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2006年长江三峡库区秭归县白水河滑坡变形监测数据
  • 2022/02/16 16:38
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中文名称
2006年长江三峡库区秭归县白水河滑坡变形监测数据
英文名称
Deformation monitoring data of Bashui River landslide at Zigui County, Three Gorges Reservoir Area, Yangtze River, 2006
CSTR
CSTR:11738.11.ncdc.Sanxia.db1668.2022
DOI
10.12072/ncdc.Sanxia.db1668.2022
数据共享方式
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数据分类
灾害
数据贡献者
易武
数据集摘要

  滑坡变形监测数据是反映滑坡发生、发展、演化过程的最显著的参量,是滑坡监测预警必要的基础数据。白水河滑坡位于长江南岸，距三峡大坝坝址56km，属沙镇溪镇白水河村。地理坐标X∶3433805，Y∶455980，经度110°32'09".纬度31°01'34"。

  滑坡体处于长江宽河谷地段、单斜顺层斜坡，南高北低，呈阶梯状向长江展布。其后缘高程为410m，以岩土分界处为界，前缘抵长江135m水位以下，东西两侧以基岩山脊为界，总体坡度约30°，详细情况见数据

基本信息
采集时间 2006/01/01  -  2006/12/28
采集地点 长江三峡库区白水河
海拔 353.0m -
数据量 169.9 KiB
数据格式 doc
数据时间分辨率 月
坐标系 WGS84
数据缩略图
数据源描述

  人工采集。

数据加工方法

  数据集通过严格的人工审核控制质量。

数据质量描述

  数据经过人工校正、质量良好。

引用和标注
为保障平台科技资源的权益、扩展平台中心的服务、提升科技资源的应用潜力，请资源使用者在使用资源所产生的研究成果中（包括公开发表的论文、论著、数据产品和未公开发表的研究报告、数据产品等成果），请按以下方式规范标注和引用。
在使用数据时，请注明“2006年长江三峡库区秭归县白水河滑坡变形监测数据来自湖北长江三峡滑坡国家野外科学观测研究站”。

中文发表的成果中参考以下规范注明： 数据来源于国家冰川冻土沙漠科学数据中心 (http://www.ncdc.ac.cn)。
英文发表的成果中参考以下规范注明： The dataset is provided by National Cryosphere Desert Data Center. (http://www.ncdc.ac.cn).

数据引用
  1. 易武. 2006年长江三峡库区秭归县白水河滑坡变形监测数据. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2022. https://cstr.cn/CSTR:11738.11.ncdc.Sanxia.db1668.2022.
  2. 易武. 2006年长江三峡库区秭归县白水河滑坡变形监测数据. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2022. https://www.doi.org/10.12072/ncdc.Sanxia.db1668.2022.
许可协议
# 标题 文件大小
1 T_DA_BSH_JYLSWQW2006.csv 408 Bytes
2 白水河滑坡地表位移GPS监测成果表2006.xls 169.5 KiB
最近10条服务记录如下
# 时间 姓名 用途
1 2026/06/11 22:50 林*铭
本人拟开展降雨诱发滑坡位移预测与风险识别方法研究，并计划申请相关发明专利。申请数据将用于构建和验证滑坡短期位移预测模型，分析降雨、位移及地质属性等因素对滑坡变形的影响，为专利技术方案的可行性和准确性提供数据支撑。
2 2026/06/10 18:36 张*乐
我想做一个基于注意力机制的边坡变形预测的论文，想做一个硕士论文
3 2026/05/18 17:51 Ju****QIU
补充数据，进行滑坡地质灾害的学习和期刊论文撰写
4 2026/05/14 21:16 梁*佳
我国国土面积广大，地形复杂多样，各类地质灾害频发。滑坡灾害是我国地质灾害中发生频率最高、危害最大的类型之一，因此滑坡位移预测在灾害预防中是一种十分重要有效的方法。因为滑坡位移序列受多种因素的影响，通常是非平稳、非线性且由多尺度耦合，所以传统的单一预测模型在精准预测位移演化和预测精度上具有一定的困难。为了提升滑坡位移预测的准确性与可靠度，本文以滑坡位移时间序列预测为研究对象，系统梳理了滑坡位移的基本理论、方法体系以及发展脉络；基于深度学习理论和方法，提出基于“分解–预测–重构”的变权组合预测模型（Variable Weight Combination，VWC）。
5 2026/05/12 20:27 刘*晨
用于论文模型的其他数据集验证，来验证所训练模型的泛化性能，望通过审核
6 2026/04/24 03:44 杜*洋
本人杜凯洋，系成都大学建筑与土木工程学院土木工程专业2025级硕士研究生。研究方向为基于深度学习的浅层滑坡变形特征预测。 浅层滑坡是我国西部地区常见的地质灾害类型，具有分布广、突发性强、致灾后果严重的特点。近年来，深度学习技术在时序预测领域取得显著进展，为滑坡位移预测提供了新的技术路径。然而，深度学习模型的训练与验证高度依赖于高质量、长序列的滑坡变形监测数据，而此类数据获取难度大，是制约该研究方向发展的主要瓶颈。国家冰川冻土沙漠科学数据中心作为国家首批认定的科学数据中心之一，长期致力于冰川、冻土、沙漠及寒旱区灾害数据的资源建设与共享服务，已在三峡库区、舟曲等地滑坡灾害研究中积累了丰富的数据资源，为中心开展灾害数据分析与防灾减灾研究提供了重要支撑。 本人正在开展题为《基于深度学习的浅层滑坡变形特征预测研究》的硕士学位论文工作。研究拟构建浅层滑坡位移预测模型，通过挖掘历史变形监测数据中的时序演化规律，实现对滑坡变形趋势的提前预测与预警。现向贵中心申请获取相关数据。
7 2026/03/21 17:44 尹*川
申请贵单位滑坡位移、库水位及降雨监测数据，用于开展滑坡预测等研究，数据仅用于学术研究，成果将标注数据来源。
8 2026/02/01 19:30 万*龙
论文题目：基于“北斗+多传感器”信息融合的露天矿边坡监测预测方法研究 数据在研究中的作用：优化实验设计 论文类型：硕士 导师姓名：赵兴旺
9 2026/01/19 00:30 杨*
论文题目：基于融合自注意力机制的时间序列生成对抗网络的滑坡位移预测数据增强方法 数据在研究中的作用：用于进行训练测试模型 论文类型：期刊论文 导师姓名：窦杰
10 2026/02/07 18:23 斜*
论文题目：滑坡位移预测的深度学习模型研究 数据在研究中的作用：测试深度学习模型 论文类型：期刊论文 导师姓名：谢凯
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如何获取数据 
东: 110.30
西: 111.00
南:  31.18
北:  30.63
导出元数据
联系信息
数据贡献者：
易武
元数据作者：
易武 , 敏玉芳
数据管理者：
易武
平台数据服务信息
联系人：
李红星
服务电话：
0931-4967592
服务邮箱：
ncdc@lzb.ac.cn

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