云南蒋家沟观测楼(N26°14′43.7″,E103°08′1.7″)2010-2014年日降雨观测数据。观测数据来自虹吸式自记雨量计和翻斗式自动雨量计两种观测形式,为连续观测数据,必须经过统计分析处理后才能使用。1.每天的降水都处理成日雨量。 2.泥石流发生日的降水处理成10分钟雨量。观测数据可以与蒋家沟泥石流暴发资料配合使用,是研究泥石流形成和泥石流预报的珍贵资料。
采集时间 | 2010/01/01 - 2014/12/31 |
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采集地点 | 云南省昆明市东川区蒋家沟 |
数据量 | 114.2 KiB |
数据格式 | csv,docx |
坐标系 | WGS84 |
自动观测、人工搜集
统计、分析、汇总
原始观测数据,数据质量良好
# | 标题 | 文件大小 |
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1 | Z_观测楼2010.xls.csv | 2.7 KiB |
2 | Z_观测楼2011.xls.csv | 1.6 KiB |
3 | Z_观测楼2012.xls.csv | 2.0 KiB |
4 | Z_观测楼2013.xls.csv | 2.5 KiB |
5 | 观测楼2010.docx | 20.6 KiB |
6 | 观测楼2011.docx | 20.6 KiB |
7 | 观测楼2012.docx | 17.4 KiB |
8 | 观测楼2013.docx | 23.0 KiB |
9 | 观测楼2014.docx | 23.9 KiB |
# | 时间 | 姓名 | 用途 |
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1 | 2023/10/31 23:51 | Qi*****hao |
需要泥石流的各种实际数据来验证模型的正确性和合理性
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2 | 2023/07/20 22:17 | 周*建 |
宁波大学岩石力学研究所团队关于滑坡研究科研的需要。
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3 | 2023/05/15 03:23 | qi*****wei |
需要对多灾种进行数值模拟,想采用数据丰富的东川蒋家沟进行洪水及泥石流模拟实验的学习
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4 | 2023/04/06 06:46 | 王*龙 |
由于小流域的流域面积小、沟谷短、汇流时间短,在短时高强度降雨下即可在沟谷内产生较强的水动力条件,松散堆积物在巨大水流冲刷力作用下易于形成泥石流。小流域泥石流具有量多面广的特点,开展沟道监测和声光电预警,不仅工作量巨大难以实现全面实施,而且无法为沟口近距离稠密的人口与设施提供足够的避险响应时间。因此,必须探寻泥石流灾害的早期预报方法,做到事先避险,或实施泥石流灾害的有效控制。基于此背景,研究泥石流早期预报方法,尝试采用该数据集作为支撑。
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5 | 2023/03/21 00:53 | 柯*喜 |
验证特征提取算法,对冰川数据进行提取、建模、制作专题
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6 | 2022/10/16 18:44 | 杨* |
研一学生,进行数据分析,学习如何进行数据建模
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7 | 2022/10/16 03:28 | 曹*月 |
研一学生,进行数据分析,学习如何进行数据建模
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8 | 2022/04/26 01:09 | 邓*宣 |
Bayesian Learning of Multivariate Gaussian Mixture Model for Quantitative Risk Assessment of Debris Flow 摘要:In quantitative risk assessment and management of debris flow, it is necessary to develop the probabilistic model of debris flow quantities and calculate the exceedance probability (EP) of debris flow to provide reliable references for hazard assessment and/or the design of mitigation strategies. This is a nontrivial task because observational data is affected by various uncertainties (e.g., rainfall uncertainties, inherent variability of geotechnical properties and measurement errors), which will cause fluctuation or uncertainty in the estimated exceedance probability, and the number of observation data is generally limited, particularly for extreme events that are of great interest in practice. This paper proposes a Bayesian learning framework to learn GMM, and further identified the probabilistic model for quantitative risk assessment of debris flow based on observational data of debris flow parameters. 期刊论文 导师姓名:曹子君
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9 | 2022/04/14 00:14 | 赵*涛 |
成都理工大学环境与土木工程学院2020级地质资源与地质工程2班赵涛涛的毕业论文准备工作
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10 | 2022/01/08 04:27 | 高* |
项目《东川区泥石流预测预警》会用到贵单位数据,感谢。
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