2001-2021年各城市平均风速数据（可作工具变量）

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#地级市平均风速

2001-2021年各城市平均风速数据（可作工具变量）

1、时间：2001-2021年

2、指标：行政区划代码、年份、地区、所属省份、经度、纬度、平均风速（米/秒）

3、来源：美国国家海洋和大气管理局(NOAA)

4、范围：370个地级市

5、参考文献：

孙伟增,张晓楠,郑思齐.空气污染与劳动力的空间流动——基于流动人口就业选址行为的研究

李丁,张艳,马双,邵帅.大气污染的劳动力区域再配置效应和存量效应

6、下载链接：

2001-2021年各城市平均风速数据（可作工具变量） https://download.youkuaiyun.com/download/2201_75673146/90740794

时间序列建模 | 时间序列预测【项目复现】数据挖掘实战③：基于Matplotlib对空气质量监测数据进行可视化分析（附带实例代码）
追光者♂：记录、分享、总结、提升，现象级专栏《Python从入门到人工智能》作者，无惧黑暗，坚信曙光
03-17 301
时间序列建模 | 时间序列预测【项目复现】数据挖掘实战①：以北京空气质量分析预测为例（含详细实例代码与步骤）| SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with‘\x时间序列建模 | 时间序列预测【项目复现】数据挖掘实战②：基于pandas实现空气质量监测分析，利用Python中的派生虚拟自变量进行数据统计，Python中的数据集抽样（附实例代码和步骤）本篇接下来，承接前两篇文章，在对空气质量监测数据进行基础的数据分析之后，我们继续来对该数据集进行可视化分析。
1951-2024年 国内各区县平均风速数据
06-05
平均风速是指空间某一点在给定的时段内，各次观测的风速之和除以观测次数。它是描述一个地区风力强弱的重要气象指标，广泛应用于气候研究、农业、风能开发等领域。 平均风速是一个重要的气象指标，对于了解一个地区的风力状况、评估风能资源潜力以及指导农业生产和防灾减灾等方面都具有重要意义。 数据 年份、省代码、省、市代码、市、县代码、县、平均风速
2021-2001全国各城市平均风速数据2001-2021
zxwk01的博客
08-10 410
2021-2001全国各城市平均风速数据2001-2021。数据样本：全国372个城市*21年=7812条。国家海洋和大气管理局(NOAA）数据用途：可做工具变量。
2001-2021年各地级市平均风速数据（可作工具变量）
m0_71334485的博客
03-21 1086
2001-2021年372个城市平均风速数据/地级市平均风速数据
全国各城市平均风速数据（2001-2021年）（可作工具变量）
uranusautism的博客
08-03 643
2]孙伟增,张晓楠,郑思齐.空气污染与劳动力的空间流动——基于流动人口就业选址行为的研究[J].经济研究,2019,54(11):102-117.[3]李丁,张艳,马双,邵帅.大气污染的劳动力区域再配置效应和存量效应[J].经济研究,2021,56(05):127-143.[1]董直庆,王辉.环境规制的“本地—邻地”绿色技术进步效应[J].中国工业经济,2019(01):100-118.数据样本：全国372个城市*21年=7812条。数据名称：全国各城市平均风速数据。数据时间：2001-2021年。
2000年-2022年 全国370地级市气温、降水、风速、日照、湿度月度年度数据
2401_84585615的博客
12-07 1306
从2000年到2022年，中国370个地级市的气候数据被系统地整理和记录，这些数据包括气温、降水、风速、日照和湿度等关键气象指标。气温数据记录至2022年，风速数据至2021年，而降水、日照和湿度数据则至2020年底。这些气象数据的搜集和整理工作是一项浩大的工程，它们来源于各地级市的统计年鉴和气象部门，为研究人员提供了月度的原始数据，使得基于这些数据计算年均值成为可能。例如，气温数据可以揭示一个地区随时间变化的温度趋势，而降水数据则有助于了解和预测水资源的分布和利用情况。
2000-2023 年多国每日天气数据集 | 9 列全维度指标 (气温 / 降水 / 风速)+23 年时间跨度 | 气候趋势分析 / 环境建模 / 时间序列预测用
Lym185151的博客
09-14 3024
