气象数据预测训练数据集WeatherPredictionTrainingDataset-mathislf
数据来源：互联网公开数据
标签：气象数据，时间序列预测，气温，湿度，风速，降水，机器学习，气象站
数据概述：
该数据集包含来自气象站的观测数据，记录了多个气象要素随时间变化的情况，用于气象预测模型的训练与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但包含了每日不同时段的观测数据，可用于时间序列分析。
地理范围：数据来源于多个气象站，覆盖了特定的地理区域，具体位置信息通过经纬度字段提供。
数据维度：数据集包含多个气象要素的观测值，包括：风向（dd）、湿度（hu）、露点温度（td）、气温（t）、地表温度（ff）、降水（precip）、2米高度气温（t2m）、2米高度露点温度（d2m）、相对湿度（r）、海平面气压（msl）、10米高度风速（ws）、3031hPa气压（p3031）、10米高度u分量风速（u10）、10米高度v分量风速（v10）、总降水（tp）等。此外，还包括了气象站的经纬度、海拔高度等静态信息，以及用于表示月份的余弦和正弦值。
数据格式：CSV格式，文件名为test_data_formatted.csv，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开气象观测数据，已进行标准化和格式化处理，方便直接使用。
该数据集适合用于气象要素的预测分析，以及气象相关模型的构建与评估。
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、环境科学等领域的研究，如气温、降水等气象要素的预测，以及不同气象要素之间的关联性分析。
行业应用：可以为气象服务、农业、能源、建筑等行业提供数据支持，如天气预报、农业生产计划制定、能源需求预测等。
决策支持：支持政府部门和相关机构的气象灾害预警、气候变化评估和环境保护决策。
教育和培训：作为气象学、数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握气象数据分析和预测技术。
此数据集特别适合用于探索不同气象要素的时空分布规律，构建和优化气象预测模型，从而提升预测精度，服务于社会经济发展。
