图9-33给出了一个典型工作日内RNC处的24h数据量分布。由图可知，每小时的数据量份额与当天数据总量的比值最大为6%，变化范围为3%～6%。同时，凌晨每小时的数据量份额与忙时数据量份额的比值为50%，且从上午8点到下午1点，该比值稳步增加。从晚上9点到午夜的3个小时是一天中的忙时。使用时在下午6点后增长迅猛，这表示工作日结束后，人们开始使用互联网。
图9-33 一天内RNC级数据量每小时的变化情况
图9-34给出了每个蜂窝的数据量对整个RNC数据量的贡献，由图可以看出，在夜间，当数据量和移动性都比较低时，流量主要集中在特定区域（蜂窝）；在白天，蜂窝共享对数据总量的贡献率也在提高。
正如图9-34所示的，在凌晨时段，10%的蜂窝贡献了70%～85%的NRC级数据总量，而忙时，同样的70%～85%RNC级数据总量是由19%～25%的蜂窝贡献的。在凌晨时段，数据量仅集中在少数几个蜂窝上，这意味着覆盖居民区的蜂窝在晚间和凌晨时段，应当具有较高的数据量，由于低移动性，信道持续时间相当长。由图9-35可知，在凌晨时段，蜂窝中的HS-DSCH平均分配时间比忙时要长。由于夜间缺乏移动性，且主要应用方式是文件共享，这意味着某些蜂窝在某一时段数据总量极高，而一些蜂窝的应用频度较高，全天的数据量变化不大。这使得对蜂窝进行高效规划变成一项非常艰巨的任务，如果根据忙时需求来规划蜂窝容量，则必定会出现一些蜂窝在一天的大部分时间内无须为用户提供服务。
图9-34 蜂窝的数据量对整个RNC数据量的贡献
图9-35 蜂窝的HS-DSCH（High Speed Downlink Shared Channel，高速下行链路共享信道）分配平均持续时间CDF(www.xing528.com)
在图9-36中，每小时数据量的变化情况是通过蜂窝累积分布函数来表示的，在特定时段，该函数包含一个每个蜂窝的数据量与最高数据量的比值。由图可知，在凌晨时段和数据量较低的时段，存在着大量数据量较低的蜂窝。这表明，所有蜂窝之间的数据量波动幅度比较大。
图9-36 每小时内每个蜂窝的数据量与最高数据量的比值
图9-37 忙时蜂窝级数据量的共享情况
图9-37给出了忙时蜂窝级每日数据量的共享情况。蜂窝根据数据量进行排列：左边的蜂窝具有最高的数据量。忙时处于繁忙状态的蜂窝将传送每日数据量的10%～20%。图9-38给出了忙时共享数据量的CDF和PDF。最典型的值是10%～15%和15%～20%。需要注意的是，RNC级的忙时蜂窝共享只有6%。蜂窝级和RNC级流量分布之间的区别可以通过使用RNC提供的中继增益来说明，因为流量平均分布于上百个蜂窝上。
图9-38 忙时共享数据量的CDF和PDF
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