甘肃省岷县2013年7月22日Ms6.6地震滑坡数据分布图 - 国家冰川冻土沙漠科学数据中心

中文名称

甘肃省岷县2013年7月22日Ms6.6地震滑坡数据分布图

英文名称

Distribution Map of Landslide Data from the Ms6.6 Earthquake on July 22, 2013, in Min County, Gansu Province

CSTR

CSTR:11738.11.ncdc.LANDSLIDE.db2074.2022

DOI

10.12072/ncdc.LANDSLIDE.db2074.2022

数据共享方式

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数据分类

灾害

数据贡献者

许冲

数据集摘要

2013年7月22日岷县Ms6.6地震触发了大量滑坡。全面客观地获取地震滑坡发生全景，对于理解地震滑坡宏观机制、发育强度、分布样式与规律，灾区恢复重建与滑坡防灾减灾具有重要意义。利用天、空、地相结合的手段，获取本次地震触发滑坡全景。

滑坡数据采用WGS-84地理坐标系。

基本信息

采集时间	2013/07/22 - 2013/07/23
采集地点	岷县灾区
数据量	16.8 MiB
数据格式	shp
坐标系	WGS84
投影	UTM

数据源描述

基于谷歌地球影像人工目视解译。

数据加工方法

主要加工方法：

（1）数据清洗，基于人工目视解译结果，导入arcgis中，进行拓扑检查，主要异常点删除和数据遗漏补充和重复去除等工作。

（2）结构规范化，对整理好的表格数据进行数据模型转换，依照数据模型设计规范统计内容层次及命名，修改或重新定义统计项结构的名称和数据类型，使相应的统计型数据存储在规范化的关系型数据库中。

数据质量描述

数据质量良好，已借助软件进行拓扑检查。

项目支持信息

#	编号	名称	类型
1	2018YFC1504703	黄土滑坡失稳机理、防控方法研究与防治示范	国家重点研发计划

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。

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

许冲. 甘肃省岷县2013年7月22日Ms6.6地震滑坡数据分布图. 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.LANDSLIDE.db2074.2022.
许冲. 甘肃省岷县2013年7月22日Ms6.6地震滑坡数据分布图. 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.LANDSLIDE.db2074.2022.

Endnote中 Bibtex中 RIS中 GBT7714中 EndnoteEN BibtexEN RISEN

许可协议

本作品采用 CC BY 4.0 （知识共享署名 4.0 国际许可协议）进行许可。

#	数据集标题
1	甘肃省夏河县2019年10月27日Ms5.7地震滑坡数据分布图
2	甘肃省古浪县1927年5月23日Ms8.0地震滑坡数据分布图
3	四川省九寨沟县2017年8月8日Ms7.0地震滑坡数据分布图
4	青海省门源回族自治县2016年01月20日Ms6.4地震滑坡数据分布图
5	宁夏回族自治区海原县1920年12月16日Ms8.5地震滑坡数据分布图
6	甘肃省地震数据集（2000-2023年）
7	1920年海原地震同震滑坡蒿内滑坡物理力学试验数据和合成地震数据集（2019年11-12月）
8	1920年海原地震同震滑坡夏家大陆滑坡物理力学试验数据和合成地震数据集（2019年9月）
9	1920年海原地震同震滑坡石碑塬滑坡物理力学试验数据和合成地震数据集（2019年10-11月）
10	极端降雨黄土滑坡数值模拟滑移线数据集

#	标题	文件大小
1	6.2013年7月22日岷县Ms6.6地震滑坡分布图.tif	16.5 MiB
2	岷县.cpg	5 Bytes
3	岷县.dbf	236.5 KiB
4	岷县.prj	145 Bytes
5	岷县.sbn	4.1 KiB
6	岷县.sbx	372 Bytes
7	岷县.shp	86.6 KiB
8	岷县.shp.xml	20.1 KiB
9	岷县.shx	3.3 KiB

