社交媒体以其广泛的参与性、多源的传播性与极强的时效性已成为灾情信息获取的重要途径,在近年来的灾害应急救援中发挥着重要的作用。我国是一个灾害频发的国家,有效的管理和利用社交媒体数据辅助减灾救援有着现实意义。当前,灾害背景下利用社交媒体挖掘涉灾信息并辅助减灾的方法备受关注,并取得了大量应用成果。但当前的研究方法多从单一的文本挖掘或空间分析出发,很少对二者进行一体化分析和使用,尤其是集成化应用系统更为匮乏。因此,本文从实际出发,以灾害事件为研究对象,基于中文社交媒体设计并实现了集灾害监控,涉灾数据采集和管理、涉灾信息挖掘和可视化应用分析等功能于一体的减灾应用系统。本系统通过对灾害进展信息(如灾害发生区域、发生时间与灾害类型等)的追踪,近乎实时的获取受灾区域的涉灾新浪微博数据作为信息来源,同时通过所集成的机器学习算法,自动化的识别和分类受灾区域新浪微博文本中潜藏的灾害损失信息与受灾群众的情感信息;并结合涉灾数据的时空分布特征,通过可视化技术反应灾情进展。在减灾服务方面,系统还基于灾损位置信息对传统Dijkstra算法进行改进,规划灾损影响下的城市救援最优路径。本研究以一个实际的台风灾害案例验证了本系统在灾情监测和分析方面的有效性。相关的分析结果为减灾部门及时了解灾情进展、优化减灾救灾的决策提供科学有效的技术支持。