写在前面
地下水作为地球上最重要的淡水资源之一，为农业、工业和居民生活提供了至关重要的支持。然而，随着全球人口的增长和经济的发展，地下水资源正面临着前所未有的压力。在许多地区，地下水过度开采已导致水位显著下降，进而影响了生态系统和人类生活。与此同时，气候变化带来的降水模式改变和极端天气事件频发，也对地下水资源的补给产生了深远的影响。
为了解全球地下水资源的变化趋势，加州大学等单位组成的国际研究团队基于1990-2022年全球40多个国家、近170000个地下井水位观测数据，研究揭示了全球主要含水层的地下水位变化趋势及其驱动因素，提供了应对地下水资源危机的科学依据。相关成果已发表在《Nature》上（https://www.nature.com/articles/s41586-023-06879-8），此次，我们特别介绍与该研究相关的数据集，希望能为相关研究人员提供详尽的参考资料，助力地下水资源的可持续管理。
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全球地下井水位观测数据集
图1 数据集中涉及的地下井在全球的分布及水位变化趋势；
图片来源：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06879-8
数据简介
全球地下水位数据集是Jasechko等人的研究成果，旨在分析全球地下水水位变化趋势。该数据集涵盖了全球近170000个监测井和1693个含水层系统的数据，数据获取的时间范围为1990-2022年。数据集主要包含三个部分：1）全球矢量数据(AquiferSpatialData, shp格式)；2）地下井观测数据(GroundwaterLevelData, csv格式)；3）辅助说明数据(SupplementaryTables, csv格式)。其中，第二部分为数据集主体部分，包括地下井站点信息表和水位观测数据表。
研究者通过质量控制确保了地下水位数据的准确性和可靠性。具体步骤如下：1）数据筛选：从全球170000口监测井和1693个含水层系统中筛选出具备完整、高质量记录的监测点，排除数据不完整或明显错误的记录；2）数据校准：对不同来源的数据进行标准化处理，统一坐标系和单位（如从英尺转换为米），确保数据一致性和可比性；3）误差评估与验证：使用Z-score统计方法识别异常值，并通过对比独立数据源和历史记录验证数据准确性。通过误差分析，确保数据的平均值、标准差等统计参数可靠，排除不符合预期模式的数据，确保研究结果的可靠性和趋势一致性。
图2 全球地下井质量控制与统计分析
图片来源：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06879-8
数据下载
作者在文章中提供了下载链接，点击进入:
https://zenodo.org/records/10003697
2.下拉至Files部分，点击Download all即可下载完整数据集
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