rim2d-simulations

RIM2D 东非洪水模拟数据集是一个基于事件的二维水力淹没模拟数据集，专为 GHACOF（全球水文分析与协调框架）洪水故事线研讨会（2026年5月）设计，由 ICPAC E4DRR / CRAFD 项目制作。该数据集旨在支持洪水灾害建模、风险分析和气候适应研究。数据集包含多个自包含的案例，每个案例对应东非地区一次特定的洪水事件，覆盖肯尼亚、苏丹、南苏丹、埃塞俄比亚、乌干达、厄立特里亚、索马里、吉布提、坦桑尼亚、卢旺达、布隆迪等10个国家。每个案例目录包含完整的输入数据（如数字高程模型、建筑数据、河道掩膜、初始水深、曼宁粗糙系数、透水/不透水表面、排水区域、流出点列表、边界条件和每30分钟的 IMERG V07 降雨帧）、输出数据（如模拟过程中每秒的水深和流速、最大水深和流速包络、最大水深时间、掩膜）以及 RIM2D 模型配置文件。初始版本包含12个案例，模拟持续时间从24小时到21天不等，地理区域涵盖城市地区（如内罗毕、坎帕拉、达累斯萨拉姆、吉布提市）、河流流域（如尼罗河、阿卡基河）和高原地区。所有案例共享统一的数据处理流程，整合了来自 GEE、Overture Maps、TDX-Hydro 和 IMERG 等多种来源的地理空间和气象数据，并通过 RIM2D GPU 模型进行模拟。数据集适用于时间序列预测任务，特别是洪水淹没模拟、灾害风险评估和气候影响研究。数据集以 CC BY 4.0 许可证发布。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称：RIM2D East Africa Flood Simulations (GHACOF)
链接：https://huggingface.co/datasets/E4DRR/rim2d-simulations
语言：英语
许可证：CC BY 4.0
数据规模：1K < n < 10K 条记录
任务类别：时间序列预测（time-series-forecasting）
标签：洪水、灾害、气候、东非、RIM2D、IMERG、GHACOF

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数据集内容

该数据集包含基于事件的二维水力淹没模拟结果，专为 GHACOF 洪水故事线研讨会（2026年5月）制作，由 ICPAC E4DRR / CRAFD 项目 产出。

每个案例目录是自包含的，包含以下内容：

输入文件（input/）

• dem.nc：Copernicus GLO-30 DEM 参考网格
• buildings.nc：Overture Maps 建筑物占比栅格
• channel_mask.nc：河道掩膜（基于WorldCover）
• iwd.nc：初始水深
• roughness.nc：曼宁系数（基于WorldCover类别）
• pervious_surface.nc：透水表面比例（基于GHSL）
• sealed_surface.nc：不透水表面比例（基于GHSL）
• sewershed.nc：污水区范围
• outflowlocs.txt：出水点列表
• fluvial_boundary_none.txt：河流边界文件
• rain/imerg_t*.nc：每30分钟IMERG V07降雨数据帧

输出文件（output/）

• case_v1_wd_<t>.nc：模拟秒数 <t> 时的水深
• case_v1_vel_<t>.nc：模拟秒数 <t> 时的流速
• case_v1_wd_max.nc：最大水深包络
• case_v1_vel_max.nc：最大流速包络
• case_v1_wd_max_t.nc：最大水深出现时间（相对于模拟开始）
• case_v1_mask.nc：掩膜文件

此外，每个案例包含 preview.gif 动画，展示水深随时间演变过程。

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支持的案例（初始发布）

案例名称	国家	事件日期	模拟时长	区域
nairobi_2026-03-06	肯尼亚	2026年3月6日	24小时	内罗毕都市区
nile_2024_abu_hamad	苏丹	2024年8月25–30日	6天	阿布哈迈德
ssd_2025-10-05	南苏丹	2025年10月5日	24小时	上尼罗河（伦克地区）
eth_2021-08-16	埃塞俄比亚	2021年8月16–18日	3天	亚的斯亚贝巴阿卡基河
uga_2019-05-26	乌干达	2019年5月26–28日	3天	乌干达中部（坎帕拉）
eri_2019-08-10	厄立特里亚	2019年8月10–15日	5天	阿斯马拉高原
som_2023-11-19	索马里	2023年11月19–21日	3天	下谢贝利
dji_2019-11-21	吉布提	2019年11月21–23日	3天	吉布提市
tza_2024-04-10	坦桑尼亚	2024年4月10–17日	7天	达累斯萨拉姆都市区
rwa_2023-05-01	卢旺达	2023年5月1–6日	5天	西部和北部省份
bdi_2024-04-01	布隆迪	2024年4月1–22日	21天	布琼布拉及布隆迪中部
tza_2024-04-10（重复）	坦桑尼亚	2024年4月10–17日	7天	达累斯萨拉姆都市区