【摘要】本数据集整合2000-2023年全球20余国每日气象数据，涵盖气温、降水、风速、日照等9类核心指标，总记录超17万条。针对传统数据集的单一性缺陷，其突出优势在于多国覆盖（含五大洲不同气候带）、全维度指标（支持农业、防灾等多元场景）和23年长周期跨度（包含极端气候事件节点）。数据集已标准化处理，提供Python预处理代码示例，并演示气候趋势分析、气温预测等典型应用场景（如Prophet模型预测中国气温的MAE<2℃），为气候研究、环境规划等领域提供高价值数据支撑。通过MIT许可证开放获取。
41、基于数据驱动的可解释人工智能提升近海航运能效
http9protocoller的博客
06-20 44
在应对气候变化的背景下，提升船舶能源效率成为海运业的重要目标。本文基于瑞典南部一艘客船的实际案例，探讨了数据驱动的可解释人工智能（XAI）在近海航运能效优化中的应用。通过使用XGBoost模型构建燃料消耗估计模型，并结合SHAP技术进行特征重要性分析，研究逐步改进模型输出，从最初的瞬时燃料率到航程总燃料，最终提出兼顾燃料消耗与准时到达需求的效率得分模型。研究表明，引入外部天气数据和聚合变量能够显著提升模型的实用性和可解释性。基于此，文章进一步提出了一个实时决策支持系统的实现框架，并展望了未来的研究方向和技术
基于HOMER的某地区全年每小时光照数据与MATLAB分析实战
weixin_29323977的博客
09-05 1038
HOMER（Hybrid Optimization Model for Electric Renewables）是一款专为可再生能源系统设计的仿真与优化工具，广泛应用于风光储混合系统的建模与经济性分析。其核心功能包括系统建模、技术评估、成本分析与多方案优化，能够帮助工程师快速评估不同能源组合的可行性与经济性。该软件支持光伏、风力、柴油发电机、电池储能等多种能源组件的灵活配置，并内置丰富的气象数据库与组件库，便于用户进行精确建模。
大数据领域数据科学的气象数据分析技术
小程序开发
12-23 760
体量大：全球有10万+地面气象站、30+颗气象卫星、500+部多普勒雷达，每天产生**40TB+**的数据（相当于10万部高清电影）；类型杂：既有结构化的“气温/湿度/气压”表格，也有半结构化的“雷达回波图”，还有非结构化的“数值模型输出文件”；速度快：卫星每15分钟更新一次全球云图，雷达每6分钟生成一次降水数据，必须实时处理才能发挥价值；价值密：一句“明天有暴雨”能让城市提前关闭地铁、转移群众，一句“未来一周高温”能让电网调整发电计划——气象数据的价值，藏在“及时处理+精准解读”里。“算得慢”
2001-2021年372个城市平均风速数据/地级市平均风速数据.zip
03-13
2001-2021年各城市平均风速数据（可作工具变量） 1、时间：2001-2021年 2、指标：行政区划代码、年份、地区、所属省份、经度、纬度、平均风速（米/秒） 3、来源：美国国家海洋和大气管理局(NOAA) 4、范围：370个地级...
CNN-BiLSTM 癫痫预测 理学学士论文项目.zip
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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12-29
【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法，并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络（BiLSTM）对时间序列前后依赖关系的捕捉能力，构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量，能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测，适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程，展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群：具备一定机器学习和深度学习基础，熟悉Matlab编程，从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标：①应用于光伏电站功率预测系统，提升电网调度的准确性与稳定性；②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持；③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例，用于科研复现与教学参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节，同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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