Under de senaste decennierna har teknologier som fjärranalys, geografiska informationssystem och globala positioneringssystem förändrat det sätt på vilket befolkningsfördelningen studeras och modelleras i tid och rum. Kartläggningen av befolkningarna begränsas dock fortfarande av logistiken för folkräkningar och undersökningar. Följaktligen är rumsligt detaljerade förändringar över skalor av dagar, veckor eller månader, eller till och med år efter år, svåra att bedöma och begränsa tillämpningen av befolkningskartor i situationer där det krävs information i rätt tid, t.ex. katastrofer, konflikter eller epidemier. Mobiltelefoner (MPs) har nu en extremt hög penetrationshastighet över hela världen, och analysera spatiotemporal distribution av MP-samtal geolokerade till tornet nivå kan övervinna många begränsningar av folkräkning-baserade metoder, förutsatt att användningen av MP-data är korrekt bedömd och kalibrerad. Med hjälp av datauppsättningar på mer än 1 miljard samtalslistor från Portugal och Frankrike visar vi hur rumsligt och tillfälligt explicita uppskattningar av befolkningstätheten kan göras på nationell nivå, och hur dessa uppskattningar jämförs med resultat som produceras med hjälp av alternativa metoder för kartläggning av befolkningen. Vi visar också hur kartor över befolkningsförändringar kan produceras över flera tidsperioder samtidigt som anonymiteten hos MP-användare bevaras. Med liknande data samlas varje dag in av MP-nätverksleverantörer över hela världen, utsikten att kunna kartlägga samtida och föränderliga befolkningsfördelningar över relativt korta intervaller, bana väg för nya tillämpningar och en nära realtid förståelse av mönster och processer i mänsklig geografi. Befolkningsfördelningen  på många områden i världen är fortfarande dålig (1) trots deras betydelse för politiken (2, 3), operativa beslut (4) och forskning (5-7) på många områden. Under 1990-talet uppstod ett växande intresse för den globala kartläggningen av befolkningsgrupper (8, 9), vilket ledde till en avancerad utveckling av metoder som gör det möjligt att minska den rumsliga nedskalningen av folkmängden från folkräkningar som sammanfattas över stora och oregelbundna administrativa enheter till rutnätsrutor på 100 till 5 km upplösning (10)(11)(12)(13) (14) (15) (16). Inledande ansträngningar för att nedskala dessa data använt enkla areal viktning metoder (10, 17) eller dasymetrisk modellering metoder (13-15), som använder hjälplager för att omfördela befolkningen räknas inom administrativa enheter (18). Modelleringsmetoder som rumsligt nedskalade populationsantal i rutnätsbaserade datauppsättningar fortsätter att förfinas, med grundläggande dasymetriska modeller som ökar i sofistikering, införlivar fjärravkännade data i flera skalor och geospatiala data och gör förbättringar i den typ av statistiska algoritmer som används i modelleringsprocessen (19-21). Dessa detaljerade befolkningsdatabaser har visat sig vara avgörande för studier som bygger på information om befolkningsfördelningen hos människor, vanligtvis för att beräkna populationer som löper risk för mänskliga katastrofer eller naturkatastrofer (22-24), för att bedöma sårbarheter (7, 25) eller för att härleda hälso- och utvecklingsindikatorer (3, 5, 26, 27). Trots förbättringar har dock dessa uppgifter fortfarande många begränsningar. Oavsett hur sofistikerade dessa metoder är begränsas de till stor del av befolkningsräkningsdata från folkräkningar som ligger till grund för uppskattningen av befolkningsfördelningen i stora områden (10-17). Även om den ökande användningen av global positionsbestämning och geografisk informationsteknik har stött en förbättrad insamling av folkräkningsuppgifter och deras behandling, är folkräkningar fortfarande en sällsynt och dyr källa till detaljerade befolkningsuppgifter. För många låginkomstländer innebär dessutom bristande tillförlitlighet i uppskattningarna, låg rumslig upplösning och fullständig brist på samtida data ytterligare begränsningar. Dessa begränsningar innebär att de senaste hälsoindikatorer eller uppskattningar av populationer i riskzonen ofta kan baseras på föråldrade och grova