%0 Dataset
%T 美国30m分辨率地下水埋深（WTD）空间分布图（1914-2023年）
%J 国家冰川冻土沙漠科学数据中心
%I 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(www.ncdc.ac.cn)
%U http://www.ncdc.ac.cn/portal/metadata/8f38a1e9-60e7-41d6-81b4-bda2fdef6b4b
%W NCDC
%R 10.12072/ncdc.hydrology.db7455.2026
%A Laura E. Condon
%K 地下水埋深;随机森林模型;决策树
%X 本数据集为美国本土30分辨率地下水埋深（WTD）空间分布图。研究依托 1914-2023 年多个地下水数据库汇总的百万余口钻井观测数据，采用机器学习方法完成模型训练。研究构建包含 300 棵决策树的随机森林模型，选取 80% 观测样本开展训练；模型输入变量涵盖气候要素（降水量、气温、潜在蒸散发）、地下介质属性（渗透系数、土壤质地）以及地形特征（高程、坡度、至河流距离）。模型验证结果为：相关系数r=0.79，均方根误差（RMSE）为 14.94 米，纳什效率系数（NSE）为 0.62。数据包括：1.中值地下水位深度；2.第25百分位地下水位深度；3.第75百分位地下水位深度；4.ParFlow CONUS 2.0 孔隙度结合时导出的地下水储量。详细介绍见Ma 等（2026）论文。