基于自然语言识别的上海市报警灾情数据识别及其气象灾害特征分析研究

摘要：

上海作为特大型城市,其城市运行极易受到气象条件影响.受制于传统的灾害上报和普查渠道,灾情数据量较为有限且时效性不强.研究基于110气象灾情数据,采用自然语言处理算法,对报警灾情描述信息进行分析提取,识别灾种、承灾体和影响程度等信息,并进一步分析了气象灾害的时空特征以及致灾的气象条件.结果 表明,该方法可以较好地提取气象灾害的类别、承灾体及影响信息.近10a灾情分布年际差异较大,月分布以8月和10月为最多,小时分布呈现双峰特征,且工作日更为明显.暴雨和大风的灾情空间分布均以中心城区为最高,其次为紧邻中心城区的外环以内区域以及各区的城市副中心.结合气象资料分析,短时强降雨和长时间的较强降雨是引发暴雨灾害的重要因素,瞬时大风往往会引起大风灾害,而台风和持续性强降水是造成灾情大量爆发的主要原因.

关键词：110灾情、LDA、TF-IDF、特征分析

所属期刊栏目：30

分类号：X4;X16

资助基金：上海市科技创新行动计划社会发展科技攻关定向项目;上海市气象局业务类科研项目

在线出版日期：2021-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：142-150