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感知技术在文化遗产研究中的应用与展望 总被引：1，自引：1，他引：0
感知技术的发展为文化遗产的探测、保护、利用和传承带来了机遇和挑战。鉴于当前文化遗产研究中应用的感知技术的复杂性及多样性,本文对感知技术及其在文化遗产研究中的应用进行系统梳理。首先,对感知技术的概念进行总结,重点介绍在文化遗产研究中发挥重要作用的多源遥感平台、社交媒体、移动通讯、智能交通等多源传感器的特点,以及关键信息处理技术,包括数据挖掘和知识发现、可视化技术以及虚拟现实技术;其次,梳理了感知技术在物质文化遗产、非物质文化遗产以及群体对于文化遗产的体验和评价等方面的应用进展;最后,探讨了文化遗产研究中感知技术在数据精度、多源数据融合、信息处理等方面存在的问题,指出其数据共享化、平台网络化和应用社会化的发展趋势。 相似文献
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随着人类世的到来,“常态化”的极端天气与自然灾害成为人类生存面临的首要问题。大数据智能化的技术驱动、大科学（计划）的学科基础、全球化治理与应对的需求牵引,共同构成了新时代自然灾害研究的主旋律。论文提出自然灾害态势感知的概念,并结合新时代背景提出洞悉“态”、预测“势”两个不同层次的感知。在洞悉“态”方面,论文辨析了传统灾害观测与大数据态势感知的区别和联系;并以社交媒体、手机信令、视频监控等为例,梳理了大数据在台风、洪涝、地震、极端高温等灾害态势理解中的研究与实践。在预测“势”方面,论文总结了系列大数据观测—机器学习—机理模型整合的方法,并以城市洪涝事件演进模拟为例进行说明;在区域或全球尺度,提出应在大科学（计划）统一定义的未来情境下开展跨领域综合态势的感知与预测,并服务于区域的可持续发展;特别是利用人地耦合模型,感知灾害对社会经济的级联影响和远程效应,用以消除和解决非传统安全的威胁。最后,建议国家成立相关研究机构推进灾害大数据的共享和应用,开展灾害灾情标准知识库、训练库的建设;建议进一步推进机理模型、大数据、机器学习的整合与应用,推进自然灾害人地系统的耦合,提升中国自然灾害的社会治理与决... 相似文献
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《地理与地理信息科学》2020,(2)
社交媒体具有强实效性、广传播性和低成本等优点,在减灾救援中发挥了重要作用,但较少有人抽取其中隐含的公众细粒度情感信息进行灾情分析。该文基于深度学习算法抽取社交媒体中蕴含的细粒度情感信息,同时结合社交媒体中包含的时空信息构建涉灾地理信息数据,在此基础上利用GIS空间分析方法研究灾害进展特征,分析结果可为减灾救援提供有效的信息参考,并以2017年8月8日九寨沟地震事件为案例,验证了该方法在减灾中的应用效果。 相似文献
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从自发地理信息(VGI)的概念与应用出发,对国内外相关研究中较有代表性的文献进行分析,并从数据的管理理论基础及其对实践活动的积极作用两个方面入手,对VGI技术的管理与应用进行探讨。结果表明:在全球范围内,VGI数据的研究热度不断增加,并主要集中于极具实践意义的两个方面:一是对VGI数据的管理研究,包括对数据的质量评价及高效管理方式的探索;二是在诸如地面信息采集、旅游景观研究、灾害监控预防等维度对VGI数据的应用研究。同时,随着Web技术、GIS技术的成熟以及社交媒体、便携式GPS终端设备的普及,VGI数据将得到更为广泛的应用,并将在旅游业领域扮演日益重要的角色。 相似文献
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新型城镇化的提出让城市回归到区域协调和持续发展的本质,为城市公共安全和城市管理研究提供契机。通过国外城市灾害易损性研究总结发现：从发展历程可以看出国外城市灾害研究开始较早,认知层次和程度较高;在研究内容和领域上关注发展中国家,强调专题研究,重视区域合作;在研究方法和技术上,积极发挥公众参与,形成自上而下和自下而上相结合的应急管理体制,同时充分利用信息数据方法。在灾害易损性方面,着重在概念内涵和模型范式的研究,在跨领域分析和方法技术方面不断取得突破。基于此,提出国内城市灾害易损性研究需要关注的方向和相关建议。 相似文献
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论气象灾害综合风险防范模式——2008年中国南方低温雨雪冰冻灾害的反思 总被引：3，自引：2，他引：1
2008年初我国南方遭受特大低温雨雪冰冻灾害,并造成了重大损失。基于媒体发布的气象预报信息和灾情数据,从综合风险防范的角度深入分析了此次灾害应急中暴露出的问题,主要包括气象灾害应急社会联动机制不完善、电力和交通部门应急响应滞后、气象灾害综合风险影响评估缺位、政府与民众之间的风险沟通不足等;同时提出了气象灾害综合风险链的概念,认为气象灾害作为致灾因子可能引发一系列灾害,在自然和人文因素的相互作用下形成综合风险链,具有很大的危害性。最后,从灾害过程的角度构建了气象灾害综合风险防范模式,认为当前特别要加强气象灾害综合风险评估,建立应急处置社会联动机制,风险沟通贯穿整个综合风险防范过程。 相似文献
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测度区域突发公共事件风险的综合特征及分区是当前乃至今后中国应急管理提高预判性与可操作性面临的重大课题。基于区域灾害系统理论和风险概念,集成可能性、危害性、脆弱性等风险要素,尝试构建了用于区域风险综合评估的PHV集成模型（Possibility, harmfulness, vulnerability integrated model）,同时,依评价指标引导,构建“新闻+空间+统计”的多源数据接口,在公里网格尺度,测算了多灾种叠加的风险可能性、危害性、脆弱性和综合风险水平,并以内蒙古阿拉善盟为案例检验。结果显示：(1)模型以灾害事件发生概率做灾害事件综合的权重,将风险损失纳入危害性指数测算,识别风险易发地并纳入可能性指数测算,克服了以往研究权重设置不合理、灾害影响程度量化途径单一的“瓶颈”;(2) PHV模型和多源数据的方法,可以实现大尺度区域灾害数据缺失情况下的多灾种综合风险评估,具有一定的应用推广价值。 相似文献
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台风灾害事件过程具有尺度效应,而高时效性社交媒体中蕴含的丰富台风灾害事件信息可为多尺度认知台风灾害事件过程提供支持。该文首先以对象为构成事件的基本单元,以状态划分作为多尺度度量过程的基础,构建多粒度台风灾害事件过程表达模型;在此基础上提出基于社交媒体的台风灾害事件过程挖掘方法,通过多级语义约束的信息聚合方法,提取特定时空条件下不同的对象状态特征;基于状态在时空上连接形成的状态序列分析不同对象的演变轨迹,从多维度表达事件过程的不同演变特征。最后,以2019年“利奇马”台风灾害事件为例,验证多粒度台风灾害事件过程模型的合理性与信息聚合方法在实际应用中的有效性。 相似文献
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基于微博数据的北京市热点区域意象感知 总被引：4，自引：4，他引：0
