摘要：随着社会的发展，移动通信在我国已经基本实现全面覆盖，因此我国移动通信大数据必将呈现喷涌式发展。而在移动通信大数据背景下，我国对乡镇人口的统计监测也变得更为容易，所以本文对手机定位数据的采集、乡镇人口统计监测模型进行应用分析，并在此基础上对移动通信大数据在乡镇人口统计监测中的应用进行了分析。
关键词：移动通信大数据；乡镇人口统计；应用分析
我国对于人口数据的研究大概从2003年才开始步入正轨，在研究中还存在很多问题。如数据不够精确，没有充分利用大数据处理；统计技术手段也并不先进，导致人口统计成本特别高。但是随着现代社会中手机的普及，移动的数据获取用户信息更加的便利，通过对数据的跟踪处理和采样，再结合强大的软件和数据模型，就基本可以统计出入口空间分布了。
当前，通过利用移动通讯大数据资源，在ArcGIS平台和Hadoop平台的集成环境下可以构建出地图信息模型和人口密度模型，从而实现可视化数据表现形式，为我国乡镇人口统计监测提供技术支撑。
本刊：2018年中央一号文件提出，“切实发挥农垦在质量兴农中的带动引领作用”。请问垦区在坚持质量兴垦、深化农业供给侧结构性改革方面有哪些举措？
1 手机定位数据的采集
中国本身就是一个人口基数很大的国家，因此必然对人口数据统计有所研究，而且越是基础数据丰富的数据资源越容易从中寻找到发展规律。当前大数据已经基本实现了全方位的发展，其价值无限。我国Gartner研究总监张毅表示：中国经济正面临挑战，它正进入由供应过度的低技术市场所推动的“人口红利”的尾声。对于中国企业而言，双模IT、物联网技术与数字化业务的普及对于中国经济转型期间的业务转型至关重要[1]。如今随着移动用户的普及，手机定位数据采集成为移动通信大数据在人口统计领域的中坚力量，因为手机定位技术并不依赖GIS，而是由蜂窝数据和各种定位技术通过用户信任来获取其地理位置信息以及其他信息的。其中一种叫COO的单基站定位技术可以将移动设备基站坐标看作是移动设备的坐标，离城市越近基站越密集，越靠近城市乡镇，基站分布越分散。
2017年8月10日公布的《中国移动2017年中期业绩报告》显示,中国移动用户8.35亿,市场份额占比61.53%,通过该比例可推算出中国总的人口数量[2]。并且根据当前的趋势，在未来几年，中国移动用户会以更快的速度增长，到2020年我国某宽带通信商用户规模可能会达到更高点，如图1。
图1 我国某宽带通信商用户规模预测
2 乡镇人口统计监测模型的应用
2.1 构建地图信息模型
某学院软件技术专业在已有校企合作办学的基础上，以建设品牌为目标，以《悉尼协议》核心理念为导向，以改革创新为动力，通过深化协同育人、合力打造实践平台、加强课程资源建设与教学改革、着力建设教学团队、完善质量保障等措施，对专业的内涵建设与品质提升进行了理论和实践探索，取得了一些经验。
2.2 构建人口密度模型
如果第i个圈层穿越n个街道或乡镇,则该圈层的人口密度可按公式(2)计算：
模型组动物食管病变广泛，糜烂融合，且融合程度皆大于75%，食管炎指数为4级。注射用雷贝拉唑钠1 mg/kg组食管炎指数为2.5级，对反流性食管炎的抑制率为37.5%，且与模型组比较具有显著性差异（P＜0.05）。见表4。
通过移动通信大数据带来的便捷，通过获取手机通讯时的地址信息和用户进行整理和统计，随着数据的增长，对于用户和位置的关键性也就越强，在此基础上连接与手机联系频率最高的基站进行人口统计。其次，将城市划分为内圈层(0～5km)、中圈层(5～20km)及外圈层(＞20km)。按级别进行大小阶梯性划分，对应的圈层半径分别：0.5km、1km、2km，则可以进行计算，第i个圈层距密度中心的距离ri可按公式(1)计算：
通过数据分析确定手机用户的职业和地址，同时利用该手段可以将报名电话分布排列下去，同理，通过人口密度模型可以分析出职业住址信息模型，也可以构建报警电话分布模型，可以说从移动大数据对乡镇人口统计监测的应用来看，也可将其应用于城市规划、交通疏导、公共安全、信息查询等多个领域，前景十分广泛，同时也能为乡镇建设提供更多的数据参考。并且根据人口密度模型和地图信息模型的数据进行统计，能够分析出乡镇人口的职业和地址，对于城市分析乡镇发展、城市和乡镇发展关系等能够提供一些大数据服务，也能够为城乡发展做出一定贡献。
