美国城市天气预报准确性评估数据集-2016年-sujaykapadnis
数据来源：互联网公开数据
标签：天气预报,准确性,气象,预测,气温,降水,城市,气象数据,统计分析
数据概述：
本数据集包含来自美国国家气象局的天气预报数据，由圣路易斯大学数学与统计系的研究人员整理。数据涵盖了2016年16个月的天气预报和观测数据，涉及美国167个城市。数据集主要由两个文件构成：weather_forecasts.csv 和 cities.csv，以及一个补充说明文件outlook_meanings.csv。
weather_forecasts.csv 文件包含了以下字段：
- date：日期，预报和观测发生的日期。
- city：城市名称。
- state：州或地区。
- high_or_low：预报是针对最高气温还是最低气温。
- forecast_hours_before：预报发布时间距离观测时间的小时数（12、24、36或48小时）。
- observed_temp：当天实际观测到的气温（最高或最低）。
- forecast_temp：预测的气温（最高或最低）。
- observed_precip：当天观测到的降水量（英寸）。
- forecast_outlook：天气概况的缩写，例如降水类型。
- possible_error：如果行中存在潜在错误，则为“none”；否则为导致潜在错误的变量名。
cities.csv 文件包含了城市相关信息，字段包括：
- city：城市名称。
- state：州或地区。
- lon：经度。
- lat：纬度。
- koppen：柯本气候分类。
- elevation：海拔高度（米）。
- distance_to_coast：距离海岸的距离（英里）。
- wind：平均风速。
- elevation_change_four：离该城市最近的四个点的最大海拔变化（米）。
- elevation_change_eight：离该城市最近的八个点的最大海拔变化（米）。
- avg_annual_precip：年平均降水量（英寸）。
outlook_meanings.csv 文件提供了forecast_outlook字段缩写的含义。
数据用途概述：
该数据集可用于评估天气预报的准确性，分析不同城市、不同预报时间的天气预报表现。研究人员可以利用此数据进行统计分析，例如计算平均误差、均方根误差等指标，以衡量预报的准确性。此外，该数据集还可用于研究天气预报准确性与城市地理位置、气候特征之间的关系。 还可以应用于气象学研究、气候变化分析、教育和科研等领域，帮助用户理解和分析天气预报的性能和影响因素。
