近几年,随着公众对生态环境服务诉求的逐步提高,环境质量尤其大气环境质量变化被公众高度关注。同时,伴随着手机等智能终端的普及应用,越来越多的人选择通过微博等社交网络媒体表达对区域环境质量的感知意向和情绪感受。这种环境情绪可能对社会公众情绪产生一定的作用,不合理的舆论导向可能会引发不良社会问题。如何获取这些公众感知意向和情绪感受的信息,如何实时掌握公众环境感知意向和情绪感受的变化规律,是当前生态环境公众满意度管理的重要内容,对于环保部门科学决策和及时的公众舆论引导都具有重要的社会意义。本文以雾霾天气影响下公众感知为研究内容和研究方法,从环境感知的角度提出公众环境感知模型,挖掘公众受雾霾天气影响后环境感知的变化规律,为环保部门管理决策和公众环境情绪舆情疏导提供决策依据。具体研究包括:(1)基于社会感知计算的公众环境感知模型和方法研究。针对当前公众环境感知理论模型方法较少,基于社会感知计算理论方法和社交网络媒体数据,提出了公众环境感知模型。提出的公众环境感知主要包括环境感知意向和环境感知情绪,分别给出了主要的研究理论基础和方法,为基于社交媒体的公众环境感知研究提供了基础理论方法。(2)基于加权网络的环境感知意向规律分析。以雾霾和PM2.5为检索关键词使用网络爬虫技术获取了微博评语数据,利用词云可视化语义分析公众受雾霾影响后的环境感知热点关键词。以感知热点关键词为节点,关键词间的共现关系为连边,词与词间的共现次数为相似权重构建环境感知意向加权网络,使用聚类系数和平均聚类系数对环境感知热点关键词间关联强弱关系进行分析,得到公众环境感知意向随雾霾的时间变化规律。研究结果表明:春季感知意向侧重于雾霾的成因;夏季属雾霾淡季,公众感知环境污染对人类影响较小,感知意向更注重享受生活和生态美景;秋季感知意向侧重于雾霾防范措施;冬季感知意向侧重于公众自身受雾霾影响后的不适症状及由雾霾造成的社会安全问题。该规律可为政府制定公众环境管理政策提供决策依据。(3)基于多种卷积核CNN情绪分类模型的环境感知情绪规律分析。利用由人工情绪极性标注的微博评语数据,基于多个不同大小卷积核的CNN模型完成环境感知情绪分类模型的构建,使用环境感知情绪分类模型对大量未知情绪极性的感知数据进行情绪极性的识别,通过对情绪分类模型完成情绪极性自动标注的环境感知数据统计,分析了四个季节的时间维度下公众受雾霾影响的环境感知情绪变化规律。研究结果表明:春季公众的环境感知情绪在季节起初以消极情绪为主;在夏季积极情绪成为主导情绪;秋季则以消极情绪为主导且在大幅增长;在冬季消极情绪依然是公众环境感知情绪中的主导情绪。该规律为开展社会情绪和舆论行为研究提供了支撑。