数据集概述
该数据集包含德国667口井1991-2022年的周度地下水位时间序列、气象驱动数据及静态环境数据，还计算了每口井的九个时间序列特征并提供了所有井的时间序列图，用于全球深度学习模型中静态特征整合策略研究。
文件详解
- 文件名称: Dynamic_data.zip，文件格式: ZIP压缩包，包含周度地下水位时间序列与气象驱动数据
- 文件名称: static_data.zip，文件格式: ZIP压缩包，包含静态环境数据及计算得到的九个时间序列特征
- 文件名称: Timeseries_Plots.zip，文件格式: ZIP压缩包，包含所有667口井的时间序列可视化图表
数据来源
Ohmer et al. (2025)发表的"GEMS-GER: A Machine Learning Benchmark Dataset of Long-Term Groundwater Levels in Germany with Meteorological Forcings and Site-Specific Environmental Features"数据集子集
适用场景
- 水文地质学研究: 分析德国地下水位长期变化趋势及其与气象因素的关联
- 机器学习应用: 用于全球深度学习模型中静态特征整合策略的开发与验证
- 地下水预测建模: 构建地下水位预测模型时提供多维度数据支持
- 环境数据分析: 探究静态环境特征对地下水位动态变化的影响机制
