云南东川蒋家沟及小江流域径流含沙量及泥沙级配数据

中文名称

英文名称

Sediment concentration and grain size distribution of runoff water sample at Jiangjia Ravine and Xiangjiang River

CSTR

CSTR:11738.11.NCDC.DDFORS.DB6802.2025

DOI

10.12072/ncdc.ddfors.db6802.2025

数据共享方式

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数据分类

水文

数据贡献者

宋东日 , 钟卫 , 黎晓宇 , 魏丽

数据集摘要

本数据集包括1966年、2004-2020年蒋家沟及小江水样含沙量及级配数据。

基本信息

采集时间	1966/01/01 - 2020/12/31
采集地点	云南省昆明市东川区蒋家沟,小江流域
海拔	695.0m - 4344.0m
数据量	193.5 KiB
数据格式	.xlsx,.docx
数据时间分辨率	1day

数据源描述

含沙量为室内烘干称重得到，颗粒级配数据由马尔文激光粒度仪分析测试得到。

数据加工方法

原始观测数据，未进行加工。

数据质量描述

人工校核，数据质量较好。

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。

请在论文发表、专利申请、专著出版等工作中标注数据来源，并在公开发表的中文出版物的致谢部分标明“感谢中国科学院东川泥石流观测研究站为本研究提供了相关数据”，在英文论文致谢部分标明“Dongchuan Debris Flow Observation and Research Station (DDFORS), Chinese Academy of Sciences, which provided the field observation data for this study.”。数据问题可联系魏丽（weili@imde.ac.cn）和宋东日（drsong@imde.ac.cn）。

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

宋东日,钟卫,黎晓宇,魏丽. 云南东川蒋家沟及小江流域径流含沙量及泥沙级配数据. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2025. https://cstr.cn/CSTR:11738.11.NCDC.DDFORS.DB6802.2025.
宋东日,钟卫,黎晓宇,魏丽. 云南东川蒋家沟及小江流域径流含沙量及泥沙级配数据. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2025. https://www.doi.org/10.12072/ncdc.ddfors.db6802.2025.

Endnote中 Bibtex中 RIS中 GBT7714中 EndnoteEN BibtexEN RISEN

文章引用

Wei L, Song D, Cui P, Su L, Zhou GGD, Hu K, Wei F, Hong Y, Ou G, Zhang J, Kang Z, Guo X, Zhong W, Li X, Zhang Y, Shi C, Tang H. A long-term dataset of debris-flow and hydrometeorological observations from 1961 to 2024 in Jiangjia Ravine, China[J/OL]. Earth Syst. Sci. Data, 2025-12-19, 17, (12): 7331-7358. DOI: 10.5194/essd-17-7331-2025.

引用格式： Endnote Bibtex RIS

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	云南东川蒋家沟及小江流域雨量观测数据
2	云南东川蒋家沟及小江流域雨量观测数据（2025年）
3	云南东川蒋家沟及小江流域气象监测数据
4	云南东川蒋家沟及小江流域气象监测数据（2025年）
5	云南东川蒋家沟径流小区观测数据
6	云南东川蒋家沟泥石流视频
7	云南东川蒋家沟泥石流颗粒级配数据（2025年）
8	云南东川蒋家沟1965、1966、1974、1975、1982、2003-2024年泥石流颗粒级配数据
9	云南东川蒋家沟断面高程测量数据
10	云南东川蒋家沟1961-2024年泥石流运动要素观测数据

#	标题	文件大小
1	Acquisition period for dataset at Jiangjia Ravine.xlsx	20.7 KiB
2	Description of sediment concentration and grain size distribution of runoff water sample.docx	23.7 KiB
3	Sediment concentration and grain size distribution at Jiangjia Ravine, Yunnan, China, from 2012 to 2020.xlsx	27.4 KiB
4	Sediment concentration and grain size distribution in Xiaojiang River, Yunnan, China, from 2004 to 2014.xlsx	103.6 KiB
5	Water runoff data of Xiadawa and Baishapo at Jiangjia Ravine, 1966.xlsx	18.1 KiB

