气象数据偏倚校正预测数据集MeteorologicalDataBiasCorrectionPrediction-tyurmuthia
数据来源：互联网公开数据
标签：气象数据, 偏倚校正, 温度预测, 机器学习, 数据分析, 气候建模, 时序分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自气象站的观测数据，用于研究和校正气象预报模型中的系统性偏差，并预测未来最高温和最低温。主要特征如下：
时间跨度：数据记录未明确给出起止时间，但从日期字段推断，数据可能来源于2013年。
地理范围：数据来源于特定气象站，地理位置信息包括纬度和经度。
数据维度：包括气象站编号（station），日期（Date），以及多个气象指标，如当日最高温（Present_Tmax）、最低温（Present_Tmin），以及来自LDAPS（局部确定大气预报系统）的预测数据，包括湿度、温度、风速、降水等。此外，还包括地理位置信息（lat, lon），地形数据（DEM, Slope）和太阳辐射数据，以及未来最高温（Next_Tmax）和最低温（Next_Tmin）。
数据格式：CSV格式，文件名为Bias_correction_ucl.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的气象观测和预测数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于气象预报模型的改进、偏差分析和温度预测等研究。
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，如气象预报模型的评估与改进、偏倚校正算法的开发、以及气候变化影响分析等。
行业应用：可以为气象服务行业提供数据支持，例如，用于提升气象预报的准确性，优化农业、能源等行业的决策。
决策支持：支持政府部门和相关行业制定基于气象数据的决策，如灾害预警、资源管理等。
教育和培训：作为气象学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解气象数据分析和预测技术。
此数据集特别适合用于探索气象变量之间的关系，评估气象预报模型的性能，以及开发更准确的温度预测模型，从而提升气象服务的质量。
