天气预报气象要素数据集WeatherForecastMeteorologicalElements-zoeyzzzz1
数据来源：互联网公开数据
标签：气象数据, 天气预报, 地理信息, 时间序列, 气象要素, 机器学习, 数据分析, 数值模拟
数据概述：
该数据集包含来自气象观测站或数值模拟模型的天气预报气象要素数据，记录了多个关键气象变量随时间的变化情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，涵盖2024年9月10日至9月11日。
地理范围：数据覆盖特定地理位置，包含经纬度信息。
数据维度：数据集包含多种气象要素，如：时间、经度、纬度、云量、地表温度、降水、风速、湿度等。具体字段包括：cp（云量）、gh（地表高度）、ssr（短波辐射）、sst（海面温度）、i10fg（10米风速）、tcc（总云量）、cape（对流有效位能）、fdir（直接太阳辐射）、sp（地面气压）、z（位势高度）、tp（总降水）、p3020（30-20kPa降水）、skt（地表温度）、u10（10米U风速）、mcc（中云量）、hcc（高云量）、lcc（低云量）、v100（100米V风速）、u100（100米U风速）、v10（10米V风速）、t2m（2米温度）、ssrd（地表向下短波辐射）、msl（海平面气压）、d2m（2米露点温度）、u200（200米U风速）、cdir（风向）、ssrc（地表向下短波辐射校正）、v200（200米V风速）、strd（地表向下长波辐射）、deg0l（0度层厚度）、dsrp（降水率）、cbh（云底高度）、lsp（液态降水）、tcw（总可降水）、ssrdc（地表向下短波辐射校正）、sro（短波辐射）、sshf（地表潜热通量）、sund（日照时数）、ssro（短波辐射）、uvb（紫外线辐射）、slhf（感热通量）、str（地表向上长波辐射）、crr（云雨率）、ro（径流）、ttr（总湍流）、capes（对流有效位能）、tsrc（地表热辐射）、tsr（总短波辐射）、tclw（总云液态水）、tcrw（总云冰水）、lsrr（地表长波辐射）、tisr（总入射短波辐射）、flsr（地表长波辐射）、degm10l（-10度层厚度）、ttrc（总湍流）、strc（地表向上长波辐射校正）、ishf（地表冰雪热通量）、parcs（光合有效辐射）、si200（200米风切变）、strdc（地表向上长波辐射校正）、u10n（10米U风速）、par（光合有效辐射）、lspf（潜热通量）、v10n（10米V风速）、ptype（降水类型）、tprate（降水率）。
数据格式：CSV格式，每个文件包含特定时间的气象要素数据，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于气象观测站或数值模拟模型，数据已进行标准化处理。该数据集适合用于天气预报、气象研究和气候分析等领域。
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：适用于大气科学、气候变化、气象学等领域的学术研究，如天气模式分析、气候预测模型构建等。
行业应用：可以为气象服务行业提供数据支持，特别是在天气预报、农业气象、航空气象等领域。
决策支持：支持政府部门、科研机构和相关企业进行天气风险评估、灾害预警和资源管理。
教育和培训：作为气象学、环境科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解气象要素之间的关系，以及天气变化规律。
此数据集特别适合用于探索天气变化规律，研究气象要素之间的相互作用，并用于构建和验证天气预报模型，从而提高预测精度。
