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This research was supported by the project TwinTagus from the Spanish Ministry of Science and Innovation under grant PID2021-128126OA-I00. Gerardo Castellanos-Osorio was supported by the Ministry of Science, Innovation and Universities of Spain under an FPI grant (PRE2022-101437).

Análisis de autorías institucional

Lopez-Ballesteros, AdrianAutor o Coautor

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11 de agosto de 2025
Publicaciones
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Artículo

BULL Database - Spanish Basin attributes for Unravelling Learning in Large-sample hydrology

Publicado en:Scientific Data. 11 (1): 737- - 2024-07-06 11(1), DOI: 10.1038/s41597-024-03594-5

Autores: Senent-Aparicio, Javier; Castellanos-Osorio, Gerardo; Segura-Mendez, Francisco; Lopez-Ballesteros, Adrian; Jimeno-Saez, Patricia; Perez-Sanchez, Julio

Afiliaciones

Catholic Univ San Antonio, Dept Civil Engn, Campus Jeronimos S-N, Murcia 30107, Spain - Autor o Coautor
Univ Las Palmas Gran Canaria, Dept Civil Engn, Campus Tafira, Las Palmas Gran Canaria 35017, Spain - Autor o Coautor

Resumen

We present a novel basin dataset for large-sample hydrological studies in Spain. BULL comprises data for 484 basins, combining hydrometeorological time series with several attributes related to geology, soil, topography, land cover, anthropogenic influence and hydroclimatology. Thus, we followed recommendations in the CARAVAN initiative for generating a truly open global hydrological dataset to collect these attributes. Several climatological data sources were used, and their data were validated by hydrological modelling. One of the main novelties of BULL compared to other national-scale datasets is the analysis of the hydrological alteration of the basins included in this dataset. This aspect is critical in countries such as Spain, which are characterised by rivers suffering from the highest levels of anthropisation. The BULL dataset is freely available at https://zenodo.org/records/10605646.

Palabras clave

Catchment attributesData setDatasetEnvironmental sciencesHydrometeorological time-seriesLandscape attributesMeteorologyPerformanceResourceRiver

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Scientific Data debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2024 aún no existen indicios calculados, pero en 2023, se encontraba en la posición 15/135, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Multidisciplinary Sciences.

2025-08-22:

  • WoS: 2
  • Europe PMC: 1

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-08-22:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 7 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.