农业原始数据集 1.气象数据集 字段说明 编号 日期 从2014年 ~2024年 共 10年的数据 当日最低温度 当日最高温度 湿度 取值范围 0-100 降水量 单位：毫升 风速 单位：米/秒 日照时数 小时 天气状况 晴天、雨天、阴天 数据格式 csv格式 2.农作物生长数据集 字段说明 编号 作物类型 包括： 小麦、玉米、水稻、大豆、高粱、油菜、花生、棉花 种植日期 作物开始种植的日期， 从2014年 ~2024年 共 10年的数据 收割日期 作物成熟后进行收割的日期 从2014年 ~2024年 共 10年的数据 生长期 从种植到收割的时间长度，以天为单位 产量 每公顷土地的作物产量，单位为吨 日照时长 作物生长期内每天的平均日照时长，单位为小时 降水量 作物生长期内的年降雨量，单位

时间序列分析，PM2.5数据集

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中国建筑热环境分析专用气象数据集.rar

中文名称：中国气象数据集 显示时间：2000-2021年 数据精度：大多为每3小时数据，少量站点1小时数据 站点数量：最近几年400多个 气象要素：气温、气压、露点、风速风向、云量、降雨量 气象数据按年从1942—2021打包,文件名称为“china_isd_lite_****.zip”。解压后是各个站点的全年气象数据。文件名如“508440-99999-2013”；其中，第1字段“508440”是站点ID，第3字段“2013”是年份。 数据格式ISD-Lite，是简化的ISD（Integrated Surface Data）数据。每列固定宽度，容易程序解析，也可直接当做“空格分隔的CSV”使用，也可利用Excel数据分列进行查看。

中文名称：中国气象数据集日值V3 显示时间：1960-1962年 站点数量：近700多个 文档格式：Excel 基本气象站本站气压、气温、降水量、蒸发量、相对湿度、风向风速、日照时数和0cm地温要素的日值数据。已经整理好Excel表格。 特征值说明： 台站海拔高度 +100000 当台站海拔高度为估测值时，在估测数据基础上加100000 各要素项 32766 数据缺测或无观测任务 气压日极值 +20000 气压极值取自定时值，在原值上加20000 日最小相对湿度 +300 最小相对湿度取自定时值，在原值上加300 风速 +1000 当风速超过仪器测量上限时，在上限数据基础上加1000 风向 1-17 用数字表示风向方位，17表示静风 +100 当表示风向为八风向时，在原值上加100 90X 风向出现X个时，风向数据用个数X表示 95X 风向至少出现X个时，风向数据用个数X表示

中文名称：中国气象数据集日值V3 显示时间：1972-1974年 站点数量：近700多个 文档格式：Excel 基本气象站本站气压、气温、降水量、蒸发量、相对湿度、风向风速、日照时数和0cm地温要素的日值数据。已经整理好Excel表格。 特征值说明： 台站海拔高度 +100000 当台站海拔高度为估测值时，在估测数据基础上加100000 各要素项 32766 数据缺测或无观测任务 气压日极值 +20000 气压极值取自定时值，在原值上加20000 日最小相对湿度 +300 最小相对湿度取自定时值，在原值上加300 风速 +1000 当风速超过仪器测量上限时，在上限数据基础上加1000 风向 1-17 用数字表示风向方位，17表示静风 +100 当表示风向为八风向时，在原值上加100 90X 风向出现X个时，风向数据用个数X表示 95X 风向至少出现X个时，风向数据用个数X表示

中文名称：中国气象数据集日值 显示时间：1999-2018年 站点数量：近700多个 文档格式：Excel 基本气象站本站气压、气温、降水量、蒸发量、相对湿度、风向风速、日照时数和0cm地温要素的日值数据。已经整理好Excel表格。 特征值说明： 台站海拔高度 +100000 当台站海拔高度为估测值时，在估测数据基础上加100000 各要素项 32766 数据缺测或无观测任务 气压日极值 +20000 气压极值取自定时值，在原值上加20000 日最小相对湿度 +300 最小相对湿度取自定时值，在原值上加300 风速 +1000 当风速超过仪器测量上限时，在上限数据基础上加1000 风向 1-17 用数字表示风向方位，17表示静风 +100 当表示风向为八风向时，在原值上加100 90X 风向出现X个时，风向数据用个数X表示 95X 风向至少出现X个时，风向数据用个数X表示

1.包含2018年至2022年中国3000个区县的天气指标数据集 2.可做气象预测和天文气象科研分析 3.可做大数据测试系统和预处理实践课题资源 4.一级地域(全称)、二级地域(全称)、气象站所在地(区县/乡镇简称)、年、月、日期-星期、最高温度、最低温度、天气类型、风向风级、平均高温 平均低温 极端高温 极端低温 平均空气质量指数 空气质量最好 空气质量最差.... 5.数据量超过上亿条！！ 6.地域分布明确，可做区域分布图

对于学习大数据的最好的数据集，数据简单，但是网络上只有少数几年的数据，规模不大，本人直接从美国ncdc官网爬下来的（每次只能上传220，所以需要分批上传）