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从近几年发生的特大自然灾害事件中可以发现,社交媒体平台正日益成为普通公众及时发布和获取灾情信息的最主要、最便捷的新途径,在这类平台获取的数据中隐藏了大量记录灾情现状的文字、图片等信息。文中首先对海量的历史灾情数据进行统计分析,构建了面向地震应急的信息类别体系和危急度评价体系;基于此训练了用于信息分类的朴素贝叶斯模型,模型的准确率为73. 6%;同时采用机器学习模型和语义计算模型这种特征融合的分类方法,对灾情信息的危急度进行评价,评价模型的准确率为89. 2%。该模型能够在震后实时地对自媒体中出现的灾情信息进行爬取、分类和评价等操作,可从海量的自媒体信息中挖掘出少量危急又重要的信息,以辅助震后的灾情研判和精准救援。文中最后以2017年8月8日九寨沟地震事件为例,从地震烈度速报、震后精准救援2个角度对挖掘数据的可用性进行了研究分析。 相似文献
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2019年12月以来,新冠肺炎疫情迅速席卷全球,截至北京时间2020年5月10日16时40分,全球累计确诊病例4 115 662例,已成为全球聚焦的主要话题。微博等社交媒体平台成为此次疫情相关信息传播的重要渠道和公众情绪的有效传感器之一。对微博信息进行深入挖掘分析不但能研判舆情特点,更有助于政府对公众的情绪进行针对性疏导,合理管控舆情。因此,本文采集了2020年1月18日到2020年1月28日期间关于新冠肺炎的33万余条新浪微博数据,基于Louvain和Kmeans的空间聚类、改进的BTM主题词提取等算法,将用户关注热点信息和情感特征作为地域标签,构建了反映情感特征、地域关联与热点关注在内的舆情评价方法,实现了基于位置的信息融合,能够分析不同区域的舆情特点与关注主题差异。研究表明：基于BERT词向量的BTM主题词提取方法可以有效弥补传统主题词提取的计算量大、数据冗余等缺点,在热点挖掘时具有更强的表达能力;不同区域关注热点具有一定的差异性,结合省级、市级及基于Louvain-Kmeans的空间聚类的多尺度舆情分析方法,可以全方位展现不同区域舆情特点。本文提出的舆情分析方法可以有效反映不同区域的舆情特征,为重大公共卫生事件的舆情分析提供参考。 相似文献
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地震宏观异常是指地震前后人的感觉能直接察觉到的自然界异常现象,本研究在芦山地震后,针对公众通过微博发布的异常信息进行搜集,提出从真实性、完整性、信誉度和关联度四方面对公众提供的微博宏观异常信息进行筛选的方法,并根据筛选后的信息从时间角度、空间分布等方面进行芦山地震前后宏观异常信息的分析研究.结果表明,芦山地震前后是有宏观异常出现的,公众关注的异常种类主要为动物异常与天气异常;震前发生宏观异常占宏观异常总数的67％,但仅有30％被发布;微博发布的宏观异常信息中,大多位于距离震中较远的成都市,而非震中地区.微博信息可以作为宏观异常信息的一个主要的及时信息来源,有助于发挥群测群防在防震减灾工作中的作用. 相似文献
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为了进一步提高冬小麦产量估测的精度,基于集合卡尔曼滤波算法和粒子滤波（particle filter, PF）算法,对CERES–Wheat模型模拟的冬小麦主要生育期条件植被温度指数（vegetation temperature condition index,VTCI）、叶面积指数（leaf area index, LAI）和中分辨率成像光谱仪（moderate-resolution imaging spectroradiometer, MODIS）数据反演的VTCI、LAI进行同化,利用主成分分析与Copula函数结合的方法构建单变量和双变量的综合长势监测指标,建立冬小麦单产估测模型,并通过对比分析选择最优模型,对2017—2020年关中平原的冬小麦单产进行估测。结果表明,单点尺度的同化VTCI、同化LAI均能综合反映MODIS观测值和模型模拟值的变化特征,且PF算法具有更好的同化效果;区域尺度下利用PF算法得到的同化VTCI和LAI所构建的双变量估产模型精度最高,与未同化VTCI和LAI构建的估产模型精度相比,研究区各县（区）的冬小麦估测单产与实际单产的均方根误差降低了56.25 kg/hm2,平均相对误差降低了1.51%,表明该模型能有效提高产量估测的精度,应用该模型进行大范围的冬小麦产量估测具有较好的适用性。 相似文献
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蝗虫防治工作的关键在于及时准确地获取蝗情信息。本文在总结目前蝗虫防治辅助信息获取过程中及时性与共享率方面不足的基础上,综合考虑蝗情查询的实际需求提出将蝗虫防治工作与WebGIS技术结合,以Geoserver 2.11发布地理信息网络服务,结合数据库管理软件SQL Server 2005、空间数据引擎ArcSDE 9.3、网络服务器IISA 6.0、NI_Map地图服务应用程序接口设计开发蝗虫防治辅助信息查询系统,综合利用Web技术的跨平台与互操作特性以及GIS技术对空间数据的组织管理功能为蝗虫防治提供良好的数据管理与信息支持平台,增强蝗虫防治辅助信息获取的及时性、应用范围以及共享率。系统采用BS＋CS混合模式,实现了全国范围内蝗情采集数据的信息化管理,大比例尺地图参照下的蝗虫防治辅助信息可视化查询,以及不同类型空间数据的快速更新。 相似文献
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