基于用户情感变化的新冠疫情舆情演变分析

新冠肺炎疫情作为国际性突发公共卫生事件引发了社会媒体的高度关注。微博评论内容是用户对疫情中介性事件的认知、态度、倾向和行为的汇集,为基于用户情感分析的舆情演化研究提供了高现势性和高时序性的文本语料。本文以2020年1月23日至4月8日期间“人民日报”每日疫情通报的微博评论为信息基底,首先使用中文自然语言处理工具SnowNLP对语料进行情感倾向性抽取,完成正负向的情感分类,然后基于Single-Pass聚类算法实现文本语料的聚类分析,探索疫情热点话题,最后利用Louvain社团发现算法实现舆情被关注度的信息挖掘。① 时间维度上,每日情感趋势表明用户经历了焦虑害怕（1月24日—2月18日）、平稳自信（2月19日—3月15日）和紧张担忧（3月16日—4月8日）的情感更迭阶段;② 空间维度上,用户参与数量、所在地情绪状态和评论地情绪投射等关联分析显示不同行政区的疫情关注度和情感状态存在明显差异,疫情越严重地区的微博用户,其参与度越高且情绪状态与投射值越低。该研究通过引入自然语言处理技术和社团网络算法,构建出一种面向社交媒体评论文本数据的舆情分析方法框架,为重大公共事件的舆情研究提供了理论支持和创新思路。     

面向不同用户群体的社交媒体台风舆情演化分析及对比研究

社交媒体数据可以为台风灾害追踪、灾时救援和灾情评估提供及时有效的信息。现有研究常采用主题建模和情感分析等技术对台风期间社交媒体平台（如新浪微博等）舆论话题和情感变化进行研究。在省域范围内以小时为时间粒度的多维度有效性论证尚有欠缺,且在舆情分析时未能区分用户群体差异。本文以台风“利奇马”为例,在浙江省域范围内,以新浪微博数据为研究对象,首先从词频分析、台风关注度时空变化以及特定灾害事件响应3个角度探讨了微博数据对台风灾情响应的有效性;其次采用隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation,LDA）主题模型技术挖掘微博文本主题信息,并根据Louvain算法对主题社团进行划分;然后开发了一种基于自定义情感词典的情感分析方法用于情感指数计算,与SnowNLP相比情感倾向性预测精度得到了提高;最后分析了台风期间官方和民众在新浪微博平台上的话题关注以及情感演变差异。结果表明：① 在省级范围内,微博数据能有效反映台风动态和灾害时空分布;② 台风事件微博文本的主题变化反映了灾情不同阶段舆论关注点的动态变化;③ 官方微博文本比民众微博文本具有更明确的主题社团结构;④ 台风事件相关微博文本中的消极情绪在台风登陆后显著增加,其中民众微博文本对台风灾害的情绪响应更及时,官方微博文本中的情感表达始终相对积极。     

网络舆情态势及情感多维特征分析与可视化——以COVID-19疫情为例

2020年初,新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情席卷全国,疫情发展变化引发了社会各界的广泛关注。社交媒体平台作为网络舆情的重要载体,如何从中全面、准确挖掘分析网络舆情特征是疫情防控过程中的重要问题。本研究首先从舆情本体与客体时空关联的角度构建了疫情期间网络舆情多维分析模型,获取了2020年1月17日—3月17日多个媒体平台中新冠肺炎疫情相关的网络舆情数据;其次以疫情蔓延的视角,运用比较研究法、Spearman相关系数等方法探索了武汉市、湖北省及全国尺度下的网络舆情态势时空演变及语义特征;最后使用HowNet情感词典和情感词汇本体进行了舆情情感分析,并使用可交互信息图表对其进行可视化。结果表明：① 武汉市、湖北省、全国尺度下的每日舆情数据数量与每日新增病例数之间存在正相关关系;② 舆情数据数量的空间分布与疫情分布存在正相关关系,舆情数据数量多的地区多为疫情较为严重的地区; ③ 研究时段内不同媒体平台的舆情中立情感最多,新闻平台与论坛、微信、微博相比,整体情绪更为正面;④ 在疫情发展的不同阶段,微博热搜数据情感特征有较大差异,总体上呈现正面情绪多于负面。研究表明,基于本文提出的多维分析模型可以直观展现疫情期间多尺度下的舆情态势、舆情焦点和情绪变化,从而为政府及相关部门有效引导与控制网络舆情提供理论基础支撑和参考借鉴。     

