基于微博大数据的城市内涝灾害的灾情及公众情绪研究——以南京市为例

随着气候变暖以及城镇化的快速推进,城市暴雨内涝灾害日益频发,成为人们关注的热点和难点问题。结合社会媒体大数据开展城市暴雨内涝灾害的风险管理,是获取现场灾害数据和开展灾害风险评估的可行途径。该文提出了利用微博大数据获取暴雨内涝灾情和公众情绪的新思路。首先对微博数据进行去重、分类处理,并将每条微博的IP地址转换成相应的物理地址;其次,使用ICTCLAS分词系统对微博内容进行分词处理,对得到的分词结果利用TF-IDF计算公式计算其权重并建立暴雨内涝灾情映射表;再次,建立灾情和情绪的分类编码表,据此检索获取每一地区的灾情和公众情绪;最后以发生在南京市2016年6-7月的城市暴雨为例,对所提出的思路和方法进行验证。