加州地区野火危险指数预测数据集CaliforniaWildfireHazardIndexPrediction-nicolelee415
数据来源：互联网公开数据
标签：野火预测, 危险指数, 气象数据, 机器学习, 时序分析, 环境科学, 加州, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自加州多个地区的气象数据，用于预测野火危险指数（HSI）。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确，但包含多个时间点。
地理范围：数据覆盖加州多个地区，包括Sanel Valley、Union City、Ramona、Santa Barbara、Mariposa、Redding等。
数据维度：数据集包含多个气象相关变量，如未来温度（fut_temp）、未来相对湿度（fut_rh）、未来风速（fut_wind）、HSI（野火危险指数）、温度（temp）、相对湿度（rh）、风速（ws）、FWI（火灾气象指数）、小时（hour）、星期几（dow）、一年中的第几天（doy）、月份（month）以及历史气象数据（hist_temp、hist_rh、hist_ws、FWI、hist_HSI），提供了不同时间尺度的气象信息。
数据格式：CSV格式，每个地区的数据存储在独立的CSV文件中，便于进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开气象观测数据，经过整理和处理，用于野火危险指数预测。该数据集适合用于野火风险评估和预测模型的研究。
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：适用于环境科学、气象学、以及机器学习等领域的研究，如野火危险指数预测模型构建、时序数据分析等。
行业应用：可以为消防部门、保险公司等提供数据支持，用于野火风险评估、灾害预警和保险定价等。
决策支持：支持政府部门和相关机构制定野火防控策略，优化资源配置，降低火灾损失。
教育和培训：作为环境科学、数据分析等课程的教学案例，帮助学生理解野火预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建预测模型，探索气象因素与野火危险指数之间的关系，帮助用户实现对野火风险的提前预警和有效管理。
