数据集概述
该数据集记录全球湖泊沉水植被数量的趋势及其驱动因素，通过文献综合法汇编而成，对应发表论文。包含结构化数据文件与数据库结构说明图，为湖泊生态研究提供数据支持。
文件详解
- 数据文件（CSV格式，共11个）：
- ecosystem_info.csv：生态系统信息表，含湖泊名称、类型、经纬度等基础信息
- region_info.csv：区域信息表，记录湖泊所属区域的地理划分数据
- main_ref.csv：主参考文献表，字段包括id_ref（文献ID）、id_ecosystem（生态系统ID）、id_region（区域ID）
- region.csv：区域数据表，定义区域编码与名称的对应关系
- companion_ref.csv：辅助参考文献表，补充研究相关的文献资料
- cause.csv：驱动因素表，记录影响沉水植被变化的原因数据
- trend.csv：趋势数据表，包含沉水植被数量的时间变化趋势数据
- ecosystem.csv：生态系统数据表，字段包括id_ecosystem（生态系统ID）、name（名称）、type（类型）、latitude（纬度）、longitude（经度）等
- reference.csv：参考文献总表，汇总所有相关文献的详细信息
- method.csv：研究方法表，记录数据收集与分析的方法说明
- 数据库结构说明文件：
- sav_trend_dbstructure.png：PNG格式图片，展示数据集的数据库结构关系
数据来源
Botrel, M. & R. Maranger. 2023. Global historical trends and drivers of submerged aquatic vegetation quantities in lakes. Global Change Biology. 29, 2493–2509. https://doi.org/10.1111/gcb.16619
适用场景
- 湖泊生态学研究：分析全球湖泊沉水植被数量的时空变化规律
- 环境驱动因素分析：探究气候变化、人类活动等对沉水植被的影响机制
- 文献计量学研究：基于参考文献数据开展生态领域的文献综述与知识图谱分析
- 生态保护政策制定：为湖泊生态系统保护与修复提供数据支撑
