天气预报要素预测数据集WeatherForecastElementPrediction-zoeyzzzz1
数据来源：互联网公开数据
标签：天气预报, 气象数据, 预测模型, 时序分析, 地理信息, 气象要素, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自气象观测站的天气数据，记录了多种气象要素随时间变化的情况，用于构建天气预报模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2024年9月5日18时至2024年9月6日12时，共计18小时的天气数据。
地理范围：数据包含了经纬度信息，可用于特定地理位置的天气分析，但具体地理位置信息未在数据集描述中明确。
数据维度：数据集包含多达50个气象要素，例如：时间、经纬度、气压（sp）、日照时数（sund）、100米风速（v100）、总降水量（tp）、对流有效位能（cape）、100米风向（u100）、总云量（tcc）、位势高度（z）、地面气压（cp）、高云量（hcc）、低层剪切风（lsp）、海面温度（sst）、位势高度梯度（gh）、风向（fdir）、海平面气压（msl）、低云量（lcc）、30-20百帕的降水（p3020）、中云量（mcc）、晴空湍流（skt）、地表短波辐射向下通量（ssrd）、2米露点温度（d2m）、10米风速（v10）、2米温度（t2m）、10米湿度（u10）、地表短波辐射（ssr）、10分钟降水强度（i10fg）、云底高度（cbh）、0度层结大气（deg0l）、风向（cdir）、地表短波辐射向下通量（ssrc）、200米风速（u200）、200米风向（v200）、地表总辐射通量（strd）、总可降水（tcw）、降水速率（dsrp）、地表潜热通量（sshf）、紫外线辐射（uvb）、地表总辐射（str）、累积降水（crr）、感热通量（slhf）、地表径流（sro）、对流有效位能（capes）、地表短波辐射向下通量（ssrdc）、径流（ro）、地表径流（ssro）、总云水含量（tclw）、总湍流（ttr）、长波辐射向下通量（lsrr）、200米切变风（si200）、湍流云水含量（tcrw）、总地表辐射（tsr）、感热通量（ishf）、地表总辐射（tsrc）、总地表辐射（tisr）、地表总辐射（strdc）、地表总辐射（strc）、总湍流（ttrc）、10米北向风（u10n）、地表长波辐射通量（flsr）、10度层结大气（degm10l）、10米北向风（v10n）、低层剪切风（lspf）、光合有效辐射（par）、光合有效辐射云量（parcs）、降水类型（ptype）、降水速率（tprate）。
数据格式：CSV格式，每个CSV文件包含一个小时的数据，文件名包含日期和时间信息，便于时间序列分析。
来源信息：数据来源于气象观测站，已进行初步整理，但具体数据来源和处理方式未在数据集描述中详细说明。
该数据集适合用于气象要素预测、气候变化分析、以及极端天气事件的建模。
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、环境科学等领域的研究，例如气象要素预测模型构建、气候变化趋势分析、极端天气事件研究等。
行业应用：可以为气象服务、农业、能源、交通等行业提供数据支持，例如天气预报服务、农业生产管理、风能发电预测、航空航运等。
决策支持：支持政府部门和企业进行风险评估、资源规划和灾害管理。
教育和培训：作为气象学、数据科学等相关专业的教学和科研素材，帮助学生和研究人员深入理解天气现象和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索天气要素之间的关系，构建高精度的天气预测模型，提高预测准确性，并为相关行业提供数据支持。
