Andean Glacierized Catchment (Andean-GC) dataset

A comprehensive streamflow dataset for glacierized basins across the Andes mountains (glacier area > 0.1%), integrating data from Chile, Peru, and Argentina. The dataset combines institutional streamflow records with basin characteristics including topographic, climatic, and land cover attributes, along with historical ERA5 climate data for hydrological analysis and modeling. Streamflow sources | Region | Subregion | Source | Reference ||--------|-----------|--------|-----------|| Chile | < 40° S | CAMELS-CL | https://doi.org/10.5194/hess-22-5817-2018 || Patagonia | > 40° S | PMET-obs | https://doi.org/10.1038/s41597-023-02828-2 || Argentina | > 40° S | SNIH | http://snih.hidricosargentina.gob.ar/ || Peru | — | SENAMHI / ANDREA | https://snirh.ana.gob.pe/ANDREA/Inicio.aspx | Additional data sources:- **Glacier coverage**: RGI v6.0- **Climate data**: ERA5 (1960–2024)- **Topography**: FABDEM (based on COPDEM), 90 m resolution- **Land cover**: CGLOPS-1 (2019) Variables StreamflowDaily streamflow (m³/s) for ~250 stations spanning 1950–2024. Historical climate (ERA5, 1960–2024)- Precipitation (mm/d)- Maximum, minimum, and mean near-surface air temperature (°C)- Potential evapotranspiration (mm/d) Basin attributes- **Topography**: elevation (mean, median, std), slope, aspect, area, perimeter, Gravelius compactness index- **Climate**: mean precipitation, precipitation concentration index, evapotranspiration, aridity index, solid precipitation fraction, low/high precipitation frequency- **Glacier**: glacier coverage (RGI v6.0), surface elevation change rate (Hugonnet et al. 2021), ice volume (Millan et al. 2022, Farinotti et al. 2019)- **Land cover**: forest, shrubs, herbaceous, cropland, urban, sparse vegetation, water- **Infrastructure**: dam count (>100 hm³) Files | File | Description ||------|-------------|| `AndeanGC_data_1950_2024.csv` | Combined streamflow time series for all basins || `AndeanGC_data_1950_2024_qc.csv` | Quality-controlled streamflow time series || `AndeanGC_metadata.csv` | Basin metadata (coordinates, attributes, institutional info) || `AndeanGC_shape.gpkg` | Basin geometries and spatial attributes | Data processing pipeline The full processing pipeline is available in the GitHub repository (https://github.com/rodaguayo/AndeanGC) and consists of eight Jupyter notebooks covering glacier data preparation, institutional data preprocessing, basin delineation, dataset merging, filtering, quality control, attribute extraction, and climate data processing. A Conda environment file (`environment.yml`) and pip-installable project metadata (`pyproject.toml`) are provided for reproducing the environment. Contact Rodrigo Aguayo — [e-mail] Acknowledgments - Data providers: DGA Chile, SNIH Argentina, SENAMHI Peru- Funding: FWO本数据集为安第斯山脉（Andes mountains）冰川覆盖面积占比超过0.1%的流域提供全面的径流数据，整合了智利、秘鲁与阿根廷的相关观测资料。该数据集融合了机构径流记录、流域特征参数（涵盖地形、气候与土地覆被属性），以及用于水文分析与模拟的历史ERA5气候再分析数据。 径流数据源 | 区域 | 子区域 | 数据源 | 参考文献 | |--------|-----------|--------|-----------| | 智利 | 南纬＜40° | CAMELS-CL | https://doi.org/10.5194/hess-22-5817-2018 | | 巴塔哥尼亚 | 南纬＞40° | PMET-obs | https://doi.org/10.1038/s41597-023-02828-2 | | 阿根廷 | 南纬＞40° | SNIH | http://snih.hidricosargentina.gob.ar/ | | 秘鲁 | 无 | SENAMHI / ANDREA | https://snirh.ana.gob.pe/ANDREA/Inicio.aspx | 附加数据源 - **冰川覆盖数据**：RGI v6.0 - **气候数据**：ERA5（1960–2024年） - **地形数据**：FABDEM（基于COPDEM），分辨率90米 - **土地覆被数据**：CGLOPS-1（2019年） 变量列表 ### 径流数据 约250个观测站点的日径流数据（单位：立方米/秒），时间跨度为1950–2024年。 ### 历史气候数据（ERA5，1960–2024年） - 降水量（单位：毫米/日） - 近地表气温的最大值、最小值与平均值（单位：摄氏度） - 潜在蒸散发量（单位：毫米/日） ### 流域属性 - **地形属性**：高程（均值、中位数、标准差）、坡度、坡向、流域面积、周长、格拉维厄斯紧凑度指数（Gravelius compactness index） - **气候属性**：平均降水量、降水集中度指数、蒸散发量、干旱指数、固态降水占比、高/低降水频率 - **冰川属性**：冰川覆盖范围（RGI v6.0）、表面高程变化速率（Hugonnet等，2021）、冰储量（Millan等，2022；Farinotti等，2019） - **土地覆被属性**：森林、灌丛、草本、耕地、城镇、稀疏植被、水体 - **基础设施属性**：库容大于100 hm³的大坝数量 数据文件 | 文件名 | 描述 | |------|-------------| | `AndeanGC_data_1950_2024.csv` | 所有流域的合并径流时间序列数据 | | `AndeanGC_data_1950_2024_qc.csv` | 经过质量控制的径流时间序列数据 | | `AndeanGC_metadata.csv` | 流域元数据（坐标、属性、机构信息） | | `AndeanGC_shape.gpkg` | 流域几何形状与空间属性数据 | 数据处理流程 完整的处理流程可在GitHub仓库（https://github.com/rodaguayo/AndeanGC）中获取，包含8个Jupyter Notebook，涵盖冰川数据准备、机构数据预处理、流域边界划定、数据集合并、数据筛选、质量控制、属性提取与气候数据处理。 提供了Conda环境配置文件（`environment.yml`）与可通过pip安装的项目元数据文件（`pyproject.toml`），以便复现实验环境。 联系方式 罗德里戈·阿圭罗 — [e-mail] 致谢 - 数据提供方：智利DGA、阿根廷SNIH、秘鲁SENAMHI - 资助方：FWO