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作者：郭海湘;汪枫;赵甜甜;代姗姗;徐自强;覃绪樑;
单位：中国地质大学(武汉)未来技术学院;中国地质大学(武汉)经济管理学院;中国地质大学(武汉)自然灾害风险防控与应急管理实验室;
摘要：暴雨和洪涝灾害频发，对公众和基础设施等承灾体产生严重威胁，准确评估承灾体脆弱性是提升城市防灾减灾能力的关键。社交媒体包含丰富的时空信息、公众主题和情感，已成为脆弱性评估的重要数据来源，但现有研究存在情感分析准确性低、对公众和基础设施等重要承灾体关注不足等问题。基于2024年武汉夏季暴雨事件的微博数据，采用BERTopic主题分析获取用户关注主题，同时构建城市基础设施语料库，利用Stacking策略结合9种模型，重新构造集成学习模型评估公众情感，将公众消极情感占比作为灾害脆弱性评估指标，对公众情感脆弱性、公众主题感知脆弱性和公众基础设施感知脆弱性展开评估。结果表明，三类脆弱性在时空分布上呈现显著的异质性：(1)在时间上呈现出“爆发-衰退”错峰特征，公众情感脆弱性与基础设施感知脆弱性集中于灾害爆发期，而公众主题感知脆弱性集中于灾害衰退期，展现了灾害影响的滞后性；(2)在空间上三者均呈现出“中密外疏”格局，夏季暴雨防范应该重点关注武汉市中心城区。鉴于夏季是武汉市旅游高峰期和洪涝灾害爆发期，针对武汉市夏季旅游高峰情绪调度、暴雨洪涝灾害防范、提升城市承灾体空间协调度等问题提出了改进建议，从而对城市灾害韧性提升提供参考。
关键词：暴雨洪涝灾害;;承灾体脆弱性;;BERTopic主题分析;;集成学习;;情感分析
基金资助：国家社会科学基金重点项目(23AZD072);; 湖北省自然科学基金创新群体项目(2024AFA015);; 国家自然科学基金面上项目(42571359);国家自然科学基金面上项目(42471271)