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数据生成流程

所有案例共用同一生成流程：
GEE（DEM/MERIT/WorldCover/GHSL）+ Overture（建筑/道路）+ TDX-Hydro（河流）+ IMERG V07（降雨） → prepare_rim2d_case.py → RIM2D GPU 模拟

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故事线文件结构

每个案例包含 storyline.json，结构化用于研讨会共同创作，字段包括：

• event：事件标题、日期、国家、触发因素、描述
• hydromet：自动提取的降雨和RIM2D统计信息
• forecast_signal：反事实EPS分析（待完成）
• impact：人口、流离失所、死亡、行业影响（待从EM-DAT/IFRC补充）
• mobility：淹没区内的流离失所者营地（待从IOM DTM / IDMC补充）
• narrative：情景设定、高峰期、应对措施、教训（经精心策划）

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使用说明

复现案例

bash cd <case> RIM2D simulation_v1.def --def flex

数据引用

ICPAC E4DRR / GHACOF (2026). RIM2D East Africa Flood Simulations dataset. HuggingFace Datasets: E4DRR/rim2d-simulations.

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联系信息

项目联系人：Hillary Koros
邮箱：[e-mail] / [e-mail]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在非洲之角地区，洪水灾害作为影响最为深远的极端气候事件之一，亟待精确的建模与风险评估方案。为此，研究人员依托ICPAC E4DRR/CRAF'D项目框架，为GHACOF洪水故事线研讨会构建了RIM2D East Africa Flood Simulations数据集。该数据集通过系统化的计算管道实现：首先从GEE云平台采集Copernicus GLO-30 DEM、MERIT地形、WorldCover土地覆盖、GHSL人口分布等基础地理空间数据，再融合Overture Maps建筑足迹与TDX-Hydro河流网络数据，结合IMERG V07卫星降雨产品生成高时间分辨率（30分钟）的降雨驱动场；最终以RIM2D二维水动力模型在GPU加速环境下完成事件型淹没模拟。每个案例目录均自包含完整的科学输入数据（包括数字高程模型、建筑密度栅格、河道掩膜、糙率场、透水/不透水面比例及降雨序列）与输出成果（水深、流速栅格及其最大值的时空分布），以及flex格式的模型配置定义文件，确保模拟过程的可复现性。

特点

该数据集的核心特色在于其面向区域气候适应决策的实用导向与科学严谨性。整体上涵盖了肯尼亚内罗毕、苏丹阿布哈迈德、南苏丹上尼罗河、埃塞俄比亚阿迪斯阿卡基、乌干达坎帕拉、厄立特里亚阿斯马拉、索马里下谢贝利、吉布提市、坦桑尼亚达累斯萨拉姆、卢旺达西部北方省以及布隆迪布琼布拉等11个东非国家的12个历史或情景事件案例，模拟时长跨度从24小时至21天，精准反映了不同流域在极端降雨条件下的淹没动态。每个案例均配套了水深演变动画预览，直观呈现洪水演进过程。尤为独特的是，数据集遵循故事线（storyline）方法学进行结构化组织：每个案例附带的storyline.json文件不仅记录了事件标题、日期、触发因子等基本信息，还自动提取了水文气象统计指标，并为影响评估（人口暴露、流离失所预估）与防灾叙事（设定、峰值、响应、教训）预留了协同生产的接口，实现了定量模拟结果与定性决策叙事的高度整合。

使用方法

使用该数据集时，研究者可直接基于各案例目录中提供的自包含科学输入与模型配置进行复现。具体操作上，进入目标案例文件夹后，调用RIM2D引擎加载simulation_v1.def文件并指定flex格式即可启动GPU加速模拟，降雨驱动场位于对应input/rain/子目录下。模拟输出包括逐时间节点的水深和流速栅格、最大淹没深度的时空包络面以及掩膜等数据，用户可通过地理信息系统（GIS）软件或Python的xarray、rioxarray等科学计算库进行可视化和时空分析。对于希望深入应用于灾害风险评估和应急规划的实践者，数据集提供的storyline.json为构建完整的暴雨水文影响链提供了结构化模板，结合官方托管于GitHub仓库的完整计算管道源码，可以便捷地扩展至其他东非区域以及未来的情景模拟。

