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运用社交网络分析淹水空间信息之关联性被引量：2: 2016年; 随着社交网络的普遍发展,大量的讯息透过智能手机发布在个人的微博或其他社交网站。台湾地区的社交网站以脸书(Facebook)的使用量最大,平均每天有近千万笔的讯息量,大多数的讯息多以食衣住行或个人讯息为主,但从本研究所撷取自2010年至2015年的数据中显示,公众在社交网站所分享的信息中具有降雨、淹水或相关灾情的讯息,而这些讯息具有极高比例的正确性。由于社交网站无法提供私人讯息,故本研究将从社交信息中,以地点为单位撷取大量的数据信息再辅以语意关键词萃取出有关可作为淹水预判的讯息数据。为检核资料的可性度,本研究透过历史台风数据FLO-2D仿真重建淹水之空间信息进行检核。从研究比对分析中发现,经萃取后的公众信息其与灾害的关联性及正确性相当显着,故透过社交网站中大量的非结构讯息,透过语意及空间的转换,可萃取转化为防灾信息,对广域的都市治理而言,此一讯息将可作为预判区域淹水或防救灾情报之有效参考。; 周天颖赖顺仁黄崇典杨龙士叶美伶吴政庭方耀民; 关键词：水灾

利用空间信息技术分析陈有兰溪流域坡地灾害之研究: 台湾位于亚洲板块与菲律宾板块交界处，造成此区之山坡地地形具有地势陡峭、地质脆弱的特性。另外每逢台风、暴雨时，经常发生山崩、地滑、土石流等坡地灾害，进而导致重大危险之灾情，因此如何利用空间信息技术获取重大灾情后之量化数据，...; 陈盈智杨龙士周天颖; 文献传递

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杨龙士