云组合气象数据集Cloud-EnsembleMeteorologicalDataset-kokecacao
数据来源：互联网公开数据
标签：气象学，云数据，数据集，天气预报，机器学习，数据融合，气候变化，大气科学
数据概述： 该数据集包含来自多个气象观测站和卫星的云组合数据，记录了不同云层类型、高度、厚度及分布特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2000年到2020年。
地理范围：数据覆盖全球范围，包括陆地和海洋区域的云层观测。
数据维度：数据集包括云层类型、云顶高度、云底高度、云量、云光学厚度、云粒子有效半径等变量，以及相应的气象参数如温度、湿度、风速等。
数据格式：数据提供CSV和NetCDF格式，便于分析和处理。
来源信息：数据来源于气象卫星观测和地面气象站记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于气象研究、天气预报、气候变化分析及机器学习模型训练等领域，特别是在云层识别、云物理过程模拟及天气预报模型优化中具有重要应用价值。
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：适用于云物理学、气候变化及气象动力学等学术研究，如云层对气候的影响、云层与降水的关系等。
行业应用：可以为气象预报、农业气象、航空气象等行业提供数据支持，特别是在云层监测、天气预报及灾害预警方面。
决策支持：支持气象预报模型的优化和气候变化的趋势分析，帮助相关领域制定更科学的气象策略。
教育和培训：作为气象学、大气科学及环境科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解云层观测、气象数据分析及相关技术。
此数据集特别适合用于探索云层特征与气象现象的关联规律，帮助用户实现云层识别、天气预报及气候变化分析等目标，为气象研究和应用提供数据支持。
