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大数据时代海量网络文本中蕴含的灾害事件信息是防灾减灾研究和应用的重要资源。从异构的Web文本中快速、准确抽取灾害事件时空信息和属性信息,分析其时空动态变化模式与趋势并进行可视化表达,是当前地理信息与灾害信息领域关注的热点。本文从Web文本挖掘的整体技术框架、灾害主题页面抓取、灾害事件信息解析与抽取、灾害事件信息空间展示分析、以及防灾减灾应用系统等方面调研和综述了相关进展。针对防灾减灾领域的Web文本信息获取未来趋势,分析概括了全流程的Web文本灾害事件信息提取适用技术,并指出未来研究趋势：① 重点开展全球灾害信息全景式获取分析,实现全球灾害事件信息的自动化获取、分析及可视化展示;② 向联合国可持续发展目标（SDGs）和中国“一带一路”倡议,加强典型热点区域的Web灾害事件信息获取分析应用研究并形成示范系统;③ 按照数据、信息、知识的应用层次,建立以大数据挖掘和分析技术支撑的新型防灾减灾知识服务系统。 相似文献
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自然灾害发生具有突发性、随机性和链式效应,而且自然灾害拥有庞大的概念体系和灾害事件之间异常复杂的时空关系,由于缺乏对灾害知识的统一描述表达机制,导致灾害领域知识难以实现共享和重用,因此,构建灾害链的统一描述模型并实现灾害知识的共享与重用是当前亟须解决的一个问题。本文提出了一种灾害链领域本体的构建方法,在对比现有方法基础之上,定义了灾害链相关概念、属性,以及概念之间的关系,采用网络本体语言OWL对灾害链领域本体进行建模,并实现了灾害链领域本体的可视化,为灾害知识的共享与重用提供了有效支撑。最后,以暴雨-洪涝灾害链为例验证了该方法的有效性和可靠性。 相似文献
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我国是受台风影响最严重的国家之一，台风灾害严重威胁着沿海地区的社会经济和自然环境。近年来，随着知识图谱相关理论和应用技术的发展，其强大的知识整合与表达能力可以为台风灾害事件的动态监测与管理决策提供有力支持。针对当前台风灾害事件相关模型对时空过程表达不足等方面存在的问题，首先，从台风灾害机理出发，通过对台风灾害事件组成要素和动态特性的分析，提出从概念、对象、状态、特征和关系5个层次建立的台风灾害事件知识表达模型。其次，充分顾及台风灾害事件信息的多粒度特性，在模型中将不同的特征信息统一到各个对象中。为了突出台风灾害事件的时空过程，以状态作为过程在特定时空下的截面。最后，以2021年台风烟花事件为案例，构建了台风灾害事件知识图谱。结果表明，该模型不仅突出了事件中不同对象的特征刻画，通过多个对象的状态序列表达出台风灾害事件的时空过程，进一步提高台风灾害事件的全过程信息表达与存储，为应急决策方案提供有效的数据与决策辅助支持。 相似文献
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地理信息的不断泛化对经典的地理信息分析模式提出了巨大挑战，网络化的知识服务将逐渐成为地理信息应用的新模式，助力地理计算到社会计算的形态转变。地理知识服务需要打通人、机构、自然环境、地理实体、地域单元、社会事件之间的关联，促进知识辅助下的数据智能与计算智能。本文聚焦地理时空知识获取与形式化表达及分析的迫切需求，首先分析了时空知识图谱的基本概念与特征，认为时空知识图谱是指具有地理时空分布或位置隐喻的知识构成的有向图，即以时空分布特征为核心的知识图谱；然后提出了时空知识图谱的研究框架，该框架可实现时空大数据到时空知识服务应用的转变，包括泛在时空大数据、时空知识获取、时空知识管理、时空知识图谱、软件系统及行业应用等多个层次；接着从文本描述地理信息抽取、异构地理语义网对齐、时空知识表达与表示学习等方面，介绍了相关研究进展；结合应用实践，介绍了面向行业的时空知识图谱构建与应用途径；最后，讨论了时空知识图谱研究目前面临的关键科学问题与技术瓶颈，提出在大模型时代，构建显式的时空知识图谱，并针对行业需求开展知识推理，仍是时空知识服务的必由之路。 相似文献
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网络文本蕴涵地理信息抽取:研究进展与展望 总被引：1，自引：0，他引：1