基于语义规则和词向量的台风灾害网络情感分析方法

灾害期间的舆情引导有助于维护社会稳定。社交媒体是舆论传播的重要渠道,通过微博评论了解用户的网络情感及关注的话题,可以帮助相关舆情监测部门掌握公众的关注热点,从而选择适当的干预节点来应对网络舆情,并对公众情绪进行疏导,这对于应急管理具有现实意义。现有的研究大多是利用有监督的机器学习方法进行情感分类,这需要人工进行语料的标注,工作量大。本文根据微博评论文本的特点,综合考虑情感词以及表情符号等多重情感源,构建了台风灾害领域情感词典。在此基础上,提出了一种基于情感词语义规则的情感倾向计算方法,以及基于词向量的话题聚类方法。首先,采集了近年5次台风灾害期间共计40多万条微博评论文本,基于大连理工情感词汇本体库进行扩展构建了台风灾害领域情感词典,结合PMI法构建表情符号词典,根据语义规则确定情感倾向,并使用3500条评论文本验证了该方法的有效性。然后,本文基于词向量、TF-IDF与K-means的聚类方法探索灾害期间热点话题。最后,以2020年4号台风“黑格比”为例,基于台风期间的5万余条微博评论文本进行了舆情情感分析,并识别出6类与台风相关的话题。通过时空分析发现,随着时间的推移,微博评论文本的数量发生一定变化,评论数量多的地区大都集中在沿海地区和经济水平高的地区,台风登陆当天浙江省的恐惧情感达到最高。结果表明,基于语义规则和词向量的台风灾害网络情感分析方法,能在类似灾害事件发生时为政府部门掌握和引导网络舆情提供辅助。     

重大公共卫生事件中的舆情分析方法研究——以新冠肺炎疫情为例

2019年12月以来,新冠肺炎疫情迅速席卷全球,截至北京时间2020年5月10日16时40分,全球累计确诊病例4 115 662例,已成为全球聚焦的主要话题。微博等社交媒体平台成为此次疫情相关信息传播的重要渠道和公众情绪的有效传感器之一。对微博信息进行深入挖掘分析不但能研判舆情特点,更有助于政府对公众的情绪进行针对性疏导,合理管控舆情。因此,本文采集了2020年1月18日到2020年1月28日期间关于新冠肺炎的33万余条新浪微博数据,基于Louvain和Kmeans的空间聚类、改进的BTM主题词提取等算法,将用户关注热点信息和情感特征作为地域标签,构建了反映情感特征、地域关联与热点关注在内的舆情评价方法,实现了基于位置的信息融合,能够分析不同区域的舆情特点与关注主题差异。研究表明：基于BERT词向量的BTM主题词提取方法可以有效弥补传统主题词提取的计算量大、数据冗余等缺点,在热点挖掘时具有更强的表达能力;不同区域关注热点具有一定的差异性,结合省级、市级及基于Louvain-Kmeans的空间聚类的多尺度舆情分析方法,可以全方位展现不同区域舆情特点。本文提出的舆情分析方法可以有效反映不同区域的舆情特征,为重大公共卫生事件的舆情分析提供参考。     

Luojia-01夜光数据和“点轴发育”理论支持下的夜间经济集聚区定量识别与分类方法

“夜间经济”蕴含巨大的消费潜能和市场空间,夜间经济集聚区作为其载体,其准确识别、合理分类和科学布局是发展夜间经济的切入点和主要抓手,更是夜间经济可持续发展的保障。本文在“点轴发育、定量识别”的认知框架下,在定量表达夜间经济活力测度的基础上,利用焦点统计和ISO聚类分析方法提取和识别夜间经济集聚中心和集聚区,并根据区位熵及其变异系数对识别结果进行类型划分,克服了目前夜间经济实践中存在的集聚区范围划定主观随意、类型标准不一的问题,为夜间经济定量化研究开辟了新的思路。研究表明：① 相较于DMPS/OLS及NPP-VIIRS等夜光遥感数据,Luojia1-01数据的空间分辨率高,溢出效应低,更适合于“夜间经济区”这种小尺度的精细化研究。② 夜间灯光和兴趣点数据是夜间社会活力和功能活力的良好表征,其综合影响可通过夜间经济活力测度来定量表达;③ 上海推出的12个地标性夜生活集聚区中,有11个被识别,识别率达91.7%;④ 根据集聚区的功能结构差异,可将其划分为非平衡发展-起步型、平衡发展-起步型、非平衡发展-成熟型、平衡发展-成熟型4种类型,该分类方式具有普适性;⑤ 在起步阶段,上海中心城区夜间经济集聚区主导功能为购物、餐饮;在成熟阶段,其特色发展方向为住宿、科教文化和体育休闲功能。四大集聚区类型在空间分布上形成明显的圈层结构。     

