数据集概述
本数据集为FNO插补数据集，包含两个文件，分别为Kapululira.csv和Mar2024-Feb2025.xlsx，涵盖气象相关数据，如风速、风向、气温、湿度、降雨量等指标，可用于数据插补相关研究与应用。
文件详解
- Kapululira.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含TmStamp（时间戳）、RecNum（记录编号）、WSpd_Min（最小风速）、WSpd_Max（最大风速）、WSpd_Avg（平均风速）、WSpd_Std（风速标准差）、Thies_WDir_Avg（平均风向）、Thies_WDir_Std（风向标准差）、AirTemp_Avg（平均气温）、RH（相对湿度）、DewPointTemp_Avg（平均露点温度）、SlrW_Avg（平均太阳辐射）、SlrMJ_Tot（太阳辐射总量）、Rain_Tot（总降雨量）、LeafWetkOhms_Avg（平均叶片湿度）、LeafWetCount_Tot（叶片湿度计数总量）、BPress_Avg（平均气压）、VWC_5cm_Avg（5厘米土壤体积含水量平均值）等字段。
- Mar2024-Feb2025.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：未提供具体预览信息，推测包含2024年3月至2025年2月期间的相关数据，可能与Kapululira.csv字段类似或为其扩展时间范围的数据。
适用场景
- 数据插补算法研究: 用于测试和验证FNO（傅里叶神经算子）等数据插补算法在气象数据缺失值填充中的性能。
- 气象数据分析: 基于完整的气象数据进行风速、气温、降雨量等气象指标的趋势分析与预测。
- 机器学习模型训练: 作为训练数据，用于构建与气象数据相关的机器学习模型。
- 环境监测应用: 支持环境监测领域中气象数据的完整性处理与分析。
