异常温度上升数据集AbnormalTemperatureRiseDataset-xiangdongyuan
数据来源：互联网公开数据
标签：温度上升，气候变化，环境科学，数据分析，时间序列，机器学习，气候研究，环境监测
数据概述：该数据集包含来自多个气象站的温度记录，记录了全球各个地区异常温度上升的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从1980年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球多个地区，包括城市，乡村，海洋和陆地等。
数据维度：数据集包括每日平均温度，最高温度，最低温度，温度异常标记，地理位置信息等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于全球多个气象站的公开记录，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于气候变化研究，环境科学分析，时间序列预测等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，异常检测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于气候变化，环境科学等研究，如异常温度模式识别，气候变化原因分析等。
行业应用：可以为气象预报，环境保护等行业提供数据支持，特别是在灾害预警，环境管理方面。
决策支持：支持气候变化政策制定和环境管理策略优化。
教育和培训：作为环境科学，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解气候变化，异常检测等技术。
此数据集特别适合用于探索全球温度上升的规律与趋势，帮助用户实现异常温度的检测与分析，为气候变化研究和环境管理提供数据支持。