indata befolkningsdata (26, 28, 29), en särskilt restriktiv egenskap när exakta samtida siffror kan krävas för katastrof konsekvensbedömningar, epidemimodellering, eller konfliktlösning planering. Människans befolkning är dynamisk, rör sig dagligen, säsongsmässigt och årligen, vilket leder till snabbt föränderliga densiteter. Försök har gjorts att modellera och kartlägga denna dynamik för höginkomstländer (20, 30), men de dataströmmar som sådana modeller bygger på är för närvarande inte tillgängliga för de flesta av världen, särskilt resursfattiga regioner. Spridningen av mobiltelefoner erbjuder en aldrig tidigare skådad lösning på detta datagap. Den globala MP-penetration Significance Att veta var människor är är avgörande för korrekta konsekvensbedömningar och insatsplanering, särskilt de som är inriktade på befolkningens hälsa, livsmedelssäkerhet, klimatförändringar, konflikter och naturkatastrofer. Denna studie visar hur data som samlas in av mobilnätsoperatörer kostnadseffektivt kan tillhandahålla exakta och detaljerade kartor över befolkningsfördelningen över nationella skalor och vilken tidsperiod som helst samtidigt som mobilanvändarnas integritet garanteras. De metoder som beskrivs kan användas för att uppskatta befolkningstätheten i låginkomstländer där uppgifterna om befolkningsfördelningen kan vara knappa, föråldrade och otillförlitliga eller för att uppskatta tidsmässiga variationer i befolkningstätheten. Arbetet belyser hur underlättande av tillgång till anonymiserade mobiltelefondata kan möjliggöra snabb och billig produktion av befolkningskartor i nödsituationer och databärare. Andel (dvs. andelen aktiva MP-abonnemang inom befolkningen) uppgick till 96 % 2014 (31). I de utvecklade länderna har antalet MP-abonnenter överträffat den totala befolkningen, med en penetrationsgrad som nu uppgår till 121 %, medan den i utvecklingsländerna är så hög som 90 % och fortsätter att öka (31). MP-nätverk, även kallade cellulära nätverk, består av celler, dvs. geografiska zoner runt ett telefontorn. Varje MP-kommunikation kan lokaliseras genom att identifiera de geografiska koordinaterna för dess sändande torn och tillhörande cell. Denna nätverksbaserade positioneringsmetod är enkel att genomföra, och dess noggrannhet beror direkt på nätverksstrukturen; ju högre densitet av torn, desto högre precision MP kommunikation geolocalization (32). Poster som beskriver tid och tillhörande cell av samtal och textmeddelanden från anonyma användare ger därför en värdefull indikator på mänsklig närvaro, och i kombination med den ökande användningen av MP:er, erbjuder en lovande alternativ datakälla för att öka rumsliga och tidsmässiga detaljer i storskaliga populationsdatauppsättningar. Data från kommunikationsverktyg öppnar nya möjligheter att studera sociospatiala beteenden (33-36). MP call detail register användes tidigare för att studera mänskliga rörlighetsmönster på individnivå (37-39) eller för att kartlägga mänskliga rörelser och aktiviteter med hjälp av aggregerade data (40) (41) (42) (43) (44). De flesta av dessa studier fokuserade på specifika städer eller stadsdelar eller grupper, och syftade till att förstå trafikflöden (40), kartlägga intensiteten i mänsklig verksamhet vid olika tidpunkter (42-44), eller utforska säsongsvariation i utländska turister och destinationer (45, 46). Befolkningsrörelseanalyser baserade på MP-data är särskilt lovande för att förbättra insatserna vid katastrofer (47, 48) och för att planera strategier för eliminering av malaria (49-51). Hittills har dock dessa uppgifter inte utvärderats i deras kapacitet att kartlägga den mänskliga befolkningen vid fin rumsliga och tidsmässiga upplösningar i stor geografisk utsträckning. Med hjälp av Portugal och Frankrike som fallstudier undersöker denna studie hur aggregerade MP-data kan användas effektivt för att kartlägga befolkningsfördelningen på landsnivå och avslöja annars omätbara mönster i rum och tid. Vi bedömer också hur sådana förutsägelser kan jämföras med befintliga toppmoderna nedskalningsmetoder. För att underlätta en utbredd användning utformades metoderna för att vara lätta att genomföra och samtidigt minimera effekterna av telefonanvändning och nättäckningsskillnader mellan sociala grupper, regioner och nätverksleverantörer. Förmågan hos MP-databaserad metod att exakt nedskalade folkräkningsdata jämfördes med förmågan hos en befintlig metod som används för att nedskala folkräkningsdata genom fjärranalys och andra geospatiala data (19), nedan kallad "fjärranalysmetoden" eller RS (SI-bilaga, avsnitt A.1). Bilda. 