“城市意象”研究对城市文化感知、城市管理与规划、旅游资源开发等具有重要意义。近年来,随着智能移动终端和社交媒体的普及,产生了大量城市内包含有文本和地理位置等信息的社交媒体数据,涉及城市的各个区域,为开展城市意象的综合感知研究提供了新的途径。本文以2016年北京市带位置签到的新浪微博数据为例,在空间聚类发现热点区域的基础上,采用词频—逆文件频率(TF-IDF)与文档主题生成模型LDA两类典型的文本分析的方法,挖掘城市不同热点区域的主题,以感知北京市不同热点区域的社会文化功能和人群行为,并在此基础上通过对热点区域高频主题词进行共词聚类分析,深度挖掘北京市的总体意象。研究表明,运用文本挖掘及地理大数据分析的城市意象研究方法,能及时感知人群在城市不同场所的活动、态度、偏好,从而揭示城市的社会文化及功能特征,是对刻画城市物质形态的城市意象五要素模型的重要补充。此外,以北京市热点区域为例的实证研究结果对现实中的城市特色传承与空间品质塑造等有一定的启发意义。 相似文献
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以南宫山景区游客为研究对象,应用主成分分析法从灾害知识、防减灾态度、防减灾行为及有限理性4个方面构建暴雨灾害风险感知评价三级指标体系;运用微积分与高斯拟合函数通过Matlab编程进行感知理性评判;采用指数模型建立风险感知指数,对游客暴雨灾害风险感知的可信度、感知能力进行定量评价并提出对策。结果表明:南宫山景区游客感知理性度较高,风险感知调查结果可信度高;游客暴雨灾害风险感知能力处于中等水平,其中减灾态度表现最优,减灾行为表现最差。据此提出了景区应完善灾前知识宣传与培训机制、建立暴雨预警系统并制定灾后游客减灾行为规范和应急预案等对策。 相似文献
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Social media analytics has become prominent in natural disaster management. In spite of a large variety of metadata fields in social media data, four dimensions (i.e. space, time, content and network) have been given particular attention for mining useful information to gain situational awareness and improve disaster response. In this article, we review how existing studies analyze these four dimensions, summarize common techniques for mining these dimensions, and then suggest some methods accordingly. We then propose a schema to categorize the gathered articles into 15 classes and facilitate the generation of data analysis tasks. We find that (1) a large part of studies involve multiple dimensions of social media data in their analyses, (2) there are both separate analyses for each dimension and simultaneous analyses for multiple dimensions and (3) there are fewer simultaneous analyses as dimensions increase. Finally, we suggest research opportunities and challenges in fusing social media data with authoritative datasets, i.e. census data and remote-sensing data. 相似文献
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重点旅游地区自然灾害风险管理框架研究 总被引：1，自引：0，他引：1
首先介绍近年来国内外旅游目的地面临的各类安全问题,阐述了旅游地自然灾害风险管理的相关概念以及和应急管理的区别,探讨建立重点旅游地区自然灾害风险管理框架的方法和内容。通过自然灾害分析、区域脆弱性分析和旅游地的暴露分析,就未来固定时间段内该目的地可能造成的潜在损失进行计算。为了将潜在损失控制在能够接受的范围内,由当地政府协同旅游管理部门与利益相关各方共同探讨降低灾害风险的工程手段和技术手段,并且核算为此所需要的投入,在潜在损失和投入之中进行决策,提出该旅游地区的区域发展目标和政策。该风险管理框架是从游客、当地政府、旅游经营企业、当地居民四方利益相关者之间合作参与旅游风险管理出发,提出四位一体的旅游地区自然灾害风险管理框架,希望为我国重点旅游地区确立自然灾害风险管理范式和旅游可持续发展提供理论依据。 相似文献
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PAUL MATHER 《International journal of geographical information science》2013,27(2):258-259
As they increase in popularity, social media are regarded as important sources of information on geographical phenomena. Studies have also shown that people rely on social media to communicate during disasters and emergency situation, and that the exchanged messages can be used to get an insight into the situation. Spatial data mining techniques are one way to extract relevant information from social media. In this article, our aim is to contribute to this field by investigating how graph clustering can be applied to support the detection of geo-located communities in Twitter in disaster situations. For this purpose, we