社交媒体数据对反映台风灾害时空分布的有效性研究

当灾害事件发生时,与之相关的社交媒体数据不断产生,其中包含了丰富的灾情信息和签到地理位置信息,这为灾情态势的及时感知提供了一种新的数据源,但是因社交媒体用户量的地区差异及网络空间中信息传播模式的特点,给社交媒体签到数据所代表的空间点过程的模式分析带来了一些新的问题,如签到点密度与实际灾害点事件密度之间的对应关系、签到点之间的空间关系、点格局的空间异质性及其影响因素等。本文以2016年14号台风"莫兰蒂"为例,以"台风"和"莫兰蒂"为关键词,在新浪微博平台上采集了2016年9月14-17日的微博数据,使用文档主题生成模型(Latent Dirichlet Allocation,LDA)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对微博文本进行分类,构建了含有签到位置信息的灾情点事件数据库。在此基础上,针对社交媒体用户分布的空间异质性提出了一种基于签到点用户活跃度的加权模型。以全局自相关统计量Moran′s I为指标,对加权前后的签到微博数据进行对比,发现这些在社交网络中产生的签到微博数据在现实地理空间中存在明显的空间自相关性;基于"雨"、"停电"等关键词,利用上述加权处理后的微博数据库进行灾害制图,结合真实灾情资料进行时空对比分析,结果表明系列图谱能够反映台风灾害的时空过程趋势。     

京津冀都市区经济增长空间分异的GIS分析

基于GIS技术和探索性空间数据分析(ESDA)方法,利用京津冀都市区1995-2007年人均GDP数据,对京津冀都市区经济发展水平、经济增长率及其和初始发展水平动态关系进行了深入的研究。研究表明:(1)京津冀都市区经济差异和空间集聚都呈逐步扩大趋势,空间依赖增强,经济差异和空间集聚呈较高的正相关关系,京津冀都市区经济发展水平空间集聚的增加,在一定程度上加大了经济差异。(2)京津冀都市区内部形成了两大空间集聚区,一个以北京、天津、唐山为核心的高经济发展水平的集聚区;另一个是以承德、张家口和保定为核心的低经济发展水平的集聚区。(3)初始经济发展水平局部空间自相关类型不同的区域,经济增长率与初始发展水平的动态关系不同,初始发展水平高的空间集聚区表现出明显的经济收敛性,而初始发展水平低的空间集聚区中的多数地区则有落入"恶性循环累积陷阱"的倾向。     

中国耕地变化区的气候背景对比分析

研究我国耕地变化区的气候背景,对于了解耕地资源的生产能力,评价耕地占补平衡政策的实施效果,实现耕地资源保护和粮食安全等具有重要意义。本文在分析全国耕地空间变化的基础上,从年平均气温、年降水量和日照时数三个方面,研究耕地增加区和减少区的气候背景,并将其进行比较和分析,以期为国家保护耕地资源和发展农业生产等提供建议。研究结果表明,20世纪80年代末至2008年4个时段,耕地减少区比耕地增加区的年平均气温高0.45~1.05℃,年降水量高56.77~79.59mm,年日照时数少45.80~98.83h。耕地显著减少区比耕地显著增加区的年平均气温高0.81~1.85℃,年降水量高85.69~305.26mm,年日照时数少86.96~207.85h。在四个时段中,我国耕地重心逐渐北移且海拔升高。若海拔高度不变,耕地增加区比耕地减少区北移0.5-1个纬度,耕地显著增加区比耕地显著减少区北移1-2个纬度;若纬度不变,耕地增加区比耕地减少区,海拔升高100~200m,耕地显著增加区比耕地显著减少区,海拔升高150~350m。随年份增加,耕地增加区和显著增加区与耕地减少区和显著减少区在水分条件上的差别越来越大。这些结论对于研究我国粮食生产能力、评价耕地占补平衡、调整产业布局等具有重要意义。     

