该数据集记录2018年三峡库区秭归县链子崖危岩体的相关监测资料,主要内容包括新滩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。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。
| 采集时间 | 2018/01/01 - 2018/12/31 |
|---|---|
| 采集地点 | 长江三峡库区链子崖危岩体 |
| 数据量 | 1.7 MiB |
| 数据格式 | doc |
| 数据时间分辨率 | 月 |
| 坐标系 | WGS84 |
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| # | 标题 | 文件大小 |
|---|---|---|
| 1 | 链子崖危岩体地表位移GPS监测成果表2018年.doc | 127.1 KiB |
| 2 | 链子崖危岩体基本特征及监测数据使用说明2018年.doc | 1.4 MiB |
| 3 | 链子崖危岩体降雨量、长江水位观测数据资料表2018年.doc | 164.1 KiB |
| 4 | 链子崖缩略图.jpg | 91.9 KiB |
| # | 时间 | 姓名 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2026/07/02 20:08 | 杨*飞 |
研究拟选取三峡库区典型库岸滑坡研究区,申请GNSS地表位移监测数据及配套的降雨、库水位等辅助数据,用于开展库岸滑坡变形时序特征分析、位移对水雨
因素的响应关系研究以及变形预测模型构建等工作。
论文类型:硕士论文
论文题目:三峡库区库岸地质灾害 GNSS 自动化监测数据质量与变形特征分析
摘要:三峡库区自2003年蓄水以来,库区大量滑坡监测累积位移曲线呈阶跃型,此类滑坡在外界影响因素下集中在某一时间段内变形量大,其机理复杂、稳定性判断和预警难度大。全球导航卫星系统(GNSS)自动化监测技术因具备高精度、全天候、实时连续等优势,已被广泛应用于库岸滑坡地表变形监测中。然而,三峡库区多峡谷地貌导致GNSS信号易受干扰,监测数据质量直接影响后续变形分析和预警工作的可靠性。因此,系统开展GNSS自动化监测数据质量评价与滑坡变形特征分析,对于提升库岸地质灾害监测预警能力具有重要意义。
本研究选取三峡库区树坪滑坡、白水河滑坡、白家包滑坡、谭家湾滑坡和藕塘滑坡等5个典型库岸滑坡为研究区,申请GNSS地表位移监测数据及配套的降雨、库水位等辅助数据。研究内容主要包括:(1)基于TEQC等工具对GNSS监测数据进行质量评估,从数据完整性、多路径效应、信噪比等维度系统评价监测数据质量;(2)基于GNSS位移时间序列数据,分析各滑坡体地表变形的时空演化特征与阶跃型变形规律;(3)定量分析滑坡位移对降雨及库水位变动的响应关系,探究位移速率对诱发因素的滞后效应;(4)基于改进切线角法及全自动监测数据定量化分析,获取滑坡等速变形速率和变形阶跃点,建立相应的预警模型。预期形成规范化分析数据表、典型过程线和相关性分析图,揭示不同地质类型库岸滑坡的变形机理及其对水雨因素的响应规律,构建基于GNSS位移数据的滑坡预警指标体系。研究成果将为三峡库区库岸地质灾害GNSS自动化监测数据质量评价与变形特征分析提供科学依据,并为库区滑坡灾害的早期预警与防灾减灾决策提供技术支撑。
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| 2 | 2025/11/01 22:52 | 覃*伟 |
论文题目:基于时序位移监测的危岩体变形预测模型研究
数据在研究中的作用:支撑结论的科学性与可靠性
论文类型:硕士论文
导师姓名:张衡
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| 3 | 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
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| 4 | 2025/06/18 01:32 | 李*桐 |
本项目涉及使用道路边坡监测数据用于数据清洗、降噪及训练,本数据集为三峡库区边坡,与项目背景具有一定相似性,可用于对比
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| 5 | 2025/05/20 01:33 | 陆*影 |
论文题目:三峡库区滑坡易发性分析
数据在研究中的作用:滑坡发生后近年的形变是否加剧研究
论文类型:期刊论文
导师姓名:周吕
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| 6 | 2025/04/05 23:50 | 胡* |
论文题目:基于门控循环单元GRU网络的滑坡位移预测
数据在研究中的作用:训练模型,进行滑坡位移预测
论文类型:本科论文
导师姓名:高宁
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| 7 | 2024/10/28 21:34 | 杨*玲 |
本人为闽江学院测绘系教师杨锦玲,为指导学生开展《基于GNSS的滑坡变形数据处理与预测研究》本科毕业论文,特申请数据进行分析处理,非常感谢!
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| 8 | 2024/10/27 04:38 | 李*衡 |
论文题目:基于机器学习模型滑坡位移预测
数据在研究中的作用:用于模型训练,提高模型预测性能
论文类型:硕士学位论文及期刊论文
导师姓名:郑宏(教授)
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| 9 | 2024/08/14 19:05 | 罗*涯 |
科技项目中包含滑坡预测的研究内容,由于缺乏实际的观测数据,特此申请!
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| 10 | 2024/08/06 23:33 | 高*武 |
论文题目:基于深度学习的多源信息融合的滑坡变形模型
数据在研究中的作用:模型训练及验证
论文类型:期刊论文
导师姓名:钮新强
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