机场气象数据预测分析数据集_Airport_Meteorological_Data_Prediction_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：机场气象, 天气预测, 气象数据, 机器学习, 气象建模, 时间序列分析, 航空气象, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自多个机场的气象观测数据，记录了机场及其周边地区的天气状况，包括温度、湿度、风速、降水等多种气象要素，旨在支持气象预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但从文件名中包含的年份信息（如2020、2022）推断，数据可能涵盖至少两年的时间跨度。
地理范围：数据覆盖多个机场，具体机场代码包括LEBL、LECO、LEVX等，推测主要位于欧洲地区。
数据维度：数据集包含多种气象要素，如温度、湿度、风速、降水、气压等，以及相应的地理位置信息。
数据格式：主要以CSV格式存储，部分数据包含KML、AL、JSON、IPYNB等文件，方便数据分析和可视化。
来源信息：数据可能来源于气象观测站、气象预报模型或者公开的气象数据平台，具体来源未明确说明。该数据集可用于气象数据分析、预测模型构建等。
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：适用于气象学、气候学、航空气象学等领域的研究，如天气预测模型构建、气候变化分析、极端天气事件研究等。
行业应用：可以为航空、交通运输等行业提供数据支持，特别是在航班规划、机场运营、航空安全等方面。
决策支持：支持机场管理部门的天气风险评估、资源调度和应急响应决策。
教育和培训：作为气象学、数据科学、机器学习等课程的辅助材料，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机场周边气象要素的时空分布规律，构建预测模型，提高天气预报的准确性，从而优化机场运营和航空安全。
