该数据集记录2019年三峡库区秭归县新滩滑坡的相关监测资料,主要内容包括新滩滑坡基本特征及监测数据使用说明、地表位移GPS监测成果表、降雨量及长江水位观测数据资料表。数据时间分辨率:位移变形监测1个/月,降雨及库水位监测数据1个/日。
| 采集时间 | 2019/01/01 - 2019/12/31 |
|---|---|
| 采集地点 | 长江三峡库区新滩 |
| 数据量 | 477.8 KiB |
| 数据格式 | doc |
| 数据时间分辨率 | 日 |
| 坐标系 | WGS84 |
自产生产,自动采集
计算、汇总、分析
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本作品采用
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| # | 标题 | 文件大小 |
|---|---|---|
| 1 | 新滩滑坡地表位移GPS监测成果表2019年.doc | 105.0 KiB |
| 2 | 新滩滑坡基本特征及监测数据使用说明(2019年).doc | 220.5 KiB |
| 3 | 新滩滑坡降雨量、长江水位观测数据资料表2019年.doc | 152.4 KiB |
| # | 时间 | 姓名 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2026/06/06 04:42 | 王*玮 |
用于撰写水利工程硕士小论文和大论文以及进行数值模拟,硕士论文题目初定为:不同灌草搭配栽培下土体水力特征对三峡库区浅层边坡稳定性的影响研究 ,使用后会在参考文献以及致谢中说明,非常感谢您的授权!!
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| 2 | 2026/05/27 00:19 | 杜*洋 |
本人杜凯洋,系成都大学建筑与土木工程学院土木工程专业2025级硕士研究生。研究方向为基于深度学习的浅层滑坡变形特征预测。 浅层滑坡是我国西部地区常见的地质灾害类型,具有分布广、突发性强、致灾后果严重的特点。近年来,深度学习技术在时序预测领域取得显著进展,为滑坡位移预测提供了新的技术路径。然而,深度学习模型的训练与验证高度依赖于高质量、长序列的滑坡变形监测数据,而此类数据获取难度大,是制约该研究方向发展的主要瓶颈。国家冰川冻土沙漠科学数据中心作为国家首批认定的科学数据中心之一,长期致力于冰川、冻土、沙漠及寒旱区灾害数据的资源建设与共享服务,已在三峡库区、舟曲等地滑坡灾害研究中积累了丰富的数据资源,为中心开展灾害数据分析与防灾减灾研究提供了重要支撑。 本人正在开展题为《基于深度学习的浅层滑坡变形特征预测研究》的硕士学位论文工作。研究拟构建浅层滑坡位移预测模型,通过挖掘历史变形监测数据中的时序演化规律,实现对滑坡变形趋势的提前预测与预警。现向贵中心申请获取相关数据。
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