气象观测数据分析数据集WeatherObservationDataAnalysis-talha123456

数据来源：互联网公开数据

标签：气象数据, 气象观测, 时间序列分析, 气温, 湿度, 气压, 风速, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自气象站的观测数据，记录了多种气象要素随时间的变化情况。主要特征如下：时间跨度：数据记录始于2020年1月1日，具体结束时间未在数据集中体现。地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但从数据内容推断为特定气象站的观测数据。数据维度：数据集包括日期（date）、气压（p (mbar)）、气温（T (degC)）、位温（Tpot (K)）、露点温度（Tdew (degC)）、相对湿度（rh (%)）、饱和水汽压（VPmax (mbar)）、实际水汽压（VPact (mbar)）、水汽压差（VPdef (mbar)）、比湿（sh (g/kg)）、水汽摩尔浓度（H2OC (mmol/mol)）、空气密度（rho (g/m3)）、风速（wv (m/s)）、最大风速（max. wv (m/s)）、风向（wd (deg)）、降雨量（rain (mm)）、降雨时长（raining (s)）、太阳短波辐射（SWDR (W/m)）、光合有效辐射（PAR (mol/m/s)）、最大光合有效辐射（max. PAR (mol/m/s)）、对数温度（Tlog (degC)）和OT（未定义）等多个气象指标。数据格式：CSV格式，文件名为weather.csv，方便数据读取和分析。来源信息：数据来源于气象观测，已进行原始记录，未进行额外处理。该数据集适合用于气象学研究、气候分析和相关数据建模。

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、环境科学等领域的学术研究，如气候变化分析、天气预测模型构建、气象要素间的相关性分析等。行业应用：可以为农业、能源、建筑等行业提供数据支持，特别是在农业生产计划、风能发电预测、建筑设计和节能优化等方面。决策支持：支持政府部门在制定气候政策、城市规划和灾害预警方面的决策。教育和培训：作为气象学、数据科学和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解气象数据分析方法。此数据集特别适合用于探索气象要素随时间的变化规律，以及不同气象要素之间的相互作用，从而帮助用户实现天气预报的改进、气候模型的优化以及对环境变化的深入理解。