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寒潮天气下合肥市主城区微博时空特征分析

     

摘要

传统气象灾害观测数据存在数据稀疏、滞后以及高成本等特性,利用微博等社会感知数据的高分辨率特性,可以分析灾害性天气条件下群体公共行为与用户地理位置的相关性.该文利用自主设计的一种突发灾害天气微博数据采集系统,获取合肥市2016年1月19日到1月27日的寒潮天气下新浪微博数据,利用GIS空间分析等方法探索寒潮发生前、中、后的微博用户时空聚集特征.研究发现,在时间上,微博发布量的变化与寒潮发生存在一定的相关性,一天当中18时至24时是微博高发时段;在空间上,微博发布地主要集中在一环二环内的商业聚集区、交通集散地、旅游观光中心与高校园区等人流量密集区域.在寒潮词频统计方面,"雪""寒""冷"和"冻"等一系列与寒潮相关的热词,在寒潮期间出现频率有突升的趋势.该研究有助于气象灾害应急响应与决策.

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