2025 全球城市城市内涝风险数据集（Urban Flood Risk Data）：覆盖 58 城 2900 + 监测点，含地理 / 水文 / 排水特征，助力内涝热点识别与风险预测模型训练

在全球气候变化背景下，城市内涝（降雨驱动型）已成为威胁城市安全运行、影响居民生活质量的重要灾害，而精准的内涝风险评估依赖于多维度、高 granularity 的数据支撑。传统城市内涝数据常存在空间覆盖有限、特征维度单一、数据标准化不足等问题，难以满足跨城市风险对比、内涝热点定位及机器学习模型训练的需求。Urban Flood Risk Data: Global City Analysis 2025 作为聚焦城市内涝风险的综合性数据集，通过整合全球 elevation 数据、土地利用数据、排水设施数据及降雨数据，构建了涵盖 58 个城市、2900 + 监测点的标准化数据库，为城市管理者、科研人员、环境工程师提供了全流程风险评估与模型开发的核心资源，对推动城市内涝防治、排水设施优化、内涝风险预测算法研发具有重要价值。

一、数据基本信息

Urban Flood Risk Data: Global City Analysis 2025 是专为城市内涝（降雨驱动型）风险评估设计的合成数据集，从数据覆盖范围来看，数据集涵盖全球 58 个城市的微观区域（“segments”），包含 2900 + 内涝监测点，每个监测点对应一条空间单元记录，实现跨城市、大尺度的内涝风险数据覆盖。

在数据特征设计上，数据集按功能划分为六大核心维度，兼顾地理信息、水文特征、基础设施属性与风险标签，具体如下：

地理标识特征：包含唯一区域标识（segment_id，字符串类型，如 “SEG-00001”）、城市名称（city_name，含国家信息，如 “Colombo, Sri Lanka”）、行政分区（admin_ward，如 “Ward D”“District 18”）、地理坐标（latitude/longitude，WGS84 坐标系，十进制度）、水文汇水区标识（catchment_id，如 “CAT-136”，用于关联同汇水区的空间单元）；
地形与土地特征：涵盖地面 elevation（elevation_m，单位米，-3.0 表示低于海平面或缺失值）、数字高程模型来源（dem_source，如 SRTM_1arc、Copernicus_GLO-30_v2023）、主导土地利用类型（land_use，含住宅、商业、道路、水域、绿地等 9 类）、水文土壤分组（soil_group，A/B/C/D 四类，字母越靠后入渗能力越低）；
排水设施特征：包含排水密度（drainage_density_km_per_km²，单位 km/km²，密度越高理论上积水风险越低）、距最近雨水口距离（storm_drain_proximity_m，单位米，距离越近排水便利性越高）、雨水口类型（storm_drain_type，如路缘进水口、格栅进水口、检修井等，或 “None” 表示数据缺失）；
降雨特征：含降雨数据来源（rainfall_source，如 ERA5 再分析数据、IMD gauge 数据、混合数据源等，或 “None” 表示无指定来源）、历史降雨强度（historical_rainfall_intensity_mm_hr，单位 mm/hr，如 33.4、106.0）、降雨重现期（return_period_years，单位年，含 2/5/10/25/50/100 年六类，为水文设计标准值）；
风险标签特征：采用竖线分隔的多值标签（risk_labels），包含内涝热点（ponding_hotspot）、低洼区域（low_lying）、排水稀疏（sparse_drainage）、极端降雨历史（extreme_rain_history）及具体事件日期（event_YYYY-MM-DD，如 event_2025-03-21），标签可空；
数据质量说明：部分字段存在缺失值或标记值（如 elevation_m=-3.0、storm_drain_type=“None”），排水设施相关指标可能因基础设施测绘不全而缺失，降雨来源字段可能为 “None”，需用户在使用时针对性处理。

此外，数据集无明确更新频率（预期 “Never”），数据稳定性强，且提供详细的字段说明与集成建议，降低用户使用门槛。

二、数据优势

跨城市覆盖与高空间 granularity 兼具：涵盖全球 58 个城市、2900 + 监测点，支持跨区域内涝风险对比；同时以微观 “segment” 为单位记录数据，精准到具体地理坐标与汇水区，满足小尺度内涝热点定位需求，填补传统宏观数据的精度空白。
多维度特征整合，信息密度高：整合地理、地形、土地、排水、降雨、风险六大类特征，全面捕捉影响内涝风险的关键因素（如 elevation 决定地形高低、drainage_density 影响排水能力、rainfall_intensity 关联降雨驱动源），为多因子风险评估与模型训练提供充足信息支撑。
标准化与灵活性平衡：采用统一的坐标系统（WGS84）、字段格式与风险标签定义，确保数据跨城市可比；同时保留数据缺失标记与多值标签设计，适配不同城市的基础设施差异与风险场景多样性，避免 “一刀切” 的数据标准化导致的信息失真。
场景针对性强，直接服务核心需求：特征设计完全匹配内涝风险评估的核心任务 —— 如 drainage_density 与 storm_drain_proximity 直接关联排水能力评估，rainfall_intensity 与 return_period 适配水文模型校准，risk_labels 可直接作为机器学习模型的分类目标，无需用户额外构建标签体系。

