本书立足于城市洪涝预报及风险评估的研究前沿，将大数据的海量信息和高效处理的优势与城市洪涝预报及风险评估原理融合，分别介绍了城市洪涝预报与风险评估中的关联数据与属性、社交媒体中城市洪涝数据挖掘方法与应用、城市洪涝灾害数据管理、基于深度学习的城市洪涝预报技术、基于贝叶斯网络的城市要素对城市洪灾损失的影响关系量化，以及基于建筑物灾害损失的城市洪涝风险评估等方面的内容，系统阐述了数据驱动的城市洪涝预报与风险分析理论与方法体系。
本书可供水利、市政及应急管理等领域的科技工作者和管理者阅读，也可供从事相关研究的科研工作者和研究生参考。
第1章绪论(1)
1.1研究背景与意义(1)
1.2国内外研究现状(2)
1.3本书的总体构架(4)
1.4研究典型区———郑州市基本概况(5)
第2章城市洪涝预报过程关联数据与属性(9)
2.1城市洪涝预报过程关联数据分析(9)
2.2城市洪涝灾害数据特征(13)
2.3城市洪涝灾害大数据构成与作用(17)
第3章社交媒体中城市洪涝数据的挖掘方法与应用(22)
3.1社交媒体数据及其特征(22)
3.2城市降雨微博语料库及关键词词典构建方法(26)
3.3基于微博降雨数据的郑州市模拟雨量站构建(37)
3.4基于微博降雨和IDF曲线的郑州市致灾降雨阈值确定(54)
第4章城市暴雨洪涝灾害数据管理本体模型(65)
4.1本体模型概述及构建框架(65)
4.2城市暴雨洪涝本体模型的语义概念层次结构及属性(68)
4.3城市暴雨洪涝本体模型的影响关系构建(70)
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