结合文本分析和NLP的水旱灾害识别及风险评估研究

近年来，全球气温变暖的速度愈加迅速，导致各地水旱灾害频繁发生，严重危害正常的生产生活。采用文本分析与自然语言处理结合的方式，搭建水旱灾害风险评估模型。结果显示，当K=5时，干旱的聚类效果最好；当K=4时，洪涝的聚类效果最好。在检验该模型的实用性时，广东省干旱中高风险区域集中分布在东北与西南地区，洪涝中高风险区域主要分布在西北地区，均与实际情况保持一致。研究提出的水旱灾害风险预测模型准确性高、表现优秀，在实际运用中可以起到积极的促进作用。