微博数据与地理信息数据结合的洪涝淹没概率估计方法OACSTPCD
Estimation of Flood Inundation Probability by Combining Weibo Data and Geographic Information Data
近年来极端天气使持续性强降雨频发,导致洪水灾害变得更加频繁和不规律,严重影响到人民安全及经济建设,而评估洪涝的淹没概率能加强洪涝灾害的应急管理能力.传统的遥感数据受限于重返周期及气象条件,水文模型则受限于数据输入与参数设置.在上述数据与模型方法的局限性下,利用社交媒体——微博数据具有时效性强且海量的特点,以 2021 年"7·20"河南暴雨事件为例,提出了一种通过融合数字高程模型及其衍生数据、降雨数据、水系数据与灾中微博文本数据来估算灾中洪水淹没…查看全部>>
In recent years,extreme weather has caused frequent and continuous heavy rainfall,resulting in more frequent and irregular flood disasters,which seriously affects people's safety and economic development.The assessment of flood inundation probability can strengthen the emergency management ability of flood disasters.Traditional remote sensing data are limited by re-entry periods and meteorological conditions,while the hydrological models are limited by data …查看全部>>
崔志美;黄维;黄志都;邬蓉蓉
广西电网有限责任公司电力科学研究院,广西 南宁 530000广西电网有限责任公司电力科学研究院,广西 南宁 530000广西电网有限责任公司电力科学研究院,广西 南宁 530000广西电网有限责任公司电力科学研究院,广西 南宁 530000
地理科学
洪涝淹没概率估计微博数据反距离高斯
flood inundationprobability estimationWeibo datainverse distanceGaussian
《水力发电》 2024 (9)
22-29,43,9
广西电网有限责任公司电力科学研究院研究项目(GXKJXM20222160)国家重点研发计划青年科学家项目(2021YFF-0704400)
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