WRI Aqueduct Baseline Monthly Version 4.0

資料集開放期間

2010-01-01T00:00:00Z–2080-12-31T23:59:59Z

資料集產生者

世界資源研究所

Earth Engine 程式碼片段

FeatureCollection
ee.FeatureCollection("WRI/Aqueduct_Water_Risk/V4/baseline_monthly")

FeatureView
ui.Map.FeatureViewLayer("WRI/Aqueduct_Water_Risk/V4/baseline_monthly_FeatureView")

標記

aqueduct flood monitoring surface-ground-water table wri

說明

Aqueduct 4.0 是 WRI 水風險架構的最新版本，旨在將複雜的水文資料轉換為直覺式的水相關風險指標。這個資料集將 13 項水資源風險指標 (包括水量、水質和聲譽問題) 納入全面架構。對於 13 項指標中的 5 項，我們使用名為 PCR-GLOBWB 2 的全球水文模型，生成有關子流域供水的新資料集。此外，我們也使用 PCR-GLOBWB 2 模型，透過 CMIP6 氣候強迫預測未來子流域的水情。預測結果以三種未來情境為依據，分別是：一切照舊 (SSP 3 RCP 7.0)、樂觀 (SSP 1 RCP 2.6) 和悲觀 (SSP 5 RCP 8.5)，並以 2030 年、2050 年和 2080 年為預測時間點。

水資源風險指標已按類別 (數量、品質、聲譽和整體) 匯總為綜合風險分數，並採用特定產業的加權方案。此外，我們也使用加權平均法，將選取的子流域分數匯總至國家/地區和省級行政界線，其中需求量較高的子流域對最終行政分數的影響較大。

WRI Aqueduct 基準每月資料集提供主要水資源風險指標的每月資料，包括基準水資源壓力、基準水資源耗竭和年際變異等指標。這項每月資料可讓您更詳細地分析全年的水資源風險動態，這對於瞭解季節性缺水、規劃水資源管理措施，以及因應水資源供應模式的變化至關重要。

