台风灾害突发性强、破坏力大，其应急管理亟需高现势性的承灾体数据库支撑。传统的承灾体数据库建设主要依赖人工普查和野外调查，数据更新周期长、成本高，难以满足灾害应急响应的时效性需求。对此，本文提出一种基于众源地理大数据的承灾体数据库建库方法：该方法以地图智能综合算法为核心，从高德地图海量数据中提取关键信息，用于高效建立承灾体数据库。以台风灾害为例，提出了面向互联网开源数据的承灾体分类体系，并以泉州市主城区为实验区，开展承灾体数据库的构建与验证实验。结果表明：（1）建库效率：建库速度显著提升，人工介入环节占比不足20%，大幅降低了时间成本；（2）数据库完整性：与传统普查分类体系及既有研究成果对比，要素完整性达75%以上，分类体系覆盖度可满足台风灾害应急场景的基本需求；（3）数据库精度：从研究范围内随机抽取200个空间单元与高分辨率遥感影像进行目视比较，本研究方法所获得的承灾体空间边界与实际情况的总体精度约60%；抽取10%的空间单元与实地调研结果进行承灾体属性类别的精度评价，分类总体精度达80.46%。从技术流程看，空间单元划分的主观性、POI在高德地图分类体系中的不确定性等因素会引入一定误差，但处于可接受范围之内；（4）数据库现势性评价：本研究所建立的数据库中，POI与路网数据现势性较好，均可获取最新数据，但人口及其他渔业养殖类数据相对滞后，需结合多源数据融合方法进一步优化。与风险普查的承灾体调查建库方法相比，本方法具有建库速度快、人力成本低、现势性强的优点。在突发自然灾害、在偏远地区等情景下，该方法具有一定普适性和显著的应用价值。

高德地图；地块自动生成；POI等效数量；在线地图综合；承灾体