金砖国家典型流域基本信息、水文气象与未来气候风险数据集

本数据汇交内容源于“CASCADE-3C（中国、印度、巴西气候适应与合作）”研究项目，聚焦于三个典型流域，旨在支持气候变化下极端水文气象事件的识别、风险量化与适应策略研究。
1. 数据内容（要素及意义）
本次汇交包含六大核心数据集：
（1）基础地理数据：90米分辨率DEM及四级河网，用于地形与水文分析。
（2）土地利用数据：30米分辨率地表覆盖数据，用于下垫面特征分析。
（3）历史气象数据（1985-2014）：0.1度逐日格点数据（降水、气温、气压、辐射、风），作为历史基准和模型驱动场。
（4）未来气候数据（2015-2099）：0.5度逐日多模式贝叶斯平均集合降水与温度数据，用于未来情景分析。
（5）极端事件序列数据：三个流域在1985-2099年间识别的干旱、极端降水、热浪事件清单，用于统计分析。
（6）洪水风险图：历史期（1985-2014）0.1度分辨率的百年一遇洪水风险空间分布图。
2. 数据来源及加工方法
数据源自多源融合与再分析。基础地理与土地利用数据源于公开卫星产品经流域裁剪与重分类。历史气象数据基于国际再分析资料（如ERA5）降尺度得到。未来气候数据采用CMIP6多模式输出，经偏差校正与贝叶斯模型集合平均法（BMA）集成。极端事件基于上述气候数据，采用专业指数识别。洪水风险图基于水文与水动力模型模拟，由历史期与未来期降水与径流序列驱动生成。
3. 数据质量描述
数据质量总体可靠。空间数据分辨率明确（30米-0.5度），满足流域尺度分析需求。历史气象数据经过站点观测验证。未来气候数据通过多模式集合有效降低了单模式的不确定性。极端事件识别采用国际公认标准。洪水风险模拟结果经过历史典型洪水事件校验。所有数据均经过格式标准化、坐标系统一与逻辑一致性检查。
4. 数据应用成果及前景
本数据集已直接支撑项目在极端事件变化检测、灾害级联效应评估及风险制图方面的核心研究，产出了系列科学论文与流域风险评估报告。数据前景广阔，可继续用于：（a）深化气候变化下水-能源-粮食纽带关系研究；（b）发展基于影响的预报预警阈值；（c）耦合自然与社会系统的动态脆弱性评估；（d）为三国相关部门制定气候适应与减灾策略提供定量科学依据。数据共享将促进金砖国家在气候变化领域的合作研究与知识共享。