本数据集为2014-2016年藏东南培龙沟气象观测数据,该观测站地处西藏自治区巴宜区排龙乡。培龙沟是川藏公路西藏境内著名的天险地段,全长1.8km,东接迫龙沟泥石流,与波密县交界。该段公路顺帕隆藏布右岸沿陡峭的山壁劈山而建,处于大地构造的复合交接部位,断层发育;岩层直立,节理裂隙发育,将直立岩层切割的十分破碎;河谷深切,地形陡峻,在强烈风化作用等外营力作用下,边坡岩体沿节理面破坏,降雨丰沛,地震频繁,滚石、崩塌等山地灾害时有发生,成为本区山地灾害的主要方式。该观测站详细记录降雨和气温数据。数据由布设翻斗式雨量传感器和气温传感器测得,每10分钟自动采集一次,由smartdata2000F数据采集器取得原始数据,人工收集后,气温数据采用日平均数据并整理,降雨数据采用日累计数据并整理。
采集时间 | 2014/01/01 - 2016/11/19 |
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采集地点 | 西藏自治区巴宜区排龙乡 |
海拔 | 2000.0m - 2500.0m |
数据量 | 103.5 KiB |
数据格式 | excel |
数据时间分辨率 | 日 |
坐标系 | WGS84 |
自动采集
原始数据由现场仪器自动采集,每十分钟采集一次,由专业人员定期进行收集和汇总,气温数据采用日平均数据,雨量数据采用累计降雨量数据并整理,后加工为数据集产品
本数据在获取处理各阶段均有专业人员负责,数据质量良好。
# | 标题 | 文件大小 |
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1 | 2014-2016年藏东南培龙沟气象观测数据.xls | 103.5 KiB |
# | 时间 | 姓名 | 用途 |
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1 | 2024/11/16 04:27 | 俞* |
老师您好,我是武汉紧密测量院江利明老师的研究生俞睿,我们申请使用该气象数据开展泥石流灾害链数值模拟研究。本研究将利用降雨数据进行时序分析,探索不同降雨特征对泥石流触发的影响以及涉及数值模拟过程中的降水输入。具体来说,我们将通过对降雨量、降雨强度及降雨持续时间等因素的分析,揭示降雨模式在泥石流孕育发展机理中的关键作用,旨在为泥石流灾害的预警与防治提供科学依据和数据支持。
所申请的数据将严格用于学术研究,不会用于商业或其他非学术用途。在数据使用过程中,我们将遵守相关的数据管理和保护规定,确保数据的安全和隐私。数据分析结果将在研究报告和相关学术论文中公开,敬请贵方批准。
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2 | 2024/06/24 01:24 | QI****GQ |
论文题目:复杂地形条件风沙活动的数值模拟研究
数据在研究中的作用:作为风速数值模拟的输入条件和验证数据
论文类型:博士论文
导师姓名:吴晓旭
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3 | 2024/05/22 00:50 | 幸*涪 |
论文题目:培龙沟滑坡风险评估
数据在研究中的作用:分析降雨与滑坡位移关系
论文类型:期刊论文
导师姓名:李锦辉
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4 | 2024/03/06 19:28 | 张*妍 |
论文题目:帕隆藏布流域泥石流
数据在研究中的作用:帕隆藏布流域泥石流灾害史
论文类型:硕士论文
导师姓名:杜翠
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5 | 2024/01/25 05:26 | 曹*滨 |
论文题目:藏东南冰川泥石流早期识别分类与形成机制研究-以帕隆藏布流域为例
数据在研究中的作用:分析研究冰川泥石流形成机制与演化规律,以及与降雨变化的耦合关系
论文类型:硕士论文
导师姓名:徐光黎
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6 | 2023/08/03 19:16 | 王*霖 |
用于波密县、培龙沟附近地区高地温隧道施工、运营通风方案研究
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7 | 2023/05/26 00:05 | 张* |
用以分析藏东南地区典型泥石流灾害案例的发生情况。经再三确认,基金项目信息正确,所有信息真实准确。
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8 | 2023/03/03 03:17 | 胡* |
论文题目:藏东南冰川和冰湖演化及其与气候变化的响应
论文摘要:西藏东南部的海洋冰川是气候变化的敏感指标。冰川退缩会引起下游湖泊的相应变化,在一定条件下会增加冰川湖爆发的风险。由于冰川退缩和湖泊变化与气候变化之间有很强的关联性,因此必须对西藏东南部的冰川和湖泊的动态进行长时间的监测,以揭示两者的协同演变以及对气候异常的反应。我的研究将根据历史气象资料分析SETP气候变化特征和气候变化异常,探讨冰川和冰湖演变对气候异常的反应。
论文类型:研究型文章
导师姓名:张廷斌
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9 | 2023/02/24 05:14 | 邱*坤 |
尝试使用该气象数据进行藏东南地区古冰川的模拟; 项目支持:第二次青藏高原综合科学考察研究任务二专题5:雅江流域冰-河-湖演化历史事件与耦合过程(2019QZKK0205)
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10 | 2023/02/23 04:32 | 钟*玲 |
论文题目:青藏高原遥感近地表气温估算方法研究
论文摘要:近地表气温与 LST 有很强的相关性,是 LST 变化研究的重要因子。然而:一方面,青藏高原气象站点分布稀疏且不均匀,站点气温难以代表区域气温状况;另一方面,再分析资料的空间分辨率较粗,其气温数据也难以满足本文的分析需求。因此在分析 LST 的时空变化之前,本文首先利用机器学习方法估算了与目标待分析 LST 相同时空分辨率(即逐日 1 公里)的全天候近地表气温数据,为后续分析提供支持。
论文类型:硕士论文
导师姓名:周纪
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