数据集概述
本数据集为论文“Rapid Spatio-Temporal Flood Modelling via Hydraulics-Based Graph Neural Networks”的原始数据，包含训练和测试模拟所需的地形高程、时间序列水深及速度数据，以及各模拟的数值模型运行时间统计，共一个压缩文件。
文件详解
- 压缩文件：
raw_datasets.zip
- 文件格式：ZIP
- 内容结构：包含4个子文件夹及1个CSV文件
- DEM子文件夹：存储地形高程数据
- WD子文件夹：存储时间序列的水深数据
- VX子文件夹：存储时间序列的x方向速度数据
- VY子文件夹：存储时间序列的y方向速度数据
overview.csv：记录各模拟（通过id识别）的数值模型运行时间- 模拟id划分：1-80为训练验证集，501-520为测试集1，10001-10020为测试集2，15001-15020为测试集3
数据来源
论文“Rapid Spatio-Temporal Flood Modelling via Hydraulics-Based Graph Neural Networks”
适用场景
- 水文模型训练：用于基于图神经网络的洪水时空建模算法的训练与验证
- 洪水模拟性能评估：通过测试集数据验证洪水模型的预测精度与效率
- 水力学参数分析：研究地形高程、水深及流速等参数对洪水时空分布的影响
- 数值模拟效率优化：基于overview.csv的运行时间数据，优化洪水数值模型的计算性能
