一个全球范围的时间序列数据集用于地球系统内的地下水研究
Annemarie Bäthge1, Claudia Ruz Vargas2, Gunnar Lischeid3,4
1Institute of Geography, Johannes Gutenberg-University Mainz, Mainz, Germany. a.baethge@uni-mainz.de.
Scientific data
|March 10, 2026
概括
我们介绍了全球规模的综合地下水 (GROW) 包,这是一个全面的数据集,用于研究地下水动态. 这种资源将地下水位与地球系统变量联系起来,有助于大规模的过程理解和模型开发.
科学领域:
- 地球系统科学 地球系统科学
- 水文学的水文学
- 水文地质学 水文地质学
背景情况:
- 地下水是地球系统的关键组成部分,但其与其他球体的动态相互联系仍然不太清楚.
- 现有的数据集往往缺乏对全球地下水动态进行全面分析所需的规模和整合.
研究的目的:
- 介绍全球范围的综合地下水 (GROW) 包,这是一个分析准备的数据集,用于研究地下水动态.
- 为了促进对大规模地下水过程的理解,并改进地球系统模型.
主要方法:
- 编制了来自55个国家的地下水和水位深度时间序列,主要是北美,印度,欧洲和澳大利亚.
- 集成的>20万个时间序列与36个相关的地球系统变量 (气象,水文,地球物理,植被,人为).
- 包含34个数据标志,用于井特征和时间序列特征,以实现高效的数据过.
主要成果:
- 增长包提供质量控制,分析准备的数据集,每日,每月或每年的时间分辨率.
- 该数据集结合了广泛的地下水数据与各种环境和人为变量,提供了一个整体的观点.
- 数据标志提高了过和选择特定研究需求的相关地下水时间序列的可用性.
结论:
- "GROW"套餐为在全球不同环境中调查大规模地下水动态提供了坚实的基础.
- 这一集成的数据集对于校准和评估模拟地球系统内地下水相互作用的数值模型至关重要.
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