這份技術附註詳細說明瞭開發 Aqueduct Floods 時使用的架構、方法和資料。

資料表結構定義

資料表結構定義

名稱	類型	說明
fid_1	INT	功能編號
pfaf_id	INT	水文流域的六位數 Pfafstetter 代碼
bwd_01_cat	INT	1 月的基準缺水類別
bwd_01_label	STRING	1 月的基準缺水標籤
bwd_01_raw	DOUBLE	1 月的基準缺水原始值
bwd_01_score	DOUBLE	1 月的基準缺水分數
bwd_02_cat	INT	2 月的基準水資源耗盡類別
bwd_02_label	STRING	2 月的基準缺水標籤
bwd_02_raw	DOUBLE	2 月的基準缺水原始值
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bwd_03_cat	INT	3 月的基準水資源耗盡類別
bwd_03_label	STRING	3 月的基準缺水標籤
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bwd_04_cat	INT	4 月的基準缺水類別
bwd_04_label	STRING	4 月的基準缺水標籤
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bwd_04_score	DOUBLE	4 月的基準缺水分數
bwd_05_cat	INT	5 月的基準缺水類別
bwd_05_label	STRING	5 月的基準缺水標籤
bwd_05_raw	DOUBLE	5 月的基準缺水原始值
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bwd_06_cat	INT	6 月的基準缺水類別
bwd_06_label	STRING	6 月的基準缺水標籤
bwd_06_raw	DOUBLE	6 月的基準水資源耗盡原始值
bwd_06_score	DOUBLE	6 月的基準缺水分數
bwd_07_cat	INT	7 月的基準水資源耗盡類別
bwd_07_label	STRING	7 月的基準缺水標籤
bwd_07_raw	DOUBLE	7 月的基準缺水原始值
bwd_07_score	DOUBLE	7 月的基準缺水分數
bwd_08_cat	INT	8 月的基準缺水類別
bwd_08_label	STRING	8 月的基準缺水標籤
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bwd_08_score	DOUBLE	8 月的基準缺水分數
bwd_09_cat	INT	9 月的基準水資源耗盡類別
bwd_09_label	STRING	9 月的基準缺水標籤
bwd_09_raw	DOUBLE	9 月的基準缺水原始值
bwd_09_score	DOUBLE	9 月的基準缺水分數
bwd_10_cat	INT	10 月的基準水資源耗盡類別
bwd_10_label	STRING	10 月的基準缺水標籤
bwd_10_raw	DOUBLE	10 月的基準缺水原始值
bwd_10_score	DOUBLE	10 月的基準缺水分數
bwd_11_cat	INT	11 月的基準水資源耗盡類別
bwd_11_label	STRING	11 月的基準缺水標籤
bwd_11_raw	DOUBLE	11 月的基準缺水原始值
bwd_11_score	DOUBLE	11 月的基準缺水分數
bwd_12_cat	INT	12 月的基準水資源耗盡類別
bwd_12_label	STRING	12 月的基準水位下降標籤
bwd_12_raw	DOUBLE	12 月的基準缺水原始值
bwd_12_score	DOUBLE	12 月的基準缺水分數
bws_01_cat	INT	1 月的缺水問題基準類別
bws_01_label	STRING	1 月的缺水問題基準標籤
bws_01_raw	DOUBLE	1 月的缺水問題原始基準值
bws_01_score	DOUBLE	1 月的缺水問題基準分數
bws_02_cat	INT	2 月的基準缺水壓力類別
bws_02_label	STRING	2 月的基準缺水壓力標籤
bws_02_raw	DOUBLE	2 月的缺水問題原始基準值
bws_02_score	DOUBLE	2 月的基準缺水壓力分數
bws_03_cat	INT	3 月的缺水問題基準類別
bws_03_label	STRING	3 月的基準缺水壓力標籤
bws_03_raw	DOUBLE	3 月的缺水問題原始基準值
bws_03_score	DOUBLE	3 月的缺水壓力基準分數
bws_04_cat	INT	4 月的基準缺水壓力類別
bws_04_label	STRING	4 月的基準缺水壓力標籤
bws_04_raw	DOUBLE	4 月的缺水問題原始值
bws_04_score	DOUBLE	4 月的基準缺水壓力分數
bws_05_cat	INT	5 月的基準缺水壓力類別
bws_05_label	STRING	5 月的基準缺水壓力標籤
bws_05_raw	DOUBLE	5 月的缺水問題原始基準值
bws_05_score	DOUBLE	5 月的基準缺水壓力分數
bws_06_cat	INT	6 月的缺水問題基準類別
bws_06_label	STRING	6 月的基準缺水壓力標籤
bws_06_raw	DOUBLE	6 月的缺水問題原始基準值
bws_06_score	DOUBLE	6 月的缺水問題基準分數
bws_07_cat	INT	7 月的缺水問題基準類別
bws_07_label	STRING	7 月的基準缺水壓力標籤
bws_07_raw	DOUBLE	7 月的缺水問題原始基準值
bws_07_score	DOUBLE	7 月的基準缺水壓力分數
bws_08_cat	INT	8 月的基準缺水壓力類別
bws_08_label	STRING	8 月的基準缺水壓力標籤
bws_08_raw	DOUBLE	8 月的缺水問題原始值
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bws_09_cat	INT	9 月的缺水壓力類別基準
bws_09_label	STRING	9 月的基準缺水壓力標籤
bws_09_raw	DOUBLE	9 月的缺水問題原始值
bws_09_score	DOUBLE	9 月的基準缺水壓力分數
bws_10_cat	INT	10 月的基準缺水壓力類別
bws_10_label	STRING	10 月的基準缺水壓力標籤
bws_10_raw	DOUBLE	10 月的缺水問題原始基準值
bws_10_score	DOUBLE	10 月的基準缺水壓力分數
bws_11_cat	INT	11 月的缺水問題基準類別
bws_11_label	STRING	11 月的基準缺水壓力標籤
bws_11_raw	DOUBLE	11 月的缺水問題原始值
bws_11_score	DOUBLE	11 月的基準缺水壓力分數
bws_12_cat	INT	12 月的基準缺水壓力類別
bws_12_label	STRING	12 月的基準缺水壓力標籤
bws_12_raw	DOUBLE	12 月的缺水問題原始值
bws_12_score	DOUBLE	12 月的基準缺水壓力分數
iav_01_cat	INT	1 月的年際變異類別
iav_01_label	STRING	1 月的年際變異標籤
iav_01_raw	DOUBLE	1 月的年際變異原始值
iav_01_score	DOUBLE	1 月的年際變異分數
iav_02_cat	INT	2 月的年際變異類別
iav_02_label	STRING	2 月的年際變異標籤
iav_02_raw	DOUBLE	2 月的年際變異原始值
iav_02_score	DOUBLE	2 月的年際變異分數
iav_03_cat	INT	3 月的年際變異類別
iav_03_label	STRING	3 月的年際變異標籤
iav_03_raw	DOUBLE	3 月的年際變異原始值
iav_03_score	DOUBLE	3 月的年際變異分數
iav_04_cat	INT	4 月的年際變異類別
iav_04_label	STRING	4 月的年際變異標籤
iav_04_raw	DOUBLE	4 月的年際變異原始值
iav_04_score	DOUBLE	4 月的年際變異分數
iav_05_cat	INT	5 月的年際變異類別
iav_05_label	STRING	5 月的年際變異標籤
iav_05_raw	DOUBLE	5 月的年際變異原始值
iav_05_score	DOUBLE	5 月的年際變異分數
iav_06_cat	INT	6 月的年際變異類別
iav_06_label	STRING	6 月的年際變異標籤
iav_06_raw	DOUBLE	6 月的年際變異原始值
iav_06_score	DOUBLE	6 月的年際變異分數
iav_07_cat	INT	7 月的年際變異類別
iav_07_label	STRING	7 月的年際變異標籤
iav_07_raw	DOUBLE	7 月的年際變異原始值
iav_07_score	DOUBLE	7 月的年際變異分數
iav_08_cat	INT	8 月的年際變異類別
iav_08_label	STRING	8 月的年際變異性標籤
iav_08_raw	DOUBLE	8 月的年際變異原始值
iav_08_score	DOUBLE	8 月的年際變異分數
iav_09_cat	INT	9 月的年際變異類別
iav_09_label	STRING	9 月的年際變異標籤
iav_09_raw	DOUBLE	9 月的年際變異原始值
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iav_10_cat	INT	10 月的年際變異類別
iav_10_label	STRING	10 月的年際變異標籤
iav_10_raw	DOUBLE	10 月的年際變異原始值
iav_10_score	DOUBLE	10 月的年際變異分數
iav_11_cat	INT	11 月的年際變異類別
iav_11_label	STRING	11 月的年際變異標籤
iav_11_raw	DOUBLE	11 月的年際變異原始值
iav_11_score	DOUBLE	11 月的年際變異分數
iav_12_cat	INT	12 月的年際變異類別
iav_12_label	STRING	12 月的年際變異標籤
iav_12_raw	DOUBLE	12 月的年際變異原始值
iav_12_score	DOUBLE	12 月的年際變異分數

