基于微博数据的天气感知特征分析
文献类型：学位论文
| 作者 | 翁慧娴 |
| 答辩日期 | 2022-06 |
| 文献子类 | 学术型学位 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 马廷 |
| 关键词 | 天气感知 微博数据 时空分异 耐受性 敏感性 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 学位专业 | 地图学与地理信息系统 |
| 英文摘要 | 全球气候变化导致暴雨、干旱、高温热浪等极端天气事件屡屡发生，这些变 化对人群的行为情绪和健康产生了显著的影响。深入理解人群对天气变化的感知 特征，有助于提高应对极端天气事件的预警、适应和管理水平，降低极端天气对 人类健康安全带来的不利影响。然而，人群天气感知特征的复杂性、时空尺度变 异性与多样化个体的差异性、影响因素的不确定性及观测数据的代表性等问题的 存在为探究人群天气感知带来了挑战。针对以上问题，本文利用微博提供的内容 数据与属性数据结合气象数据，采用方差分析、广义线性回归模型、线性混合效 应模型等系列时空分析方法，分析了中国 2017 年 31 个城市人群天气感知的特 征、时空差异性及多因素影响作用规律。主要研究内容和创新发现包括： （1）通过建立天气关注度、敏感性和耐受性等指标，定量刻画人群感知特 征沿地理梯度的分布规律。结果表明，人群对天气的感知表现出显著的纬度梯度 规律性，纬度每下降 1°人群平均的热耐受性增强 0.42 oC，冷耐受性降低 0.31 oC，冷敏感性增强 0.51，降水耐受性增强 0.22mm； （2）结合微博属性数据，运用方差分析和线性模型对比了不同季节、日子 及不同人群的差异。分析发现，人群对气温的感知在不同季节、不同日子、不同 群体之间也表现出显著的差异性，人群在周末、节假日和反季的异常天气条件下 对天气的感知更强烈，青少年对天气的感知更强烈； （3）运用广义线性回归模型分析了天气条件、城市结构、人群期望与记忆 等不同影响因子对人群天气感知特征的影响。结果表明，气温感知特征的区域差 异性与气候分区紧密相关，温带地区的人群比热带显示出更强的热耐受性，而热 带地区的人群具有更显著的气温敏感性。天气的频繁暴露增强了人群的耐受性， 即生活在更温暖地区的人群对热的耐受性更强，对冷的耐受性则更弱，而生活在 年平均降水越多地区的人群对降水的耐受性越强。 本文使用基于微博的社交媒体数据和同步的天气观测数据，通过建立天气关 注度、敏感性和耐受性等指标，分析了中国 31 个主要城市人群对天气感知的时 空特征，并比较了不同季节、日子和不同群体对天气感知的差异性与影响因素。 本文研究结果为理解大尺度上人群对气温变化感知的基本特征和分异规律提供 了新的发现与证据支持。 |
| 学科主题 | 地图学与地理信息系统 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 73 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/184598]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 翁慧娴. 基于微博数据的天气感知特征分析[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2022. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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