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2023年长江三峡库区秭归县树坪滑坡变形、降雨及库水位监测数据
  • 2026/06/15 21:59
  • 67
  • 8
中文名称
2023年长江三峡库区秭归县树坪滑坡变形、降雨及库水位监测数据
英文名称
Monitoring data of deformation, rainfall and water level of Shuping landslide in Zigui County of the Three Gorges Reservoir Area in 2023
CSTR
CSTR:11738.11.ncdc.sanxia.db7411.2026
DOI
10.12072/ncdc.sanxia.db7411.2026
数据共享方式
申请获取
数据分类
灾害
数据贡献者
卢书强 , 黄海峰 , 易武
数据集摘要

该数据集记录2023年三峡库区秭归县树坪滑坡的相关监测资料，主要内容包括树坪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。长江三峡坝区库水位监测点地理坐标为111.258675°E，30.766743°N。

基本信息
采集时间 2023/01/01  -  2023/12/01
采集地点 长江三峡库区树坪
数据量 5.7 MiB
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

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“树坪滑坡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专业监测资料”

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. 卢书强,黄海峰,易武. 2023年长江三峡库区秭归县树坪滑坡变形、降雨及库水位监测数据. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2026. https://cstr.cn/CSTR:11738.11.ncdc.sanxia.db7411.2026.
  2. 卢书强,黄海峰,易武. 2023年长江三峡库区秭归县树坪滑坡变形、降雨及库水位监测数据. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2026. https://www.doi.org/10.12072/ncdc.sanxia.db7411.2026.
许可协议
# 标题 文件大小
1 树坪滑坡地表位移GPS监测成果表2023年.doc 90.0 KiB
2 树坪滑坡基本特征及监测数据使用说明2023年.doc 5.5 MiB
3 树坪滑坡降雨量、长江水位观测数据资料表2023年.doc 145.7 KiB
最近10条服务记录如下
# 时间 姓名 用途
1 2026/07/03 01:54 陈*中
本次申请数据拟用于“基于历史数据的地质灾害风险分析与评估模型研发”项目的后续研究。项目面向滑坡、崩塌、泥石流等典型山区地质灾害，拟基于历史灾害记录、地形地貌、地质环境、降雨水文、地下水、库水位、GNSS/GPS 位移、裂缝变化、InSAR 形变及遥感影像等多源异构数据，构建地质灾害多维数据融合数据库，并开展地质灾害早期识别、风险评估、预测预警和时空分布可视化分析研究。 申请数据将用于地质灾害控制因素、影响因素、诱发因素、变形迹象及已有灾害信息的整理与融合，支撑机器学习和深度学习模型训练。项目拟采用随机森林、XGBoost、CNN、LSTM 等方法，分析降雨、水位、地下水、地形、地质、植被、土地利用和位移变形等因子与地质灾害发生之间的关系，构建地质灾害风险分析与评估模型，并进一步开展滑坡变形趋势预测、灾害隐患早期识别和风险预警阈值研究。 本次申请数据仅用于科研分析、模型研发、论文撰写和项目成果验证，不用于商业转售或其他非授权用途。研究过程中将严格遵守数据共享平台的数据使用规定和引用要求，规范管理所申请数据，并在相关研究成果中按要求注明数据来源。
2 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。
3 2026/06/27 01:28 喻*
本人为成都理工大学新一代电子信息技术专业硕士研究生，正在开展降雨对滑坡预测课题的研究工作。研究需要连续几年地表位移GPS监测数据、降雨量及库水位观测数据等作为模型训练与验证的基础数据。该数据将用于 滑坡位移序列的多尺度分解与重构和模型预测精度验证等。 本人承诺严格遵守数据使用协议，在研究报告中规范标注数据来源，不将数据用于任何商业用途。恳请批准使用。
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如何获取数据 
东: 110.27
西: 111.00
南:  31.17
北:  30.62
导出元数据
联系信息
数据贡献者：
卢书强 , 黄海峰 , 易武
元数据作者：
黄海峰 , 董佳丹
数据管理者：
黄海峰 , 易武 , 卢书强 , 李婧茹
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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