使用條款

使用條款

WRI 資料集為公開，且使用或散布均不受任何限制。WRI 要求使用者適當註明出處，並在適用情況下將 WRI 標示為資料來源。詳情請參閱 WRI 的開放資料承諾。

使用 Earth Engine 探索

重要事項： Earth Engine 平台可對地理空間資料集進行 PB 等級的科學分析，並以圖表呈現，適合用於促進公共福祉，或供企業和政府使用。 Earth Engine 可免費用於研究、教育和非營利用途。如要開始使用，請申請 Earth Engine 存取權。

程式碼編輯器 (JavaScript)

var dataset =
    ee.FeatureCollection('WRI/Aqueduct_Water_Risk/V4/baseline_monthly');

var reds = ee.List([
  '67000D', '9E0D14', 'E32F27', 'F6553D', 'FCA082', 'FEE2D5'
]);

function normalize(value, min, max) {
  return value.subtract(min).divide(ee.Number(max).subtract(min));
}
function setColor(feature, property, min, max, palette) {
  var value = normalize(feature.getNumber(property), min, max)
                  .multiply(palette.size())
                  .min(palette.size().subtract(1))
                  .max(0);
  return feature.set({style: {color: palette.get(value.int())}});
}

var bws_cat_style = function(f) {
  return setColor(f, 'bws_01_cat', -1, 4, reds);
};

var waterLand = ee.Image('NOAA/NGDC/ETOPO1').select('bedrock').gt(0.0);
var waterLandBackground =
    waterLand.visualize({palette: ['cadetblue', 'lightgray']});
Map.addLayer(waterLandBackground);

// Baseline water stress
var polygons = dataset.filter('bws_01_cat > -2').map(bws_cat_style);

Map.setCenter(10, 20, 4);

Map.addLayer(polygons.style({styleProperty: 'style', pointSize: 3}));

在程式碼編輯器中開啟

以 FeatureView 形式呈現

FeatureView 是 FeatureCollection 的加速表示法，只能用來檢視。詳情請參閱 FeatureView說明文件。

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程式碼編輯器 (JavaScript)

var fvLayer = ui.Map.FeatureViewLayer(
    'WRI/Aqueduct_Water_Risk/V4/baseline_monthly_FeatureView');

var visParams = {
  isVisible: false,
  pointSize: 20,
  rules: [{
    // Baseline water stress with low category in January
    filter: ee.Filter.eq('bws_01_cat', -1),
    isVisible: true,
    pointFillColor: {
      property: 'bws_01_cat',
      mode: 'linear',
      palette: ['f1eef6', 'd7b5d8', 'df65b0', 'ce1256'],
      min: -1,
      max: 100
    }
  }]
};

fvLayer.setVisParams(visParams);
fvLayer.setName('Low Water Stress January');

Map.setCenter(-10, 25, 5);
Map.add(fvLayer);

在程式碼編輯器中開啟

WRI Aqueduct Baseline Monthly 4.0 版

Aqueduct 4.0 是 WRI 水風險架構的最新版本，旨在將複雜的水文資料轉換為直觀的水相關風險指標。這個資料集將水量、水質和聲譽疑慮的 13 項水風險指標，整理成一套完整的架構。在 13 項指標中，有 5 項的全球…

WRI/Aqueduct_Water_Risk/V4/baseline_monthly, aqueduct,flood,monitoring,surface-ground-water,table,wri

2010-01-01T00:00:00Z/2080-12-31T23:59:59Z

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Google Earth Engine

https://developers.google.com/earth-engine/datasets