气象风速频率预测数据集MeteorologicalWindSpeedFrequencyPredictionDataset-teguimene
数据来源：互联网公开数据
标签：气象数据, 风速预测, 频率分析, 时间序列, 气象预报, 数据分析, 机器学习, 概率模型
数据概述：
该数据集包含来自特定气象站点的风速、风向、温度、气压和湿度等气象数据，并结合了风速的频率和概率信息，用于风速频率预测和相关研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间范围为2016年12月21日，提供了详细的分钟级别数据。
地理范围：数据来源于特定气象站点，未明确指出具体地理位置。
数据维度：数据集包括“Date & Time Stamp”（日期时间戳）、“SpeedAvg”（平均风速）、“SpeedMax”（最大风速）、“DirectionAvg”（平均风向）、“TemperatureAvg”（平均温度）、“TemperatureMax”（最高温度）、“PressureAvg”（平均气压）、“PressureMax”（最高气压）、“HumidtyAvg”（平均湿度）、“HumityMax”（最高湿度）、“height”（观测高度）、“Frequency”（频率）和“Probability”（概率）等多个字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含多个CSV文件，如100m_freq_prob.csv、wind_datas_train_10m.csv等，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于气象观测，已进行初步处理，包含了原始观测数据和计算得到的频率与概率。
该数据集适合用于气象预测、风能资源评估和气候变化研究。
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、气候学和环境科学等领域的研究，如风速变化规律分析、极端天气事件预测、风能资源评估等。
行业应用：可以为风电场规划、气象预报服务、农业生产管理等行业提供数据支持。
决策支持：支持政府部门和相关企业进行气候风险评估、能源政策制定和灾害预警。
教育和培训：作为气象学、数据分析和机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解气象数据分析和预测方法。
此数据集特别适合用于探索风速的频率分布及其与气象要素之间的关系，从而优化风速预测模型，提高预测精度。