2018年松原5.7级地震前地磁垂直分量日变化低点时间时空演化特征

本文对松原5.7级地震前地磁垂直分量日变化低点时间时空演化特征进行研究，结果显示：1）以去除经度效应后低点时间为0 h的等值线作为低点位移分界线，松原5.7级地震的震中分别位于2018-04-13分界线上和2018-04-24分界线附近；2）异常日期间，中国大陆地磁垂直分量日变形态存在分区特征，去除经度效应后低点时间为正、负的区域内日变形态分别以“W”型和“V”型为主；3）在2018-04-13和2018-04-24这2个异常日期间，中国大陆都存在去除经度效应后的低点时间高梯度带，松原5.7级地震的震中分别位于2018-04-13高梯度区边缘和2018-04-24高梯度区东侧。     

社交媒体影响下城市休闲空间分布新特征:基于小红书打卡地与POI的对比分析

移动信息通信技术与社交媒体对日常生活的嵌入日益加深,影响了居民休闲活动区位选择,但就其影响的空间规律性特征认识相对欠缺。研究基于对比的视角,选取大连市小红书休闲打卡点位数据与同类别休闲POI数据,从集中度与集群度2个维度、在主城区与行政街道两个尺度上,采用核密度估计、热点分析、DBSCAN等空间分析方法测度对比两类休闲空间的分布特征,并据此提出初步的机制解析。研究发现：(1)休闲打卡地大多分布于城市核心区内,但分布范围更小、核心数量更少;(2)在宏观尺度上,休闲打卡地呈现出更低的集中度（差值约3%）与集群度（平均差值约18%）,分布具有明显的“均质化散布”特征,在街道尺度上分布趋势相同,但在不同街道2类指标的差值大小存在显著不同;(3)休闲打卡地的热点集聚区范围更小,就其分布位置而言,在宏观与街道尺度上分别有85%与77%的休闲打卡地热点集聚区位于全量休闲空间热点集聚区内,少量休闲打卡地特有的热点集聚区主要分布于历史街区以及滨海岸线等城市特色风貌区;(4)根据街道内指标高低,休闲打卡地的分布模式可以总结为“原中心集群型”、“原中心散布型”、“新中心散布型”以及“无中心散布型”4类,不同...     

福州市地表温度热点及时空变化分析

中国作为世界第一大发展中国家,近年来城镇化发展迅速,大量自然地表转化为人工地表,从而引起了一系列环境问题,其中以城市热岛问题最为显著。因此如何缓解因城市化进程的加快引起的城市热岛效应已成为热门研究方向。为精确分析城市空间格局对热集聚的影响,本研究利用2000年5月4日的Landsat ETM+和2016年7月27日获取的Landsat OLI两期遥感影像,获取福州市的土地覆盖信息并进行精度验证。在地表温度（Land Surface Temperature, LST）反演基础上通过热点分析（Getis-Ord Gi*）,并结合不透水面（Impervious Surface Area, ISA）信息来研究城市化进程中福州市16 年来 LST的变化特性,空间集聚特性及其产生的尺度效应。热点分析结果显示：① 通过分析福州市内各地和热点中心的距离与LST的关系可较好地反映空间热聚集。2000 年在距热点中心0.97、1.03、0.95 km范围内热聚集明显;2016 年则增长到分别在距热点中心半径1.89、2.01、2.10、2.05、2.13 km范围内热集聚显著且热点区数量也从3 个增加至5 个。热集聚区（热点区和较热区）总面积在此期间从15.7%增至47.3%;② 由于热点图中的热点区和冷点区的形成不单取决于LST的高低,因此热点分析与空间自相关分析方法相比,能更直观地分析土地覆盖变化对LST的影响,了解城市内部热强度变化的细节。本研究采用的热点分析方法可用于城市环境保护与规划,将来还可作为城市土地规划与热环境影响的分析依据。同时可利用热点分析图模拟城市微气候,估算城市绿地降温程度等。此外,未来还可基于此进一步探讨更多时相以及不同城市的对比分析,特别是对不同城市类型如带状城市,多中心城市及中心城市等的研究。     

