卡特里娜飓风引起的新奥尔良市溃坝洪水演进过程模拟

卡特里娜飓风于2005年袭击了美国墨西哥湾沿海地区，给路易斯安那、密西西比和亚拉巴马等州带来了巨大灾难，造成经济损失800亿美元。其中位于路易斯安那州的新奥尔良市由于堤坝故障导致庞恰特雷恩湖湖水倒灌，80%的地区发生了洪水，损失尤为严重。为了动态且高效地模拟其溃坝后洪水的演进过程，建立了基于“体积法”与元胞自动机的溃坝洪水演进模型。模型通过设置元胞属性来考虑洪水流向以及不同土地覆盖类型的汇流差异性；提出了一种洪水淹没元胞多级分类的快速搜索算法(MLCFC),采用不同准则处理各类元胞以提高计算效率；利用“体积法”计算不同时刻元胞的水深来间接反映洪水演进的时空特性。以新奥尔良市为例，计算其溃坝发生后2～20 h不同时刻的淹没情况。结果表明，模型模拟的淹没过程符合溃坝洪水的蔓延特性；试验结果与遥感影像中提取的水体重合率为61.18%,能较好地模拟城市地区溃坝时洪水演进的时空特性。     

基于多元回归法的武汉市二手房价格影响因素研究

二手房价格受到区域因素、房屋自身因素、市场因素等多种因素综合影响,传统估价方法过多关注于房地产自身属性的差异及修正,有较强的主观性。本文以特征价格模型为基础,采用多元线性回归模型和多元对数回归模型,建立二手房价格与区位因素、房屋自身因素等影响因子之间的函数关系,并采用武汉市二手房挂牌数据、看房价网(www.kanfangjia.cn)数据和百度热点数据,对武汉市二手房各个特征变量进行筛选、量化和整合,并对比分析不同区域各个特征变量对二手房价格的影响程度,实验结果与实际情况符合度较好。     

基于空间网格和AHP熵值法的武汉内涝风险评估

针对我国城市暴雨内涝灾害频发的现象,基于自然灾害风险理论,采用降雨数据、基础地理信息数据、社会经济数据、夜间灯光数据和兴趣点等数据,运用GIS空间分析技术对指标数据进行网格化处理,结合层次分析(Analytic Hierarchy Process,AHP)熵值法,提出针对短期城市暴雨内涝灾害风险评估的过程与方法。以2016年7月6日武汉市暴雨事件为例进行了风险评估并绘制评估结果图。结果表明江岸区、江汉区、硚口区、汉阳区、武昌区以及洪山区西南部分风险较高,而青山区和洪山区东部的风险较低。以实际积涝点与风险评估结果图进行叠加验证,约90%的积涝点处于高风险和较高风险区域,计算结果与实际数据相符。     

基于微博数据的台风“山竹”舆情演化时空分析

将情感分析模型、动态演化模型、话题聚类模型、网络社团模型结合地理可视化技术应用到台风的灾害评估中。将微博情绪与台风灾害联系起来,从情感值与讨论热度两个角度入手,根据台风“山竹”相关话题的25 798条微博数据,完整的展示本次事件网络舆情的演化过程,通过隐含狄利克雷分布(latent dirichlet allocation, LDA)主题模型挖掘用户关注话题,发现台风登陆事件与湖南收费站事件对公众情绪的消极影响;抽取台风“山竹”相关微博中蕴含的地理位置信息,建立广东省21个城市的网络社团模型,检验用户情绪、城市词频、用户位置、网络节点活跃度等指标探测受灾城市的能力;根据广东省38个气象站点的24 h最大降雨数据进行空间插值。降水主要集中在广东南部地区,阳江市发生特大暴雨,引发了严重的洪涝灾害,其情绪值也是最低的。     

基于微博数据的台风"山竹"舆情演化时空分析

将情感分析模型、动态演化模型、话题聚类模型、网络社团模型结合地理可视化技术应用到台风的灾害评估中。将微博情绪与台风灾害联系起来,从情感值与讨论热度两个角度入手,根据台风“山竹”相关话题的25 798条微博数据,完整的展示本次事件网络舆情的演化过程,通过隐含狄利克雷分布(latent dirichlet allocation, LDA)主题模型挖掘用户关注话题,发现台风登陆事件与湖南收费站事件对公众情绪的消极影响;抽取台风“山竹”相关微博中蕴含的地理位置信息,建立广东省21个城市的网络社团模型,检验用户情绪、城市词频、用户位置、网络节点活跃度等指标探测受灾城市的能力;根据广东省38个气象站点的24 h最大降雨数据进行空间插值。降水主要集中在广东南部地区,阳江市发生特大暴雨,引发了严重的洪涝灾害,其情绪值也是最低的。