数据集概述
本数据集为撒哈拉以南非洲城市洪水暴露评估的研究资料，包含输入数据、输出数据及Python分析脚本，覆盖城市范围、水文流域、行政区等空间数据，社区洪水调查、降水数据等表格数据，以及洪水暴露分析结果和社区调查主题分析数据，附相关元数据文件。
文件详解
该数据集包含输入数据、输出数据和Python脚本三类文件，具体说明如下：
- 输入数据文件（位于Input文件夹）：
- GADM_Extent文件夹：各城市范围数据（.shp格式）
- HydroBASINS_Extent文件夹：各城市水文流域范围数据（.shp格式）
- districts文件夹：各城市行政区数据（.shp格式）
- Metadata_DUA_Boundaries.txt：贫困城区边界来源元数据
- MyMapsSurvey_Points.csv：社区洪水调查点表格数据
- Precipitation_Data.csv：TAHMO降水表格数据
- readme.txt：输入数据集元数据文件
- 输出数据文件（位于Output文件夹）：
- grid_CityName文件夹：50×50米分析网格及处理后的GHSL、洪水模型栅格数据（.shp、.tiff格式）
- GOB_grid文件夹：含建筑比例指标的Google开放建筑处理数据（.gpkg格式）
- grid_exposure文件夹：洪水风险与建筑层空间叠加中间输出（.shp格式）
- FloodExposure_Absolute_Relative.csv：洪水暴露（绝对/相对）与贫困城区叠加结果表格
- FloodExposure_Dataset_DUA.csv：总相对/绝对洪水暴露计数表格
- MyMaps_Output_v1.csv：社区调查洪水观测点表格
- MyMaps_Impacts_Counts.csv：标准化洪水影响计数表格
- MyMaps_Impacts_LookUpTable.csv：主题分析中间步骤表格
- MyMaps_Impacts_Processed.csv：洪水影响编码表格
- Summary_WorkshopInsights.pdf：研讨会见解文档
- readme.txt：输出数据集元数据文件
- Python脚本文件（位于CodeAvailability文件夹）：
- 1_Grid_Creation.ipynb：创建50×50米城市分析网格，输出grid_cityName.shp
- 2_GIS_GridProcessing.ipynb：整合洪水风险与建筑层到网格，输出CityInitial_grid_final.shp、merged_data.csv等
- 3_ProcessingExposure.ipynb：处理洪水暴露数据，输出FloodExposure_Dataset.csv、FloodExposure_Absolute_Relative.xlsx
- 4_DUA_Analysis.ipynb：分析贫困城区与非贫困城区差异，输出可视化结果
- 5_ThematicAnalysis_CommunityData.ipynb：社区调查洪水影响主题分析及模型验证，输出MyMaps_Impacts_Processed等表格与可视化结果
适用场景
- 城市洪水风险研究：分析撒哈拉以南非洲城市洪水暴露空间分布特征
- 贫困城区韧性评估：探究贫困城区与非贫困城区的洪水暴露差异
- 社区参与式灾害研究：基于社区调查数据验证洪水模型精度
- 灾害风险管理：为城市洪水防控与韧性提升提供数据支撑
- 空间数据分析方法应用：学习洪水暴露评估的Python-GIS分析流程