have enhanced the fast-greedy optimization of modularity (FGM) clustering algorithm with semantic similarity so that it can deal with the complex social graphs extracted from Twitter. Then, we have coupled the enhanced FGM with the varied density-based spatial clustering of applications with noise spatial clustering algorithm to obtain spatial clusters at different temporal snapshots. The method was experimented with a case study on typhoon Haiyan in the Philippines, and Twitter’s different interaction modes were compared to create the graph of users and to detect communities. The experiments show that communities that are relevant to identify areas where disaster-related incidents were reported can be extracted, and that the enhanced algorithm outperforms the generic one in this task. 相似文献
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Several studies show the impacts of (geo)social media and Volunteered Geographic Information (VGI) during crisis events, and have found intrinsic value for rescue teams, relief workers and humanitarian assistance coordinators, as well as the affected population. The main challenge is how emergency management and the public can capitalize on the abundance of this new source of information by reducing the volume to credible and relevant content.In this paper, we present the GeoCONAVI (Geographic CONtext Analysis for Volunteered Information) approach and a prototype system, designed to retrieve, process, analyze and evaluate social media content on forest fires, producing relevant, credible and actionable VGI usable for crisis events. The novelty of the approach lies in the enrichment of the content with additional geographic context information, and use of spatio-temporal clustering to support scoring and validation. Thus, the system is focusing on integrating authoritative data sources with VGI. Evaluation in case studies shows that the prototype system can handle large amounts of data with common-off-the-shelf hardware, produces valuable results, and is adaptable to other types of crisis events. 相似文献
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地震灾害预测和应急模拟系统的设计与应用——以永安市城市应急系统为例 总被引：1，自引：0，他引：1
城市防震减灾是地震潜在频发区提高自然灾害防治能力建设的重要方面。本文结合福建省永安市城市防震减灾信息管理系统的建设,探讨设计防震减灾数值模型,分析模型集成的关键技术,构建了地震风险评估、建筑物易损性评价、生命与财产损失估算、救援与救灾管理调度等模型和基于GIS开发的震害预测和应急模拟系统。该系统在福建省永安市的实际应用表明,通过对地震灾害预测结果的分析,可加强城市抗震中的薄弱环节,为灾区政府应急响应和制订对策提供决策支持辅助信息,从而显著提高城市防震减灾的综合能力。 相似文献
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以福建泰宁县城区为例,基于PGIS 和概率（情景）风险分析方法,开展社区尺度的洪涝灾害风险研究。利用1949-2011年13 次历史洪灾资料,计算了洪水的强度-超越概率,得出大于洪峰流量2929.18 m3/s 和洪峰水位281.50 m的年超越概率为1.6%。在此情景下,县城淹没面积达1.3 km2（占总面积31.0%）,最大淹没深度超过3.5 m,最长淹没时间超过10小时,共有1846 幢建筑物（占全部建筑的42.2%）受影响。分别针对受灾区域房屋建筑、住宅室内财产和商户室内财产,建立灾损方程,评估损失价值,并绘制灾损地图。结果表明,洪涝灾害对社区造成的影响显著,有必要制定应急预案,建立早期预警等进行防灾降险。 相似文献
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João Porto de Albuquerque Benjamin Herfort Alexander Brenning Alexander Zipf 《International journal of geographical information science》2013,27(4):667-689
