ncdc logo title
ncdc_logo
陕西省延安市黄土斜坡水分入渗监测数据（2017年6月-2020年7月）
  • 2022/04/20 17:30
  • 1869
  • 16
中文名称
陕西省延安市黄土斜坡水分入渗监测数据（2017年6月-2020年7月）
英文名称
Water infiltration monitoring data of loess slope in Yan'an City, Shaanxi Province (June 2017 July 2020)
CSTR
CSTR:11738.11.ncdc.LANDSLIDE.db2065.2022
DOI
10.12072/ncdc.LANDSLIDE.db2065.2022
数据共享方式
在线下载
数据分类
水文
来源站点
黄土滑坡失稳机理、防控方法研究与防治示范
数据贡献者
孙萍萍
数据集摘要

  2017年6月在陕西省延安市宝塔区气象站西南侧斜坡布置了一条高密度电法剖面和多个传感器测点，建立了一套较为完整的降雨入渗观测系统，开展长期现场监测。降雨入渗监测系统由供电及网络子系统、传感器子系统、数据中心子系统、高密度电法子系统和监控子系统构成。高密度电法设备主要由电脑、工况主机、连接线、采集盒以及电极组成。

  目前此套装置安装的电法设备采集盒数量为10，每个采集盒装有8个电极，总共有80个电极。安装时电极剖面垂直于斜坡边缘，按平距0.5米的间距安装，在坡上平台处装有电极27个，其余依次装在斜坡上。通过高密度电法实现斜坡水文过程的长期监测。由监测数据反演为电阻率数据。

基本信息
采集时间 2017/06/25  -  2020/07/30
采集地点 陕西省延安市
数据量 41.5 MiB
数据格式 txt
数据时间分辨率 秒
坐标系 WGS84
数据缩略图
数据源描述

  通过高密度电法实现斜坡水文过程的长期监测。

数据加工方法

  数据为原始监测数据，未进行加工处理。

数据质量描述

  监测设备的安置和操作符合工作规范和操作规程，取得的原始数据真实可靠。

项目支持信息
# 编号 名称 类型
1 2018YFC1504703 黄土滑坡失稳机理、防控方法研究与防治示范 国家重点研发计划
引用和标注
为保障平台科技资源的权益、扩展平台中心的服务、提升科技资源的应用潜力，请资源使用者在使用资源所产生的研究成果中（包括公开发表的论文、论著、数据产品和未公开发表的研究报告、数据产品等成果），请按以下方式规范标注和引用。

中文发表的成果中参考以下规范注明： 数据来源于国家冰川冻土沙漠科学数据中心 (http://www.ncdc.ac.cn)。
英文发表的成果中参考以下规范注明： The dataset is provided by National Cryosphere Desert Data Center. (http://www.ncdc.ac.cn).

数据引用
  1. 孙萍萍. 陕西省延安市黄土斜坡水分入渗监测数据（2017年6月-2020年7月）. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2022. https://cstr.cn/CSTR:11738.11.ncdc.LANDSLIDE.db2065.2022.
  2. 孙萍萍. 陕西省延安市黄土斜坡水分入渗监测数据（2017年6月-2020年7月）. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2022. https://www.doi.org/10.12072/ncdc.LANDSLIDE.db2065.2022.
许可协议
知识共享许可协议   本作品采用 知识共享署名 4.0 国际许可协议进行许可。
# 标题 文件大小
1 1.2019-2020年陕西延安市黄土斜坡水分入渗监测数据.zip 41.5 MiB
最近10条服务记录如下
# 时间 姓名 用途
1 2024/10/15 19:01 F****u
论文题目：滑坡灾害影响因子的可解释分析 数据在研究中的作用：基础支持，分析 论文类型：硕士论文 导师姓名：杨杰
2 2024/09/29 18:27 朱*来
论文题目： 数据在研究中的作用： 论文类型： 导师姓名：
3 2024/09/13 18:32 杨*
论文题目：基于数据驱动的黄土斜坡水分入渗预测 数据在研究中的作用：实际支撑 论文类型：期刊论文 导师姓名：
4 2024/03/26 03:53 李*越
Paper title：基于深度学习的山体滑坡预测 数据用于做数据预处理使用。硕士论文 导师：李秦君
5 2023/10/18 20:19 陈*
该数据与本人目前项目研究十分相关，可以用于扩展研究范围
6 2023/10/11 01:35 张*宸
尊敬的老师，您好！本人是中国地质大学（北京）博二的学生，由于科研需要本人研究了一新的预测模型，需要数据来进行验证，若能验证成功，希望引用数据发表论文，若能引用，本人将不胜感激！
7 2023/08/11 23:22 安*源
用于科研项目，该项目采用人工智能算法开发智能化的地质灾害预警预报模型，通过人工智能技术与专家经验的深度融合，应用于油气管道地质灾害的识别、判定和治理，实现管道地质灾害防治的信息化、智能化。 三峡库区滑坡监测数据将用于地质灾害监测预警方向，具体得用于预测预警模型构建和效果验证。
8 2023/05/15 21:06 马*宇
用于分析黄土高原地震滑坡危险性，以及验证相关方法。
9 2023/04/22 03:15 jia******iang
搭建深度学习模型，缺少用来训练的数据集集
10 2023/03/29 17:24 丁*光
验证特征提取算法，对冰川数据进行提取、建模、制作专题
loading
如何获取数据 
东: 110.55
西: 107.65
南:  35.34
北:  37.50
导出元数据
数据服务信息
联系人：
敏玉芳
服务电话：
0931-4967596
服务邮箱：
ncdc@lzb.ac.cn
联系信息
数据贡献者：
孙萍萍
元数据作者：
孙萍萍
数据管理者：
敏玉芳

© 中国科学院西北生态环境资源研究院 2005- 备案号：陇ICP备2021001824号-21

兰州市东岗西路320号, 730000, 电话: 0931-4967592,0931-4967596