国有商业银行与股份制商业银行的空间布局特征分析——以南京市江南8区为例

以南京市江南8区380家国有商业银行网点,211家股份制商业银行网点为研究样本数据,综合运用缓冲区分析、Ripley’s K函数和空间热点探测方法,分析了国有商业银行和股份制商业银行网点的空间布局特征。结果表明:两类商业银行均呈现出一定的中心集聚态势,但"向心"程度、集聚的广度与强度存在差异。缓冲区分析表明,股份制商业银行由市中心向外呈现明显递减的特点,但国有商业银行在前3个缓冲圈层内分布比较均匀;Ripley’s K函数方法表明,两类商业银行均呈现先增后减的倒"U"型空间集聚特征,但股份制商业银行集聚范围小于国有商业银行;空间热点探测方法表明,两类商业银行热点区域集聚强度相异,国有商业银行低于股份制商业银行。分析空间热点重叠部位,将国有商业银行与股份制商业银行空间布局导向分为商业中心导向、高新技术-商业中心导向和人力资本-政府机构-商业中心导向。     

陕西省地质灾害区划及活动规律统计分析

本文对陕西省主要地质灾害类型进行了综合区划，分出８个大的灾害区及５２个次一级灾害亚区。灾害规律统计分析表明：在空间上，区域性滑坡等灾害类型的群体发育受新构造应力场的制约，高频率优势事件往往是沿新构造应力网络中一组最大剪切面方向或主张应力方向出现；在时间上，灾害事件显示多层次多尺度群发期及周期序列，表现为具有２７０ａ的长周期及９～１３ａ、４～６ａ的短周期．     

中国城市土地整治综合潜力分区与提升路径

城市土地整治是促进城市土地利用系统正常运转、城市内部要素和谐共生的重要手段。目前对城市土地整治潜力及分区的研究均未能从城市角度建立一个综合的指标体系。立足于城市土地整治的需求,基于“潜力评价—类型划分—-问题识别—提升路径”的框架,开展了全国289个地级以上城市的土地整治综合潜力评价、分区问题识别及提升路径的研究。结果显示：① 中国城市整治综合潜力水平总体上处于中等的水平,不同等级城市之间的整治潜力差异明显;② 中国城市整治综合潜力水平存在显著的地域差异与集聚特征：地域差异总体表现为西部地区>东部地区>中部地区>东北地区;集聚特征表现为高整治潜力区集聚于中国的西南部地区,大规模低整治潜力区集聚于东北地区及内蒙古北部地区;③ 通过对因素层之间及因素层与潜力分级之间的决策分类判断,划定了包括S-NULL综合发展型高潜整治区、M-N自然限制型中潜整治区、L-NE良性发展型低潜整治区、L-NEC暂不适宜型低潜整治区等15个城市土地整治类型区;④ 针对各类型区的限制性因素,进行分区域的问题识别,主要分为综合发展型、集约发展型、经济投入型等八类,并因地制宜地提出目标导向的提升路径。研究方法及结果可作为全国开展城市土地整治的理论参考。     

城市步行适宜性的综合评价及空间异质性——以广州市中心城区为例

以广州市中心城区为研究区,综合考量空间邻近性、步行便捷性、环境舒适性,选取步行指数、土地覆被指数及坡度构建步行适宜性评价模型,运用空间自相关、统计分析等方法定量分析步行适宜性的空间异质性.结果表明:广州市中心城区的步行适宜性指数介于9.36～88.56之间,区域差异明显,整体呈多中心圈层递减的格局;步行适宜性具有显著的空间自相关,在街道尺度下,步行适宜性高、低值街道在空间上趋于集聚,热点与冷点区域分别为新、旧城市中轴线所在区域;人口密度与步行适宜性的空间相关性显著,但在旧城区中仍存在两个高-低聚类街道,应重点对此类区域的步行适宜性进行精细化提升.     

