OCHA Democratic Republic of the Congo (DRC)

Democratic Republic of the Congo administrative level 0-2 boundaries (COD-AB) dataset. The date that these administrative boundaries were established is unknown. NOTE: See COD-AB caveats. COD-PS Sex and age disaggregation only from ADM1 ratios and shold be viewed as unreliable. This COD-AB was most recently reviewed for accuracy and necessary changes in December 2024. The COD-AB requires improvements. Sourced from Referenciel Géographique Commun Live geoservices (provided by Information Technology Outreach Services (ITOS) with funding from USAID) are available for this COD-AB. Please see COD_External. (For any earlier versions please see here, here, and here.) Vetting, configuration, and geoservices provision by Information Technology Outreach Services (ITOS) with funding from USAID. This COD-AB is suitable for database or GIS linkage to the Democratic Republic of the Congo COD-PS. No edge-matched (COD-EM) version of this COD-AB has yet been prepared. Please see the COD Portal. Administrative level 1 contains 26 feature(s). The normal administrative level 1 feature type is ' Province'. Administrative level 2 contains 189 feature(s). The normal administrative level 2 feature type is 'Territory / Territorie'. Recommended cartographic projection: Africa Albers Equal Area Conic This metadata was last updated on January 18, 2025.

Democratic Republic of the Congo administrative level 0 (country), 1 (province), 2 (district) sex and age disaggregated population statistics by year. These tables are suitable for database or GIS linkage to the RDC - Administrative Boundaries (levels 0 - 2). For year 2019 and 2020, please see caveats.

L’extrait de données mouvement de population (Retour) produit chaque mois est fait suivant la méthodologie en vigueur en RDC . Pour avoir le nombre des retournées, elle recommande que soient considérés les données mouvements retour ayant été évaluées sur 2 ans en se référant à la date d’évaluation « evaluation_date» et ceci avec comme référence le mois de l’extraction mais également, en prenant unique les mouvements ayant enregistrés les 18 derniers mois en se basant sur la date mouvement « movement_date » . Les colonnes « person » et « household » reprennent respectivement le nombre des personnes et ceux des ménages déplacés. Ces filtres sont applique sur la base de données globale.

L’extrait de données mouvement de population (IDP) produit chaque mois est fait suivant la méthodologie en vigueur en RDC . Pour avoir le nombre de déplacés, elle recommande que soient considérés les données mouvements des déplacements ayant été évaluées sur 2 ans en se référant à la date d’évaluation « evaluation_date» et ceci avec comment référence le mois de l’extraction. Les colonnes « person » et « household » reprennent respectivement le nombre des personnes et ceux des ménages déplacés. Ces filtres sont applique sur la base de données globale.

Données Hydrologiques Les cours d'eau, les lacs, les cascades

Réseau de Transport : Aéroports, Axes Navigables, Bacs, Gares, Ponts, Ports, Réseau ferroviaire et Réseau routier

Localités Les localités de la RDC sont issues au de la comparaison de deux bases pour lesquelles les doublons ont été supprimés. Des relevés GPS ainsi que des numérisation sur images satellites ont été réalisés par différentes acteurs présent en RDC et viennent compléter le fichier initial. Des ajouts se font régulièrement (2010). Sourced from Référentiel Géographique Commun

L’analyse des contraintes d’accès à l’est de la RDC a été conduite au travers de consultations séparées avec les acteurs humanitaires - répartis par type d’organisation (ONGI, ONGN, NU). Elle donne une indication des difficultés rencontrées d’une part par les partenaires humanitaires pour atteindre les populations dans le besoin, et d’autre part pour ces populations d’accéder à l’assistance humanitaire et services fournis par ces organisations.

This dataset contains the overall people in need and intersectoral severity by disaggregation level which Includes administrative divisions and population groups, depending on each country's decision. The dataset is produced by the United Nations for the Coordination of Humanitarian Affairs (OCHA) in collaboration with humanitarian partners using the Joint Intersectoral Analysis Framework(JIAF).

La Présence Opérationnelle (3W) est un ensemble de données pour la coordination humanitaire. Il est essentiel de savoir où les organisations humanitaires travaillent, ce qu'elles font et leurs capacités afin d'identifier les lacunes, d'éviter la duplication des efforts et de planifier une future réponse humanitaire. Cet ensemble de données comprend une liste des organisations humanitaires opérant au République Démocratique du Congo au niveau Admin 3.

This dataset available on https://ehtools.org contains information on population movements due to the impacts of natural hazards in the DRC.

Data compiled by the United Nations Office for the Coordination of Humanitarian Affairs (UNOCHA) to identify and assess the most critical humanitarian needs and estimate the number of people who need assistance in North Kivu, South Kivu and Ituri provinces.

The file provides information on the cases, deaths, ... of the various pathologies on the extent of the national territory. Le fichier renseigne sur les cas, décès, ... des différentes pathologies sur l'étendue du territoire national.

DR Congo : Humanitarian Response Plans

les données de la prévalence MAG, MAM et MAS par Province

Nyiragongo 2021 eruption - List of affected schools (calcined or hosting displaced people).

Zones de Santé Noms et Codes des Zones de santé publique Country, Equateur Province, and Bikoro District

Statistiques des populations : population désagrégée par âge et sexe pour toutes les zones de santé du pays.

The dataset contains severity score of needs per "zone de santé" (admin level 3).

la valeur pour les personnes déplacées est calculé pour une période de 24 mois sur la date d'évaluation