地表大地形监测针对滑坡区地质、地形情况复杂的特点,建立由D级GPS基准点构成的监测网,分阶段逐次加密监测点。为保证点位精度,设立严格的技术要求,并利用滑坡表观现象、定性定量指标、累计位移数学模型结合专家知识等建立滑坡预警预报机制,针对滑坡变形的情况分别采用堆载、喷锚挂网、预应力锚索三种综合应急治理措施,减小了滑坡下滑速率,保证了滑坡的稳定性,为综合治理提供了较好的施工条件。该数据集为1996-2006年长江三峡库区地表大地的形变监测数据。数据格式为csv格式,观测周期为每月观测一次。其中,1996—2001年数据字段分别为:ID(序号),STARTDATE(采集开始时间),ENDDATE(采集结束时间),QUD(区段),POINTNAME(点名),XP(位移后X坐标,单位:米),YP(位移后Y坐标,单位:米),X0(初始X坐标,单位:米),Y0(初始Y坐标,单位:米),X(X方向水平位移变量,单位:毫米),Y(Y方向水平位移变量,单位:毫米),F(水平位移变量,单位:毫米),FX(变形方向,单位:度),H(垂直位移变量,单位:毫米),X1(X方向水平位移月变量,单位:毫米),Y1(Y方向水平位移月变量,单位:毫米),F1(水平位移月变量,单位:毫米),H1(垂直位移月变量,单位:毫米),FX1(变形方向月变量,单位:度),MONSITE(监测点部位);2002—2006年数据字段分别为:ENDDATE(采集结束时间),STARTDATE(采集开始时间),POINTNAME(点名),QUDUAN(区段),X(X方向水平位移变量,单位:毫米),F(水平位移变量,单位:毫米),Y(Y方向水平位移变量,单位:毫米),DIRECTION(变形方向,单位:度),H(垂直位移变量,单位:毫米),YBLX(X方向水平位移月变量,单位:毫米),YBLF(水平位移月变量,单位:毫米),YBLY(Y方向水平位移月变量,单位:毫米),DIRECTION1(变形方向月变量,单位:度),YBLH(垂直位移月变量,单位:毫米),ID(序号),LOCATION(监测点部位)。
采集时间 | 1996/03/22 - 2006/12/20 |
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采集地点 | 长江三峡库区 |
数据量 | 613.4 KiB |
数据格式 | csv |
数据时间分辨率 | 月 |
坐标系 |
人工采集、自动采集。
计算、汇总、统计。
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 | 1996—2001年大地形变监测数据资料使用说明.docx | 25.3 KiB |
2 | 2002—2006年大地形变监测数据资料使用说明.docx | 25.0 KiB |
3 | T_DA_DBDDXB1996.csv | 50.4 KiB |
4 | T_DA_DBDDXB1997.csv | 60.3 KiB |
5 | T_DA_DBDDXB1998.csv | 60.6 KiB |
6 | T_DA_DBDDXB1999.csv | 60.7 KiB |
7 | T_DA_DBDDXB2000.csv | 61.0 KiB |
8 | T_DA_DBDDXB2001.csv | 59.0 KiB |
9 | T_DA_DBDDXB2002.csv | 44.5 KiB |
10 | T_DA_DBDDXB2003.csv | 44.6 KiB |
# | 时间 | 姓名 | 用途 |
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1 | 2024/12/18 04:09 | 刘* |
论文题目:机理与数据联合驱动的滑坡位移智能预测
数据在研究中的作用:提供数据支撑
论文类型:期刊论文
导师姓名:席江波
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2 | 2024/08/14 18:56 | 罗*涯 |
科技项目中包含滑坡预测的研究内容,由于缺乏实际的观测数据,特此申请!
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3 | 2024/07/24 17:31 | 王*立 |
论文题目:基于深度学习的形变时序监测和预测研究
数据在研究中的作用:用于灾害时序监测和预测模型训练
论文类型:期刊论文
导师姓名:陈定安:
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4 | 2024/07/16 00:54 | 孔*媛 |
研究方向为灾害信息提取,目前学习想下数据集使用
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5 | 2024/06/28 23:33 | 黄*仪 |
论文方向:基于人工智能网络预测滑坡模型
数据在研究中的作用:用于人工智能网络训练
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6 | 2024/05/23 19:46 | 安* |
用于课程实习数据处理,进行专题图制作以及统计表制作
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7 | 2024/04/15 23:46 | 付*智 |
题目:基于数据挖掘的地质灾害分析系统 数据在研究中的作用:利用多类型的滑坡数据,通过对降雨量、地表位移和库水位进行关联分析,利用数据挖掘技术深入探索滑坡影响因素,为地质灾害监测预警提供技术支持 论文类型:应用研究 导师姓名:杨敬松
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8 | 2024/04/08 17:58 | 蒋*松 |
用于边坡稳定性AI预警模型训练和预训练模型有效性验证
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9 | 2024/04/03 16:39 | 马*婧 |
您好,我想运用这一数据,开展基于时序位移数据的边坡变形深度学习预测方法研究。非常感谢!
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10 | 2024/03/18 23:44 | 柳*琦 |
论文题目:三维土质边坡滑体特征研究及通用滑面建模与优化搜索方法
数据在研究中的作用:研究三维滑体特征
论文类型:学位论文
导师姓名:邓东平
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