In recent years, social media emerged as a potential resource to improve the management of crisis situations such as disasters triggered by natural hazards. Although there is a growing research body concerned with the analysis of the usage of social media during disasters, most previous work has concentrated on using social media as a stand-alone information source, whereas its combination with other information sources holds a still underexplored potential. This article presents an approach to enhance the identification of relevant messages from social media that relies upon the relations between georeferenced social media messages as Volunteered Geographic Information and geographic features of flood phenomena as derived from authoritative data (sensor data, hydrological data and digital elevation models). We apply this approach to examine the micro-blogging text messages of the Twitter platform (tweets) produced during the River Elbe Flood of June 2013 in Germany. This is performed by means of a statistical analysis aimed at identifying general spatial patterns in the occurrence of flood-related tweets that may be associated with proximity to and severity of flood events. The results show that messages near (up to 10 km) to severely flooded areas have a much higher probability of being related to floods. In this manner, we conclude that the geographic approach proposed here provides a reliable quantitative indicator of the usefulness of messages from social media by leveraging the existing knowledge about natural hazards such as floods, thus being valuable for disaster management in both crisis response and preventive monitoring. 相似文献
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基于孕灾环境的全球台风灾害链分类与区域特征分析 总被引：1，自引：1，他引：0
在全球气候变化与经济一体化的背景下,台风引发的次生灾害构成灾害链,加剧人口、经济等多方面的损失。以2000-2010年案例数据为基础,依据台风所经过区域的孕灾环境特性,提出了全球台风灾害链分类体系,并统计得出类型与强度的区域特征：在西北太平洋,主要发生于山地（丘陵）区（占34.4%）,强度为3.1;在南太平洋,主要发生于岛屿区（占59.2%）,强度为2.6~3.0;在北印度洋,主要发生于河口海岸区（占35.8%）,强度为0.7~0.9;在南印度洋,主要发生于平原区（占31%）,强度为2.6;在北大西洋与东北太平洋,主要发生于平原海岸区（分别占24.7%与31.2%）,强度分别为2.0~2.3和2.3。研究结果可为台风灾害链自动识别、动态模拟与预测提供理论基础,用以支持区域防灾减灾建设与应急响应策略制定。 相似文献
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Investigating survivors' behaviour prior to, during and after a disaster provides emergency management agencies with greater understanding of the complexities which influence public response. This information can then be used to develop better community-based disaster risk-reduction strategies. In this paper, we review three post-tsunami disaster case studies: the Indian Ocean tsunami (IOT) on 26 December 2004, the Java tsunami on 17 July 2006 and the South Pacific tsunami on 29 September 2009. The 2004 IOT and 2006 Java tsunami surveys involved delayed-response post-disaster research using video interviewing. The 2009 South Pacific tsunami entailed rapid-response post-disaster research using questionnaire interviews. We highlight the major outcomes of each case study and, based on these, make recommendations for improving tsunami education programs in Australia. These include educating the public about tsunami risk, natural warning signs of tsunamis and regionally specific behavioural response. To help facilitate improvements to future post-disaster research, discussion on survey-related issues from each case study is provided. 相似文献