全球径流指数时间序列数据集（1806-2022年）

随着大数据技术的蓬勃发展，对河水流态进行大样本水文分析正变得可行，这可以从全局的角度对水文过程得出可靠的结论。然而，目前还缺乏一个全面的全球大样本数据集，用于分析溪流状态的组成部分。本文介绍了一个新的时间序列数据集，该数据集是根据数据质量控制后的每日河流记录计算得出的全球河流指数。该...

With the rapid advancement of big data technologies, large-sample hydrological analysis of river flow regimes has become feasible, enabling reliable inferences about hydrological processes from a global perspective. However, there currently exists no comprehensive global large-sample dataset dedicated to analyzing the components of stream conditions. This paper presents a new time-series dataset, the Global River Index, which is calculated from daily river records that have been processed via data quality control.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个全球范围的径流指数时间序列数据集，覆盖1806年至2022年，包含全球41,263条河流河段的79个指数，涵盖流态的七个主要组成部分（如量级、频率、持续时间等），平均时间序列长度为36年。数据源自9个公开数据源（如GRDC、USGS等），经过质量控制，旨在支持大样本水文分析，便于研究全球水流状态变化，相比现有数据集覆盖更广的站点和指数。