《表1 用例数据集：大数据环境下城市内涝灾害的情景维度模型构建》

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《大数据环境下城市内涝灾害的情景维度模型构建》

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注：数据的时间区间均为2016年武汉暴雨内涝期间，即20160630—20160706

本文用例分析使用的基础数据为：（1）降雨资料，包括内涝期间的每小时降雨量观测值；（2）排水系统数据；（3）地面高程数据，采用Loca Space Viewer(LSV）下载的12 m精度数字高程模型（digital elevation model，DEM）数据，涵盖东湖高新区的1 894个地理网格，为计算各地理网格渍水深度提供数据支持；（4）地物遥感影像，通过谷歌地球截取武汉市东湖高新区的高清遥感影像图，影像级别为18级（分别率0.6 m），提取其中的道路分布、湖泊、河流、绿地等数据，再结合武汉市东湖高新区水务局提供的水系资料进行数据修正。（5）交通数据，包括东湖高新区各主干道路车流量以及渍水路段数据。（6）社交媒体数据。微博的发帖数可以部分反映特定时段内的人口热力分布。在时间区间内，共爬取5.3万条帖子，包括发帖位置和发帖具体时间。通过与通信数据的比对，也发现了社交媒体数据在推断人口热力分布方面具有有效性。（7）通信数据。为消减微博数据不足带来的分析误差，结合东湖高新区管委会提供的通信数据对人口热力分布进行修正。通信数据分析精度高、噪音小，其分析结果具有较强的可靠性。（8）人口数据。人口数据包括九峰新区社区居民的工作单位、单位地址和年龄数据，用于确定九峰新区社区居民的潜在出行目的地及出行风险。用例分析使用数据的数据类型、数据量、数据来源等具体信息见表1。