数据集概述
该数据集通过机器学习方法和ERA5-Land再分析数据，重建了1950至2023年北极25条主要流域河流的日尺度流量、温度及热通量数据，多数指标纳什效率系数（NSEs）超0.8，仅提供重建值，需结合原始观测数据使用。
文件详解
- 文件名称: River Station Metadata.csv
- 文件格式: CSV
- 字段映射: 包含河流名称（River）、站点名称（Station）、站点经纬度（Lat_Station/Lon_Station）、河口经纬度（Lat_Estuary/Lon_Estuary）、集水区信息（Catchment）等字段
- 文件名称: River Data.zip
- 文件格式: ZIP
- 内容说明: 压缩包，推测包含1950-2023年25条北极流域河流的日尺度重建数据（流量、温度、热通量）
适用场景
- 北极水文气候变化研究: 分析长期河流流量、温度及热通量的变化趋势
- 海冰消融影响评估: 探究北极河流热输入对海洋热平衡及海冰融化的作用
- 机器学习水文模型验证: 用于验证类似机器学习重建水文变量方法的准确性
- 全球水循环模拟: 为大尺度气候模型提供北极河流的连续水文输入数据
