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基于微博数据的台风灾害舆情分析与灾害损失估计
被引量:
26
1
作者
李绍攀
赵飞
+2 位作者
周义棋
田向亮
黄弘
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期43-51,共9页
该文以2018年台风"山竹"和2019年台风"利奇马"为研究案例,通过网络爬虫爬取微博数据,将Bayes情感分析模型运用到台风自然灾害的舆情分析,讨论了2种不同台风的灾害舆情演化规律。在舆情演化规律的基础上,利用城市热...
该文以2018年台风"山竹"和2019年台风"利奇马"为研究案例,通过网络爬虫爬取微博数据,将Bayes情感分析模型运用到台风自然灾害的舆情分析,讨论了2种不同台风的灾害舆情演化规律。在舆情演化规律的基础上,利用城市热度分布和情感指标,结合城市地理位置、经济、人口数据、台风灾害破坏能力,对临海城市和非临海城市进行了城市灾损数据估计。灾损评估结果对于各地级市的灾情评估有较好的一致性,具有一定的参考意义。研究结果及方法可为灾情研判及救灾需求分析提供参考,帮助解决台风灾害发生初期应急救援过程中各地级市物资调配问题。
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关键词
台风
灾害舆情
灾害情感
灾损评估
原文传递
题名
基于微博数据的台风灾害舆情分析与灾害损失估计
被引量:
26
1
作者
李绍攀
赵飞
周义棋
田向亮
黄弘
机构
清华大学工程物理系
应急管理部国家减灾中心
中国安全生产科学研究院矿山采空区灾害防治应急管理部重点实验室
出处
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期43-51,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFC1508900)
国家自然科学基金资助项目(72091512,71774093)。
文摘
该文以2018年台风"山竹"和2019年台风"利奇马"为研究案例,通过网络爬虫爬取微博数据,将Bayes情感分析模型运用到台风自然灾害的舆情分析,讨论了2种不同台风的灾害舆情演化规律。在舆情演化规律的基础上,利用城市热度分布和情感指标,结合城市地理位置、经济、人口数据、台风灾害破坏能力,对临海城市和非临海城市进行了城市灾损数据估计。灾损评估结果对于各地级市的灾情评估有较好的一致性,具有一定的参考意义。研究结果及方法可为灾情研判及救灾需求分析提供参考,帮助解决台风灾害发生初期应急救援过程中各地级市物资调配问题。
关键词
台风
灾害舆情
灾害情感
灾损评估
Keywords
typhoons
public opinions during typhoons
disaster sentiment
disaster loss assessments
分类号
TP311.51 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于微博数据的台风灾害舆情分析与灾害损失估计
李绍攀
赵飞
周义棋
田向亮
黄弘
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
26
原文传递
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