网络大数据下的中国现代食甜习惯空间分布特征及其影响因素研究

饮食地理文化作为地域文化中最具地方特色的重要元素,在现代人口大规模流动背景下呈现出全新的多样化局面,而基于传统认知的“南甜北咸”的地域分异已然不能代表中国现代食甜分布的空间特征。因此,本文采用网络爬虫技术,获取我国大陆31个省会城市共计约2000万条美食消费数据,从传统类菜品、主食类菜品、饮料类和甜品类菜品4个方面计算城市食甜度,在ArcGIS、MySQL软件支持下,借助GIS空间分析和数理统计方法探究我国现代食甜习惯的空间分布特征,分析影响食甜分布的因素。研究发现：① 中国食甜在空间分布上存在显著的地域分异特征,聚类分析评价参数R ²高达0.88,现代食甜习惯总体呈现“东高北中,西微内低”的包围式格局;② 从整体抑或局部角度,在1%显著性水平上莫兰指数均为正,中国食甜分布呈现显著的空间正相关关系,形成特色鲜明的3个地理集聚区,即以苏浙沪闽为主的东南沿海高甜集聚区,以渝黔川为主的西南内陆低甜集聚区和以陕宁为主的西北内陆低甜集聚区;③ 构建了中国现代食甜习惯分布影响因素模型,其拟合精度为0.82,分析结果显示降水、湿度、气温等气象要素及地理位置是影响现代我国食甜空间分布的重要因素。     

中强地震前小震调制比异常的动态检测与地点预报

在小震调制比方法的基础上提出了探测中强震发生前震源附近调整区位置的一种动态检测法（又称抽时段检测法）。利用已发生的较强地震作为动力源，研究震时和震后一段时间内在一定空间范围内小震调制比的时空响应，响应明显的区（即调制比异常区）可判定为未来震源的调整区。应用组合模式原理，利用两个或两个以上动态异常区得到的交汇区可进行中强震的地点预报。     

宜昌斜坡区南华系-震旦系断坳结构发现及其地质意义

宜昌斜坡区钻获南方复杂构造区下寒武统水井沱组、下震旦统陡山沱组高含气页岩，首次实现了古老层系页岩气重大发现，南华系-震旦系构造-沉积格局是认识盆地构造属性及古老页岩气富集的关键。基于前人的研究成果，开展了宜昌地区南华系-震旦系沉积岩石特征、地震资料分析。结果表明:宜昌及周缘存在克拉通内Ⅰ型(宜昌型)、克拉通边缘过渡区Ⅱ型(长阳型)断坳结构控制的沉积区类型。在经历了早期断陷、中期成冰、断坳转换及晚期坳陷4个演化阶段，断坳结构控制了陡山沱组及灯影组-水井沱组Ⅰ_Ⅰ型台地边缘-斜坡和Ⅰ_Ⅱ型台内洼地及Ⅱ型陆棚相沉积区，富有机质页岩相对发育。结论认为:Ⅰ型、Ⅱ型断坳结构发育区是陡山沱组-水井沱组自生自储页岩气的规模聚集区；Ⅰ型控制下灯影组旁生侧储边缘滩也是天然气聚集的有利场所。      

20世纪80年代初以来北太平洋海温变化特征

应用1979.1-2006.12北太平洋海表温度（SST）资料,采用一元线性回归、功率谱等统计方法对该区SST的变化特征进行分析,结果表明：（1）北太平洋SST年际变化较为显著,尤其在靠近亚洲大陆一带洋面、北太平洋中部中纬度海域及赤道中、东太平洋;（2）北太平洋西部和中部SST1-12月均呈上升趋势,靠近亚洲大陆的日本海一带和我国大陆以东洋面升温最快。除我国以东洋面升温中心在冬季外,其余海域升温均在夏秋季更迅速,20世纪90年代初以来尤为明显;北美海岸山脉以西及赤道中、东太平洋SST则呈弱的下降趋势;（3）赤道中、东太平洋春夏季存在显著5a和3.5a左右的年际变化;北太平洋中部30°N一带冬春季存在5-6a左右的年际变化和约14a的年代际变化;（4）除北太平洋中部（西风漂流区）外,各个海域大部分月份SST高值年和低值年分别与厄尔尼诺年和拉尼娜年对应,西风漂流区SST高值年均出现在20世纪末21世纪初,低值年与厄尔尼诺年对应。