三、应用场景

（一）城市排水设施维护与内涝热点精准治理

城市排水设施维护中，传统 “全面巡检” 模式效率低、成本高，难以精准定位需优先维修的区域；而内涝治理常因 “找不到重点” 导致资源浪费。利用 Urban Flood Risk Data，城市管理部门可构建 “数据驱动的精准维护与治理体系”：首先基于数据集中的 elevation_m（识别低洼区域）、storm_drain_proximity_m（判断排水便利性）、risk_labels（提取 ponding_hotspot 标签），筛选出 “低 elevation + 远雨水口 + 内涝热点” 的高风险 segment；再结合 drainage_density_km_per_km² 与 land_use，进一步判断风险成因 —— 如 “Residential 区域 + 低 drainage_density” 可能因排水管网不足导致内涝，“Road 区域 + 近雨水口但仍为 ponding_hotspot” 可能因雨水口堵塞导致排水失效。

（二）城市内涝防治 capital works 优先级排序

城市内涝防治的 capital works（如新建排水管网、提升路面 elevation、建设雨水调蓄设施）需结合成本与效益确定优先级，传统决策常依赖经验判断，易出现 “高投入低效果” 的问题。该数据集可提供量化的优先级评估依据：通过整合 elevation_m（地形风险）、drainage_density_km_per_km²（现有设施基础）、historical_rainfall_intensity_mm_hr（降雨风险）、land_use（人口与资产密度）四大核心指标，构建 “内涝风险 - 防治效益” 评估模型，为 capital works 排序提供数据支撑。

具体而言，可将指标转化为量化分数：elevation_m 越低（如 <3m）、drainage_density 越低（如 < 2km/km²）、rainfall_intensity 越高（如> 80mm/hr）、land_use 为 Residential/Commercial（人口或资产密集），则优先级分数越高。

（三）内涝风险预测机器学习模型训练与水文模型校准

在机器学习内涝风险预测与传统水文模型开发中，高质量的标注数据与参数输入是核心。该数据集可同时支撑两类模型的研发：对于机器学习模型，可将 risk_labels 中的 “ponding_hotspot” 作为二分类目标（1 = 是，0 = 否），以 elevation_m、drainage_density、rainfall_intensity、soil_group（编码为数值）等为特征，训练 XGBoost、LightGBM 等分类模型，用于预测未监测区域的内涝风险；对于水文模型（如 SWMM、HEC-HMS），可利用数据集中的 drainage_density_km_per_km²（校准管网参数）、soil_group（确定下渗率参数）、historical_rainfall_intensity_mm_hr 与 return_period_years（设定降雨输入边界条件），结合 risk_labels 中的 event_YYYY-MM-DD（验证模型模拟的内涝事件与实际事件的一致性），完成模型校准。

（四）全球城市内涝风险对比分析与政策制定支持

在全球气候变化与城市化加速的背景下，跨城市内涝风险对比与区域政策制定需要大尺度、可比的数据支撑。国际组织（如 UN-Habitat）或国家层面的环境部门可利用该数据集开展 “全球城市内涝风险格局分析”：首先按 continent、income level 等维度对 58 个城市分组，对比不同组别城市的 risk_labels 分布（如高收入城市 vs 低收入城市的 ponding_hotspot 比例）、drainage_density_km_per_km² 差异（反映基础设施水平）、historical_rainfall_intensity_mm_hr（关联气候差异），识别内涝风险的全球分布特征与主要驱动因素 —— 如发现 “亚洲低收入城市” 的 ponding_hotspot 比例（35%）远高于 “欧洲高收入城市”（8%），且前者 drainage_density 平均仅为后者的 1/3，说明基础设施差距是关键驱动因素。

基于这类分析，政策制定者可针对性出台政策：对于基础设施薄弱的城市，推动 “排水管网建设专项计划”；对于降雨强度高的城市（如 historical_rainfall_intensity>100mm/hr 的城市），重点推广 “海绵城市” 建设（如增加 Green land_use 比例，提升下渗能力）。例如，某国际环保组织基于该数据集的分析结果，向东南亚低收入城市提供 “排水设施建设技术指南”，并推动国际援助资金向 “高 rainfall_intensity + 低 drainage_density” 的城市倾斜，助力这些城市提升内涝防治能力，体现数据集在全球尺度政策制定中的支撑价值。

四、结尾

Urban Flood Risk Data: Global City Analysis 2025 凭借跨城市覆盖、多维度特征、场景化设计与无门槛使用优势，成为城市内涝防治、排水设施管理、水文模型开发、机器学习风险预测的核心数据资源。它不仅解决了传统内涝数据 “覆盖有限、维度单一、标准化不足” 的痛点，还搭建了 “全球数据” 与 “本地应用” 的桥梁 —— 无论是城市管理者的精准治理需求，还是科研人员的模型研发需求，亦或是国际组织的全球风险分析需求，都能通过该数据集获得可靠支撑。在全球内涝灾害频发的背景下，该数据集对提升城市韧性、减少内涝损失、推动内涝防治技术创新具有重要现实意义，应用前景极为广泛。

验证报告

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