)而評(píng)估對(duì)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(hù)性別、年齡分布，公眾開(kāi)放場(chǎng)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(hù)搜索目的地天氣、目的地導(dǎo)航）等信息，以及醫(yī)療場(chǎng)所周?chē)能壽E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(duì)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(yíng)商數(shù)據(jù)不易捕獲的區(qū)域，可通過(guò)企業(yè)全息名片庫(kù)進(jìn)行圈定，對(duì)其周?chē)髽I(yè)污染情況進(jìn)行跟蹤，減少對(duì)于易感人群的危害程度。
3.1.3 大氣污染預(yù)測(cè)人群防控
將人群指數(shù)的預(yù)測(cè)情況與空氣質(zhì)量（PM2.5濃度）的預(yù)測(cè)情況，以及空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行地理化匹配，分析空氣污染的預(yù)測(cè)以及實(shí)時(shí)污染情況對(duì)人群的影響程度，同時(shí)平臺(tái)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(duì)人群影響的有效防控。
預(yù)測(cè)分析未來(lái)空氣污染的人群影響情況，如圖4所示。
圖4 某地未來(lái)空氣污染的人群影響預(yù)測(cè)分析示意圖
從圖4可見(jiàn)，早高峰出行時(shí)，空氣質(zhì)量為黃色（2級(jí)），對(duì)人群影響不大。中午時(shí)段，移動(dòng)用戶(hù)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(cè)情況看，未來(lái)3小時(shí)可能會(huì)有中度霧霾從南向北來(lái)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(kù)，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(lèi)、排放量等。結(jié)合用戶(hù)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(chǎng)開(kāi)工情況，對(duì)重污染天氣下隱瞞開(kāi)工的企業(yè)進(jìn)行識(shí)別。通過(guò)污染物溯源信息，對(duì)不同天氣條件下，工廠(chǎng)開(kāi)工方案提供建議，實(shí)現(xiàn)工廠(chǎng)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(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的影響。
3.2.1 企業(yè)開(kāi)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(duì)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(jí)別，應(yīng)急預(yù)案就會(huì)對(duì)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(mén)進(jìn)行實(shí)地檢查、抽查，來(lái)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(yíng)商有用戶(hù)群體的特征信息，通過(guò)建模訓(xùn)練企業(yè)停工、開(kāi)工時(shí)的用戶(hù)群體的聚集狀態(tài)、語(yǔ)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(kāi)工概率。通過(guò)與實(shí)際停開(kāi)工情況進(jìn)行對(duì)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(duì)于環(huán)保問(wèn)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(guò)分析空氣污染溯源，結(jié)合人群聚集特征，針對(duì)不同類(lèi)型的企業(yè)進(jìn)行有針對(duì)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(lái)源為道路移動(dòng)源而非工業(yè)移動(dòng)源，因此可對(duì)樞紐路段進(jìn)行車(chē)輛限行以減輕空氣污染，而并非工廠(chǎng)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(yǔ)
本文從“人”的角度介紹了運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)的特征，并基于運(yùn)營(yíng)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(duì)基于運(yùn)營(yíng)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(yíng)商，存儲(chǔ)著人群的畫(huà)像、軌跡等信息，通過(guò)將精準(zhǔn)化大氣質(zhì)量實(shí)時(shí)及預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)結(jié)合，能夠?qū)⒋髿赓|(zhì)量對(duì)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(píng)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(yíng)商一直在行動(dòng)。
參考文獻(xiàn)：
［1］ 柴發(fā)合.中國(guó)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(xiàn)［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(yíng)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(yíng)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(yíng)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(shì)評(píng)估［J］. 中國(guó)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(guó)環(huán)境管理，2015，7（6）：46-52. 
