(a) 2016年5月4日15时北京国贸附近的热力图
(b)2016年5月4日15时10分南京新街口附近的热力图
图1 实时显示人口密集的热力图
图2 热力图的获取
热力图是大数据应用的结果,人口热力图除了为公众出行服务以外,更大的用途就是助力智慧城市建设,助力城市减灾和城市安全。回顾一下2014年12月30-31日晚上外滩的热力图(图3)。对比30日和31日热力图,明显看出12月31日晚上外滩地区流动人口已经异常密集。如果管理者能够充分利用手机上12月31的热力图,就可能避免惨剧的发生。
图3 2014年12月30-31日晚上上海外滩地区热力图
根据热力图的数据还可以计算出2014年12月31日18时到2015年1月1日凌晨3时外滩的人流情况(图4)。我们可以看出在踩踏事件发生的时刻汉口路人员的数量激增。如果城市管理人员及时掌握热力图,采取措施及时疏导,就可能会避免踩踏事故的惨剧(图4)。
图4 2014年12月31日上海外滩户外人流分布
热力图对于破坏性地震应急救援也可以提供重要的帮助和支持。图5是2015年四川乐山5.0级地震前的热力图,我们可以根据地震前的人口流动密度,确定地震救援的位置,这对快速抢救生命无疑是非常重要的。
有人会提出一个问题,热力图既然它是基于手机定位来统计数据的,那么地震中手机容易发生关闭或基站受到破坏定位失败时,是否就无效了?其实这恰恰是热力图的重要应用,人口流动密度图是动态的,它可以动态产出热力图,比如每分钟产出一张图,将地震前后的热力图进行对比,可以快速找到哪些地方受地震破坏严重的程度,为地震应急救援提供最及时的分析和决策依据。
图5 2015年四川乐山地震的热力图
热力图是互联网+防灾减灾和大数据技术在防灾减灾领域的新应用。除了在城市流动人员管理,防止拥挤、地震应急救援决策以外,热力图还可以应用在城市交通控制、城市消防、突发事件处理等领域。目前,城市灾害的应急救援使用的地图主要是根据人口调查得到的平均人口分布图,一般是一年或几年前数据,使地震这种突发事件的应急指挥和紧急救援决策受到限制。热力图反应的是实时和动态的人口分布图,它比任何数据库中的历史人口数据都更加真实反映实际情况,从而在应急救援等方面较传统方式更方便更有效。随着互联网大数据应用的深入,热力图在城市减灾中将会发挥越来越重要的作用。 在助力城市安全上日益显现出它的广泛应用前景。
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