天气预测数据集

简述信息一览：

• 1、05|时序最佳入门代码-基于pytorch的LSTM天气预测及数据分析_百度...
• 2、GFS全球数值天气预报历史数据下载
• 3、推荐几个好用的气候数据库
• 4、04|时间序列-基于LSTM天气预测的python源代码实现
• 5、每小时气温与气压数据从哪获取
• 6、ERA5(欧洲中期天气预报中心)再分析数据集介绍与下载

05|时序最佳入门代码-基于pytorch的LSTM天气预测及数据分析_百度...

meantemp：一天中多个3小时间隔的平均温度。（2） humidity：一天的湿度值（单位为每立方米空气中的水蒸气克数）。（3） wind_speed：风速，以km/h为单位。（4） meanpressure：天气的压力读数（以大气压为单位）。通过导入所需包，我们对数据进行可视化分析，绘制箱线图和折线图。

本文以pytorch框架为基础，***用LSTM方法进行温度预测，数据和代码源自kaggle。数据集覆盖了印度德里市从2013年1月至2017年4月的温度、湿度、风速、气压等数据。首先，数据集包括五列，其中一列为时间信息，另外四列分别是平均温度、湿度、风速、气压。本示例仅关注平均温度的单变量时间序列预测。

首先，确保已安装PyTorch，了解基础机器学习知识。数据集是包含144个月乘客数的航班数据，我们将前132个月用于训练，后12个月用于测试。数据预处理包括数据类型转换和标准化，以消除数据间的量级差异。接着，我们将数据分割为训练集和测试集，通过LSTM对乘客数进行预测。

结果显示，基于LSTM神经网络的股票预测模型在预测精度上表现良好，能够准确捕捉时间序列的动态变化，提供有价值的预测结果。通过Python和pytorch的结合，简化了模型实现和训练过程，使得LSTM网络在实际应用中更加高效、便捷。

GFS全球数值天气预报历史数据下载

当地时间8月29日下午，四级风暴“艾达”在美国路易斯安那州富尔雄港周边登录，登录时风力约为67米/秒，等同于强力台风等级。中国气象局运用将要更新的GRAPES_GFS全球同化作用预报系统软件，初次对危害在我国之外水域的热带气旋开展了预报。

所谓数值天气预报应用7个流体力学、热力学微分议程来描述大气运动规律，7个议程中含有7个未知数--最高气温、最低气温、降水量、湿度、气压、风向、风速，通过大型高速计算机求解方程组，获得未来7个未知数的时空分析，即未来天气分布。

/ 数值天气预报是一项运用高科技的预测技术，它以气象观测设备（如卫星、飞机、探空气球等）收集的大气数据为起点，通过超级计算机的强大运算能力，解构并模拟大气运动的复杂方程组。

gfs预报准。气象EC是指欧洲预报局，GFS是指美国预报局。台风有关的常用专业名词缩写：CMA：中央气象台 EC：欧洲预报局 GFS：美国预报局 JTWC：联合台风警报中心 JMA：日本气象厅 LLCC：低层环流中心，即台风中心。ULCC：高层环流中心，不作为台风中心，可能与LLCC分离。

你可以通过访问英国国家气象中心和美国国家环境中心共同使用的GFS系统的预报网站来获取信息：http：//？ID=8&WMO=54527&LANG=en。

推荐几个好用的气候数据库

WorldClim全球气候数据库 网址：worldclim.org/data/worldclim-1 简介：此数据库受到研究者广泛认可，包含历史气候数据、历史逐月天气数据和未来气候数据。历史气候数据包括1***0-2000的温度、降水、气压、风速等数据，以及19个生物气候变量，如年降水、年均温等。

卫星遥感数据库：珞珈一号卫星夜间灯光：t.cn/EfmgKQt 夜光影像数据：t.cn/RXjvuvx 资源环境数据云平台：gscloud.cn/ 提供遥感、雷达、高程模型等数据。遥感集市：rscloudmart.com/ 提供卫星影像数据。地名：GeoNames：geonames.org/ 覆盖所有国家，提供1100多万个免费下载的地名。

NASA Earth Observations （NEO） - 持续更新，提供全球气候信息和大气、能源、土地、生命、海洋GIS数据。 Sentinel Satellite Data - 10米分辨率卫星数据，格式为矢量数据。 Terra Populus - 提供土地覆盖、土地利用和气候的微观和环境数据，界面友好，支持特定时间数据选择。

neo.sci.gsfc.nasa.gov 全球卫星影像，包括大气、能源、土地、生活、海洋等50多种数据专题。地名数据库 GeoNames geonames.org/ 覆盖所有国家的1100多万个免费下载地名。FAO GeoNetwork fao.org/geonetwork/srv/...农业、渔业、土地资源GIS数据集。

