基于微博大数据的城市内涝灾害的灾情及公众情绪研究——以南京市为例

• 作者: 吉中会 吴先华 王国复 肖杨 马廷淮
• 来源期刊: 灾害学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 城市暴雨内涝 微博大数据 灾情 公众情绪
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 灾例·经验与教训
• 页码范围: 117-122
• 页数: 6页
• 分类号: X43
• 字数: 7081字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-811X.2018.03.022

摘要

随着气候变暖以及城镇化的快速推进,城市暴雨内涝灾害日益频发,成为人们关注的热点和难点问题.结合社会媒体大数据开展城市暴雨内涝灾害的风险管理,是获取现场灾害数据和开展灾害风险评估的可行途径.该文提出了利用微博大数据获取暴雨内涝灾情和公众情绪的新思路.首先对微博数据进行去重、分类处理,并将每条微博的IP地址转换成相应的物理地址;其次,使用ICTCLAS分词系统对微博内容进行分词处理,对得到的分词结果利用TF-IDF计算公式计算其权重并建立暴雨内涝灾情映射表;再次,建立灾情和情绪的分类编码表,据此检索获取每一地区的灾情和公众情绪;最后以发生在南京市2016年6-7月的城市暴雨为例,对所提出的思路和方法进行验证.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马廷淮	南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心	39	239	7.0	14.0
5	王国复	中国气象局气候研究开放实验室国家气候中心	14	345	8.0	14.0
6	吴先华	上海海事大学经济管理学院	98	980	16.0	26.0
10	肖杨	南京信息工程大学管理工程学院	2	5	1.0	2.0