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社交媒体数据对反映台风灾害时空分布的有效性研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
当灾害事件发生时,与之相关的社交媒体数据不断产生,其中包含了丰富的灾情信息和签到地理位置信息,这为灾情态势的及时感知提供了一种新的数据源,但是因社交媒体用户量的地区差异及网络空间中信息传播模式的特点,给社交媒体签到数据所代表的空间点过程的模式分析带来了一些新的问题,如签到点密度与实际灾害点事件密度之间的对应关系、签到点之间的空间关系、点格局的空间异质性及其影响因素等。本文以2016年14号台风"莫兰蒂"为例,以"台风"和"莫兰蒂"为关键词,在新浪微博平台上采集了2016年9月14-17日的微博数据,使用文档主题生成模型(Latent Dirichlet Allocation,LDA)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对微博文本进行分类,构建了含有签到位置信息的灾情点事件数据库。在此基础上,针对社交媒体用户分布的空间异质性提出了一种基于签到点用户活跃度的加权模型。以全局自相关统计量Moran′s I为指标,对加权前后的签到微博数据进行对比,发现这些在社交网络中产生的签到微博数据在现实地理空间中存在明显的空间自相关性;基于"雨"、"停电"等关键词,利用上述加权处理后的微博数据库进行灾害制图,结合真实灾情资料进行时空对比分析,结果表明系列图谱能够反映台风灾害的时空过程趋势。  相似文献   
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对河道汇流过程进行模拟可为洪水灾害预警预报提供参考。利用水力水文学方法能很好地模拟河道汇流过程,但需要输入的参数多,运算过程复杂,对数据精度要求高,而且在无资料区流域无法确定河道上断面流量情况下,该方法具有一定局限性。本文将元胞自动机模型与水文模型相结合,构建了河道汇流过程中的元胞自动机模型和产流汇流规则。通过建立河道坡面拓扑关系,利用SCS-CN(Soil Conservation Service-Curve Number)模型逐个计算河道元胞上的坡面入流,并利用曼宁方程模拟河道汇流过程,最后在ArcEngine平台下进行二次开发,实现了河道汇流可视化。本文以厦门市茂林溪流域为研究区,对1997年5月6日至7日的一场降雨进行了模拟。将本文模拟结果与该流域其他学者的研究进行了对比分析,结果表明在输入数据与水文模型参数相同的情况下,本文不仅模拟出每次降雨间隔产生的较小洪峰,并且整场降雨产生的最大洪峰流量精度与时间精度均提高了5倍,可以更准确地模拟河道汇流过程,适用于河道汇流可视化,该模拟可以为洪水灾害预警预报提供一定参考。  相似文献   
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