近年来全球范围内极端水文气候事件（如极端干旱、致洪暴雨、高温热浪、寒潮等）及其相关的复合型事件的出现，引起水文气候学界的广泛关注。相应地，出于后续全球尺度机理研究和预测服务的目的，亟需一套全球尺度统一的、包含精确时空演变特征的极端水文气候事件集。为此，本研究生产了一套包含干旱、暴雨、热浪、寒潮这四类灾害的全球事件集Glo3DHydroClimEventSet (v1.0)，事件集存储于FigsharePlus网站（https://doi.org/10.25452/figshare.plus.23564517）。这套事件集以1951—2022年ERA5再分析逐日1°×1°降水和近地面气温为输入变量，借助近期新提出的基于3D DBSCAN算法的极端事件识别框架，生产出一套考虑多阈值和不同参数的全球极端水文气候事件集，并提供多种三维测度信息以及参数敏感性分析示例。通过对历史重大极端水文气候事件（如2021年美国西北太平洋夏季热浪事件、2020年我国长江夏季致洪暴雨事件）的验证，发现Glo3DHydroClimEventSet (v1.0)这套全球极端水文气候事件集能够成功捕获典型极端水文气候事件。本套数据集可满足不同水文气候学者的研究需要，可供气象、水文、自然灾害及气候变化经济学等领域的学者提供数据集参考。

主页链接：刘臻晨（Zhenchen Liu) (fudan.edu.cn)
文章链接：LIU, Z.-C., W. ZHOU*. Glo3DHydroClimEventSet(v1.0): A global-scale event set of hydroclimatic extremes detected with the 3D DBSCAN-based workflow (1951–2022) （一套基于3D DBSCAN框架的全球极端水文气候事件集）. International Journal of Climatology [J], accepted on October 11, 2023. https://doi.org/10.1002/joc.8289. 

DBSCAN,极端天气气候复合事件,极端水文事件,干旱,高温热浪,寒潮,暴雨