Global Data Center Water Use and Scarcity Analysis

Repository Structure Data Organization Inputs 2_energy_and_water_use/: Contains reference data for energy and water calculations Power plant databases: Data is from the WRI global power plant database version 1.30 (Byers et al., 2018; download [here] Electricity grid maps: Power grid geojson from here Climate zone data: Köppen climate zone 1991-2020 tif from Beck et al., 2023 Power plant water intensity: Based off of Jin et al., 2019 PUE and WUE scenario definitions: Derived from Lei & Masanet, 2022 3_water_scarcity: PCR-GLOBWB model outputs for water scarcity analysis, from Barbarossa et al., 2021 *Note*: inputs are not included in downloads due to their size (30 GB). The processed files are included in outputs/3_water_scarcity which can be used to run the water scarcity analysis 4_figures: Basin data for visualization, based on Pfafstetter watershed sub-basin level 5, from HydroBASINS common: Country boundaries from Natural Earth Data Outputs 0_webscraping: Raw data collected from data center directories 1_data_etl: Processed and cleaned data center information Geocoded data center locations Pre- and post-manual editing versions Fuzzy matching results Merging data sources Multiple imputation scenarios (min, max, average, baseline) for Big Tech companies 2_energy_and_water_use: Calculated energy and water use of data centers globally Imputed power capacity from floor area Assigned power and water use efficiencies per data center Direct impact assessments Assigned power grids to data centers Indirect water use of data centers 3_water_scarcity: Water scarcity analysis results Data center water extraction location mappings PCR-GLOBWB extracted values for discharge and abstraction Water scarcity summaries for different climate scenarios (1.5°C, 2.0°C, 3.2°C) at data center locations Water scarcity increases from data-center-driven water use仓库组织结构 数据组织方式 输入数据集 2_能源与水消耗（2_energy_and_water_use/）：包含用于能源与水耗计算的参考数据集 发电厂数据库：数据源自WRI（世界资源研究所，World Resources Institute）全球发电厂数据库版本1.30（Byers等人，2018；下载链接[此处]） 电网地图：电网GeoJSON文件源自[此处] 气候区数据：1991-2020年柯本气候区TIFF文件源自Beck等人，2023年 发电厂水耗强度：基于Jin等人2019年的研究成果 PUE（能源使用效率，Power Usage Effectiveness）与WUE（水使用效率，Water Usage Effectiveness）场景定义：源自Lei与Masanet，2022年 3_水资源稀缺性（3_water_scarcity）：用于水资源稀缺性分析的PCR-GLOBWB模型输出结果，源自Barbarossa等人，2021年 *注意*：由于输入数据集体积较大（约30GB），故未随下载包提供。已处理完成的文件存放于outputs/3_water_scarcity目录下，可直接用于水资源稀缺性分析 4_可视化图表（4_figures）：用于可视化的流域数据，基于Pfafstetter五级子流域分级标准，源自HydroBASINS数据集 common（通用数据集）：国家边界矢量数据源自Natural Earth Data 输出数据集 0_网页爬取（0_webscraping）：从数据中心目录采集的原始数据集 1_data_etl（数据提取、转换与加载）：经过处理与清洗的数据中心信息数据集 已完成地理编码的数据中心位置数据 手动编辑前后的版本数据 模糊匹配结果 多源数据融合结果 大型科技企业的多重插补场景数据集（含最小值、最大值、平均值与基准场景） 2_能源与水消耗（2_energy_and_water_use）：全球数据中心能源与水耗计算结果数据集 基于机房面积估算的电力装机容量数据 各数据中心分配的电力与水耗效率参数 直接影响评估结果 为数据中心分配的电网归属数据 数据中心间接水耗数据 3_水资源稀缺性（3_water_scarcity）：水资源稀缺性分析结果数据集 数据中心取水位置映射数据 PCR-GLOBWB模型提取的径流量与取水量数据 数据中心所在区域在不同气候场景（1.5℃、2.0℃、3.2℃升温下）的水资源稀缺性汇总数据 由数据中心水耗引发的水资源稀缺性加剧情况数据