1 visar nattkartorna som tagits fram för Portugal med hjälp av MP (Fig. 1 B och E) och RS-metoder (bild 1 C och F), jämfört med baslinjefolktätheten ( bild. 1 A och D). På nationell nivå visar båda metoderna liknande rumsliga mönster som motsvarar baslinjedata, och större städer är tydligt identifierbara ( Bild. 1 A-C).......................................................................................................... Närbilderna av huvudstaden Lissabon visar dock på tydliga skillnader i den uppskattade befolkningstätheten som syns i finare rumsliga skalor ( Bild. 1 D-F).......................................................................................................... Den rumsliga detaljen av MP-metoden bygger på densiteten av torn, som är betydligt högre i urbana områden, medan den rumsliga detaljen av RS-metoden beror på den rumsliga upplösningen av geospatiala dataset som används i kartläggningsprocessen, som ofta inte fångar intraurban variationer. Precisions- och noggrannhetsstatistik, inklusive Pearson produkt-moment korrelationskoefficient (r) och rotmedel-kvadratfel (rms) beräknades för att jämföra prestandan hos MP- och RS-nedskalningsmetoder, med hjälp av den baslinjeräkningsbaserade befolkningstätheten som referens (Fig. 2).................................................................. Det bredare moln som observerats för MP-metoden (Fig. 2A) indikerar en lägre precision, särskilt i områden med låg densitet. RS-metoden gav högre precision men mindre exakta förutsägelser, med en överskattning av befolkningstätheten i lågdensitetsområden och en underskattning av befolkningstätheten i högdensitetsområden (Fig. 2B)........................................................................................................... Globalt visade sig RS-metoden vara mer exakt än MP-metoden (r MP = 0,89; r RS = 0,92). Bilda. 2C visar hur den normaliserade rmsse av båda metoderna minskar med befolkningstäthet. En liknande men omvänd trend observerades för r, med en generell ökning av r värden med populationstäthet. Rmsevärden var alltid högre för MP än RS-metoden, utom i områden med hög densitet. På det hela taget befanns dock MP-metoden vara något mer exakt än RS-metoden (rmse MP = 796; rmse RS = 850), med tanke på vikten av tätbefolkade områden vid beräkningen av rmse. Som framgår av SI-bilagan, avsnitt A.3, har en kombination av båda metoderna ytterligare förbättrat noggrannheten i befolkningskartläggningen, vilket visar att de två metoderna kompletterar varandra. För att bedöma robustheten hos MP-nedskalningsmetoden och dess extrapoleringsförmåga kvantifierade vi effekten av valet av utbildningsdata på parameteruppskattningar och analyserade variabiliteten i parameteruppskattningar inom (SI-tillägg, avsnitt B) och mellan länder (SI-bilaga, avsnitt C.4). Befolkningstätheten (ρ c ) i ett visst område c uppskattades som en funktion av MP-användartätheten nattetid (σ c ) för det området med ρ c = ασ β c, där parametrarna α och β monterades genom linjär regression baserad på träningsdata. Parametern α representerar förhållandet mellan användartätheten i MP och befolkningstätheten, som justeras med hjälp av den folkmängd som härrör från folkräkningen. Parametern β återspeglar den superlinjära effekten av tätbefolkade områden på mänsklig verksamhet. I tidigare publicerade studier rapporterades β vara något under 1 och visa liten variation (52) (53) (54) (55). Även om dessa tidigare publicerade uppskattningar erhölls baserat på antalet samtal eller användare per MP-torn, snarare än på tätheten av samtal eller användare i ett torns täckningsområde, liknande värden förväntades i vår analys. Genom att använda ett standardiserat korsvalideringsförfarande i