气象数据集 该气象数据集包含了多个城市和地区的天气信息，包括温度、降水量、风速、湿度等多个气象变量。每一行代表一天的气象数据，记录了不同的气象参数以及是否有降水等信息。该数据集适用于分析和预测气象趋势、极端天气条件、天气变化模式等方面。字段说明： 字段 说明 Date 日期，记录当天的气象数据日期 Location 地点，记录测量气象数据的地点 MinTemp 最低温度，记录当天的最低气温 MaxTemp 最高温度，记录当天的最高气温 Rainfall 降水量，记录当天的降水量（单位：毫米） Evaporation 蒸发量，记录当天的蒸发量（单位：毫米） Sunshine 日照时长，记录当天的日照时长（单位：小时） WindGustDir 风速阵风方向，记录当天阵风的方向 WindGustSpeed 风速阵风速度，记录当天阵风的最大速度（单位：km/h） WindDir9am 9点风速方向，记录上午9点的风速方向 WindDir3pm 3点风速方向，记录下午3点的风速方向 WindSpeed9am 9点风速，记录上午9点的风速（单位：km/h） WindSpeed3pm 3点风速，记录

本研究研究了印度两个大城市（德里和浦那）的颗粒物（PM）与气象参数之间的关系以及潜在的源贡献函数（PSCF），以便了解运输对颗粒物变异性的作用为期一年。 为了检查PM的变化，在不同的时间尺度（昼夜和季节）上，在不同的观测位置，昼夜尺度显示出在上午10点左右的清晨，以及在上午10点左右发现标准差（SD）的最大值。但是，在德里上空的夜晚，SD的最大值在浦那的早上8点至10点左右找到。 研究了PM与气象参数之间的关系，并解释了PM对风速与行星边界层高度（PBLH）之间的正相关关系。 此外，对德里的潜在源贡献函数（PSCF）的分析表明，在11月，12月和1月的几个月中，印度北部恒河平原（IGP）飞机平面和德里东部地区观察到了较高的源贡献。 同样，在浦那，大部分时间里，浦那的污染源来自印度的东南部和东部，除了冬季（十二月，一月和二月）。 该分析清楚地表明，地形对Pune上PM的变化起着举足轻重的作用。

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西安典型气象(设计典型)年逐时参数报表，8760小时逐时气象参数，包含干球温度、相对湿度、含湿量、露点温度、水汽压、焓值、辐射强度等。

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