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城市洪涝灾害风险快速识别方法研究
ID：3689
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-14 10:08:25 Hits：2008
Invited speech
Start Time：2024-05-18 15:45（Asia/Shanghai）
Duration：15min
Session：S20 主题20、城市海岸带与陆海统筹 »
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Abstract
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。
Keywords
社交媒体数据,深度学习,城市内涝
Speaker
胡茂川
副教授 中山大学Submission Author
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Important Date
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Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
-
May 20 2024
Registration deadline
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