气象观测数据分析数据集WeatherObservationDataAnalysis-zoeyzzzz1
数据来源：互联网公开数据
标签：气象数据, 天气预报, 气候分析, 地理信息, 气象要素, 时间序列分析, 数据可视化, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自特定气象站的观测数据，记录了多种气象要素随时间的变化情况，可用于气象分析、天气预报模型构建等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2024年9月20日，包含了该日不同时点的气象观测数据。
地理范围：数据来源于特定地理位置的气象站，具体经纬度信息由数据集中的“latitude”和“longitude”字段提供。
数据维度：数据集包含多个气象要素，如云量、风速、温度、湿度、降水等，具体变量包括time, latitude, longitude, cp, u100, sund, hcc, z, cape, lsp, sp, p3020, fdir, u10, mcc, sst, lcc, gh, tcc, skt, tp, ssrd, v100, d2m, msl, v10, t2m, ssr, i10fg, cbh, deg0l, cdir, ssrc, u200, v200, tcw, dsrp, strd, sshf, uvb, crr, str, slhf, sro, ssrdc, capes, ro, ssro, ttr, tclw, lsrr, si200, tcrw, tsr, tsrc, ishf, tisr, strc, strdc, ttrc, u10n, flsr, degm10l, v10n, lspf, par, parcs, ptype, tprate。
数据格式：数据以CSV格式提供，每个文件对应一个特定时间的气象观测数据。
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、气候学等相关领域的学术研究，如天气预报模型评估、气候变化趋势分析等。
行业应用：可以为农业、航空、能源等行业提供数据支持，例如农业生产规划、航班飞行安全评估、可再生能源发电预测等。
决策支持：支持政府部门在灾害预警、城市规划等方面的决策制定。
教育和培训：作为气象学、数据科学等课程的教学素材，帮助学生理解气象要素之间的关系，以及掌握数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索气象要素的时空演变规律，评估天气预报模型的准确性，以及进行气候模式的构建。
