长江三峡库区秭归县白水河滑坡变形、降雨及库水位监测资料(2017年)

中文名称

英文名称

Monitoring data of deformation, rainfall and water level of Baishuihe landslide in Zigui County Three Gorges Reservoir area of the Yangtze River (2017)

CSTR

CSTR:11738.11.ncdc.Sanxia.2020.112

DOI

10.12072/ncdc.Sanxia.db0002.2020

数据共享方式

离线申请

数据分类

滑坡

来源站点

长江三峡滑坡观测站

数据贡献者

黄海峰 , 卢书强 , 易武

数据集摘要

该数据集记录2017年三峡库区秭归县白水河滑坡的相关监测资料，主要内容包括白水河滑坡基本特征及监测数据使用说明、地表位移GPS监测成果表、降雨量及长江水位观测数据资料表。

基本信息

采集时间	2017/01/01 - 2017/12/31
采集地点	长江三峡库区白水河
数据量	696.7 KiB
数据格式	doc
数据时间分辨率	位移变形监测1个/月，降雨及库水位监测数据1个/日
坐标系	WGS84

数据源描述

自主生产，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

本数据经过人工检查、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“2017年长江三峡库区秭归县白水河滑坡变形、降雨及库水位监测资料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

黄海峰,卢书强,易武. 长江三峡库区秭归县白水河滑坡变形、降雨及库水位监测资料(2017年). 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2020. https://cstr.cn/CSTR:11738.11.ncdc.Sanxia.2020.112.
黄海峰,卢书强,易武. 长江三峡库区秭归县白水河滑坡变形、降雨及库水位监测资料(2017年). 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2020. https://www.doi.org/10.12072/ncdc.Sanxia.db0002.2020.

Endnote中 Bibtex中 RIS中 GBT7714中 EndnoteEN BibtexEN RISEN

许可协议

本作品采用知识共享署名 4.0 国际许可协议进行许可。

#	数据集标题
1	长江三峡库区秭归县白水河滑坡变形、降雨及库水位监测资料(2018年)
2	长江三峡库区秭归县白水河滑坡变形、降雨及库水位监测资料(2016年)
3	2017年长江三峡库区秭归县新滩滑坡变形、降雨及库水位监测资料
4	2017年长江三峡库区秭归县树坪滑坡变形、降雨及库水位监测资料
5	2018年长江三峡库区秭归县新滩滑坡变形、降雨及库水位监测资料
6	长江三峡库区秭归县八字门滑坡变形、降雨及库水位监测资料(2017年)
7	长江三峡库区秭归县八字门滑坡变形、降雨及库水位监测资料(2018年)
8	2016年长江三峡库区秭归县树坪滑坡变形、降雨及库水位监测资料
9	2016年长江三峡库区秭归县新滩滑坡变形、降雨及库水位监测资料
10	2017年长江三峡库区秭归县链子崖危岩体变形、降雨及库水位监测资料

#	标题	文件大小
1	白水河滑坡地表位移GPS监测成果表2017年.doc	177.1 KiB
2	白水河滑坡基本特征及监测数据使用说明2017年.doc	253.0 KiB
3	白水河滑坡缩略图.jpg	89.0 KiB
4	白水河滑坡降雨量、长江水位观测数据资料表2017年.doc	173.7 KiB

最近10条服务记录如下
#	时间	姓名	用途
1	2026/01/12 18:08	谢*	Paper title：多分支注意力融合与残差增量预测结合的可解释性滑坡位移模型 Paper abstract：为了解决滑坡位移预测中传统模型误差累积、多驱动因素静态融合适配性差及深度学习模型“黑箱”可解释性不足的问题，提升预测精度与工程应用价值。提出多分支注意力融合与多重正则化的可解释性智能预测模型：采用位移残差增量策略抑制误差传递；通过多因素注意力融合模块（MAF），利用LSTM、时序周期TCN模块(TP-TCN)、GRU并行分支提取多维度特征并生成动态权重；融合L2正则化等构建多重正则化策略，平衡模型复杂度与可解释性。基于三峡库区白水河滑坡实测数据验证。 Paper type：期刊论文 Tutor：导师-谢凯
2	2026/01/14 01:02	于*	用于科研，对该地区的滑坡位移进行预测与预警
3	2025/12/11 00:18	XI***** LI	老师你好，这个数据将用于模型测试及迁移学习。
4	2025/11/29 03:02	屈*锋	Paper title：Landslide displacement prediction based on the CEEMDAN method and Transformer model. Paper abstract：Landslides are a typical geological disaster and pose a great challenge to land use management. However, traditional landslide displacement models often neglect the impact of random displacements. To address this issue, this paper proposes a deep learning model based on the Transformer architecture. The model innovatively applies the CEEMDAN method to decompose landslide displacements and employs the GRA-MIC fusion correlation calculation method to identify the influencing factors of displacement. Finally, the Transformer model is used for prediction. By leveraging the self-attention mechanism, the constructed Transformer model comprehensively captures the long-term global dependencies of displacement sequences for landslide displacement prediction. Two new concepts for evaluating landslide states and landslide trends are introduced to further enhance the predictive performance of the model. Subsequently, we discuss the predictive performance of the Transformer model under four different input conditions and compare it with seven other predictive models (including CNN-BiLSTM). The experimental results demonstrate that the proposed model has strong applicability in landslide-prone areas, providing solid support for disaster prevention, mitigation, and land use management. Keywords: land use management; landslide displacement prediction; complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise; transformer Paper type：研究型论文 Tutor 任青阳
5	2025/11/11 02:34	王*	论文题目：LSTM滑坡预测数据在研究中的作用：数据处理论文类型：硕士论文导师姓名：于宪煜
6	2025/10/29 18:56	贺*翔	申请用于项目研究学习，研究内容：利用大模型对滑坡等灾害实现预警
7	2025/09/27 07:34	Kel*******Xiao	用于学校教学应用，科研课题案例研究，主要用于新型模型研究
8	2025/08/29 03:28	刘*洋	构建滑坡检测模型，绘库水位变化图，分析库水位变化对边坡的影响
9	2025/07/13 16:47	付*娣	论文题目：降雨影响下的滑坡变形特性及前兆特征探索数据在研究中的作用：通过降雨数据、变形数据和监测数据对研究降雨条件下的库岸滑坡超前预警有着重要影响论文类型：研究型导师姓名：朱星
10	2025/07/12 01:27	刘*洋	论文题目：基于机器学的滑坡位移预测方法研究数据在研究中的作用：数据分析论文类型：期刊论文导师姓名：李墨潇

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数据贡献者：: 黄海峰 , 卢书强 , 易武
元数据作者：: 黄海峰
数据管理者：: 黄海峰 , 易武