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2026/08/02 22:46 |
张*伦 |
用于硕士期间小论文期刊，目前正在做实验，关于多模态融合+物理信息网络的研究。
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2026/07/27 19:49 |
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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2026/07/28 22:04 |
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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2026/07/22 05:43 |
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。
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2026/07/22 03:40 |
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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2026/07/20 17:23 |
李* |
融合神经ODE与对比模式迁移的阶梯先验滑坡位移预测方法（硕士论文）
摘 要：库岸滑坡位移预测是地质灾害监测预警中的关键问题。受降雨入渗、库水位涨落和坡体结构共同影响，三峡库区许多滑坡的累积位移并不是简单平滑变化，而是表现出“缓慢变形—加速变形—趋于稳定”的阶梯式演化特征。传统时间序列模型虽然能够描述位移序列的统计相关性，但在阶梯边界识别、阶梯内部连续动力学刻画以及不同滑坡之间的知识迁移方面仍存在不足。针对上述问题，本文提出一种融合注意力阶梯解析、对比形态匹配、神经常微分方程（Neural ODE）和状态转移网络的滑坡阶梯位移预测框架。以白水河滑坡为目标域，以八字门滑坡和新滩滑坡为源域，模型首先在源域数据上预训练，再引入白水河数据进行联合微调，实现跨滑坡演化知识迁移。针对白水河最后一个阶梯段，本文采用离线遮挡实验方式，将索引区间[47,61)的前10个观测点作为已知部分，预测后4个点，并与真实观测值对比。实验结果表明，基于当前阶梯前部形态匹配的迁移策略取得RMSE=122.7150 mm、MAE=113.0226 mm、MAPE=7.6218%的预测精度；基于相邻阶梯对迁移的扩展策略经优化后取得RMSE=188.7988 mm、MAE=166.5230 mm、MAPE=11.3108%。结果说明，在目标阶梯已有部分观测信息的条件下，将当前阶梯前部形态与目标滑坡上一阶梯状态共同用于预测，能够获得更稳定的迁移预测效果。
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2026/07/16 00:30 |
李* |
拟申请长江三峡滑坡监测年报汇编，用于开展领域问答与RAG方法实验，验证模型在专业知识检索、生成及跨领域泛化方面的性能。
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2026/07/13 17:56 |
李*泽 |
老师您好，我是中南大学地质工程系副教授李京泽，特此申请数据用以研究滑坡演化规律，相关数据使用严格遵守数据使用规范，并将在成果中进行注明与引用，望通过。
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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 18:26 |
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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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。
CSTR:11738.11.ncdc.sanxia.db7445.2026
10.12072/ncdc.sanxia.db7445.2026
