云南蒋家沟2018年日降雨观测数据。包括五处观测点:阴家凹(N26°16′6.9″,E103°10′2.3″)、蚂蚁坪(N26°16′3.5″,E103°12′6.8″)、李家垭口(N26°17′6.5″,E103°10′19.2″)、弯房子(N26°14′4.7″,E103°11′24.4″)和银洞村(N26°14′49.0″,E103°11′54.3″)观测数据来自虹吸式自记雨量计和翻斗式自动雨量计两种观测形式,为连续观测数据,必须经过统计分析处理后才能使用。1.每天的降水都处理成日雨量。 2.泥石流发生日的降水处理成10分钟雨量。观测数据可以与蒋家沟泥石流暴发资料配合使用,是研究泥石流形成和泥石流预报的珍贵资料。
采集时间 | 2018/01/01 - 2018/12/31 |
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采集地点 | 云南省昆明市东川区蒋家沟 |
数据量 | 137.0 KiB |
数据格式 | docx |
数据时间分辨率 | 日 |
坐标系 | WGS84 |
自动观测、人工搜集
统计、分析、汇总
原始观测数据,数据质量良好
# | 标题 | 文件大小 |
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1 | 2018年弯房子日降雨.docx | 20.8 KiB |
2 | 2018年李家垭口日降雨.docx | 23.9 KiB |
3 | 2018年蚂蚁坪日降雨.docx | 24.0 KiB |
4 | 2018年观测站日降雨.docx | 23.6 KiB |
5 | 2018年银洞日降雨.docx | 23.9 KiB |
6 | 2018年阴家凹日降雨.docx | 20.8 KiB |
# | 时间 | 姓名 | 用途 |
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1 | 2023/11/06 03:03 | 马*行 |
您好,我是浙江大学孙红月老师的博士生,目前研究方向是泥石流,博士毕业论文会用到这些数据,做一些预测的研究,我会规范引用您的数据!
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2 | 2023/10/20 19:57 | 黄*蕊 |
教学研究用,建设虚拟仿真实训基地,了解东川蒋家沟基本情况。
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3 | 2023/09/08 05:28 | 汪*辉 |
论文题目:
论文摘要:
论文类型:
导师姓名:
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4 | 2023/07/19 02:54 | 周*建 |
宁波大学岩石力学研究所关于滑坡研究科研的需要。
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5 | 2023/03/21 02:29 | 柯*喜 |
验证特征提取算法,对冰川数据进行提取、建模、制作专题
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6 | 2022/10/15 22:55 | 杨*飞 |
研一学生,进行数据分析,学习如何进行数据建模
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7 | 2022/10/07 23:36 | 朱*雷 |
论文题目:基于机器学习算法的泥石流易发性研究
论文摘要:关键字:支持向量机,随机森林,遗传算法
论文类型:硕士论文
导师姓名:谭晓玲
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8 | 2022/09/02 03:02 | 刘* |
论文中算法的复现与研究,研究方向为高维地理时空数据可视分析。
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9 | 2022/04/26 00:05 | 邓*宣 |
Bayesian Learning of Multivariate Gaussian Mixture Model for Quantitative Risk Assessment of Debris Flow 摘要:In quantitative risk assessment and management of debris flow, it is necessary to develop the probabilistic model of debris flow quantities and calculate the exceedance probability (EP) of debris flow to provide reliable references for hazard assessment and/or the design of mitigation strategies. This is a nontrivial task because observational data is affected by various uncertainties (e.g., rainfall uncertainties, inherent variability of geotechnical properties and measurement errors), which will cause fluctuation or uncertainty in the estimated exceedance probability, and the number of observation data is generally limited, particularly for extreme events that are of great interest in practice. This paper proposes a Bayesian learning framework to learn GMM, and further identified the probabilistic model for quantitative risk assessment of debris flow based on observational data of debris flow parameters. 期刊论文 导师姓名:曹子君
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10 | 2022/02/05 04:07 | 秋*熊 |
本科毕业设计(地质灾害数据的关联规则研究)
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