雷达气象数据预测数据集_Radar_Meteorology_Data_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：雷达气象, 气象预测, 降水预测, 机器学习, 时间序列分析, 遥感数据, 数据预处理, 气象雷达
数据概述：
该数据集包含来自气象雷达的观测数据，用于预测气象现象，特别是降水。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但根据“minutes_past”字段推断，数据可能包含时间序列信息。
地理范围：数据未明确标明具体地理位置，但可以推测是气象雷达覆盖的区域。
数据维度：数据集包含多个特征，如反射率（Ref）、径向速度（RhoHV）、差分反射率（Zdr）、差分相移（Kdp）以及它们的5x5区域统计特征（10th, 50th, 90th百分位数），以及“minutes_past”和“radardist_km”等时间与距离相关特征。部分数据集（new_train.csv, train_del_all.csv）还包括“Expected”字段，很可能为目标变量，用于训练预测模型。
数据格式：CSV格式，包括train_del_res6_fix.csv, new_test.csv, test.csv, train_del_all.csv, new_train.csv五个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的雷达气象观测，经过了预处理和特征提取，以便用于机器学习模型训练。
该数据集适合用于气象预测、降水预测和雷达数据分析等领域。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于气象学、遥感和机器学习交叉领域的学术研究，如降水预测模型构建、雷达数据特征分析、极端天气事件预测等。
行业应用：为气象服务公司、农业、航空等行业提供数据支持，尤其适用于短时临近预报、灾害预警等应用。
决策支持：支持政府部门和相关机构的气象监测和决策制定，提高应对极端天气事件的能力。
教育和培训：作为气象学、数据科学和机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解气象雷达数据分析和预测模型构建。
此数据集特别适合用于探索雷达回波特征与降水之间的关系，构建高精度的降水预测模型，并用于改善气象预报的准确性和及时性。