背景与挑战

背景概述

随着气候变化加剧，东非地区洪水灾害频发，严重威胁区域安全与经济发展。在此背景下，东非政府间发展组织的气候预测与应用中心（ICPAC）于2026年启动了GHACOF洪水故事线研讨会，并与E4DRR/CRAF'D项目合作，由Hillary Koros等研究人员主导，构建了RIM2D East Africa Flood Simulations数据集。该数据集基于RIM2D二维水动力模型，覆盖肯尼亚、苏丹、南苏丹等11个东非国家的主要洪水易发区，利用高精度数字高程模型、卫星降雨数据及土地覆盖信息，模拟了历史与未来情景下的洪水淹没过程。作为首个面向东非地区的标准化、可复现洪水模拟数据集，它为区域洪水风险评估、灾害预警与适应性规划提供了关键科学基础，对推动东非防灾减灾研究与实践具有里程碑意义。

当前挑战

该数据集在领域问题与构建过程中面临多重挑战。在领域层面，东非地区长期缺乏高时空分辨率的洪水淹没观测数据，现有全球洪水模型难以准确捕捉当地复杂的地形与水文特征，导致灾害评估与预警能力不足，直接威胁数百万民众的生命财产安全。在数据集构建过程中，挑战尤为突出：首先，输入数据需整合来自多源遥感与地理信息产品的异构数据，包括Copernicus DEM、WorldCover土地分类、GHSL不透水面比例、IMERG V07降雨场等，其时空分辨率与格式差异巨大，需统一处理至RIM2D参考网格；其次，各案例区域的地形、水文与气候条件高度异质，模型参数（如曼宁糙率系数、渗透比例）需针对每个区域进行精细化校准，但部分数据（如下水道系统）只能采用均匀假设，引入不确定性；最后，数据集中11个案例的模拟时长从24小时到21天不等，GPU加速的RIM2D模型虽能提升计算效率，但高分辨率模拟仍面临巨大的计算资源消耗与存储开销，尤其在处理长历时、大范围的洪水事件时，数据生成与质量控制的平衡成为关键瓶颈。

常用场景

经典使用场景

在气候风险与水文灾害研究的交汇领域，RIM2D East Africa Flood Simulations数据集以其高分辨率二维水动力洪水模拟为核心，被广泛用于评估东非地区极端降水事件引发的洪涝灾害。该数据集基于ICPAC E4DRR/CRAF'D项目，覆盖肯尼亚、苏丹、南苏丹、埃塞俄比亚等十余个国家的典型城市与流域，利用Copernicus GLO-30 DEM与IMERG V07降雨数据驱动RIM2D GPU加速模型，生成包含水深、流速及其极值包络线的时空连续场。经典使用场景包括：驱动情景故事线（storyline）研讨会，通过反事实分析与历史事件重演，探究不同降雨格局下洪水演进的空间异质性；以及作为基准测试集，验证洪水预报模型在数据稀缺区域的外推能力。

解决学术问题

该数据集精准回应了东非地区洪水研究中长期面临的三大核心学术困境：其一，地面水文观测站点稀疏导致历史洪水空间图谱缺失，RIM2D提供的逐30分钟、网格级水深与流速时序数据，填补了高时间分辨率淹没过程的记录空白；其二，耦合气候预报与水文响应的不确定性量化路径模糊，通过事件驱动的模拟框架与雨量极值包络分析，为评估典型浓度路径下的洪涝风险提供了可溯源的数值实验平台；其三，人地耦合系统脆弱性定量描述不足，数据集内置建筑密度、透水/不透水率及粗糙度场，启发学界发展基于物理过程的灾损函数与人口暴露模型。其深远影响在于，推动IPCC框架下关于非洲气候适应的证据基础从定性叙事向定量仿真跃迁，并催生以数据驱动代替经验公式的洪水早期预警研究范式。

衍生相关工作

围绕该数据集的诞生，已衍生出若干值得关注的创新性学术与应用工作。核心贡献来自ICPAC团队研发的一体化建模管道（pipeline），该管道将Google Earth Engine（DEM、WorldCover、GHSL预处理）、Overture Maps建筑物数据、TDX-Hydro河流网络及IMERG V07降雨帧无缝整合至RIM2D的FLEX配置体系中，构成可复现的自动化洪水仿真CI/CD框架。基于此，后续工作拓展了多灾种耦合研究：结合公开的受灾人群统计数据（EM-DAT）与境内流离失所者追踪数据（IOM DTM），开发了灾后人口迁移概率模型。更为前瞻的是，被提议的EPS反事实分析模块——利用合成扰动表征集合预报的不确定性空间——为发展可解释的机器学习洪水代理模型（surrogate model）提供了物理约束的标签库。同时，数据集的开放与使用激励了社区开发者回馈Building fraction生成工具与预处理流程的优化，形成了科研与工程实践相互增益的开放生态。