最近10条服务记录如下
#	时间	姓名	用途
1	2026/06/24 02:26	陈*	研究泥石流发生条件与泥沙颗粒特征和侵蚀过程关系
2	2026/06/22 18:16	蔡*旋	作为一名在读博士研究生，课题组以振动为主导进行灾害预警相关研究；拟订题目：基于长期多模态观测数据的泥石流动力学过程刻画与智能预警方法研究——以云南东川蒋家沟为例；拟定摘要：泥石流作为典型的山区突发性灾害，其运动过程伴随显著的地表振动与微震信号释放，这为灾害的实时监测与提前预警提供了重要的物理信息来源。然而，现有泥石流预测方法仍主要依赖降雨阈值或水文指标，对振动信号中蕴含的动力学前兆信息利用不足，限制了预测精度与提前量的提升。本文拟依托云南东川蒋家沟2003–2024年长期多源观测数据，以微震振动信号为核心研究对象，系统分析泥石流发生过程中振动信号的时频演化特征及其与灾害动力过程之间的耦合关系。在此基础上，构建基于振动信号的泥石流多尺度特征表达方法，以刻画泥石流从孕育、启动到运动阶段的动力学演化过程。进一步地，拟研究融合振动信号时序特征的泥石流预测模型，通过提取振动能量变化、频带演化及非平稳性特征，实现对泥石流发生时刻及风险等级的早期识别。同时分析振动信号在不同降雨条件与下垫面状态下的响应差异，探讨其作为泥石流前兆信息的可靠性与稳定性。类型：拟撰写该领域的博士论文和对应期刊论文
3	2026/06/21 04:27	陈*杰	需要用作泥石流知识图谱构建研究，并以此作为论文支撑依据。
4	2026/05/29 01:27	余*豪	本科论文《小江流域2004–2020年水沙变化特征及其对气候因子与人类活动的双重响应》
5	2026/05/25 23:57	谢*然	基于时空知识图谱的泥石流过程因果结构挖掘——以东川蒋家沟1961-2024年观测数据为例摘要泥石流系统具有高度的非线性、时空异质性和过程复杂性，其“启动-运移-堆积”全过程的因果机制尚不明确。传统基于统计相关性的易发性评价方法难以捕捉系统的动态演化规律，而因果推断方法为揭示泥石流过程的深层驱动机制提供了新的路径。本文以东川泥石流观测站1961-2024年长期观测数据为研究对象，构建覆盖278次泥石流事件、17,001阵次运动学参数的时空要素动态关联图谱。研究首先基于本体设计建立泥石流过程的四层知识表示模型（事件层、过程层、环境层、地貌层），利用Neo4j图数据库实现多源异构数据的语义集成与时空关联建模。在此基础上，引入时序因果发现方法（Granger因果检验、收敛交叉映射）识别阵次间流速、泥深、流量、容重等运动学参数的动态因果网络，揭示泥石流过程中的正反馈机制与临界转换特征。进一步，结合长期地形测量与颗粒级配数据，采用交叉滞后面板模型分析泥石流活动与沟道地貌演化之间的双向因果反馈。预期研究成果包括：（1）一套面向泥石流过程的时空知识图谱构建方法与可查询图谱实例；（2）泥石流阵次间时序因果结构的定量刻画，识别关键的正反馈路径；（3）泥石流活动与地貌演化的长期因果归因模型。本研究将为理解泥石流系统的非线性动力学行为提供新的因果分析框架，并为数据稀疏区域的泥石流预警模型迁移学习奠定方法论基础。类型：期刊论文
6	2026/05/02 03:34	吴*	使用东川蒋家沟的观察数据进行数据分析和可视化应用
7	2026/04/29 23:12	Gu*****hao	本数据集是构建“泥石流五维系统协同性模型”中 S 维度（结构稳定性）的关键验证数据。当前 S 维度基于 1966–2024 年 278 次泥石流事件的平均容重统计中位数（γc≈2.085, S≈0.59），虽然统计稳健，但缺少年内动态变化信息。径流含沙量和泥沙级配数据可以提供：雨季前后的结构稳定性变化——泥石流频发期细颗粒流失导致粗化，结构稳定性降低； S 维度的物理修正——基于实测级配的细颗粒含量（<0.05mm）可直接计算 S 的动态调整值；区域验证——小江流域其他支沟的数据可用于检验五维模型的区域适用性，为后续空间外推奠定基础。这些数据将显著提升论文中“S 维度物理驱动”论证的深度和说服力。
8	2026/04/25 20:20	匿名 [210.77.77.* ]	FTP直接下载
9	2026/04/13 04:22	Xi****LIU	用于新疆大学的硕士在读研究生的学习与论文数据依据
10	2026/04/04 17:14	张*	论文题目：From Flash Floods to Debris Flows: Rheology-Based Basal-Stress Closure for Hydro-Sediment Transition 数据在研究中的作用：验证模型正确性论文类型：科研论文导师姓名：张永双