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2026/08/13 05:50 |
冷* |
本申请有科研课题支持，课题信息如下： 项目类型：国家重点研发计划课题 课题名称：露天边坡与地下采空区时空耦合致灾机理及稳定性评价方法研究 课题编号：2024YFC3013901 所属项目：露天转地下开采典型灾害事故风险防控关键技术及示范 课题负责人：张利，教授，辽宁大学信息学部 本人拟在该课题支持下开展期刊论文以及硕士学位论文研究。 论文主题：基于GNSS/GPS监测时间序列的滑坡多监测点位移时空预测研究 数据用途说明： 拟申请典型滑坡GNSS/GPS地表位移监测数据，以及同期降雨量、库水位/长江水位等辅助监测数据。GNSS/GPS位移数据将作为论文中的主要预测对象和模型训练、验证、测试数据，用于分析滑坡不同监测点之间的空间关联关系及位移时序演化规律；降雨量和库水位数据将作为外部诱发因素，用于分析外部环境变化对滑坡位移演化的影响，并作为模型输入变量辅助提升预测精度。 本研究拟构建深度学习滑坡位移预测模型，并与传统时间序列模型、机器学习模型进行对比实验，验证多监测点时空建模方法在滑坡位移预测中的有效性。相关数据将服务于课题中边坡滑移演化分析、稳定性评价及灾害风险防控方法研究，同时用于本人硕士学位论文研究，不用于商业用途，不向第三方传播或二次发布。后续论文、报告或成果中将按照平台要求规范引用数据来源并致谢。
申请人姓名：冷冰
导师姓名及职称：张利，教授，辽宁大学信息学部
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2026/08/07 18:13 |
邓*哲 |
尊敬的NCDC数据审核老师：
您好！本人申请贵中心地质灾害监测相关数据，用于地质灾害监测预警智能算法的技术研究工作。具体情况如下：
一、申请人及研究背景
申请人姓名：邓思哲（429005198907067663）
工作单位：中国地质环境监测院
研究方向：地质灾害监测预警智能算法与技术研究
二、研究目的与数据用途
本人目前正在开展地质灾害监测预警智能算法的研究与测试工作，聚焦于如何利用机器学习/深度学习方法提升监测数据的异常识别与预警时效性。
申请的地质监测数据将用于以下具体用途：
作为算法训练数据集，用于构建和优化地质灾害智能识别与预警模型；
用于测试和验证所提出算法在真实监测数据上的预警准确率及可靠性；
用于对比实验分析，评估不同算法在同类数据上的表现差异。
本研究为技术研究与算法验证性质，不涉及商业用途。研究成果拟以技术报告或学术论文形式输出，届时将按照贵中心要求对数据来源进行规范标注与致谢。
三、其他说明
本人所填写的申请人姓名与身份证件保持一致，特此说明。
感谢贵中心对地质灾害监测技术研究工作的支持！
申请人：邓思哲
申请日期：2026年8月7日
联系电话：18401768052
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2026/07/28 22:02 |
许*武 |
老师您好，本人拟开展多模态融合的滑坡预警研究，拟基于历史滑坡记录、地形地貌、降雨水文、地下水、GNSS、InSAR以及遥感影像等多源异构数据的部分或全部展开研究。不用于商业转售或其他非授权用途，将严格遵守数据使用规范，并在相关研究成果中注明数据来源。谢谢
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2026/07/27 19:51 |
胡*祥 |
本人拟开展“三峡库区典型库岸滑坡InSAR时序形变监测及水文驱动机制研究”。研究计划利用2015—2024年Sentinel-1/LiCSAR干涉测量数据反演库岸滑坡视线向形变时间序列，并申请使用贵中心发布的白水河、树坪、八字门、新滩等典型滑坡GPS地表位移、降雨量、库水位、地下水位、深部位移及专业监测年报数据。
申请数据将用于：（1）验证InSAR形变结果的可靠性；（2）分析降雨及水库水位周期性涨落对滑坡变形的影响与滞后效应；（3）研究地表形变与深部变形的一致性；（4）形成学位论文及非商业性学术论文。
本人承诺严格遵守国家冰川冻土沙漠科学数据中心的数据使用、保密、来源标注和引用规范，不向第三方转发原始数据，不用于任何商业用途；发表成果时将规范引用数据集作者、国家冰川冻土沙漠科学数据中心、对应DOI/CSTR，并按要求致谢数据提供单位。
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2026/07/19 00:12 |
方* |
题目为：NG-RC_CSD_Landslide_Early_Warning
硕士用于期刊论文，利用NGRC+CSD+HMM来做长江三峡地区阶跃型滑坡（白水河、八字门、树坪）的预警分析
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2026/07/10 01:02 |
李*寒 |
专家您好，我是来自湖北省武汉市中国地质大学地理与信息工程学院的25级研究生李柏寒，导师为梁迅教授。申请贵方数据用于硕士学位论文，论文主题为《一种面向自主滑坡识别与分析的领域规则增强型智能体》，数据可能用于智能体验证阶段，使用该数据确定真实滑坡场景、时间、地理位置、因素等地学领域知识，验证智能体的合理性。麻烦您审核，谢谢！
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2026/07/08 18:45 |
朱*涛 |
用于指导研究生进行滑坡成因、基于深度学习的滑坡预测等方面研究。
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2026/07/06 06:02 |
XI***** LI |
论文题目：融合监测数据和滑坡变形机制的滑坡位移预测 数据在研究中的作用：需要该数据作为滑坡预测的源域数据进行迁移学习 论文类型：应用研究
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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。
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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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CSTR:11738.11.ncdc.sanxia.db7411.2026
10.12072/ncdc.sanxia.db7411.2026
