近年来,市、区两级政府都将人口调控作为工作重点,对人口统计工作提出了更高的要求。但传统人口统计体系存在一定局限,比如十年一次的人口普查和1%抽样调查,仅反映人口时点数,而年度人口评估和人口变动抽样调查在方法制度及调查精度上待进一步完善。考虑到浦东人口基数大、流动性强等特点,以及当前对人口数量变化和迁移趋势的要求,在即有人口统计方法的基础上,利用手机用户移动轨迹大数据,探索出一套可行的监测方案,来实现对新区各街镇晚间居住人口的月度监测,以及对人口分布、流动趋势的准确判断是意义重大的。本文将联通手机信令数据作为切入口,对常住人口的定义及测算方法进行讨论。首先,为了全面深入的了解联通手机信令数据定位的原理,本文对联通采用的基于小区的定位方法进行了简要的介绍,并简述了使用的数据分析方法。在此基础上结合”常住人口”的定义分析了手机信令数据应用于常住人口测算方法研究的适用性。基于小区的定位方法是一种起源于蜂窝小区定位技术的简单手机定位方法,基于手机用户所在的基站小区ID来确定位置信息。实现的原理是:GSM具有“蜂窝”的网络结构,手机用户如果进行通信业务就需要在所处的基站小区进行位置注册,通过提取注册的基站小区的ID号就可以将用户定位到该基站小区信号覆盖的区域。相对其他的精确定位技术(如GPS),该定位方法在样本量、覆盖范围以及实施成本和周期上更具有优势。联通基站小区覆盖范围半径在市区大约为100～500m,郊区大约为500～1000m。当正在通话的手机用户从基站小区移动到另一个基站小区时,将发生位置区切换。为了保证用户通信的质量和连续性,基站平台将移动台从某一通话信道切换到另一通话信道的过程,即为基站小区切换。其次,通过建立特定匹配规则,将联通的手机基站小区映射到浦东新区的街道镇上,然后将这些基站小区里在夜间特定时段出现的手机用户提取出来作为研究对象。再次,建立常住人口识别模型。根据手机用户夜间运行轨迹和在不同地点的停留时间,确定目标用户当天的居住地。对于某一街道镇,将居住超过一定天数的人视为常住人口,然后分别计算各街镇居住的人数。然后,研究各街道镇人口外出的概率。通过建立居住天数与对应人口数之间的线性回归关系,得出各街道镇的人口外出概率P,并根据p对38个街道镇进行聚类,对每一类里的街道镇进行分析。最后,归纳总结研究方法的创新之处与不足之处,并对后续的研究提出了展望。