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HydroSHEDS|水文数据数据集|环境建模数据集
收藏hydrosheds.org2024-10-25 收录
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HydroSHEDS（Hydrological data and maps based on SHuttle Elevation Derivatives at multiple Scales）是一个全球水文数据集，提供了高分辨率的水文地形数据，包括河流网络、流域边界、流向和排水密度等信息。这些数据有助于水资源管理、环境建模和灾害风险评估等领域。
提供机构：
hydrosheds.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
HydroSHEDS数据集的构建基于全球范围内的卫星图像和数字高程模型（DEM），通过先进的图像处理和地理信息系统（GIS）技术，实现了对水文特征的精确提取。该数据集涵盖了全球范围内的河流网络、流域边界和水体分布，为水文研究和环境管理提供了详尽的基础数据。
特点
HydroSHEDS数据集以其高分辨率和全球覆盖范围著称，能够提供从3弧秒到15弧秒不等的多种分辨率选项，满足不同应用场景的需求。此外，该数据集还具备多层次的流域划分功能，能够支持从大尺度流域到小尺度子流域的详细分析。
使用方法
HydroSHEDS数据集可广泛应用于水资源管理、洪水预测、生态系统评估等多个领域。用户可以通过下载预处理的数据文件或使用在线API接口获取所需数据。在实际应用中，结合GIS软件进行空间分析和模型构建，能够充分发挥该数据集的潜力，为科学研究和决策支持提供有力支撑。
背景与挑战
背景概述
HydroSHEDS（Hydrological data and maps based on SHuttle Elevation Derivatives at multiple Scales）数据集由美国地质调查局（USGS）与世界自然基金会（WWF）合作开发，旨在提供全球范围内的水文地理信息。该数据集基于航天飞机雷达地形任务（SRTM）数据，涵盖了从流域到河流网络的详细信息，为水资源管理、环境监测和灾害预防提供了重要的基础数据。自2007年发布以来，HydroSHEDS已成为全球水文研究的重要工具，广泛应用于气候变化研究、生态系统保护和可持续发展等领域。
当前挑战
HydroSHEDS数据集在构建过程中面临了多重挑战。首先，数据来源的多样性和复杂性要求高精度的数据处理和整合技术。其次，全球范围内的地理差异和地形复杂性增加了数据标准化和一致性的难度。此外，数据更新和维护的持续性也是一个重要问题，尤其是在气候变化和人类活动影响下，水文地理信息需要不断更新以保持其准确性和实用性。这些挑战不仅影响了数据集的质量，也对其广泛应用提出了更高的技术要求。
发展历史
创建时间与更新
HydroSHEDS数据集由世界自然基金会（WWF）和美国地质调查局（USGS）于2007年联合创建，旨在提供全球范围内的水文地理数据。该数据集自创建以来，经历了多次更新，最近一次重大更新是在2013年，进一步提升了数据的精度和覆盖范围。
重要里程碑
HydroSHEDS数据集的重要里程碑之一是其首次发布，标志着全球水文地理数据的标准化和系统化。2010年，HydroSHEDS与全球水文模型（GHM）的整合，显著提升了全球水资源管理的科学性和精确性。2013年的更新不仅扩展了数据覆盖范围，还引入了高分辨率数据，为全球气候变化研究和水资源规划提供了重要支持。
当前发展情况
当前，HydroSHEDS数据集已成为全球水文地理研究的基础数据源，广泛应用于气候模型、水资源管理、生态系统保护等多个领域。其高精度和全球覆盖的特点，使得HydroSHEDS在应对全球气候变化和水资源危机中发挥了关键作用。未来，随着技术的进步和需求的增加，HydroSHEDS有望进一步扩展其数据集的深度和广度，为全球可持续发展提供更为坚实的数据支持。
发展历程
- HydroSHEDS数据集首次发表，由世界自然基金会（WWF）和全球水文项目（Global Water Partnership）共同发布，旨在提供全球范围内的水文地理信息。
- HydroSHEDS数据集首次应用于全球水资源管理和环境评估项目，特别是在非洲和亚洲地区，为水资源规划和灾害管理提供了重要支持。
