《Environmental Modelling & Software》：Harnessing Social Media Data and Geospatial Tools for Flood Hazard and Risk Assessment
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城市内涝防洪管理通过整合社交媒体数据与GIS技术实现优化。研究基于Hyderabad的排水投诉、降雨强度及水浸点数据，构建定制API与ArcGIS可视化平台，验证了多源数据融合在提升防洪预警与基础设施优先级评估中的有效性。
Sreeharshini Kollozu | Venkata Reddy Keesara | K.N. Loukika | Venkataramana Sridhar
印度瓦朗加尔国家理工学院
摘要
洪水是城市中最具破坏性的灾害之一，会对基础设施和人们的生计造成严重损害，尤其是在快速发展的城市中。本研究分析了海得拉巴市的污水溢出问题、降雨强度以及淹没情况，以提高防洪准备能力。研究发现降雨与淹没风险地图之间存在强烈的空间相关性，11个流域中有9个的排名完全一致，这证实了降雨数据作为洪水指标的可靠性。将降雨数据与从X平台（原Twitter）上收集的市民投诉信息进行比较后，发现高风险、中风险和低风险区域的评估结果总体一致，主要差异出现在报告不足的区域。为了应用这些发现，开发了一个定制的API，将X平台的数据与海得拉巴市政供水和污水处理委员会（HMWSSB）的数据库连接起来，并通过ArcGIS Enterprise仪表板进行可视化展示。这种集成实现了近乎实时的更新，通过多源数据融合改善了洪水风险沟通和污水投诉管理。
引言
在像海得拉巴这样的快速发展的都市地区，城市洪水已成为一个关键问题，其背后原因是快速的城市化、土地利用变化以及排水基础设施不足。建筑表面的扩张逐渐取代了自然渗透层，减少了水分渗透，增加了地表径流和泥石流（Sujatha和Sridhar，2017年）。对自然排水通道的侵占，加上维护不善的雨水排水系统，导致即使在降雨量适中的情况下也会频繁发生洪水。改变后的城市地形形成了低洼地区，成为长期积水区（Ahmed等人，2013年）。最近几次强降雨事件（如2020年10月的降雨）超出了城市的雨水处理能力，对人口密集的居民区（如Ameerpet和Begumpet）造成了严重影响（Rangari等人，2021年）。如果没有综合规划和投资于气候适应性基础设施，随着气候变化的预测，海得拉巴的城市洪水频率和严重程度可能会加剧（Sharief和Vangipuram等人，2022年）。
随着此类洪水发生的频率增加，决策支持系统（DSS）的重要性日益凸显。这类系统能够整合多种数据集——历史洪水记录、水文和地形信息、遥感数据以及实时事件报告——从而提高预测、准备和应对能力（Sridhar等人，2013年；Sridhar等人，2019年；Sun等人，2021年；Venkata Rao等人，2024年；Renu等人，2025年）。地理空间技术、机器学习和大数据分析的进步现在使得洪水情景模拟、高分辨率风险制图和快速影响评估成为可能（Leon等人，2014年；Khatun等人，2024年；Muthiah等人，2025年；Piadeh等人，2023年）。基于Web的仪表板在DSS的支持下提高了情况感知能力，并有助于紧急资源的精准部署（Abebe和Price，2005年），这使得它们在应对气候变化下的城市规划和风险管理中变得不可或缺（Whitehurst等人，2021年；Faiz和Gasmi，2024年）。
近年来的一个重要突破是使用社交媒体平台（如X平台，原Twitter）进行近乎实时的洪水监测和灾害响应。市民发布的带有地理位置标签的帖子通常还附有图片，提供了关于污水溢出、淹没和基础设施故障的本地化信息（Fohringer等人，2015年；Kitazawa和Hale，2020年）。研究表明，这些数据可以补充或替代官方数据集，提供及时且空间细节丰富的观测结果（Rodrigues等人，2021年；Rayat等人，2023年）。机器学习和自然语言处理（NLP）方法能够从大量在线通信中提取有用信息，而地理空间过滤和基于GIS的可视化技术则实现了与传统水文和基础设施数据集的整合（Smith等人，2017年；Karmegam等人，2021年；Ashhar等人，2025年）。这种方法不仅填补了正式监测系统中的观测空白（高达约29%），还增强了早期预警能力（Restrepo-Estrada等人，2018年）。
