数据集概述
本数据集包含论文《Social Media Alerts can Improve, but not Replace Hydrological Models for Forecasting Floods》的实验代码、数据及结果文件，核心围绕社交媒体在洪水监测中的独立应用潜力展开，验证其作为传统水文模型补充工具的价值。
文件详解
- 文件名称: logrec_final.ipynb
- 文件格式: Jupyter Notebook (.ipynb)
- 内容说明: 实验运行代码文件，用于复现论文中的数据分析过程
- 文件名称: leave-one-out-full-table.png
- 文件格式: 图片 (.png)
- 内容说明: 实验结果可视化图表，展示留一法分析的完整表格数据
- 文件名称: 20200306.rfc_safe.0.1.2.csv
- 文件格式: 逗号分隔值文件 (.csv)
- 字段示例: reg_id（区域ID）、day（日期）、t0-t9（时间序列字段）、country（国家）、p0-p9（预测值字段）、m3p0-m3p9（移动平均字段）、a3p0-a3p2（聚合字段）
- 文件名称: merged_with_region_id20200218.csv
- 文件格式: 逗号分隔值文件 (.csv)
- 字段示例: start_date（开始日期）、end_date（结束日期）、latitude（纬度）、longitude（经度）、place（地点）、countries（国家）、regionid（区域ID）
适用场景
- 灾害监测研究: 分析社交媒体在洪水早期预警中的应用效果
- 水文模型优化: 探索社交媒体数据与传统水文模型的融合方法
- 应急管理应用: 评估社交媒体预警系统的可靠性与局限性
- 数据科学研究: 验证社交媒体信号在灾害预测中的补充价值
- 公共安全分析: 研究社交媒体在灾害响应中的信息传播机制
