全球大气变量与降雨预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：大气变量, 降雨预测, 气象数据, 时间序列, GAN应用, 气候研究, 大气科学
数据概述：
本数据集由美国国家大气研究中心（National Center for Atmospheric Research, NCAR）提供，记录了全球不同经纬度位置上大气变量随时间的变化情况，涵盖1948年至2018年的历史数据。数据集共包含21个变量，涵盖了多种关键大气参数，如气压、风速、温度、湿度、垂直风速、可降水量和降雨量等，为降雨预测和其他大气科学研究提供了全面的数据支持。
以下为数据集的主要字段定义：
- lat: 纬度（Latitude）
- lon: 经度（Longitude）
- time: 时间戳（具体日期，格式为年-月-日）
- slp: 平均海平面气压（Mean Sea Level Pressure）
- uwnd-x, uwnd-y, uwnd: 东西向风速（U-wind，包括分解到x、y轴和综合值）
- vwnd-x, vwnd-y, vwnd: 南北向风速（V-wind，包括分解到x、y轴和综合值）
- tmp-x, tmp-y, tmp: 温度（Temperature，包括分解到x、y轴和综合值）
- omega-x, omega-y, omega: 垂直风速（Vertical Wind Velocity，包括分解到x、y轴和综合值）
- rhum-x, rhum-y, rhum: 相对湿度（Relative Humidity，包括分解到x、y轴和综合值）
- pr-wtr: 可降水量（Precipitable Water）
- rain: 降雨量（Rainfall）
数据记录以网格化形式存储，针对全球不同经纬度位置，时间分辨率通常为每日或更精细，空间覆盖范围包括全球主要地区。
数据用途概述：
该数据集适用于多种与大气科学和降雨预测相关的研究场景，具体包括但不限于以下应用：
1. 降雨预测研究：结合多种大气变量，利用机器学习或深度学习方法（如生成对抗网络GAN）进行降雨预测，支持天气预报和灾害预警。
2. 气候研究：分析长期气象数据，研究气候变化趋势、极端天气事件的成因及其演变规律。
3. 大气动力学建模：基于历史数据建立大气动力学模型，模拟和预测大气运动和天气系统的演变。
4. 时间序列分析：利用数据集中的时间序列特征，探索大气变量与降雨之间的动态关系，识别关键影响因素。
5. 政策支持：为水资源管理、农业规划和防灾减灾等政策制定提供科学依据。
6. 机器学习与人工智能研究：作为训练数据集，用于开发和验证时间序列预测算法，特别是针对GAN等生成模型的研究。
此外，该数据集也适用于教育和科研培训，帮助研究人员和学生理解大气科学的基本原理和数据分析方法。
以上数据集描述简洁明了，适用于共享和发布场景，帮助数据使用者快速了解数据集的组成和潜在价值。
