降雨预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：降雨预测,大气变量,时间序列,全球气候,机器学习模型,气象分析,气候变化
数据概述：
本数据集包含了从1948年至2018年期间全球不同经纬度位置的大气变量数据，旨在为降雨预测提供全面的数据支持。数据集共包含21个特征变量，涵盖了纬度（lat）、经度（lon）、日期（time）、平均海平面气压（slp）、风速（uwnd、vwnd）、温度（tmp）、垂直风速（omega）、相对湿度（rhum）、可降水（pr_wtr）以及降雨量（rain）等关键气象参数。这些变量为研究降雨模式及其影响因素提供了丰富的数据基础。
数据用途概述：
该数据集适用于多种气象相关场景，包括但不限于降雨预测模型开发、气候变化研究、气象数据分析及时间序列建模。研究人员可利用此数据集探索大气变量与降雨之间的复杂关系，优化降雨预测算法；气象部门可基于数据集分析历史气候趋势，为天气预报提供支持；农业规划者可利用数据集评估降雨对农作物的影响，优化种植策略。此外，数据集还支持深度学习模型（如GANs）在时间序列预测领域的研究与应用，为气象科学和人工智能的结合提供了宝贵的研究资源。
