[特邀报告]城市洪涝灾害风险快速识别方法研究

城市洪涝灾害风险快速识别方法研究
编号：3689 稿件编号：61 访问权限：仅限参会人 更新：2024-04-14 10:08:25 浏览：466次 特邀报告

报告开始：2024年05月18日 15:45 （Asia/Shanghai）

报告时间：15min

所在会议：[S20] 主题20、城市海岸带与陆海统筹 » [S20-1] 主题20、城市海岸带与陆海统筹 专题20.1、专题20.2、专题20.5（18日下午，402）

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摘要
由于气候变化和人类活动影响，近年来城市洪涝灾害频繁发生，造成了严重的经济损失和人员伤亡。社交媒体数据实时性强、内容综合程度高，包含了各类灾害事故事件。因此，本研究探讨从社交媒体数据中快速识别洪涝灾害风险的方法并评估将社交媒体数据用于城市洪涝研究的可行性。首先，提出了基于 BERT-BiLSTM-CRF 深度学习模型的风险点快速提取方法，分析了月尺度、日尺度和小时尺度下广州市洪涝链生复合灾害风险的时空变化，验证了社交媒体数据应用于城市洪涝灾害的可行性；然后，基于事件因果关系抽取等方法构建了城市洪涝灾害事理图谱，通过分析事理图谱结构深入了解了城市洪涝灾害的具体致灾过程，探究了灾害事件之间的相互作用规律。

 
关键字
社交媒体数据,深度学习,城市内涝
报告人
胡茂川
副教授 中山大学

稿件作者
胡茂川 中山大学
陈艺琳 中山大学
陈晓宏 中山大学土木工程学院
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