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。新滩滑坡位于长江北岸,兵书宝剑峡出口处,下距三峡大坝坝趾26km,属屈原镇长江村二组。地理坐标X∶3425350,Y∶481588,经度110°48'32".纬度30°57'02"。新滩滑坡5个GPS监测点分布在滑体中心线高程625m、575m、508m、409m和285m处,构成一个纵向监测剖面,1个GPS基准点建立在滑体西侧高程571m处的基岩山体上,各监测点运行正常。
| 采集时间 | 2007/01/01 - 2012/12/31 |
|---|---|
| 采集地点 | 长江三峡库区新滩 |
| 数据量 | 424.8 KiB |
| 数据格式 | csv |
| 数据时间分辨率 | 月 |
| 坐标系 | WGS84 |
自主生产,自动采集
数据集通过严格的人工审核控制质量
本数据经过人工校正、质量良好
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| # | 标题 | 文件大小 |
|---|---|---|
| 1 | T_DA_SX_XTGPS2007.csv | 4.7 KiB |
| 2 | T_DA_SX_XTGPS2008.csv | 4.8 KiB |
| 3 | T_DA_SX_XTGPS2009.csv | 4.8 KiB |
| 4 | T_DA_SX_XTGPS2010.csv | 4.8 KiB |
| 5 | T_DA_SX_XTGPS2011.csv | 4.8 KiB |
| 6 | T_DA_SX_XTGPS2012.csv | 4.8 KiB |
| 7 | T_DA_SX_XTPRECIP2007_2012.csv | 109.6 KiB |
| 8 | T_DA_SX_XTSTAGE2007_2012.csv | 66.0 KiB |
| 9 | 新滩滑坡基本特征及监测数据使用说明(2017年).doc | 220.5 KiB |
| # | 时间 | 姓名 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2026/03/26 23:28 | 周* |
论文题目:基于深度学习的滑坡位移预测模型
数据在研究中的作用:目前用于模型训练阶段的课题学习,想要参考公开数据集进行验证,模型搭建和期刊论文题目的大体方向未定,若有论文引用时必按要求引用,谢谢!!
论文类型:期刊论文
导师姓名:王霄
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| 2 | 2026/03/24 23:41 | 周*杰 |
本人最近在进行小论文的撰写,需要用到相关数据进行方法验证,不会将数据作为最终提交论文所用的数据源,望通过,谢谢!
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| 3 | 2026/03/18 23:03 | 蔡* |
论文题目:基于EMD-GM-LSTM的滑坡位移预测
数据在研究中的作用:训练模型并并对模型对滑坡的预测的正确性进行验证
论文类型:本科毕业论文
导师姓名:高彩云副教授
尊敬的易先生:
您好!
我因撰写毕业论文的需要,需要用您的数据进行我滑坡预测模型的训练,并利用您的数据验证我的模型对于滑坡预测的准确度,希望您能批准。
谢谢!
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| 4 | 2026/02/02 18:50 | 万*龙 |
论文题目:基于“北斗+多传感器”信息融合的露天矿边坡监测预测方法研究
数据在研究中的作用:优化实验
论文类型:硕士
导师姓名:赵兴旺
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| 5 | 2025/11/29 04:25 | 胡*潇 |
用于课程论文写作,研究三峡库区滑坡趋势,完成论文写作。
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| 6 | 2025/11/29 03:02 | 屈*锋 |
Paper title:Landslide displacement prediction based on the CEEMDAN method and Transformer model. Paper abstract:Landslides are a typical geological disaster and pose a great challenge to land use management. However, traditional landslide displacement models often neglect the impact of random displacements. To address this issue, this paper proposes a deep learning model based on the Transformer architecture. The model innovatively applies the CEEMDAN method to decompose landslide displacements and employs the GRA-MIC fusion correlation calculation method to identify the influencing factors of displacement. Finally, the Transformer model is used for prediction. By leveraging the self-attention mechanism, the constructed Transformer model comprehensively captures the long-term global dependencies of displacement sequences for landslide displacement prediction. Two new concepts for evaluating landslide states and landslide trends are introduced to further enhance the predictive performance of the model. Subsequently, we discuss the predictive performance of the Transformer model under four different input conditions and compare it with seven other predictive models (including CNN-BiLSTM). The experimental results demonstrate that the proposed model has strong applicability in landslide-prone areas, providing solid support for disaster prevention, mitigation, and land use management. Keywords: land use management; landslide displacement prediction; complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise; transformer Paper type:研究型论文 Tutor 任青阳
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| 7 | 2025/11/17 23:08 | 邓*政 |
论文题目:基于生成式AI的滑坡位移预测模型
数据在研究中的作用:典型滑坡案例数据集
论文类型:期刊论文
导师姓名:邓李政
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| 8 | 2025/11/14 23:05 | 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
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| 9 | 2025/11/12 05:39 | 张*诺 |
论文题目:基于物联网平台的地质灾害形变监测的预警机理和系统研究
数据在研究中的作用:进行形变预测模型的测试
论文类型:学术研究论文
导师姓名:黄樟钦
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| 10 | 2025/11/11 00:18 | 彭*志 |
论文题目:基于迁移学习的滑坡位移预测
数据在研究中的作用:
论文类型:
导师姓名:
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