【数据集】水文数据-全球水资源数据产品(SDG中心)

联合国可持续发展大数据国际研究中心发布了全球水资源数据产品,包括7个数据集,如陆表蒸散发、农田水分利用效率、陆表最大水覆盖等,覆盖2000年至2021年,为全球水资源研究和可持续利用提供数据支持。这些数据集通过多源遥感和再分析数据生成,具有高分辨率和时间分辨率,可用于科学研究和决策支持。

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联合国2030年可持续发展议程从经济、社会和环境三个维度描绘了全球可持续发展的宏伟蓝图,但数据缺失、发展不平衡、目标间相互制约等对可持续发展目标落实提出严峻挑战。中国在第75届联合国大会宣布设立可持续发展大数据国际研究中心(SDG中心),该中心是全球首个以大数据服务2030年议程的国际科研机构。
可持续发展大数据国际研究中心
在这里插入图片描述
全球水资源数据产品(2023版)是SDG中心在饮用水安全、改善水质、提高用水效率和水生态系统保护与恢复等方面的研究成果,也是在全球和区域尺度上开展的SDG 6目标进展评估实践。该产品包括全球陆表蒸散发、全球农田水分利用效率、全球陆表年度最大水覆盖、全球陆表水体动态、全球大型湖泊水体颜色指数、全球大型湖泊藻华分布、非洲地下水储量变化等7套科学数据,为全球水资源可持续利用研究提供数据支撑,为联合国建立“全球水资源信息系统”提供新助力。

数据集1:全球陆表蒸散发产品

数据简介

陆表蒸散发是陆表水循环和碳循环的关键过程,是陆地水资源的重要支出项。准确估算陆表蒸散

### 关于地下水水质数据集的信息 在环境科学研究领域,获取高质量的地下水水质数据对于分析地下水资源状况至关重要。根据已知的技术手段和方法[^1],可以结合地理信息系统(GIS)、遥感技术和全球定位系统(GPS)来构建综合性的观测体系。 #### 数据集来源 针对地下水水质相关的研究需求,可以从以下方面入手: 1. **GRACE 和 GRACE Follow-On 卫星数据** 这些卫星提供了关于陆地水储量变化的关键信息。通过扣除其他非地下水组分(如地表水、土壤水等),可以获得未校正的地下水储量变化数据。进一步利用协同正演模型进行信号校正后,可得到高精度的地下水储量变化数据[^2]。 2. **光谱数据分析与水质参数建模** 基于遥感影像处理技术,可以通过生成多参量光谱数据集并结合机器学习算法(如R语言中的`nnet`包)实现对水质成分(如叶绿素、氮、磷、钾等)的预测[^3]。这种方法适用于大范围水域监测,但对于特定区域的地下水质量评估仍需补充实地采样数据。 #### 数据下载建议 为了满足具体研究目标,推荐访问以下资源平台: - 全球水资源数据产品(由SDG中心提供):此数据库涵盖了多种类型的水文变量,可能间接反映地下水的质量状态。 - 各国地质调查局或环保部门发布的公开数据集:这些机构通常会发布经过验证的地方性地下水化学属性记录。 以下是用于检索和预处理此类数据的一个简单Python脚本示例: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_dataset(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') links = [] for link in soup.find_all('a'): href = link.get('href') if '.nc' in href or '.csv' in href: # Assuming NetCDF or CSV formats are common links.append(href) return links url = "https://example-water-data-center.org" datasets = fetch_dataset(url) print(datasets[:5]) # Display first five datasets found at the URL. ``` 该代码片段可以帮助自动化查找指定网站上的可用数据文件链接列表。 ---
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