"英文标题：Global Road Passenger Transport Extreme Weather Operation Abnormality Dataset_2023
数据集概述
该数据集聚焦2023年极端天气下公路旅客运输线路的运营异常情况，涵盖停运、延误两类核心事件信息。数据覆盖全球主要国家和地区的经营性公路客运线路，以极端天气事件为时间锚点，关联对应的线路运营状态变化。
数据按事件-线路维度组织，颗粒度精确至单线路、单事件、单次异常的层级，包含极端天气类型、影响时段、延误时长、停运范围等关键属性。字段定义遵循公路运输行业运营统计标准，支持跨区域、跨天气类型的运营影响差异分析。
该数据集是解析极端天气对公路客运系统韧性影响的基础资源，可支撑运营方优化应急调度策略、监管方完善交通应急体系、研究机构开展运输系统风险评估等核心需求。
字段详情
数据集包含以下核心字段：
extreme_weather_type：极端天气类型，指引发运营异常的具体气象事件类型，如暴雨、暴雪、台风bus_route_id：客运线路编号，唯一标识经营性公路客运线路，口径为运营企业备案线路disruption_type：运营异常类型，分为停运、延误两类，口径为运输管理部门统计的线路状态delay_duration_min：延误时长，单位分钟，指实际发车时间与计划发车时间的差值suspension_range：停运范围，指线路中断运营的路段区间，口径为行政或地理标识的路段范围event_start_time：事件开始时间，格式YYYY-MM-DD HH:MM，指极端天气影响线路运营的起始时间
适用场景
- 公路客运企业分析不同极端天气对线路运营的影响程度，优化应急运力调度方案
- 交通运输监管部门评估区域公路客运系统的极端天气韧性，完善交通应急保障体系
- 科研机构开展极端天气与交通运营风险的关联性研究，构建运输系统风险预警模型
- 气象服务机构开发面向公路客运行业的精细化气象预警产品，提升预警针对性
- 交通规划部门在路网规划时考虑极端天气影响，优化线路布局与应急设施配置"