互联网的普及产生了大量蕴含着丰富地理语义的文本,为地理信息的深度挖掘和知识发现带来了巨大机遇。同时,蕴含地理语义文本的异构性和动态性,使得地理实体的属性数量和种类激增、地理语义关系复杂,对地理信息检索、空间分析和推理、智能化位置服务等提出了严峻的挑战。本文阐述了网络文本蕴含地理信息抽取的技术流程,从地理实体识别、地理实体定位、地理实体属性抽取、地理实体关系构建、地理事件抽取5个方面总结了网络文本蕴含地理信息抽取的进展和关键技术瓶颈,分析了可用于网络文本蕴含地理信息抽取的开放资源,并展望了未来的发展方向。 相似文献
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互联网页面和社交网络文本中蕴含丰富的道路交通信息,是其他交通信息采集平台的有效补充。然而,自然语言文本形式的交通信息多以线性参考或地标方位描述交通事件空间位置,且大量存在事件元素缺失或隐含现象,对交通信息的自动化抽取有着较大影响。考虑到交通信息的自然语言表达方式虽然自由随意,但表达模式相对固定,提出一种从互联网文本中抽取道路交通信息的模式匹配方法。首先,基于道路交通事件描述的语言特征构建模式库;然后,以特征词词性序列的形式表达互联网文本和抽取模式,利用DTW距离度量序列相似度,实现抽取模式匹配;最后,在匹配抽取模式和填补规则指导下获取结构化的道路交通信息。由上海市城市交通相关门户网站和微博客平台的实验过程显示,本文所提出的模式匹配方法,抽取道路交通信息的准确率和召回率分别达到90%和80%以上,表明该方法能有效抽取互联网文本蕴含的道路交通信息,且实现过程相对简单,易于扩展,具有可用性。 相似文献
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从社交媒体中挖掘灾害应急信息,能够有效帮助传统灾害管理获取实时、主题丰富的灾害信息,从而成为灾害应急管理的新手段。得益于深度学习在自动特征提取上的成就,本文研究了一种利用卷积神经网络对社交媒体中的灾害应急信息进行自动实时提取与分类的方法。首先,利用社交媒体数据和Word2vec模型,构建与灾害类事件相关的语料库并获得相应的词向量;其次,将词嵌入文本和相应的灾情类别作为卷积神经网络的输入,经过多分类学习得到分类模型,用以提取近实时灾害信息。以2012年“7.21北京特大暴雨”事件为案例,通过分类模型获得常见灾情类别的暴雨灾害社交媒体信息。该模型在测试集上的精度达到了90%以上,并且将模型运用于新爬取的2016年暴雨数据集上也得到了较好的表现,说明该模型在近实时自动提取灾害信息方面具有可行性。在对2012年分类结果进行时空分析结果表明,通过社交媒体获得的暴雨灾害主题信息符合灾害发展的规律,说明了利用深度学习提取社交媒体数据中的灾害应急信息的有效性和可行性,能够为实时灾害应急管理提供新的思路。 相似文献
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微博中蕴含台风灾害损失信息识别和分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
社交媒体在灾害信息的实时发布与传播中发挥着越来越重要的作用。在灾害发生过程中,社交媒体中蕴含的实时灾损信息对灾情及时响应和评估有重要意义。然而,这些涉灾文本具有信息破碎度高、文本特征稀疏、标注语料库匮乏等缺点,使得传统的基于监督学习的方法难以有效提取其中的灾损信息。为此,本文提出了一种通过扩展上下文特征和匹配特征词的方法来快速识别和分类社交媒体中蕴含的不同类别的灾损信息。本方法首先基于中文语法规则,抽取小规模不同灾损类别下微博文本中的涉灾关键词构建特征词搭配对。然后,利用词向量模型和已有词库对这些特征词搭配对进行补充和扩展。同时,根据中文词语共现规则,引入外部语料库优化特征词间的语义搭配关系。最终,以此为基础构建台风灾损分类知识库对灾情文本中蕴含的不同类别灾损信息进行识别和分类。本文以2016年9月15日台风“莫兰蒂”登陆事件作为研究案例,以评估本文方法在灾损信息识别和分类上的效果。结果表明,本文方法对微博文本中蕴含的不同类别风灾损失信息的识别和分类效果显著（各类别综合评价指标都达到了0.74以上）。基于灾损信息分类结果,本文绘制了台风影响的时空分布图,从而进一步说明本文方法在灾害损失评估和减灾救灾方面的效用。 相似文献
