"英文标题：Global Meteorological Observation Equipment Fault and Data Distortion Dataset_2023
数据集概述
记录2023年全球主要气象观测站及移动观测设备的故障事件与对应数据失真情况，涵盖地面气象站、高空探测设备、气象卫星载荷等多类型观测系统的故障类型、发生时间、影响范围及失真数据特征。
数据按设备类型与时空维度组织，覆盖全球主要气候带的观测站点，颗粒度精确至单设备、单故障事件、单数据字段层级。故障记录包含技术诊断信息，失真数据标注了异常区间与偏离程度，数据结构符合气象观测质量管理的行业标准，可直接用于设备可靠性分析与数据质量校正。
该数据集是提升气象观测系统稳定性的核心资源。气象观测数据的准确性直接影响天气预报精度、气候研究可信度及气象服务有效性，掌握设备故障规律与失真特征对于气象机构优化设备维护策略、开发数据质量控制算法、评估观测网络可靠性具有重要作用。2023年的时序记录可用于验证年度故障分布规律与极端天气对设备的影响。
字段详情
数据集包含以下核心字段：
equipment_id：设备标识，唯一编码特定气象观测设备，如地面站温湿度传感器、卫星辐射计fault_occur_time：故障发生时间，格式YYYY-MM-DD HH:MM:SS，指设备异常状态的初始记录时间fault_type：故障类型，指设备故障的技术分类，如传感器漂移、供电中断、通信故障distortion_data_range：失真数据区间，格式时间戳范围，指受故障影响的观测数据时段distortion_degree：失真程度，以百分比表示，指异常数据与真实值的偏离幅度station_id：站点标识，唯一编码设备所属的气象观测站或平台
适用场景
- 气象设备制造商分析故障分布特征，优化产品设计与可靠性验证
- 气象观测机构制定设备维护计划，优先排查高故障风险的设备类型
- 气候研究人员校正历史观测数据，提升气候模式模拟的准确性
- 气象服务提供商评估数据质量风险，优化天气预报模型的输入数据筛选
- 监管部门监测观测网络可靠性，制定气象观测系统的质量考核标准"
