Анализ человеческих перемещений во время стихийного бедствия с использованием данных мобильной сети без траекторий: кейс землетрясения

Почему важно отслеживать людей во время бедствий

Когда происходит землетрясение или тайфун, люди перемещаются: эвакуируются из домов, спешат на помощь родственникам или идут в убежища. Для служб экстренного реагирования знание того, где формируются скопления людей и какие районы опустели, может спасти жизни. Но большинство систем, отслеживающих перемещение, полагаются на истории местоположений отдельных людей, что вызывает вопросы конфиденциальности и зачастую приходит слишком поздно. В этом исследовании показано, как «считать пульс» человеческого движения во время сильного землетрясения, используя только анонимные агрегированные сигналы с мобильных телефонов — без отслеживания отдельных лиц.

Наблюдение за толпами через телефонные сигналы

Авторы сосредоточились на землетрясении 2025 года в Дапу на юге Тайваня — сильном ночном толчке, который вызвал интенсивные колебания и повреждения зданий в нескольких районах. Вместо GPS-треков отдельных телефонов они использовали количество устройств, активно подключённых к сотовым вышкам внутри квадратов размером 500 на 500 метров каждые 10 минут. Каждый квадрат просто фиксировал число активных телефонов, выступая грубым показателем числа людей в этом месте в данный момент. Данные охватывали четыре часа вокруг события — с позднего вечера до нескольких часов после толчка — по городам, поселкам и сельской местности.

От разбросанных точек к плавным узорам

Сырые счёты по сетке шумны и неоднородны, особенно в районах с редкими вышками. Чтобы придать этим данным смысл, команда сначала превратила разбросанные счёты в плавную поверхность, где каждой точке на карте присваивается значение, отражающее вероятную плотность людей. Это делается с помощью математического «сглаживающего» ядра, которое распространяет влияние каждого квадрата по соседним ячейкам, подобно размыванию пиксельного изображения. В результате получается непрерывная картина концентрации людей и того, как эти концентрации меняются каждые 10 минут, при этом исходные телефонные данные остаются анонимными и агрегированными.

Преобразование карт скоплений в стрелки движения

Знание того, где находятся люди, — лишь половина истории; планирование спасательных операций зависит от понимания, куда они направляются. Чтобы оценить направления, исследователи модифицировали классический географический инструмент — гравитационную модель, обычно используемую для описания перемещений людей или грузов между городами. В их версии районы с большим числом людей действуют как более сильные «магниты» для соседних зон, а сила притяжения снижается с расстоянием. Сравнивая сглаженные поверхности плотности за два последовательных временных шага и применяя это гравитационное правило в локальном окне, они рассчитали поле стрелок, показывающее, куда люди, вероятно, двигались и с какой интенсивностью. Повторяя это во времени, получили «фильм» невидимых потоков: стрелки, расходящиеся, стягивающиеся или меняющие направление по мере развития ситуации.

Как люди реагировали на землетрясение в Дапу

Применённый к землетрясению в Дапу метод выявил чёткие и быстрые изменения в движении людей. До толчка потоки вокруг городских центров демонстрировали плавное расхождение, типичное для поздней ночной активности. Сразу после землетрясения многие стрелки изменили направление, указывая внутрь — к центрам городов, густонаселённым районам и официально обозначенным убежищам. Эта перестройка была самой сильной в городских районах со средними и высокими уровнями сотрясения, где многие здания пострадали, и слабее в малонаселённых сельских зонах. Подсчитав число ячеек сетки с резкими изменениями направления, команда обнаружила резкий пик нарушенного движения в первые 20–30 минут с постепенным возвращением к норме примерно в течение двух часов. Разные зоны с разной интенсивностью сотрясения показывали различную временную динамику и силу реакции, при этом больше людей двигалось в умеренно поражённых, густонаселённых районах.

Что это значит для будущих чрезвычайных ситуаций

Для неспециалистов главное послание в том, что можно многое узнать о реакции людей на бедствия, не отслеживая ни одного человека. Сочетая анонимные подсчёты мобильной сети с корректными математическими инструментами, эта схема превращает простые записи активности телефонов в карты того, где люди собираются, откуда уходят и насколько быстро восстанавливается ситуация. В реальной чрезвычайной ситуации такие карты могли бы сигнализировать о районах с неожиданными скоплениями, местах эвакуации или зонах возможного отказа коммуникаций. Эта информация помогла бы властям направлять спасательные бригады, открывать или закрывать дороги и планировать ёмкость убежищ — при этом соблюдая приватность и используя данные, которые мобильные сети уже собирают.

Цитирование: Huang, MW., Lin, CY., Ke, MC. et al. Analysis of human flow during a natural disaster utilizing trajectory-free mobile network data: a case study of earthquake. Sci Rep 16, 5275 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-36255-1

Ключевые слова: землетрясение, мобильность людей, данные мобильной сети, реагирование на бедствия, поток населения