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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
浏览：1516次
快闪报告
报告开始：2024年05月20日 09:54（Asia/Shanghai）
报告时间：3min
所在会场：[S3] 主题3、地质灾害与工程地质 [S3-4] 主题3、地质灾害与工程地质 专题3.10、专题3.14、专题3.16（20日上午，307）
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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
报告人
王聪
硕士研究生 北京师范大学国家安全与应急管理学院稿件作者
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重要日期
-
会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
-
03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
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