基于社交媒体数据的灾害损失快速评估——以京津冀极端降雨为例
编号:4300
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更新:2024-04-17 16:03:31
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快闪报告
摘要
社交媒体数据具有海量、实时等特征,可以弥补传统灾害损失评估数据时效性差、数据量不足等缺陷。对其开展研究可以支撑灾后快速损失评估,提升灾后应急响应和资源分配的效率。2023年7月,台风杜苏芮残余环流北上造成京津冀极端降雨。本研究基于此次极端降雨期间的微博数据,利用文本分类、情感极性分析、中文预训练模型(Bert-base-Chinese)等NLP领域前沿技术,分析了京津冀地区在极端降雨期间的博文数量与内容的时空分布、话题趋势、情感极性,最后针对人口、农业与基础设施及建筑物三类承灾体,通过建立灾害相关字典实现了市域尺度下的灾害损失快速评估。
关键词
社交媒体,灾害损失快速评估,京津冀极端降雨
稿件作者
王聪
北京师范大学国家安全与应急管理学院
张笑寒
北京师范大学国家安全与应急管理学院
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