النمذجــــة الزمانيـــة المكانيــــة فـي شبكـــات الاتصـــالات اللاسلكيـــة

المؤلفون

  • Manhal K. AlQaysi قسم علوم الحاسوب، كلية العلوم، جامعة بغداد، بغداد، العراق https://orcid.org/0000-0003-3091-4762
  • Suhad Faisal Behadili قسم علوم الحاسوب، كلية العلوم، جامعة بغداد، بغداد، العراق https://orcid.org/0000-0003-4617-8464
  • Ali Salam قسم علوم الحاسوب، كلية العلوم، جامعة بغداد، بغداد، العراق https://orcid.org/0000-0001-6099-9619

DOI:

https://doi.org/10.21123/bsj.2022.6848

الكلمات المفتاحية:

سجلات تفاصيل المكالمات، كوفيد-19، تدفقات الهجرة، نموذج الجاذبية, سجلات اتصالات عراقية، نموذج الأشعاع

الملخص

تهدف هذه الدراسة إلى تحليل تدفق هجرة الأفراد بين المحافظات العراقية باستخدام بيانات مجهولة حقيقية من شركة كورك تيليكوم في العراق. الغرض من هذا التحليل هو فهم بنية الاتصال وجاذبية المدن أو المحافظات من خلال فحص هجرة التدفق والكثافة السكانية، لذلك من وجهة النظر هذه يتم تصنيفها على أساس الهجرة البشرية في وقت معين. تمت ملاحظة بيانات الهاتف المحمول من نوع المكالمات التفصيلية للمكالمات ((CDRs، والتي تقع في فترة 6 أشهر خلال COVID-19 في العام 2020-2021. وفقًا لطبيعة CDRs، تم تطبيق الخوارزميات المكانية والزمانية المعروفة: نموذج الإشعاع ونموذج الجاذبية لتحليل هذه البيانات، واتضح أنها مكملة للآخر بناءً على النتائج التي تم الحصول عليها. تم تمثيل النتائج من خلال استكشاف التدفقات لكل محافظة على مستويين من التجريد: الماكروسكوب والميزوسكوب. وجدت النتائج أن نماذج التفاعل الزماني المكاني مكملة للآخر، حيث تم حساب التدفقات بواسطة نموذج الإشعاع الذي سيتم استخدامه في نموذج الجاذبية. كما تم الحصول على ملخص للتدفقات بين المحافظات ولكل محافظة على حدة. واستناداً إلى العينة المأخوذة من إجمالي عدد التدفقات، كانت أعلى نسبة جذب بين محافظتي نينوى وذي قار وبلغت٪ ، بينما كانت أقل نسبة جذب بين محافظتي واسط وكربلاء والتي بلغت   . بالإضافة إلى ذلك، أظهرت الخرائط النسبة المئوية لكل محافظة، في إشارة إلى لون كل محافظة، من اللون الفاتح الذي يعني انخفاض الجذب، إلى الغامق الذي يعني الجذب العالي. في المستقبل، من الممكن الحصول على بيانات أكثر تفصيلاً واستخدام خوارزميات الشبكة المعقدة لتحليل هذه البيانات.

المراجع

Matin MA. Introduction to wireless networks. Dev Wirel Netw Prototyping, Des Deploy Future Gener. 2012;(June 2012): 1–9. DOI:10.4018/978-1-4666-1797-1.ch001

Abdel-Aal MMM. Calibrating a trip distribution gravity model stratified by the trip purposes for the city of Alexandria. Alexandria Eng J. 2014; 53(3): 677–89. Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.aej.2014.04.006

Robinson C, Dilkina B. A machine learning approach to modeling human migration. Proc 1st Acm Sigcas Conf Comput Sustain Soc Compass 2018; 30: 1-8 . https://doi.org/10.1145/3209811.3209868

Varani N, Bernardini E. Globalisation, migration flows and sustainability. Geopolit Soc Secur Free J. 2019; 2(2): 108–26.

Vermeulen WRJ, Roy D, Quax R. Modelling the Influence of Regional Identity on Human Migration. Urban Sci. 2019; 3(3): 78.

Hankaew S, Phithakkitnukoon S, Demissie MG, Kattan L, Smoreda Z, Ratti C. Inferring and Modeling Migration Flows Using Mobile Phone Network Data. IEEE Access. 2019; 7: 164746–58.

Skeldon R. International Migration, Internal Migration, Mobility and Urbanization:Towards more integrated approaches. Migr Res Ser No53 IOM. 2018;(August): 1–15. Available from: http://www.un-ilibrary.org/migration/international-migration-internal-migration-mobility-and-urbanization_a97468ba-en

Oshan T. A primer for working with the spatial interaction modeling (SpInt) module in the python spatial analysis library (PySAL). Region. 2016; 3(2): R11–23.

Behadili SF. Adaptive modeling of urban dynamics with mobile Suhad Faisal Behadili to cite this version: HAL Id: tel-01668513 Adaptive Modeling of Urban Dynamics with Mobile Phone Database . (PhD dissertation) Normandie Universite 2017; (November 2016). https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01668513

Simini F, González MC, Maritan A, Barabási AL. A universal model for mobility and migration patterns. Nature. 2012; 484(7392): 96–100.

