本数据集为云南蒋家沟东川站观测楼(N26°14′43.7″,E103°08′1.7″)2017年日降雨观测数据。观测数据来自翻斗式自动雨量计,为连续观测数据,必须经过统计分析处理后才能使用。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 | 2017/01/01 - 2017/12/31 |
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采集地点 | 云南省昆明市东川区蒋家沟 |
数据量 | 23.9 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
原始数据,未经加工处理
原始观测数据,数据质量良好
# | 标题 | 文件大小 |
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1 | 2017年观测楼日降雨.docx | 23.9 KiB |
# | 时间 | 姓名 | 用途 |
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1 | 2023/07/20 22:15 | 周*建 |
宁波大学岩石力学研究所团队关于滑坡研究科研的需要。
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2 | 2023/03/21 03:12 | 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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3 | 2022/10/15 21:18 | 杨*飞 |
研一新生,对数据进行分析,为数据建模做准备
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4 | 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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5 | 2022/04/26 01:09 | 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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6 | 2022/02/07 18:34 | 秋* |
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7 | 2021/11/27 00:41 | 张*成 |
研究近50年西南地区泥石流发生和气候变化的关系。
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