- HydroSHEDS数据集的精度得到显著提升，通过引入更高分辨率的卫星数据和先进的图像处理技术，增强了其在流域分析和洪水预测中的应用价值。
- HydroSHEDS数据集被广泛应用于全球气候变化研究，特别是在水循环模拟和气候变化对水资源影响评估方面，成为重要的基础数据源。
- HydroSHEDS数据集的全球覆盖范围进一步扩大，新增了南极洲和北极地区的水文地理信息，为极地科学研究提供了重要数据支持。
- HydroSHEDS数据集的更新版本发布，引入了更多的地理信息系统和遥感技术，提升了其在生态系统保护和土地利用规划中的应用效果。
常用场景
经典使用场景
在地理信息系统（GIS）领域，HydroSHEDS数据集被广泛用于水文地理分析。其高分辨率的水文数据为全球范围内的河流网络、流域边界和水文特征提供了详细的地理信息。研究者常利用该数据集进行流域划分、水文模型构建以及洪水风险评估等经典应用。
解决学术问题
HydroSHEDS数据集解决了全球水文地理研究中长期存在的数据稀缺问题。通过提供高精度的水文数据，该数据集显著提升了水文模型的准确性和可靠性，为气候变化影响评估、水资源管理和生态系统保护等学术研究提供了坚实的基础。
衍生相关工作
基于HydroSHEDS数据集，许多后续研究工作得以开展。例如，有研究者利用该数据集开发了全球水文模型，用于模拟和预测全球水循环变化。此外，HydroSHEDS还促进了多源数据融合技术的研究，推动了地理信息科学的发展。
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
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热门数据集
历史航班准点率
航班在最近30天里准点程度的参数综合，反映了该航班可能延误的概率指数。具体计算方法：在最近30天内，航班降落时间比计划降落时间（航班时刻表上的时间）延迟半小时以上或航班取消的情况称为延误，将出现延误情况的航班数量除以30天内实际执飞的航班数量得出延误率，准点率=1－延误率。每日全面更新一次。
苏州大数据交易所 收录
OpenStreetMap (OSM)
OpenStreetMap (OSM) 是一个由志愿者创建和维护的全球性地图数据集。它包含了详细的地理信息，如道路、建筑物、水体、公园等。数据集以开放数据的形式提供，允许用户自由使用、修改和分享。
www.openstreetmap.org 收录
中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2024）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 74 年（1951~2024 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 74 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。
国家青藏高原科学数据中心 收录
中国逐日格点降水数据集V2（1960–2024，0.1°）
CHM_PRE V2数据集是一套高精度的中国大陆逐日格点降水数据集。该数据集基于1960年至今共3476个观测站的长期日降水观测数据，并纳入11个降水相关变量，用于表征降水的相关性。数据集采用改进的反距离加权方法，并结合基于机器学习的LGBM算法构建。CHM_PRE V2与现有的格点降水数据集（包括CHM_PRE V1、GSMaP、IMERG、PERSIANN-CDR和GLDAS）表现出良好的时空一致性。数据集基于63,397个高密度自动雨量站2015–2019年的观测数据进行验证，发现该数据集显著提高了降水测量精度，降低了降水事件的高估，为水文建模和气候评估提供了可靠的基础。CHM_PRE V2 数据集提供分辨率为0.1°的逐日降水数据，覆盖整个中国大陆（18°N–54°N，72°E–136°E）。该数据集涵盖1960–2024年，并将每年持续更新。日值数据以NetCDF格式提供，为了方便用户，我们还提供NetCDF和GeoTIFF格式的年度和月度总降水数据。
国家青藏高原科学数据中心 收录
中国人口普查分县数据（2000、2010、2020年）
中国人口普查分县数据（2000、2010、2020年）数据集是中国第五次、第六次、第七次人口普查分县数据
国家地球系统科学数据中心 收录