基于自然语言处理(NLP)的孟买城市洪涝监测：社交媒体众包数据与网络科学融合研究

这篇研究通过自然语言处理(NLP)技术挖掘推特(Twitter)数据，构建了孟买洪涝实时监测的创新方法。作者结合地理信息系统(GIS)和网络科学中的全局效率损失(GEL)指标，量化了极端降雨事件(如2018年6月25日153.14mm)对城市交通网络的影响，证明社交媒体数据能额外识别67%的交通效率损失，弥补了传统传感器监测的不足。

　　

Highlight

我们利用自然语言处理(NLP)技术从历史推特数据(2017-2022年)中识别洪涝相关推文，通过词汇匹配实现地理编码，并将情绪分类为"积极"或"消极"。研究发现，随着日均降雨量增加，推文日积极率呈现下降趋势。负面推文集中出现在地形降雨区、高人口密度区和低海拔区域。

网络科学分析城市交通影响

采用基于网络理论的全局效率损失(GEL)指标，我们配置了GIS驱动的Q-NEAT网络模型。该模型整合市政部门划定的积水热点与地理标记的负面推文，实现时间最优路径规划。在三次极端降雨事件中(2021年7月16日199.87mm、2019年7月2日200.12mm、2018年6月25日153.14mm)，推特数据分别额外识别出1.13%、20.96%和67%的GEL，这些影响无法仅通过市政部门的降水阈值经验法则识别。

案例研究区域

大孟买是印度西海岸的超级城市(坐标19°19′7.2"N至18°53′26.7"N)，总面积603平方公里。受西高止山脉地形影响，该区域存在显著的地形降雨现象，而低洼地带与快速城市化进程加剧了洪涝风险。

数据与方法

通过PythonAPI获取2017-2022年季风期(6-9月)推文，使用#mumbairain等标签筛选。采用NLP技术提取地址模式，结合OpenStreetMap进行地理编码。情绪分析采用预训练模型，准确率达0.66，精确度0.89。

结论

研究表明，NLP过滤能有效提升众包数据质量，推特情绪变化与降雨强度显著相关(Pearson系数-0.83)。将社交数据与市政监测结合，可突破传统传感器网络的空间限制，为气候韧性城市建设提供新思路。