照片包含每日（2021.6.15-2021.7.24）科考灾害点和工作照，对每天所记录的灾害点在地图上进行标识，转化为KMZ格式，在GIS上分析科考区域灾害点的分布。灾害点分布发现，在东线沿途及科考县域内灾害点多分布降雨型滑坡、泥石流及崩塌、山洪等类型灾害且分布较为密集，沿线公路及人口相对较多，存在较高综合风险。在西线则相对较多分布风沙、山地侵蚀点以及崩塌滑坡等地质灾害，科考队伍军队以上灾害典型照片影像、灾害点、路线及日志内容做出记录。以上资料是研究科考的直观资料，对科考研究的关键输入数据以及检验资料，同时对客观判识科考区域灾害类型、分布和防灾减灾措施具有基础性意义。
张正涛
本数据采用由滑坡崩塌灾害致灾因子、滑坡崩塌易发性模型，暴露人口和人口伤亡率四大模块共同构成的喜马拉雅山周边及亚洲水塔区多灾种人口综合风险评估模型。致灾因子模块包括DEM、坡度、降雨、气温、积雪覆盖度、GDP、植被覆盖度因素。滑坡灾害崩塌易发性模型是利用logistic回归模型进行统计分析，得到滑坡崩塌灾害易发概率值。人口暴露度模块是利用滑坡崩塌灾害易发性值与人口数据叠乘。人口伤亡率模块是基于滑坡崩塌灾害历史伤亡人口与同时期滑坡崩塌灾害暴露人口的比值得到。最后，代入2020年人口数据，计算滑坡崩塌灾害易发性不同等级下的暴露人口，并与历史时期滑坡崩塌灾害人口伤亡率相乘，评估2020年喜马拉雅山周边及亚洲水塔区多灾种人口综合风险。
王瑛
本数据集整理和收集了各类地质灾害点位、地形起伏度、等滑坡、高程、土地利用等影响因子，分辨率为90米，利用以上因子图层以及样本数据，用随机森林得出危险性等级图。 数据集/图集产生的方式主要包括：原始数据（考察调查、收集购置等），加工处理数据（计算模拟）。部分数据源来自开源网站下载，精度为90米，利用自己的随机森林代码在SPIDER进行计算训练集80%，测试集20%。使用可以运行ARCGIS的电脑打开。
杨文涛
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