甘肃省夏河县2019年10月27日Ms5.7地震滑坡数据分布图
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中文名称
甘肃省夏河县2019年10月27日Ms5.7地震滑坡数据分布图
英文名称
Distribution Map of Landslide Data from the Ms5.7 Earthquake on October 27, 2019, in Xiahe County, Gansu Province
CSTR
CSTR:11738.11.ncdc.LANDSLIDE.db2066.2022
DOI
10.12072/ncdc.LANDSLIDE.db2066.2022
数据共享方式
在线下载
数据分类
滑坡
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
许冲
数据集摘要

  2019年10月27日甘肃夏河Ms5.7地震触发了大量滑坡。全面客观地获取地震滑坡发生全景，对于理解地震滑坡宏观机制、发育强度、分布样式与规律，灾区恢复重建与滑坡防灾减灾具有重要意义。利用天、空、地相结合的手段，获取本次地震触发滑坡全景。

  滑坡数据采用WGS-84地理坐标系。

基本信息
采集时间 2019/10/27  -  2019/10/28
采集地点 甘肃夏河灾区
数据量 16.5 MiB
数据格式 shp
坐标系 WGS84
投影 UTM
数据缩略图
数据源描述

  基于谷歌地球影像人工目视解译。

数据加工方法

  主要加工方法：

  （1）数据清洗，基于人工目视解译结果，导入arcgis中，进行拓扑检查，主要异常点删除和数据遗漏补充和重复去除等工作。

  （2）结构规范化，对整理好的表格数据进行数据模型转换，依照数据模型设计规范统计内容层次及命名，修改或重新定义统计项结构的名称和数据类型，使相应的统计型数据存储在规范化的关系型数据库中。

数据质量描述

  数据质量良好，已借助软件进行拓扑检查。

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： 数据来源于黄河数据中心 (http://huanghe.ncdc.ac.cn)。
英文发表的成果中参考以下规范注明： The dataset is provided by Yellow River Data Center. (http://huanghe.ncdc.ac.cn).

数据引用
许冲. 甘肃省夏河县2019年10月27日Ms5.7地震滑坡数据分布图. 黄河数据中心(http://huanghe.ncdc.ac.cn), 2022. https://cstr.cn/CSTR:11738.11.ncdc.LANDSLIDE.db2066.2022.
许冲. 甘肃省夏河县2019年10月27日Ms5.7地震滑坡数据分布图. 黄河数据中心(http://huanghe.ncdc.ac.cn), 2022. https://www.doi.org/10.12072/ncdc.LANDSLIDE.db2066.2022.
许可协议
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# 标题 文件大小
1 9.2019年10月27日甘肃夏河Ms5.7地震滑坡分布图.tif 16.5 MiB
2 _ncdc_meta_.json 3.9 KiB
3 夏河.dbf 2.4 KiB
4 夏河.prj 402 Bytes
5 夏河.sbn 1.0 KiB
6 夏河.sbx 196 Bytes
7 夏河.shp 30.9 KiB
8 夏河.shx 812 Bytes
最近10条服务记录如下
# 时间 姓名 用途
1 2025/11/14 18:09 李*为
用于全国滑坡危险性动态滑坡自研课题。借助现有滑坡编目数据，构建sentinel-2样本用于滑坡识别模型训练，实现基于Sentinel-2的滑坡编目入库。以此为数据源，实现滑坡的危险性实时动态评估
2 2025/11/11 18:14 朱*
机理研究：为深入探究滑坡发生的地质、水文、气象等内在机理，需要大量滑坡历史数据（如滑坡时间、规模、滑动速度、地质结构等） ，分析滑坡形成的主控因素和演化规律，为滑坡预测和理论研究提供数据支撑。 模型构建与验证：构建滑坡稳定性评价模型、滑坡灾害风险评估模型等，需真实的滑坡数据对模型进行校准和验证，确保模型的准确性和可靠性，提升对滑坡灾害的科学认知和预测能力。
3 2025/11/04 20:36 凌*宝
本人为清华大学水利水电工程系博士研究生凌小宝，目前做边坡稳定性及深度学习学术研究，缺乏数据集
4 2025/10/31 21:28 曹*
需要收集大量高质量数据用于科研学习和实验分析，确保结果准确可靠
5 2025/10/29 06:32 贺*翔
申请用于项目研究学习，研究内容：利用大模型对滑坡等灾害实现预警
6 2025/10/29 05:40 张*茹
论文题目：暂时没有确定 数据在研究中的作用：将该数据作为传感器监测到的数据，对论文中所提的模型开展理论和方法验证 论文类型：期刊论文 导师姓名：张虹
7 2025/10/19 02:30 Ha****ao
本人系同济大学土木水利硕士研究生，正在进行以边坡时序大模型为主题的论文工作。本研究旨在探索前沿时序大模型技术，以提升边坡失稳风险的精准预警与智能化治理水平，对于保障重大基础设施安全具有重要的理论研究价值与工程应用前景。然而，时序大模型的训练与验证高度依赖于大规模、高质量的边坡时序监测数据。目前，国内该领域公开、完备的数据集较为稀缺。为此，特恳请贵单位能够予以支持，惠准共享部分相关的边坡时序监测数据。本研究承诺所获数据将严格用于学术科研目的，并遵守贵单位的所有数据使用与管理规定。恳请贵单位能够考虑本申请，助力前沿科技探索与高端人才培养。期待您的佳音！ 申请人：晁昊 论文类型：硕博论文 指导老师：张洁 教授 （长江学者特聘教授） 所在单位：同济大学土木工程学院
8 2025/10/17 08:09 w****g
论文题目：结合知识图谱的自然灾害遥感视觉问答研究 数据在研究中的作用：获取滑坡灾害范围 论文类型：硕士论文 导师姓名：赵萍
9 2025/10/16 19:08 Yu*****hen
我方承诺，将严格遵守贵方数据管理规定，仅将所申请数据用于上述指定用途，不泄露、不篡改数据，项目结束后按要求完成数据归档或销毁，确保数据安全。
10 2025/10/11 00:53 张*男
大创需要此数据作为数据支撑，用来训练模型和验证模型
如何获取数据 
东: 102.96
西: 102.46
南:  34.94
北:  35.30
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：
许冲
元数据作者：
邵霄怡
数据管理者：
敏玉芳

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