本研究将这些创新应用于海得拉巴，利用带有地理位置标签的社交媒体数据（特别是标记为@HMWSSBOnline的市民投诉）来评估洪水风险并进行城市优先级排序。开发了一个定制的API，自动提取这些投诉并将其整合到基于GIS的ArcGIS Enterprise仪表板中，实现近乎实时的洪水高风险热点的跟踪和可视化。为了验证和提高可靠性，研究比较了降雨强度、过去的淹没点和来自社交媒体的溢出数据，生成了分类高、中、低洪水风险区域的综合优先级地图。这种多层次的方法展示了多源整合的价值——结合卫星降雨数据、地面验证的洪水点和市民报告的事件，开发出更强大、更实用、更易于操作的工具来管理城市洪水风险。这解决了印度城市中缺乏自动化、基于流域的洪水优先级框架的关键研究空白，因为现有的方法通常依赖于孤立的降雨预测或手动投诉地图绘制，而没有系统的排水网络分析。
研究区域和数据准备
本研究聚焦于海得拉巴市政供水和污水处理委员会（HMWSSB）管辖范围内的一个选定区域。该区域的选取基于城市基础设施问题的空间分布，特别是频繁的污水溢出和积水热点。从地理上看，研究区域位于北纬17°18′3.6″至17°28′26.4″、东经78°23′38.4″至78°31′40.8″之间。
方法论
为了确定洪水高风险区域，进行了多标准空间分析，如图2所示。该方法整合了带有地理位置标签的社交媒体投诉（来自X平台）、历史洪水淹没记录、海得拉巴的行政区级降雨数据以及流域边界。方法论分为三个核心步骤：首先，分析了存档的溢出点和降雨-淹没相关性，以识别具有反复洪水脆弱性的区域。
结果与讨论
本节展示了海得拉巴洪水风险管理的多标准流域优先级分析结果，随后介绍了自动化和实时仪表板的整合情况。讨论综合了污水溢出投诉、降雨强度和淹没点分析的见解，强调了多源数据交叉验证的价值。图3至图12展示了城市洪水脆弱性的空间和时间维度。
结论
本研究展示了整合多源数据集的潜力——来自X平台（原Twitter）的带有地理位置标签的污水溢出投诉、按行政区划分的降雨强度记录以及历史淹没点——为海得拉巴的城市洪水管理提供了强有力的流域优先级划分。综合分析揭示了清晰且一致的空间模式，有助于制定加强城市水和排水基础设施的主动策略。
软件和数据可用性
软件名称：城市洪水监测
开发者：Sreeharshini Kollozu, Venkata Reddy Keesara
联系方式：
kvreddy@nitw.ac.in
首次可用日期：2025年5月15日
所需软件：ArcGIS
编程语言：Python
源代码地址：
https://github.com/KHarshini03/urban-flood-monitoring
文档说明：该仓库包含使用带有地理位置标签的社交媒体数据和GIS工具分析城市洪水灾害和风险的代码和工作流程，包括识别积水和污水溢出的脚本。
CRediT作者贡献声明
K N Loukika：撰写、审稿与编辑、数据整理。
Venkata Reddy Keesara：撰写、审稿与编辑、监督、资源协调、项目管理、资金获取、概念构思。
Venkataramana Sridhar：撰写、审稿与编辑、可视化、验证、监督。
Sreeharshini Kollozu：撰写初稿、可视化、软件开发、方法论设计、数据整理。
未引用的参考文献
Grace, 2021; Kejriwal和Gu, 2018; Kitazawa和Hale, 2021; Rodrigues和Chiplunkar, 2018; Sharief和Vangipuram, 2022; Venkata Rao等人, 2024.写作过程中使用生成式AI和AI辅助技术的声明
在准备本论文的过程中，作者使用了ChatGPT来改进语言表达和可读性。使用该工具/服务后，作者对内容进行了必要的审阅和编辑，并对出版物的内容负全责。
利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。
致谢
作者衷心感谢海得拉巴市政供水和污水处理委员会（HMWSSB）提供必要的数据和平台，以支持将社交媒体与GIS结合的研究工作。同时感谢经济与统计局（TRAC）提供降雨数据，以及大海得拉巴市政公司（GHMC）提供积水点信息，这些都对本研究至关重要。
