天气预报观测数据WeatherForecastObservationData-zoeyzzzz1
数据来源:互联网公开数据
标签:天气预报, 气象数据, 观测数据, 时间序列分析, 地理信息, 气象要素, 数据可视化, 气候研究
数据概述:
该数据集包含来自气象观测站的天气预报观测数据,记录了多个气象要素随时间的变化情况。主要特征如下:
时间跨度:数据记录的时间范围为2024年9月12日至2024年9月13日。
地理范围:数据覆盖特定地理位置,经纬度信息表明其为某一具体区域的天气观测数据。
数据维度:数据集包含多个气象要素,例如:温度(skt, t2m)、海面温度(sst)、风速风向(u100, v10, u10, v100, u200, cdir)、降水(tp, tprate)、云量(tcc, mcc, hcc)、辐射(ssr, ssrd, ssrc, ssro, ssrdc, sro, sshf, sund, slhf, lsrr, tsr, flsr)、湿度(d2m, tcw)、气压(msl)、其他气象指标(cape, gh, cp, fdir, sp, lsp, strd, dsrp, deg0l, cbh, uvb, str, crr, ro, ttr, capes, tsrc, tclw, tcrw, tisr, degm10l, strc, ttrc, ishf, parcs, si200, strdc, u10n, par, v10n, lspf, ptype)。
数据格式:CSV格式,文件名中包含日期和时间信息,便于按时间序列进行分析。
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,如天气变化趋势分析、气象模型验证、气候模式评估等。
行业应用:可以为气象服务、农业、航空、能源等行业提供数据支持,例如天气预报准确性评估、灾害预警、农业生产规划等。
决策支持:支持政府部门和相关机构制定气候变化应对策略、优化资源配置等。
教育和培训:作为气象学、数据科学等相关课程的辅助材料,帮助学生和研究人员深入理解气象要素之间的关系和变化规律。
此数据集特别适合用于探索天气预报的准确性、分析气象要素之间的相关性,以及研究气候变化对特定区域的影响,从而帮助用户实现更精准的天气预报、更有效的灾害预警和更科学的决策制定。