Portugal fann man skattningar på 62,95 ± 2,48 för α och 0,803 ± 0,015 för β, medan dessa uppskattningar blev 69,11 ± 10,49 för α och 0,767 ± 0,055 för β vid användning av ett rumsligt stratifierat korsvalideringsförfarande (SI-tillägg, avsnitt B.2). Ett sådant rumsligt stratifierat korsvalideringsförfarande, där utbildning och test 0 5 1 0k m 0 5 1 0k m 0 5 1 0k m 0 100 200 km D E F Bild. 1. Vad är det för fel på dig? Jämförelse mellan prognostiserade befolkningstäthetsdata och basdata för Portugals fastland. (A) Befolkningstäthet beräknad enligt den nationella folkräkningen på administrativ enhetsnivå 5 (ADM-5; freguesia). (B) Populationstäthet på nivån Voronoi-polygoner, beräknad enligt MP-metoden. (C) Befolkningstäthet på en nivå av 100 × 100 m rutnätsrutor, beräknad med RS-metoden. (D-F) Närbilder runt huvudstaden Lissabon. Deville m.fl. PNAS 11 november 2014 vol. - Nej, det gör jag inte. 45  och 15889 Tillämpad FYSISK VETENSKAP MILJÖVETENSKAPER provtas från geografiskt skilda regioner (56), vilket är tillåtet för en kvantitativ bedömning av extrapoleringskapaciteten hos modellen (57, 58). Här återspeglar de större konfidensintervall som erhålls med hjälp av det rumsligt stratifierade förfarandet för korsvalidering effekten av rumsligt grupperade befolkningstätheter på skattningen av europabolag. Denna variation är viktig att ta hänsyn till vid extrapolering av modellen till en datascarce och geografiskt olika region. Noggrannheten och precisionen i skattningarna av befolkningstätheten är inte känsliga för uppskattningen av α, eftersom förändringar i α-värden korrigeras genom totala populationsjusteringar. Resultaten visade dock en relativt hög känslighet för uppskattningen av β, med en rmseökning på upp till 15 % för β-värden inom det större konfidensintervallet (0,77 ± 0,055) (SI-bilaga, avsnitt B.3). Här fann man dock att β var relativt stabilt både inom och mellan länder, där de bästa skattningarna var 0,902 ± 0,036 och 0,846 ± 0,056 i Frankrike, med användning av standard- respektive rumsligt stratifierade korsvalideringsförfaranden (SI-bilaga, avsnitt C.4). För att kunna tillämpas i stor utsträckning och för att underlätta insamlingen av MP-data kan metoden förenklas genom att man använder telefonsamtalens densitet i stället för densiteten hos olika användare under ett visst tidsintervall. Detta gjordes för uppgifter från Frankrike, där information om användare inte var tillgänglig. Även om de resulterande populationstäthetsdatamängderna var något mindre exakta – men inte alltid signifikant – tyder de mycket likartade uppskattade β-värdena (SI-bilagan, avsnitt C.2) och de mycket låga spatiotemporala variationerna i MP-användningsbeteenden (SI-bilaga C.3) på en minimal effekt på populationstäthetsberäkningarna. På samma sätt kan dagliga aggregerade MP-data användas i stället för uppgifter nattetid när tiden för MP-samtal inte är känd, även om det kan leda till större osäkerhet i populationstäthetsuppskattningar eftersom modellen kalibreras med hjälp av uppgifter från folkräkningen nattetid. Den exakta noggrannhetsförlusten kan dock inte beräknas här, eftersom uppgifter om dagtid skulle krävas som referens för noggrannhetsbedömning (SI-tillägg C.2). Potentialen hos MP-data för att uppskatta populationstäthetsvariationer genom tiden illustreras i bild. 3............................................................... De relativa skillnaderna i den uppskattade befolkningstätheten mellan den stora semesterperioden (juli och augusti) och de mer traditionella arbetsperioderna (från september till juni) i Portugal och Frankrike avslöjar tydliga rumsliga mönster (Fig. 3)............................................................... Säsongsförändringar i befolkningsfördelningen är uppenbara: de flesta städer kännetecknas av en stor minskning av befolkningstätheten under semesterperioden, medan mindre befolkade områden och välkända turistorter, såsom kuster eller bergsområden, uppvisar stora ökningar. Bilda. 