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随着网络技术的发展,网络舆情分析在应对突发事件中发挥的作用日益显著。自然灾害发生后,准确把握舆情信息传播特征并分析其影响因素有助于应急管理部门及时采取有效的应急救援措施。本文以台风“利奇马”为例,基于“新浪舆情通”系统搜集的相关微博、微信、论坛、网站等全网舆情数据,探究台风灾害全过程舆情信息的时空分布特征,开展灾害舆情信息影响因素相关性分析。研究表明：① 相比于灰色EGM(1, 1)模型,ARIMA模型对于舆情的短时预测具有较高的适用度,所预测的舆情信息的时序变化与利奇马台风的生命周期相符;② 舆情的空间分布具有聚集性,其分布与受灾程度呈正相关关系,但同时受灾区经济状况和网络普及率影响;③ 灾情严重程度与原创舆情信息的相关性高于转发舆情信息,原创舆情信息更能反映受灾地区的实际受灾情况。研究内容为应急管理部门及时掌握舆情走势并调整应急救助决策提供了指导价值。 相似文献
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地理要素变化检测已成为国家地理信息"十二五"规划和全国地理国情普查的重要组成部分。网页文本中蕴含海量的地理要素信息,尤其是新闻、政府、社交平台等网站的网页文本更新频繁,可为地理要素变化检测提供现势性的数据源。本文针对网页文本中地理要素变化的语言描述特点,构建了表达地理要素变化的语义知识库,设计了搜索引擎和通用主题相结合的网页爬虫,实现了相关网页文本的高效获取;采用规则模型和条件随机场模型,分别进行网页文本中地理要素变化信息抽取,包括地理要素名称、位置(地名)、时间和属性等。实验结果显示,本文设计的网页爬虫具有较高的相关网页文本获取能力,地理要素变化信息抽取的准确率能够达到70%以上,但是,语义知识库的完备程度对于信息抽取性能具有较大影响。研究成果表明,以网页文本为数据源的地理要素变化信息获取方法,能提供一种快速检测地理要素变化的新途径,与实地调绘和遥感影像检测等方法结合应用具有较好的优势互补性,可作为有力的辅助手段解决地理要素的持续更新和实时更新问题。 相似文献
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随着气候变暖加剧,全球极端天气事件频发,重大气象灾害的发生频率与日俱增。研究气候变化与气象灾害发生频率的关系,对于气候变化背景下的防灾减灾具有重要意义。文献资料及泛在网络数据中蕴含了海量的气象灾害时空事件,为此,本文基于自然语言处理技术研发了文本气象灾害时空事件自动抽取方法。① 提出了基于专业文献的由粗到精的气象灾害标注语料训练库构建方法。首先针对不同文献资料存在的歧义和不兼容等问题,构建了面向文本事件统一的气象灾害知识体系。然后构建了基于章节结构的粗标注方法,分别针对长文本（现代文）和短文本（文言文）研发了基于Labeled LDA模型及基于TF-IDF和N-gram模型的精细标注语料筛选方法,解决了语料库的快速构建问题;② 基于BERT-CNN模型研发了融合上下文语义特征和多粒度的局部语义特征的、面向长短文本一体化处理的气象灾害时空事件自动分类方法;③ 利用该方法分别从文言文和泛在网络数据中自动抽取了灾害时空事件,其宏F1值分别达到89.09%和80.06%,主要气象灾害时空事件分布与专业统计数据相关性较高;④ 基于以上结果,重建了我国各历史时期灾害时空演变过程,发现各时期灾害数据量整体呈现出逐步上升趋势,暴雨灾害、洪涝灾害与干旱灾害是影响我国的主要灾种。本方法既可实现网络长文本事件的自动发现,也可实现文言文短文本事件的自动检测,为文本数据便捷应用于气象灾害研究和监测提供了新的技术方法。 相似文献
