了解和理解网络环境中网络舆论用户规则的演变以及建立情感演化模型对于相关部门在网络环境和治理方向中加强对网络舆情信息的监控至关重要。微博是在互联网上传播舆论的重要平台,在网上集会(如网上抗议活动)之后,参与者通常通过微博来进行在线权利保护。本文以新浪微博中,台风“利奇马”事件的相关推文为研究对象,提出了一个包含四个阶段的结构化模型。第一阶段是从庞大嘈杂的微博流中识别出与灾害相关的微博信息,第二阶段是对所有与灾害相关的微博情绪进行分类识别。将基于用户情绪的上下文长短期记忆模型(LSTM)引入上述两个阶段。第三阶段加入了用于地理定位社交媒体数据的情感可视化分析。目标是探索与灾害相关的情绪有关的积极和消极情绪的潜在趋势。在最后一个阶段,关注到人群的负面情绪,在GM(1,1)的研究基础上,通过对突发事件受害者的负面情绪变化趋势的分析进行跟踪和预测,对于灾后的情况及时进行分析和事件的发现。以大型灾害事件为例,论证该模型在灾后、潜在公共危机等事件监测中具有良好的监测效果,对灾后救灾过程和应急管理具有重要意义和实用价值。