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2006年长江三峡库区秭归县白水河滑坡变形监测数据
  • 2022/02/16 16:38
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中文名称
2006年长江三峡库区秭归县白水河滑坡变形监测数据
英文名称
Deformation monitoring data of Bashui River landslide at Zigui County, Three Gorges Reservoir Area, Yangtze River, 2006
CSTR
CSTR:11738.11.ncdc.Sanxia.db1668.2022
DOI
10.12072/ncdc.Sanxia.db1668.2022
数据共享方式
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数据分类
灾害
数据贡献者
易武
数据集摘要

  滑坡变形监测数据是反映滑坡发生、发展、演化过程的最显著的参量,是滑坡监测预警必要的基础数据。白水河滑坡位于长江南岸，距三峡大坝坝址56km，属沙镇溪镇白水河村。地理坐标X∶3433805，Y∶455980，经度110°32'09".纬度31°01'34"。

  滑坡体处于长江宽河谷地段、单斜顺层斜坡，南高北低，呈阶梯状向长江展布。其后缘高程为410m，以岩土分界处为界，前缘抵长江135m水位以下，东西两侧以基岩山脊为界，总体坡度约30°，详细情况见数据

基本信息
采集时间 2006/01/01  -  2006/12/28
采集地点 长江三峡库区白水河
海拔 353.0m -
数据量 169.9 KiB
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

  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

  数据经过人工校正、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“2006年长江三峡库区秭归县白水河滑坡变形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”。

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. 易武. 2006年长江三峡库区秭归县白水河滑坡变形监测数据. 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.Sanxia.db1668.2022.
  2. 易武. 2006年长江三峡库区秭归县白水河滑坡变形监测数据. 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.Sanxia.db1668.2022.
许可协议
# 标题 文件大小
1 T_DA_BSH_JYLSWQW2006.csv 408 Bytes
2 白水河滑坡地表位移GPS监测成果表2006.xls 169.5 KiB
最近10条服务记录如下
# 时间 姓名 用途
1 2026/07/23 05:03 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
2 2026/07/22 05:44 陈*
准备发表期刊论文，论文主题是采用深度学习方法进行滑坡监测和预测，使用本数据进行模型训练，导师为武汉理工钱闯副教授。希望可以接受申请。
3 2026/07/19 00:12 方*
题目：NG-RC_CSD_Landslide_Early_Warning 硕士期刊论文，用于分析滑坡
4 2026/07/08 18:28 李*
撰写论文使用，论文题目是“基于数据增强的滑坡预测研究”，研究型论文
5 2026/06/30 17:55 白*妮
本人拟开展滑坡形变预测与时空演化分析研究，计划以长江三峡库区秭归县白水河滑坡为典型案例，利用多年连续 GPS 位移、降雨及库水位监测资料，构建滑坡位移预测数据集，分析降雨和库水位变化对滑坡变形的影响，并开展基于深度学习的滑坡位移预测模型研究，因此申请连续监测数据。本研究仅用于硕士学位论文和学术研究，不用于商业用途，并将严格遵守数据使用规定、规范引用数据来源。
6 2026/06/26 01:26 韦*惠
用于模拟滑坡灾害数据实验，提供模拟数据用于学校实习需要
7 2026/06/11 22:50 林*铭
本人拟开展降雨诱发滑坡位移预测与风险识别方法研究，并计划申请相关发明专利。申请数据将用于构建和验证滑坡短期位移预测模型，分析降雨、位移及地质属性等因素对滑坡变形的影响，为专利技术方案的可行性和准确性提供数据支撑。
8 2026/06/10 18:36 张*乐
我想做一个基于注意力机制的边坡变形预测的论文，想做一个硕士论文
9 2026/05/18 17:51 Ju****QIU
补充数据，进行滑坡地质灾害的学习和期刊论文撰写
10 2026/05/14 21:16 梁*佳
我国国土面积广大，地形复杂多样，各类地质灾害频发。滑坡灾害是我国地质灾害中发生频率最高、危害最大的类型之一，因此滑坡位移预测在灾害预防中是一种十分重要有效的方法。因为滑坡位移序列受多种因素的影响，通常是非平稳、非线性且由多尺度耦合，所以传统的单一预测模型在精准预测位移演化和预测精度上具有一定的困难。为了提升滑坡位移预测的准确性与可靠度，本文以滑坡位移时间序列预测为研究对象，系统梳理了滑坡位移的基本理论、方法体系以及发展脉络；基于深度学习理论和方法，提出基于“分解–预测–重构”的变权组合预测模型（Variable Weight Combination，VWC）。
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如何获取数据 
东: 110.30
西: 111.00
南:  31.18
北:  30.63
导出元数据
联系信息
数据贡献者：
易武
元数据作者：
易武 , 敏玉芳
数据管理者：
易武
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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