潜热通量回归分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：潜热通量,回归分析,气象变量,环境监测,数据质量控制,时间序列分析,机器学习
数据概述：
本数据集用于研究潜热通量（LE_F_MDS）的回归分析，包含多个气象和环境变量，旨在探索这些变量与潜热通量之间的关系。数据集涵盖的时间范围未明确说明，但包含多个关键变量，如空气温度、太阳辐射、水汽压差、降水、风速、摩擦风速、相对湿度、净辐射、生态系统呼吸、碳交换和光合作用等。数据预处理包括过滤夜间数据（NIGHT = 1）、质量控制（仅保留质量标签为0和1的数据）以及排除缺失值（-9999）。
数据用途概述：
该数据集适用于潜热通量的回归预测模型训练、变量关系研究、数据质量控制方法探索以及时间序列分析等场景。研究人员可以利用此数据集评估不同气象变量对潜热通量的影响，优化回归模型的预测性能，或验证数据预处理方法的有效性。此外，该数据集还可用于机器学习模型的基准测试，帮助研究人员改进模型性能并理解复杂环境系统的动态特征。
