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基于微博文本的2022年长江流域特大干旱关注热度时空特征分析
1
作者
李喆
陈喆
+1 位作者
向大享
崔长露
《长江科学院院报》
北大核心
2025年第6期185-193,共9页
在移动互联网大数据的背景下,带有发布时间、发布位置等特征标签的社交媒体数据在自然灾害应对中的关键作用受到了广泛的关注。选择我国2022年长江流域特大干旱为应用案例,以主流的互联网社交媒体——微博文本作为数据源,基于机器学习...
在移动互联网大数据的背景下,带有发布时间、发布位置等特征标签的社交媒体数据在自然灾害应对中的关键作用受到了广泛的关注。选择我国2022年长江流域特大干旱为应用案例,以主流的互联网社交媒体——微博文本作为数据源,基于机器学习与人工智能算法,抓取干旱演化过程数据,深入分析旱灾舆情时空特征与主题特征。研究结果表明:①社交媒体关注热度时间变化与干旱发生演化过程较为同步,7月份长江全流域干旱在微博的讨论数据较小,到8月上旬陡然上升,至8月中下旬达到顶峰,12月初基本归零。从旱灾发生演化过程上看,四川、重庆、江西等受旱严重省市微博讨论热度时间特征与当地水文径流数据时间变化整体呈“此消彼长”趋势;②社交媒体关注热度空间特征与区域受旱严重程度分布基本吻合,四川、重庆、江西等高热度省市微博讨论占比超过50%,而云南、西藏、上海、青海等省市的微博讨论占比较低;③社交媒体干旱主题特征差异较大,江西、湖南两省主题热词为“鄱阳湖面积萎缩”、“水位下降”,四川、重庆两省市舆情热词是“山火”、“地震”、“农户减产”、“用电紧张”。伴随旱情发展演化过程,公众干旱舆情的情感倾向经历了从负向逐步趋向正向的过程。研究成果可为流域旱灾跟踪分析与社会公众抗旱动员提供技术支撑。
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关键词
互联网微博文本
长江流域
干旱关注热度
时空特征
数据挖掘
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题名
基于微博文本的2022年长江流域特大干旱关注热度时空特征分析
1
作者
李喆
陈喆
向大享
崔长露
机构
长江科学院空间信息技术应用研究所
武汉市智慧流域工程技术研究中心
出处
《长江科学院院报》
北大核心
2025年第6期185-193,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2021YFC3000205,2017YFC1502406)
武汉市重点研发计划项目(CKSD2023927/KJ)
+2 种基金
水利部重大科技项目(SKR-2022001,SKR-2022003)
湖北省自然科学基金项目(2022CFD173)
中央部门预算项目库区维护和管理基金项目(2136703)。
文摘
在移动互联网大数据的背景下,带有发布时间、发布位置等特征标签的社交媒体数据在自然灾害应对中的关键作用受到了广泛的关注。选择我国2022年长江流域特大干旱为应用案例,以主流的互联网社交媒体——微博文本作为数据源,基于机器学习与人工智能算法,抓取干旱演化过程数据,深入分析旱灾舆情时空特征与主题特征。研究结果表明:①社交媒体关注热度时间变化与干旱发生演化过程较为同步,7月份长江全流域干旱在微博的讨论数据较小,到8月上旬陡然上升,至8月中下旬达到顶峰,12月初基本归零。从旱灾发生演化过程上看,四川、重庆、江西等受旱严重省市微博讨论热度时间特征与当地水文径流数据时间变化整体呈“此消彼长”趋势;②社交媒体关注热度空间特征与区域受旱严重程度分布基本吻合,四川、重庆、江西等高热度省市微博讨论占比超过50%,而云南、西藏、上海、青海等省市的微博讨论占比较低;③社交媒体干旱主题特征差异较大,江西、湖南两省主题热词为“鄱阳湖面积萎缩”、“水位下降”,四川、重庆两省市舆情热词是“山火”、“地震”、“农户减产”、“用电紧张”。伴随旱情发展演化过程,公众干旱舆情的情感倾向经历了从负向逐步趋向正向的过程。研究成果可为流域旱灾跟踪分析与社会公众抗旱动员提供技术支撑。
关键词
互联网微博文本
长江流域
干旱关注热度
时空特征
数据挖掘
Keywords
Weibo posts on internet
Yangtze River Basin
level of attention on drought
spatiotemporal characteristics
data mining
分类号
TV87 [水利工程—水利水电工程]
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1
基于微博文本的2022年长江流域特大干旱关注热度时空特征分析
李喆
陈喆
向大享
崔长露
《长江科学院院报》
北大核心
2025
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