首页|基于社交媒体数据的郑州内涝时空变化分析

基于社交媒体数据的郑州内涝时空变化分析

扫码查看
原文链接
  • 万方数据
  • 维普
2021年7月由于台风"烟花"的影响,河南省郑州市出现了历史罕见的强降雨天气,造成了严重的城市内涝灾害.以该事件为例,通过爬虫技术获取灾害期间微博数据,利用深度学习模型等方法对微博数据进行筛选、分析和地理位置编码后研究不同时间尺度下郑州内涝的时空变化情况.研究结果表明:郑州"7·20"特大暴雨期间有关内涝信息的微博数据量剧增,基于微博提取的内涝点多于暴雨期间官方公布的内涝点,并可覆盖约82％的官方内涝点;该期间产生的积水内涝点数量分布与降雨量分布一致,且内涝点多集中于老城区地势低洼处.总体而言,基于微博数据提取的城市内涝灾情信息可有效覆盖和补充灾害期间官方观测数据,实时描述内涝灾情变化,为城市内涝防治提供支撑.
Spatio-Temporal Variation Assessment of Urban Waterlogging in Zhengzhou Using Social Media Data

陈艺琳、宫昌昊、范泳雅、李小兰、梁耀浩、胡茂川

展开 >

中山大学 土木工程学院,广东 广州 510275

中山大学 水资源与环境研究中心,广东 广州 510275

广东省华南地区水安全调控工程技术研究中心,广东 广州 510275

城市内涝 新浪微博 实时变化 深度学习

国家重点研发计划国家自然科学基金国家自然科学基金广东省基础与应用基础研究基金

2021YFC300100051809295521790292019A1515110969

2022

10.19797/j.cnki.1000-0852.20210463

水文
水利部水文局 水利部水利信息中心

水文

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.742
ISSN：1000-0852
年,卷(期)：2022.42(3)
  • 4
  • 10