Wesolowski A, O’Meara WP, Eagle N, Tatem AJ, Buckee CO. Evaluating Spatial Interaction Models for Regional Mobility in Sub-Saharan Africa. PLoS Comput Biol. 2015; 11(7): 1–16.

Ciavarella C, Ferguson NM. Deriving fine-scale models of human mobility from aggregated origin-destination flow data. PLoS Comput Biol. 2021; 17(2): 1–18. Available from: http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008588

Chen M, Li M, Hao Y, Liu Z, Hu L, Wang L. The introduction of population migration to SEIAR for COVID-19 epidemic modeling with an efficient intervention strategy. Inf Fusion. 2020; 64(June): 252–8.

Bonaccorsi G, Pierri F, Cinelli M, Flori A, Galeazzi A, Porcelli F, et al. Economic and social consequences of human mobility restrictions under COVID-19. Proc Natl Acad Sci U S A. 2020; 117(27): 15530–5.

Hughes C, Zagheni E, Abel GJ, Wisniowski A, Sorichetta4 A, Weber I, et al. Inferring Migrations: Traditional Methods and New Approaches based on Mobile Phone, Social Media, and other Big Data: Feasibility study on Inferring (labour) mobility and migration in the European Union from big data and social media data. Report for the European Commission. 2016. 41 p. Available from: https://eprints.soton.ac.uk/408499/1/KE0216632ENN_002.pdf

Shibasak R. Call detail record (CDR) analysis: Republic of Liberia. On-line. 2017. 52 p. Available from:https://www.itu.int/en/ITU-D/EmergencyTelecommunications/Documents/2017/Reports/LB/D012A0000C93301PDFE.pdf

Isaacman S, Frias-Martinez V, Frias-Martinez E. Modeling human migration paerns during drought conditions in La Guajira, Colombia. Proc 1st Acm Sigcas Conf Comput Sustain Soc Compass 2018; 18. DOI: https://doi.org/10.1145/3209811.3209861

Takahiro Yabe, Kota Tsubouchi, Naoya Fujiwara, Takayuki Wada, Yoshihide Sekimoto & Satish V. Ukkusuri. Non‑compulsory measures sufficiently reduced human mobility inTokyo during the COVID‑19 epidemic. Sci Rep. 2020; 10: 18053.

Piovani D, Arcaute E, Uchoa G, Wilson A, Batty M. Measuring accessibility using gravity and radiation models. arXiv. 2018; 1–12.

De Lellis P, Ruiz Marín M, Porfiri M. Modeling Human Migration Under Environmental Change: A Case Study of the Effect of Sea Level Rise in Bangladesh. Earth’s Futur. 2021; 9(4): 1–14.

Martínez-zarzoso I, Márquez-ramos L. International trade, technological innovation and income: a gravity model approach. IVIE Work Pap. 2005;(June).

Pourebrahim N, Sultana S, Niakanlahiji A, Thill JC. Trip distribution modeling with Twitter data. Comput Environ Urban Syst. 2019; 77(July).

Keramat Jahromi K, Zignani M, Gaito S, Rossi GP. Simulating human mobility patterns in urban areas. Simul Model Pract Theory. 2016; 62: 137–56.

Lai S, Erbach-Schoenberg E zu, Pezzulo C, Ruktanonchai NW, Sorichetta A, Steele J, et al. Exploring the use of mobile phone data for national migration statistics. Palgrave Commun. 2019; 5(1). Available from: http://dx.doi.org/10.1057/s41599-019-0242-9

Zeki AbdAlsamad SM. Advanced GIS-based multi-function support system for identifying the best route. Baghdad Sci J. 2022; 19(3): 631–41.

Aldeen YAAS, Qureshi KN. Solutions and recent challenges related to energy in wireless body area networks with integrated technologies: Applications and perspectives. Baghdad Sci J. 2020; 17(1): 378–84.

Aldeen YAAS, Qureshi KN. Solutions and recent challenges related to energy in wireless body area networks with integrated technologies: Applications and perspectives. Baghdad Sci J. 2020;17(1):378–84.

Pickthall A, Enders A, Nicoletti L, Cullinan C. COVID-19 and Mobility. 2020; 44(December). DOI:10.13140/RG.2.2.20412.16000

Dash M, Koo KK, Decraene J, Yap GE, Krishnaswamy SP, Wu W, et al. CDR-To-MoVis: Developing a Mobility Visualization System from CDR data. Proc - Int Conf Data Eng. 2015; 2015-May: 1452–5.

Masucci AP, Serras J, Johansson A, Batty M. Gravity versus radiation models: On the importance of scale and heterogeneity in commuting flows. Phys Rev E - Stat Nonlinear, Soft Matter Phys. 2013; 88(2).

التنزيلات

منشور

2023-06-01

إصدار

القسم

article

كيفية الاقتباس

1.
النمذجــــة الزمانيـــة المكانيــــة فـي شبكـــات الاتصـــالات اللاسلكيـــة. Baghdad Sci.J [انترنت]. 1 يونيو، 2023 [وثق 18 مايو، 2024];20(3):0904. موجود في: https://bsj.uobaghdad.edu.iq/index.php/BSJ/article/view/6848

المؤلفات المشابهة

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.