3E visar att befolkningstätheten minskar i Paris, med undantag för några få platser som motsvarar mycket besökta platser (t.ex. Disneyland Paris, Charles de Gaulle flygplats). Kartor över daglig och veckovis befolkningsdynamik i Portugal och Frankrike visas i SI Bilaga, avsnitt D. Förutom att tillhandahålla kvantitativa mått på hur människor från tätbefolkade områden tenderar att resa mot mer lågdensitet och rekreationsplatser under semester eller helger, erbjuder denna metod också en detaljerad visualisering och kvantifiering av den dynamiska populariteten av en viss plats över tid. Den ökande penetrationen av mobiltelefoner och andra informations- och kommunikationsverktyg som används dagligen av en stor del av den globala befolkningen erbjuder en mängd nya spatiotemporala data som bidrar till den "stora data"-revolutionen. Dessa nya data har potential att i grunden förändra vårt sätt att tänka på och bedriva vetenskap, särskilt geografiska analyser, eftersom de flesta av dessa data implicit eller explicit är rumsliga (59, 60). I operativa och statliga beslut kan dessa uppgifter också vara värdefulla för att stödja snabba reaktioner på störande händelser eller långsiktiga planeringsändamål. I den specifika ansökan som presenteras här kan rumsligt och tidsmässigt detaljerade populationsfördelningsdata potentiellt utgöra den viktiga nämnare som krävs inom många områden, t.ex. studier av kollektiva mänskliga reaktioner på sjukdomsutbrott (61, 62), nödsituationer (63, 64), eller varje tillämpning för vilken information om dagliga, säsongsmässiga eller årliga förändringar i befolkningsfördelningen är användbar. Denna studie visar hur analysen av MP-data som samlas in enkelt varje dag av telefonnätsleverantörer kan komplettera traditionella folkräkningsresultat. Befolkningskartor som är lika exakta som folkräkningsdata och befintliga nedskalningsmetoder kan inte bara konstrueras med hjälp av MP-data, utan dessa data ger ytterligare fördelar när det gäller att mäta befolkningsdynamiken. Som framgår av SI-bilagan, avsnitt A.3, underlättar en kombination av både MP- och RS-metoder förbättring av både rumsliga och tidsmässiga upplösningar och visar hur högupplösta populationsdata kan produceras för alla tidsperioder. I länder där detaljerade folkräkningsdata är tillgängliga med hög upplösning, är det viktigaste mervärdet inte så mycket i ökningen av rumslig upplösning, utan mer i förmågan att uppskatta populationstal och densiteter vid hög rumslig upplösning för alla tidsperioder. Denna förmåga gör att vi kan följa hur befolkningsfördelningen förändras genom tiden i förhållande till veckan, säsongen, eller någon särskild händelse som påverkar populationer över stora rumsliga omfattningar. Relevansen av strategin för partnerskap för rörlighet är ännu större i låginkomstländer där befolkningsfördelningsdata kan vara knappa, föråldrade och opålitliga. I Afrika finns det stora variationer i kvaliteten på rumsligt refererade befolkningsdata. I Malawi har t.ex. folkräkningar genomförts en gång per årtionde under de senaste tre decennierna och det finns lättillgängliga uppgifter på uppräkningsområdenas nivå (dvs. administrativa enheter på i genomsnitt 9,38 km 2). I motsats till det demokratiska A B C bild. 2. Utgångspunkten är följande: Precisions- och noggrannhetsbedömningar av MP- och RS-metoderna i Portugal. Förhållandet mellan baslinje och uppskattad populationsdensitet med hjälp av (A) MP-metoden och (B) RS-metoden. (C) Rms normaliseras genom den genomsnittliga populationstätheten av intervaller för MP (blå) och RS (röd) metoder på en logaritmisk skala. Det skuggade området representerar det absoluta antalet invånare per intervall. Båda metoderna kalibrerades på Norteregionen (n = 1,425), och deras noggrannhet bedömdes på resten av landet (n = 1,457). 15890 _BAR_ www.pnas.org/cgi/__________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
Det har till exempel observerats i REF att de flesta städer under sommaren kännetecknas av en stor minskning av befolkningstätheten (de beter sig som källor), medan välkända turistorter, såsom kuster eller bergsområden, uppvisar en stor ökning i form av bundna rörelser (de blir sänkor).
Dynamic population mapping using mobile phone data
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Geography', 'Medicine']}