Scientific Data | 2020 GOODD，包含 38,000 多个地理参考水坝的全球数据集-流域人居系统研究中心

Scientific Data | 2020 GOODD，包含 38,000 多个地理参考水坝的全球数据集

发布日期：2024-12-15

文章信息：Plésiat, É., Dunn, R.J.H., Donat, M.G. & Kadow, C. (2024). Artificial intelligence reveals past climate extremes by reconstructing historical records. Nature Communications, 15, 9191. https://doi.org/10.1038/s41467-024-53464-2

整理人：闫甲祺，2024级硕士研究生

整理时间：2024年12月15日

Abstract: By presenting the most comprehensive GlObal geOreferenced Database of Dams to date containing more than 38,000 dams as well as their associated catchments, we enable new and improved global analyses of the impact of dams on society and environment and the impact of environmental change (for example land use and climate change) on the catchments of dams. This paper presents the development of the global database through systematic digitisation of satellite imagery globally by a small team and highlights the various approaches to bias estimation and to validation of the data. The following datasets are provided (a) raw digitised coordinates for the location of dam walls (that may be useful for example in machine learning approaches to dam identification from imagery), (b) a global vector file of the watershed for each dam.

摘要：通过提供迄今为止最全面的全球水坝地理参考数据库，其中包含 38,000 多个水坝及其相关集水区，我们能够对水坝对社会和环境的影响以及环境变化（例如土地）的影响进行新的和改进的全球分析使用和气候变化）对水坝集水区的影响。本文介绍了一个小团队通过对全球卫星图像进行系统数字化来开发全球数据库，并重点介绍了偏差估计和数据验证的各种方法。提供了以下数据集（a）大坝墙位置的原始数字化坐标（例如，在从图像识别大坝的机器学习方法中可能有用），（b）每个大坝流域的全局矢量文件。

1.研究背景

大坝的全球影响：大坝及其水库在社会和经济发展中扮演重要角色，包括供应季节性水资源和产生可再生能源。

大坝数量和分布：全球大约有58,000座大型水坝，其中近50%主要用于灌溉，对全球粮食生产有直接影响。此外，水电贡献了全球约70%的可再生电力。

数据缺乏：尽管大坝的社会和环境影响受到关注，但研究受到一致性数据和评估工具的缺乏限制，特别是在跨境和全球尺度上。

2.研究意义

数据库建立：提供了迄今为止最全面的全球地理参考大坝数据库（GOODD），包含超过38,000座大坝及其相关流域的数据，有助于全球分析大坝对社会和环境的影响，以及环境变化对大坝流域的影响。

数据补充：与现有的GRanD数据库相比，GOODD包含了更多的中型水坝，并通过全球一致的方法避免了众包数据集或聚合国家数据集的空间偏差。

3.研究方法

系统数字化：通过全球小团队系统地数字化卫星图像，识别水体数据集中的大坝。

地理编码：将大坝墙的位置地理编码为纬度和经度。

流域计算：使用HydroSHEDS数字高程模型（DEM）计算大坝的流域面积。

验证和校正：通过视觉检查将大坝与河流网络对齐，并计算上游流域面积。