"英文标题：Global Meteorological Forecast Error and Risk Rating Statistics_2024
数据集概述
记录全球主要区域的气象预报误差及对应风险评级，涵盖气温、降水、风速等核心气象要素的预报值与实测值偏差，以及基于偏差水平和影响范围划分的风险等级。数据按预报时效、气象要素、地理区域分层组织，覆盖完整的2024年时间周期，支持分时段、分要素的预报精度评估。数据结构遵循气象服务领域标准，风险评级规则符合国际气象组织相关规范，可直接用于预报模型迭代与风险预警体系优化。该数据集是提升气象预报可靠性、量化预报风险的基础资源。气象预报误差直接影响农业种植、交通运输、能源调度等领域决策，掌握误差分布规律与风险等级对于气象机构优化预报算法、行业用户制定风险防控策略具有重要意义，还可用于验证不同预报技术的适用性。
字段详情
数据集包含以下核心字段：
forecast_valid_time：预报有效时间，格式YYYY-MM-DD HH:MM，指预报结果对应的气象事件发生时段meteorological_element：气象要素，标识预报对象类型，如T2M（2米气温）、PRECIP（降水量）forecast_value：预报值，单位与要素匹配，如摄氏度、毫米、米/秒，指气象机构发布的预报结果observed_value：实测值，单位与要素匹配，指通过气象观测站获取的实际气象数据absolute_error：绝对误差，单位与要素匹配，指预报值与实测值的绝对值偏差risk_rating：风险评级，采用1-5级评分制，1级为低风险，5级为极高风险，基于误差幅度和影响范围综合评定
适用场景
- 气象研究机构评估不同预报模型的精度差异，优化数值预报算法参数
- 交通运输企业制定极端天气应对预案，降低因预报偏差导致的运营风险
- 农业部门调整作物种植计划，避免预报误差引发的产量损失
- 能源企业优化电力调度策略，应对预报偏差导致的供需失衡
- 应急管理部门完善灾害预警体系，提升极端天气事件的响应效率"
