基于众包数据的近年孟买洪水分析
大气与海洋物理
2023-06-19 v1
摘要
孟买是一座人口稠密的城市，频繁经历极端降雨事件导致洪水与积水。然而，缺乏实时洪水监测与详细的过去洪水数据，将科学分析局限于极端降雨评估。为此，我们探索众包数据在识别洪水热点和提取过去可靠洪水信息方面的可用性。通过自动化程序，我们从 Twitter 筛选并检索洪水相关数据，利用位置信息为过去的强降雨事件生成洪水地图。检索数据的有效性通过与志愿地理信息(VGI)比较得到确认，后者更精确但较稀少。在缺乏直接洪水信息的情况下，Twitter 数据与作为高程代用的距最近排水体高度(HAND)地图交叉验证。有趣的是，尽管极端降雨事件频率增加，近期基于 Twitter 的信息显示洪水报告减少，这归因于在各洪水热点实施的有效缓解措施。本地调查支持该发现，并强调了诸如地下储水箱和泵站等降低洪水严重程度的措施。我们的研究展示了众包数据在识别城市洪水热点方面的价值及其用于实时洪水监测与预报的潜力。该方法可适用于数据稀疏的城市区域以生成特定位置预警，从而改善早期预警并减轻对生命与财产的影响。
引用
@article{arxiv.2306.09770,
title = {Analysis of Mumbai Floods in recent Years with Crowdsourced Data},
author = {Shrabani Sailaja Tripathy and Sautrik Chaudhuri and Raghu Murtugudde and Vedant Mharte and Dulari Parmar and Manasi Pinto and P. E. Zope and Vishal Dixit and Subimal Ghosh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.09770},
year = {2023}
}