气象预测温度测试数据集MeteorologicalPredictionTemperatureTestDataset-dorianvoydie
数据来源：互联网公开数据
标签：气象预测, 温度预测, 时序数据, 气象数据, 机器学习, 地理信息, 数据分析, 气候模型
数据概述：
该数据集包含来自dorianvoydie-2darometestset的数据，记录了用于气象预测的温度相关数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但可推断为包含多个时间点的数据，用于时序分析。
地理范围：数据可能涵盖特定地理区域，但具体范围未明确。
数据维度：数据集包括多个字段，例如：Und、ws、p3031、u10、v10、t2m、d2m、r、tp、msl、Id。其中，t2m字段可能代表2米高度的温度，msl字段可能代表海平面气压，Id字段可能为数据的唯一标识符。
数据格式：CSV格式，文件名为arome_test.csv，便于数据分析和处理。数据已进行初步的结构化，方便进行后续的分析。
来源信息：数据来源于dorianvoydie-2darometestset，具体数据来源和处理方式未明确。
该数据集适合用于气象预测模型、温度预测模型以及气候变化研究。
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、环境科学等领域的研究，用于预测温度变化趋势、分析气象要素之间的关系。
行业应用：可以为气象服务、农业、能源等行业提供数据支持，用于天气预报、气候风险评估等。
决策支持：支持政府部门、企业等进行气候变化相关的决策，如制定应对气候变化的政策、优化能源供应等。
教育和培训：作为气象学、数据科学等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解气象数据的分析方法和应用。
此数据集特别适合用于探索温度变化规律，构建温度预测模型，并评估不同气象要素对温度的影响，从而提高气象预测的准确性和可靠性。