式(2)中，ρi为第i个圈层的人口密度；Sn为穿越街道或乡镇的面积；ρn为该街道或乡镇的人口密度[3]。
此类模型一般都是将手机通信时的基站坐标作为记录点，再根据这些基站点所形成的数据通过构建泰森多边形来表述手机基站所覆盖的范围，也就是通过对相邻基站相连之后的垂直平分线再进行连接并依次形成的。可以说泰森多边形所具备的特征正好符合基站信号覆盖的范围区间，其特征就是能够在一个图中只有一个基点存在。且因为垂直平分线相连图内的点到相对应的基站点距离是最近的，所以图边上的点距离两边的基站点距离是相等的。如果能够将地区按照如此方法划分各个相连的基点，再根据一定的等级对这些基点进行划分，并通过数据转化和手机定位信息数据形成有效的地理信息模型，那么乡镇人口数据统计监测的应用就可以方便不同地点人口统计的需要，比如风景区、火车站、大型商场等。
3 移动通信大数据在乡镇人口统计监测中的应用分析
通过对中国移动通信大数据的调查发现，我国信息通信技术在报告中显示其GDP下降了五个百分点，但是我国仍然对通信事业给予厚望，仍然在加大投资力度，推动更多高科技发展。通讯企业在本地的投入和普及，可以说几乎达到了一个最高的期望值，因为市场有起伏是必然的，发展也是必然的。中国作为一个人口大国，如果大数据发展得当必然会对全球的大数据发展起到重要作用，但目前中国的大数据发展仍在起步阶段，未来大数据仍将在中国大行其道。也期望中国的大数据能够健康发展，产生巨大价值[5]。可以毫不夸张地说，移动通信大数据在乡镇人口统计监测中的应用分析也能够应用于城市规划、公共安全等多个领域，其应用前景不可限量，且能够为我国发展提供多种数据支撑，这对我国发展是起着十分积极的作用的。
结合当前我国人口统计监测实际情况，建议采取以下几点措施，以推进移动通信大数据在乡镇人口统计监测中的应用：①结合传统的人口统计监测方式，实现新旧技术之间的有机结合；②进一步提高人口统计监测研发水平，构建一个完善的数据共享交换平台，结合地区情况，建立五位一体数据库，为工作开展奠定基础；③从法律、政策层面上，引导人口统计监测工作的开展，促进大数据技术的应用。建议构建起扁平化的工作体系，总结目前大数据的应用经验，和电信部门深入合作，以节约工作中的各项成本，提高统计工作效率。同时解决大数据在人口统计监测应用中的技术问题，要不断完善、循序推进，最终形成一个完善的工作体系。
利用研制的晶体管直流增益在线测试系统，以BCX41和3CK3B两种晶体管器件作为试验样品，在CFBR-II堆上开展了不同中子辐照注量效应试验，分别获得了辐照功率为2，20，200 W下晶体管的直流增益变化趋势，结果如图8—图10所示。
4 结语
通过相关调查，可知移动通信大数据已经基本能够保证普查数据的准确性。在个别城市抽样对比中，人口密度分布与普查结果数据基本一致，这就说明我国移动通信大数据可以充分利用人口密度模型和地图信息模型来进行我国乡镇人口统计监测工作，并且能够进一步向更专业化的领域过渡。我相信，移动通信大数据一定可以给我国发展带来更多的惊喜。
参考文献
[1] 靳鑫元.基于移动通信大数据的人口流动性测度研究[D].太原：山西财经大学，2017.
[2] 北京市天元网络技术股份有限公司.一种基于移动通信网络进行人口流动的分析方法及系统：CN201510142580.2[P].2016-11-23.
[3] 上海云砥信息科技有限公司.一种基于移动网络数据的城市常住人口估算方法：CN201611108369.X[P].2017-05-24.
[4] 周天绮.基于移动通信大数据的城市人口空间分布统计[J].计算机与现代化 ，2018(5)：45-49，55.
[5] 周天绮，严奥霞.基于移动通信大数据的流动人口统计中Hadoop的应用研究[J].软件导刊，2015(3)：36-38.
中国分类号：TP311
文献标识码：A
作者简介：温腾龙（1989.4- ），男，福建安溪人，本科，中级统计师，研究方向：统计学。
标签：数据论文; 人口论文; 乡镇论文; 移动通信论文; 基站论文; 社会科学总论论文; 人口学论文; 世界各国人口调查及其研究论文; 《海峡科技与产业》2019年第3期论文; 泉州市丰泽区东湖街道办事处论文;