雷达气象降水预测数据集RadarMeteorologyPrecipitationPrediction-hankliu2022
数据来源：互联网公开数据
标签：雷达气象, 降水预测, 气象数据, 机器学习, 时间序列, 遥感数据, 数据分析, 气象建模
数据概述：
该数据集包含来自雷达气象观测站的降水预测相关数据，旨在用于构建降水预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但从“minutes_past”字段推测为一段时间内的雷达观测数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含雷达距离信息，推测为特定雷达站的观测数据。
数据维度：数据集包括多个雷达回波特征，如Ref（反射率）、RhoHV（相关系数）、Zdr（差分反射率）、Kdp（差分相移率）及其5x5邻域统计量，以及Id（观测ID）、minutes_past（分钟数）、radardist_km（雷达距离）等。
数据格式：CSV格式，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_solution.csv（样本提交文件），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，具体来源未明确，但数据经过了预处理和特征工程。
该数据集适合用于气象领域的时间序列预测、数据挖掘和机器学习模型的构建。
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、遥感、机器学习等交叉学科的研究，如雷达回波特征与降水关系研究、降水强度预测模型的构建与评估等。
行业应用：可以为气象服务行业提供数据支持，尤其适用于短时临近降水预报、灾害预警等。
决策支持：支持气象部门的决策制定和预报精度的提升，有助于提高防灾减灾能力。
教育和培训：作为气象数据分析、机器学习模型构建课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解雷达气象数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索雷达回波特征与降水之间的复杂关系，帮助用户构建和优化降水预测模型，实现对未来降水强度的准确预测。
