张群燕
- 作品数：3 被引量：6H指数：2
- 供职机构：中国农业大学信息与电气工程学院更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术更多>>
- 芦山地震震后次生滑坡灾害风险评价研究被引量：3
- 2013年
- 以北京时间2013年4月20日8时02分四川省雅安市芦山县7.0级地震为例,对研究区进行震后次生滑坡灾害风险评价。研究在利用芦山地震受灾区航空影像对震后次生滑坡灾害隐患点解译的基础上,选择坡度、坡向、震后累计降雨量和危险植被指数4个评价因子,利用统计分级法对各因子进行敏感性分析,采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)对评价因子进行权重量化,最后综合运用GIS空间分析技术对芦山地震震后次生滑坡灾害进行风险评价,研究结果将研究区划分为次生滑坡灾害高危险区、中危险区和低危险区。
- 刘睿苏伟张晓东田丽燕张群燕
- 关键词：航空影像AHP层次分析法
- 基于微博的芦山地震前后宏观异常信息筛选与分析被引量：3
- 2013年
- 地震宏观异常是指地震前后人的感觉能直接察觉到的自然界异常现象,本研究在芦山地震后,针对公众通过微博发布的异常信息进行搜集,提出从真实性、完整性、信誉度和关联度四方面对公众提供的微博宏观异常信息进行筛选的方法,并根据筛选后的信息从时间角度、空间分布等方面进行芦山地震前后宏观异常信息的分析研究。结果表明,芦山地震前后是有宏观异常出现的,公众关注的异常种类主要为动物异常与天气异常;震前发生宏观异常占宏观异常总数的67%,但仅有30%被发布;微博发布的宏观异常信息中,大多位于距离震中较远的成都市,而非震中地区。微博信息可以作为宏观异常信息的一个主要的及时信息来源,有助于发挥群测群防在防震减灾工作中的作用。
- 苏晓慧张群燕张晓东张旭李林刘峻明黄健熙苏伟
- 关键词：信息筛选
- 基于网络微博的地震宏观异常信息提取研究——以芦山地震为例被引量：1
- 2013年
- 微博平台有用户群大、公众参与性强、实时性等优点,同时微博平台信息又具有信息真伪难辨、地址信息模糊等缺点。本文以芦山地震为例,针对微博内容如何提取和地址如何定位两方面进行了分析研究,对于如何在网络微博平台中及时的提取地震宏观异常信息,提出了聚焦爬虫技术,并对微博地址进行了分类,同时将正向最大匹配和特征词地址分词的中文地址匹配模型应用于地址信息的提取和地址匹配中;最后将不同的地址类别定位为不同的行政级别,使微博平台和微博信息得到了充分的利用。通过研究认识到微博信息在反应震前异常的发生趋势方面有一定的参考价值(动物异常和气象异常所占比例较大),是不能被忽略的;地址方面可以看出异常随着时间的逼近有向震中聚集的趋势,有一定的参考价值。
- 张群燕黄健熙张晓东苏晓慧张旭
- 关键词：聚焦爬虫分词技术
