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论文编号 201605-478
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利用社交媒体数据模拟城市空气质量趋势面

首发时间:2016-05-17

王艳东 1    2   

王艳东(1972-),男,教师,博士研究生导师,从事大数据时空分析计算、地理信息系统理论与工程等研究

荆彤 1    姜伟 1    王腾 1    付小康 1   
  • 1、武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北 武汉 430079
  • 2、武汉大学地球空间信息技术协同中心,湖北 武汉 430079

摘要:近年来,随着城市的发展,空气污染日益严重。目前我国城市空气质量监测主要依靠空气质量监测站,然而监测站数量有限,并且空气质量在一个城市的不同区域会出现较大起伏,单一利用监测站不易于发现城市所有位置的空气质量起伏变化。新浪微博作为中国主流社交媒体之一不断的产生涉及社交用户日常生活的海量数据,本文基于带有地理位置信息的新浪微博数据,提出一种城市空气质量趋势面建立的方法。这是首次利用带有地理位置信息的社交媒体数据进行空气质量趋势面建立的尝试,并对城市细粒度空气质量进行定量的模拟。该研究为城市局部空气质量模拟研究探讨了一种新型大规模数据源的可能性,在反映城市不同位置的空气质量分布情况以及及时发现空气相对污染区域上具有重要意义。

关键词: 社交媒体 新浪微博 城市空气质量 趋势面

For information in English, please click here

Modeling Urban Air Quality Trend Surface using Social Media

WANG Yandong 1   

王艳东(1972-),男,教师,博士研究生导师,从事大数据时空分析计算、地理信息系统理论与工程等研究

JING Tong 2    JIANG Wei 1    WANG Teng 1    FU Xiaokang 1   
  • 1、State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China 430079
  • 2、Collaborative Innovation Center for Geospatial Technology, Wuhan, China 430079

Abstract:Air pollution is getting worse with the development of cities in recent years. Urban air quality is mainly monitored by air quality monitoring stations at present. However, the number of stations is limited and the air quality fluctuates in different urban areas. So it is unefficient to detect air quality's distribution in a city by air quality monitoring stations only. Sina Weibo is one of the most popular social media in China. It produces large amounts of data about users' daily life. This study proposes an urban air quality trend surface modeling method based on Sina Weibo data with location information. This study is the first effort to model city's air quality trend surface from Sina Weibo data with location information, and infer the finegrained urban air quality quantitatively. The findings of this study evaluate the feasibility of using a new type of large-scale data source for research on air quality estimation of any location in a city, and is of great significance when reflecting air quality distribution and finding areas where are relatively air polluted.

Keywords: social media Sina Weibo urban air quality trend surface

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王艳东,荆彤,姜伟,等. 利用社交媒体数据模拟城市空气质量趋势面[EB/OL]. 北京:中国科技论文在线 [2016-05-17]. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201605-478.

No.4688569114812414****

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