预告|GeoInsider第34期：时空大数据挖掘在灾害恢复力及可持续发展中的应用

2020-08-19 22:30 作者:GeoInsider 0人读过 | 我要投稿

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GeoInsider Webinar

在线讲座系列第34期

题目：Geospatial Big Data Mining for Disaster Resilience and Sustainability

报告人：Dr. Lei Zou, Assistant Professor, Texas A&M University

　　　　邹雷博士，助理教授，德州农工大学

时间：北京时间 8月21日（周五）上午10:00

　　　加州时间 8月20日（周四）晚上7:00

　　　悉尼时间 8月21日（周五）中午12:00

参与方式：B站“GeoInsider”直播间平台，直播间可现场留言提问，进入方式如下二选一：

(a)B站直播间链接：https://live.bilibili.com/22243531

(b)B站直播间二维码：

摘要

环境变化对人类社区造成了短期和长期的威胁，如越来越多的自然灾害和沿海地区加剧的水土流失。一个紧迫的挑战是如何建设能够抵御自然灾害和可持续应对气候变化的人类社区。然而，在抗灾能力和可持续性研究方面存在一些挑战。一方面，通过传统的数据库很难获取描述灾害发生前、发生中和发生后社区行为的数据。另一方面，人类活动与长期环境变化的相互作用尚不清楚。本研究将介绍四个美国国家自然科学基金项目，利用地理空间大数据和数据挖掘技术来解决上述挑战。首先，我将介绍两个使用一种典型的地理空间大数据Twitter的项目，以提高对灾害恢复能力的理解和智能应急管理。第二，我将通过另外两个项目资助的几个案例研究，利用遗传算法、贝叶斯网络和空间插值等技术，研究人类活动和长期环境变化之间的相互作用。这些研究不仅将揭示利用机器学习算法（如深度学习）分析地理空间数据的方法，而且将为基于位置的大数据的创新应用提供新的视角。

关键词：

灾害恢复力disaster resilience，可持续发展sustainability，社会感知social sensing，空间数据科学spatial data science, 人类自然耦合模型coupled natural-human systems

参考文献：

1. Zou, L., Lam, N.S., Cai, H. and Qiang, Y., 2018. Mining Twitter data for improved understanding of disaster resilience. Annals of the American Association of Geographers, 108(5), pp.1422-1441.

2. Zou, L., Lam, N.S., Shams, S., Cai, H., Meyer, M.A., Yang, S., Lee, K., Park, S.J. and Reams, M.A., 2019. Social and geographical disparities in Twitter use during Hurricane Harvey. International Journal of Digital Earth, 12(11), pp.1300-1318.

3. Cai, H., Lam, N.S., Zou, L. and Qiang, Y., 2018. Modeling the dynamics of community resilience to coastal hazards using a Bayesian network. Annals of the American Association of Geographers, 108(5), pp.1260-1279.

网页链接：

论文链接-1：https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/24694452.2017.1421897

论文链接-2：https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/17538947.2018.1545878

论文链接-3：https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/24694452.2017.1421896

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