印度中部地区气象数据分析数据集CentralIndiaMeteorologicalDataAnalysis-sagarvnit
数据来源：互联网公开数据
标签：气象数据, 印度, 时序分析, 气压, 温度, 湿度, 地理位置, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自印度中部地区的气象观测数据，记录了多个气象指标随时间变化的情况。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围为2019年至2020年。
地理范围： 数据覆盖印度中部地区的多个地理位置，具体位置由经纬度坐标标识。
数据维度： 数据集包括多个气象指标，如：
PRMSL_msl：海平面气压 (单位未给出，通常为帕斯卡或百帕)。
PRES_sfc：地面气压 (单位未给出，通常为帕斯卡或百帕)。
RH_2m：2米高度处的相对湿度（百分比）。
TMIN_2m：2米高度处的最低温度（摄氏度）。
TMAX_2m：2米高度处的最高温度（摄氏度）。
TMP_2m：2米高度处的平均温度（摄氏度）。
time：时间戳，精确到小时和分钟。
latitude：纬度。
longitude：经度。
数据格式：CSV格式，文件名为2019-2020imdaa-new.csv，便于数据分析和可视化。
来源信息：数据来源于公开渠道，具体来源未明确说明。该数据已进行基本的整理，可直接用于分析。
该数据集适合用于气象学研究、气候变化分析、环境监测以及相关领域的数据建模和预测。
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：适用于气候变化研究、区域性气候模式分析、气象灾害预警等学术研究。
行业应用：可以为农业、能源、保险等行业提供数据支持，例如，用于农业生产规划、可再生能源发电预测、天气风险评估等。
决策支持：支持政府部门进行气象监测、环境规划和灾害管理决策。
教育和培训：作为气象学、环境科学、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解气象数据分析和预测。
此数据集特别适合用于探索印度中部地区气象要素的时空变化规律，例如温度、湿度与气压之间的关系，以及不同地理位置的气象差异，帮助用户实现对气候的深入理解和预测。