最近10条服务记录如下
#	时间	姓名	用途
1	2026/06/09 08:12	Sh****an	您好，我是三峡大学的研究生，想申请该数据集用于硕士毕业论文，我郑重承诺本数据仅仅用于论文，并会规范引用，恳请您通过我的申请，万分感激。我的硕士论文题目是：基于贝叶斯网络模型的地震滑坡易发性预测研究，论文类型是：硕士论文地震滑坡是一种常见且破坏力极强的次生地震灾害，造成了重大人员伤亡和巨大经济损失，严重威胁了人民生命财产安全。在地质学与地貌学领域，同震滑坡是指斜坡上的土体或岩体在地面震动作用下，因坡体结构遭到破坏而发生滑动的现象。它的触发机制十分复杂，涉及地形、地质、地震学等因素，也与人类经济发展的水平以及防灾减灾能力密切相关。为有效预防与减轻此类破坏性强、成因复杂的灾害，开展地震诱发滑坡易发性评估已成为目前学科内密切关注的研究方向和具有重大应用价值的紧迫任务。目前，基于机器学习的滑坡易发性评估已成为该领域的重要研究方向。不同机器学习方法在数据特征处理方式、模型结构设定等方面存在差异，擅长解决的问题类型不同。因此合理选择与地震滑坡易发性问题特征相匹配的建模框架，是提升预测精度的重要前提。目前，大量机器学习方法如支持向量机、反向传播神经网络、逻辑回归等已被广泛用于滑坡易发性评估，但在应对地震滑坡这一复杂系统时仍存在明显不足。一方面，滑坡易发性分析通常需要结合工程经验或地质知识，而传统机器学习方法虽然可以通过特征构造或模型约束间接融入部分专家经验，但缺乏将先验知识以系统化、概率化方式整合到模型结构或参数体系中的能力，难以充分利用领域知识。另一方面，这些模型难以显式刻画变量间的条件依赖结构，从而影响对地质过程机理的解析能力。相比之下，贝叶斯网络（Bayesian Network, BN）能够将专家知识直接以先验概率的形式融入结构学习与参数学习过程，增强模型的稳健性；并通过有向无环图直观表示变量间依赖关系，具备良好的结构可解释性，为地震滑坡易发性预测提供了有效手段。
2	2026/04/21 00:10	刘*辰	昆明理工大学研究生，研究方向为滑坡，希望基于真实数据集验证一些算法的应用，恳请批准，谢谢。
3	2026/04/01 00:22	莫*	论文题目：地震滑坡造成人员伤亡预测数据在研究中的作用：为论文提供数据支持，论文建模人员伤亡预测模型需要相关信息进行研究论文类型：地震地质灾害导师姓名：蔡晓光
4	2026/03/30 19:04	杨*	地震滑坡对道路的影响硕士学位论文导师：蔡晓光
5	2026/03/30 01:49	吴*飞	想要分析嘉陵江流域的滑坡分布情况，需要岷县相关数据
6	2026/03/01 22:44	朱*	机理研究：为深入探究滑坡发生的地质、水文、气象等内在机理，需要大量滑坡历史数据（如滑坡时间、规模、滑动速度、地质结构等），分析滑坡形成的主控因素和演化规律，为滑坡预测和理论研究提供数据支撑。模型构建与验证：构建滑坡稳定性评价模型、滑坡灾害风险评估模型等，需真实的滑坡数据对模型进行校准和验证，确保模型的准确性和可靠性，提升对滑坡灾害的科学认知和预测能力
7	2026/02/02 05:22	张*咏	用于统计典型地震滑坡不同烈度区滑坡概率规律并划分概率阈值
8	2026/01/22 00:51	蒲*武	论文题目：余震触发黄土滑坡启动机制数据在研究中的作用：背景介绍论文类型：期刊论文导师姓名：
9	2025/12/25 06:17	周*恒	论文题目：黄土高原滑坡危险性预测建模数据在研究中的作用：用于训练模型论文类型：基础研究导师姓名：唐亚明
10	2025/11/14 18:09	李*为	用于全国滑坡危险性动态滑坡自研课题。借助现有滑坡编目数据，构建sentinel-2样本用于滑坡识别模型训练，实现基于Sentinel-2的滑坡编目入库。以此为数据源，实现滑坡的危险性实时动态评估