天气/气象相关公开数据集

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全国气象数据集 2000-2010年

背景描述

包含气温、气压、露点、风向风速、云量、降水量数据

数据说明

• 时间精度：近年的数据大多为3小时数据，少量站点有1小时数据。

• 站点数量：近年为400多个。

• 气象要素：气温、气压、露点、风向风速、云量、降水量。

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Climate Data 纽约州天气数据

背景描述

气候数据与奥尔巴尼有关，它们涵盖的时间段为 2015 年 1 月 1 日至 2022 年 5 月 31 日。 它们包括风、温度、压力、湿度和降水数据。

数据说明

• daily_data.csv 包含所有每日数据。

• hourly_data.csv 与每小时数据。

• monthly_data.csv 包括每个月的数据。

• threehourdata.csv 每三个小时收集一次数据。

数据展示

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Weather 马克斯普朗克天气数据集

背景描述

该数据集包含 14 个不同的特征，例如气温、大气压力和湿度。从 2003 年开始，每 10 分钟收集一次。为了提高效率，您将仅使用 2009 年至 2016 年期间收集的数据。

数据使用

使用天气数据学习时间序列分析和预测

数据展示

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London Weather 伦敦天气数据

背景描述

下面的数据集是通过合并欧洲气候评估 (ECA) 提供的单个天气属性请求的测量结果创建的。这个特定数据集的测量是由英国伦敦希思罗机场附近的气象站进行的。

数据说明

此 Kaggle 数据集中的文件大小如下所示——以及属性列表及其描述摘要：

• london_weather.csv - 15341 个观测值 x 10 个属性

• 日期 - 记录的测量日期 - (int)

• cloud_cover - oktas 中的云量测量 - (float)

• 阳光 - 以小时为单位的阳光测量 (hrs) - (float)

• global_radiation - 辐照度测量值，单位为瓦特每平方米 (W/m2) - (float)

• max_temp - 以摄氏度 (°C) 记录的最高温度 - (float)

• mean_temp - 以摄氏度 (°C) 为单位的平均温度 - (float)

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Climate Change气候/天气变化：地球表面温度数据

背景描述

我们重新打包了来自伯克利地球（隶属于劳伦斯伯克利国家实验室）的新汇编中的数据。伯克利地球表面温度研究结合了来自 16 个现有档案的 16 亿份温度报告。它被很好地打包并允许分割成有趣的子集（例如按国家）。他们发布源数据和他们应用的转换的代码。他们还使用允许包含来自较短时间序列的天气观测的方法，这意味着需要丢弃的观测更少。

数据说明

全球陆地和海洋和陆地温度 (GlobalTemperatures.csv)：

• 日期：平均陆地温度始于 1750 年，最高和最低陆地温度以及全球海洋和陆地温度始于 1850 年

• LandAverageTemperature：以摄氏度为单位的全球平均陆地温度

• LandAverageTemperatureUncertainty：平均值周围的 95% 置信区间

• LandMaxTemperature：全球平均最高陆地温度，以摄氏度为单位

• LandMaxTemperatureUncertainty：最高陆地温度附近的 95% 置信区间

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