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本文针对我国目前灾情直报、灾情核查评估、灾害应急响应、遥感影像地面解译等重大灾害现场应急工作需求,提出了一种面向任务的移动灾情快速采集直报技术,并以这种技术的业务化应用为目标,详细阐述了自然灾害移动信息平台的整体建设方案。该技术以现场灾情采集工作图层为载体,以现场工作任务规划为核心,系统解决了现场灾情采集工作中多元灾情信息的一体化采集、快速集成、即时上报、实时监控、团队协作等技术难题。相对于目前广泛采用的"卫星定位+底图标绘+移动通信"技术模式,该技术具有4个方面的优势:灵活兼容任何现场灾情信息采集任务;避免了卫星导航系统定位精度不高导致的大量后期数据处理工作;实现了多元灾情信息的一体化采集与快速上报;能够支持多个现场小组协同工作。该技术开发的自然灾害移动信息平台,由终端子系统、后方服务子系统和支撑数据库组成,能够依托智能移动终端设备提供现场多元灾情数据的一体化采集、快速上报、实时在线集成、快速共享等功能。该技术应用于青海玉树地震结古镇倒房评估,现场评估工作组利用4台移动终端在3天内完成了685个斑块房屋倒损程度、房屋间数、单位造价、户数及人口等灾情指标的调查统计,采集的数据可直接用于数据分析,辅助决策支持。 相似文献
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构建自然灾害综合风险防范信息服务业务技术体系是支撑新时代防灾减灾救灾工作的必然要求。文章聚焦全链条、多主体、多灾种综合风险防范信息服务需求,建立了自然灾害综合风险防范信息服务的技术体系框架,构建了涵盖常态减灾和灾前预防、灾中救援、灾后恢复重建等非常态救灾全过程的综合风险防范信息服务产品体系,建立了信息产品开发、行业数据协同、网络大数据挖掘、信息服务平台集成等方面的关键技术。其中,信息产品体系构建从灾害管理过程、主要业务类型和工作任务方面进行三级分类。信息产品开发方面研发了基于致灾、灾情、救灾3类标准灾害信息要素的灾害信息产品制作、表达和动态定制技术;行业数据协同方面研发了双向自适应的部门微服务数据共享新机制及多部门多源异构数据接入、融合处理技术;网络大数据挖掘领域研发了基于网页、移动通信、社交网络、物联网等网络大数据的致灾、灾情、救灾要素信息挖掘与融合分析技术;信息服务集成平台搭建领域研发了基于云服务架构的时空分布式大数据管理、业务工具模型集成、“云+端”多渠道信息服务技术。该技术体系解决灾害信息服务时效性不高、完备性不足等问题,为开辟与政府部门统计并行的灾害信息数据获取新途径提供了技术支撑。 相似文献
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台风防灾减灾信息系统 总被引：9，自引：3，他引：6
陈述彭 《地球信息科学学报》2006,8(4):1-3,2
近年台风造成沿海严重经济损失,并诱发副热带高压偏移及四川盆地持续高温、旱灾,引起社会关注。2007年,我国即将发射环境与灾害监测预报小卫星星座,也亟需抓紧时间作好前期准备,促进“台风防灾、减灾信息系统”更臻完善。本文提出五项技术关键,呼吁信息共享跨学科、跨部门通力合作。 相似文献
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灾害期间的舆情引导有助于维护社会稳定。社交媒体是舆论传播的重要渠道,通过微博评论了解用户的网络情感及关注的话题,可以帮助相关舆情监测部门掌握公众的关注热点,从而选择适当的干预节点来应对网络舆情,并对公众情绪进行疏导,这对于应急管理具有现实意义。现有的研究大多是利用有监督的机器学习方法进行情感分类,这需要人工进行语料的标注,工作量大。本文根据微博评论文本的特点,综合考虑情感词以及表情符号等多重情感源,构建了台风灾害领域情感词典。在此基础上,提出了一种基于情感词语义规则的情感倾向计算方法,以及基于词向量的话题聚类方法。首先,采集了近年5次台风灾害期间共计40多万条微博评论文本,基于大连理工情感词汇本体库进行扩展构建了台风灾害领域情感词典,结合PMI法构建表情符号词典,根据语义规则确定情感倾向,并使用3500条评论文本验证了该方法的有效性。然后,本文基于词向量、TF-IDF与K-means的聚类方法探索灾害期间热点话题。最后,以2020年4号台风“黑格比”为例,基于台风期间的5万余条微博评论文本进行了舆情情感分析,并识别出6类与台风相关的话题。通过时空分析发现,随着时间的推移,微博评论文本的数量发生一定变化,评论数量多的地区大都集中在沿海地区和经济水平高的地区,台风登陆当天浙江省的恐惧情感达到最高。结果表明,基于语义规则和词向量的台风灾害网络情感分析方法,能在类似灾害事件发生时为政府部门掌握和引导网络舆情提供辅助。 相似文献