GLORIF1，这是一个通过结合过程建模与机器学习技术构建的全球河流流量数据集

《Scientific Data》：GLORIF1, a global river flow dataset created by integrating process-based modelling and machine learning

　　

摘要

准确的径流数据对于全球水资源管理及提升气候适应能力至关重要。然而，现有的全球径流数据集往往存在精度不足的问题，或者依赖于有限的观测数据。为了解决这些难题，我们推出了GLORIF1（全球河流流量第1版），这是一套涵盖1979年至2019年的全面月度河流流量数据集。GLORIF1是通过一种混合建模方法生成的，该方法将PCR-GLOBWB（PCRaster全球水量平衡模型）与随机森林算法相结合。该数据集以全球河流流量数据库（GRDC）的观测数据作为训练依据，并通过GSIM（全球径流指数与元数据档案）以及RSEG（基于遥感的GRDC扩展数据集）中的独立数据来进行验证。凭借其全球覆盖范围及公开可获取性，GLORIF1能够为更精准的水文及相关研究提供支持，因此成为全球水文研究领域的重要资源。