中国3254个水文水库数据集(Shp/CSV无需转发立即获取)
| 数据来源 | Shen, Y., Nielsen, K., Revel, M., Liu, D., and Yamazaki, D.: Res-CN (Reservoir dataset in China): hydrometeorological time series and landscape attributes across 3254 Chinese reservoirs, Earth Syst. Sci. Data, 15, 2781–2808, https://doi.org/10.5194/essd-15-2781-2023, 2023. |
| 时间跨度 | 中国3254个水文水库 |
| 区域跨度 | 我国 |
| 数据格式 | Shp/CSV |
今天我们分享的数据是中国3254个水文水库数据集，该数据集整合了中国3254座水库的高分辨率水文气象与景观属性数据，涵盖静态特征（如地理位置、库容、用途）及动态时间序列（如水位、水表面积、储水量异常和蒸发量，1984–2021年），并首次划分水库的完整流域与中间流域，提供512项流域级属性（气候、地形、土壤、土地利用等），包含Shp和CSV两种格式，方便大家研究使用。
Res-CN数据集为中国水库研究提供了首个高精度、多维度整合的基准数据，其价值在于通过融合多源卫星遥感（如Sentinel-3、Landsat）与地面观测，构建了3254座水库的水位、水表面积、储水量异常及蒸发量动态时间序列（1984–2021），并首次划分完整与中间流域，提取512项流域级属性（气候、地形、土壤、土地利用等），时空覆盖率和精度较现有产品显著提升。该数据支持水资源调度优化、洪旱灾害预警、水库生态影响评估及水电能源规划，研究方向可聚焦于水库对区域水文循环的调控机制、碳氮循环的流域驱动效应、气候变化的适应性管理，以及基于机器学习的水库动态预测模型开发，为全球变化下的水资源可持续管理提供科学支撑。
该数据集由五个文件夹分别存储，其中分别存储：
1. Shapefiles 文件夹：所有水库的地理边界和位置信息，以 GeoJSON 或 SHP 格式存储。
包含水库的 基础属性（如名称、库容、用途、建成时间、所属流域等）。
2. Full Catchments（完整流域）文件夹：每个水库的 完整上游流域边界（覆盖水库的全部汇水区域）。
属性以 CSV/Excel 格式存储，时间序列以 NetCDF/CSV 格式提供。包含流域的 512 项静态属性，分为6大类：
(1)气象时间序列（15个变量，如日降水、温度，覆盖1980–2020年）。
(2)气候特征（如年均降水、温度、蒸发量）。
地形特征（如坡度、海拔、河道密度）。
(3)土壤与地质（如土壤pH值、渗透率、岩石类型）。
(4)土地利用与植被（如耕地比例、植被指数LAI/NDVI）。
(5)人类活动指标（如人口密度、夜间灯光强度）。
(6)水库与流域体积特征（如水库表面积与流域面积比）。
3. Intermediate Catchments（中间流域）文件夹：水库的中间流域边界（从完整流域中剔除上游水库贡献的区域）。
与完整流域相同的 512 项属性，但计算范围限定为中间流域。
4. Reservoir States（水库状态数据）文件夹：时间序列以 CSV/Excel 存储，附带元数据（如数据来源、不确定性评估），包含：
水位时间序列（1984–2021年）：包含 SR（标准速率） 和 HR（高速率） 两种产品，分别来自单卫星与多卫星融合数据。
水表面积时间序列（1984–2021年）：基于 Landsat 和 Sentinel-2 影像提取，月度分辨率。
储水量异常时间序列：通过水位-面积关系或DEM模型计算，覆盖92%水库。
蒸发量时间序列（1984–2021年）：基于 Penman 方程与 TerraClimate 气象数据计算。
5. Information & Evaluation（信息与评估报告）文件夹：用于数据处理的 Python/R 脚本 和 Google Earth Engine（GEE）代码。水位、表面积、储水量异常的 原位数据对比结果（如RMSE、CC值）。
数据概览如下：
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