专业地图平台如GeoNames覆盖全球地名信息，FAO GeoNetwork则侧重农业、渔业等相关GIS数据的开放获取，OpenStreetMap提供免费可编辑的世界地图数据。地理信息技术与地理数据下载网站提供全面资源，涵盖了地图、气象、气候、自然资源等多领域。

该数据集根据CRU TS全球0.5°气候数据集和WorldClim全球高分辨率气候数据集生成，并经过496个独立气象站点数据验证。

04|时间序列-基于LSTM天气预测的python源代码实现

本文以pytorch框架为基础，***用LSTM方法进行温度预测，数据和代码源自kaggle。数据集覆盖了印度德里市从2013年1月至2017年4月的温度、湿度、风速、气压等数据。首先，数据集包括五列，其中一列为时间信息，另外四列分别是平均温度、湿度、风速、气压。本示例仅关注平均温度的单变量时间序列预测。

实现概述目标是预测一个标签，基于过去N天的多个特征变量，预测未来M天的结果。具体操作分为数据预处理、模型构建和预测分析。 实现步骤数据准备： 从5203条数据中，通过8：2的比例划分出4162条作为训练集，1041条作为测试集。

首先，多输入指的是输入数据包含多个特征变量，多输出则表示同时预测多个目标变量，而多步预测则指通过分析过去的N天数据，预测未来的M天。例如，给定10天的历史观测数据，目标是预测接下来3天的5个变量值。

本文聚焦于基于ConvLSTM实现单变量时间序列预测的详细过程。ConvLSTM结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的优势，特别适用于处理时空序列数据，如***预测和气象预测等场景。借助Keras库中的ConvLSTM2D层，构建模型成为可能。以下步骤概述了整个实现过程。数据读取与准备 选取了144条数据进行分析。

此文章探索基于LSTM在Python环境下，实现多变量时间序列预测的实践。重点在于单站点多变量单步预测，以股票价格预测为案例。首先，数据集被导入，包含5203条记录。数据按照8：2的比例划分为训练集与测试集，其中训练集有4162条数据，测试集有1041条数据。为了进行预测，数据集需要进行归一化处理。

在本文中，我们将探讨如何利用PyTorch库与LSTM算法进行时间序列预测。深度学习模型如LSTM在捕捉时间序列数据模式方面表现出色，尤其适用于预测未来趋势。我们以Python Seaborn内置的航班数据为例，讲解整个过程，包括数据预处理、模型构建和预测。首先，确保已安装PyTorch，了解基础机器学习知识。

每小时气温与气压数据从哪获取

1、您可以在中国气象科普网站找到各种气象数据，包括气温、气压、湿度、降水量、风速、风向、辐射等。 羲和能源大数据平台也提供了丰富的气象数据资源，适用于能源行业数据分析。 中国气象局官方网站提供了官方的气象数据服务，数据准确可靠。 在中国国家气候中心，您可以获取到详细的气候统计数据。

2、气压值属于气象数据之一，那获取全国各地或者某个城市的气压值属于查看历史气象数据。这类问题很好解决，借助专业的气象平台就可以获取到您需要的气象数据。如果您需要国外城市的气象数据，有一些平台也是完全可以查到的。这里为您推荐几个平台，方便您直接查询。

3、你只有去气象台站了。这种记录，一是自己***集。

4、中国天气网（weather.com.cn）提供全国各城市的历史天气预报数据查询，能检索温度、降水量等信息，选择城市及时间范围。中央气象台网站（nmc.cn）虽然主要提供天气预报，但其页面上有指引帮助获取历史天气数据。

ERA5(欧洲中期天气预报中心)再分析数据集介绍与下载

1、下载中国某个城市的天气数据有多种渠道可供选择，以下是详细步骤：首先，如果您需要再分析数据，且对数据精细程度和网格精细度有较高要求，可以考虑下载ERA5的再分析产品。ERA5是由欧洲中期天气预报中心（ECMWF）发布的高精度再分析数据集，包含多种气象参数，如气温、气压、湿度、风速等。

2、ERA5数据作为新一代再分析资料，相较于ERA-Interim，其优越性主要体现在4D变分同化技术的升级、更多观测数据的整合以及物理过程的深化。自2016年起在欧洲中期天气预报中心（EC）运行，覆盖1940至今，空间分辨率为0.1°，时间分辨率精确到月日。

3、Climate Data Store是哥白尼气候变化服务（Copernicus Climate Change Service，C3S）数据平台，具有大量全球、欧洲地区气象、水文等不同数据集。

关于天气预测数据集，以及天气预报数据分析的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。