数据集概述
本数据集支持论文《Evaluating Global Machine Learning Models for Tropical Cyclone Dynamics and Thermodynamics》，包含热带气旋路径数据，整合了观测数据与多源模型输出数据，用于评估全球机器学习模型在热带气旋动力学与热力学方面的表现。
文件详解
- 文件名称：TCs_basin_data.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含观测数据及多源模型（NCEP (GFS)、UKMO (UM)、IFS、Aurora、GraphCast、PanguWeather、FourCastNet v2、ERA5）的热带气旋路径数据；风速单位说明：WMO_WIND字段为节（knots），其他风速相关字段为米每秒（m/s）
数据来源
论文《Evaluating Global Machine Learning Models for Tropical Cyclone Dynamics and Thermodynamics》
适用场景
- 热带气旋机器学习模型评估：对比观测数据与多源模型输出，评估全球机器学习模型对热带气旋路径的预测精度
- 气象模型性能分析：分析不同来源（传统数值模式、机器学习模型）的热带气旋数据差异，探究模型在动力学与热力学模拟上的优势与不足
- 热带气旋动力学研究：基于整合的路径数据，研究热带气旋的运动规律及动力机制
- 气象数据标准化应用：参考数据中多源风速单位的统一说明，优化气象数据处理流程
