Data-Gouv-FR/donnees-d-observation-des-principales-stations-meteorologiques

--- license: other language: - fr tags: - data-gouv - donnees-publiques-francaises - parquet - csv - open-data pretty_name: "Données d'observation des principales stations météorologiques" configs: - config_name: documentation data_files: - split: train path: data/documentation.parquet - config_name: donnees-synop-essentielles-omm data_files: - split: train path: data/donnees-synop-essentielles-omm.parquet --- # Données d'observation des principales stations météorologiques ## Source - Source officielle : https://www.data.gouv.fr/datasets/donnees-d-observation-des-principales-stations-meteorologiques - Identifiant du jeu de données data.gouv.fr : `5369932ca3a729239d204103` - Slug data.gouv.fr : `donnees-d-observation-des-principales-stations-meteorologiques` - Licence indiquée dans les métadonnées data.gouv.fr : fr-lo ## Structure Hugging Face - Un jeu de données data.gouv.fr = un dépôt Hugging Face - Une ressource tabulaire d’origine = un sous-ensemble/configuration Hugging Face - Chaque sous-ensemble/configuration contient un split nommé `train` ## Sous-ensembles - `documentation` → `data/documentation.parquet` - `donnees-synop-essentielles-omm` → `data/donnees-synop-essentielles-omm.parquet` ## Utilisation ```python from datasets import load_dataset # Choisir un sous-ensemble/configuration : ds = load_dataset("Data-Gouv-FR/donnees-d-observation-des-principales-stations-meteorologiques", "documentation") print(ds["train"]) ``` ## Description originale Données d'observations issues des messages internationaux d’observation en surface (SYNOP) circulant sur le système mondial de télécommunication (SMT) de l’Organisation Météorologique Mondiale (OMM). Paramètres atmosphériques mesurés (température, humidité, direction et force du vent, pression atmosphérique, hauteur de précipitations) ou observés (temps sensible, description des nuages, visibilité) depuis la surface terrestre. Selon instrumentation et spécificités locales, d'autres paramètres peuvent être disponibles (hauteur de neige, état du sol, etc.) Les archives de ces données sont téléchargeables en ligne depuis janvier 1996 *Métropole et outre-mer* *Fréquence : 3 h* *Format : CSV*Data from surface observation international messages (SYNOP) circulating on the World Meteorological Organization (WMO) Global Telecommunication System (GTS). Includes measured atmospheric parameters (temperature, humidity, wind direction and strength, atmospheric pressure, precipitation height) or observed ones (weather conditions, cloud description, visibility) from the Earths surface. Depending on instrumentation and local specifics, other parameters may be available (snow height, ground state, etc.). Archives of these data are downloadable online since January 1996. Covers metropolitan France and overseas territories. Frequency: 3 hours. Format: CSV.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自世界气象组织全球电信系统（SMT）传输的国际地面观测报文（SYNOP），汇集了自1996年1月以来的历史观测档案。数据覆盖法国本土及海外领土，以每3小时一次的频率采集，存储为CSV格式文件。其构建依赖于地面气象站的自动化仪器测量与人工观测相结合的方式，系统性地记录了大气参数。数据集通过法国开放数据平台data.gouv.fr提供公开下载，确保了气象科研与公众应用的便利性。

特点

数据集涵盖了丰富的气象要素，既包括温度、湿度、风向风速、气压和降水量等仪器测量参数，也包含天气现象、云量和能见度等人工观测内容。此外，根据站点装备与本地条件，还可获取积雪深度、土壤状态等补充信息。这种多元参数组合使其能够全面刻画地面气象状态，兼具标准化国际报文的严谨性与区域适应性，为气候分析与灾害预警研究提供了坚实的数据基础。

使用方法

用户可直接访问data.gouv.fr平台上的数据集页面，无需注册即可下载CSV格式的历史观测档案。数据按时间归档，便于按需选取特定年份或月份的记录。在应用中，建议使用Python的pandas库或R语言的tidyverse包进行数据清洗与整合，注意处理缺失值与时空对齐问题。由于数据遵循开放许可协议（Licence Ouverte），科研人员可自由用于学术分析、模型训练与可视化展示，但引用时需注明数据来源。

背景与挑战

背景概述

气象观测数据是大气科学研究的基石，对于天气预报、气候监测以及极端事件预警具有不可替代的作用。在此背景下，法国气象局于1996年1月起建立了主要气象站观测数据集，该数据集整合了全球地面观测SYNOP报文信息，由世界气象组织全球电信系统（SMT）传输。数据集涵盖了温度、湿度、风向风力、气压、降水量等测量参数，以及能见度、云况等观测指标，并包含了法国本土及海外领土的站点信息。该数据集以CSV格式、每3小时的高频次更新，为气象科学研究和应用提供了长达近三十年的连续观测记录，成为法国气象领域最具影响力的开放数据资源之一。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战在于气象数据的多维度复杂性与有效利用之间的鸿沟。首先，在领域问题层面，如何从海量的时空观测数据中准确提取有意义的天气模式并应用于精细化预报，成为亟待解决的科学难题。其次，构建过程中遭遇了多重技术挑战：数据来源涉及全球多站点、多仪器观测，存在数据缺失、异常值及系统误差等问题；不同站点因地理位置和仪器差异，导致数据在时间序列上的非均匀性；此外，原始SYNOP报文格式与现代分析工具间的数据转换与清洗也需要持续投入。维护一个长达近三十年、覆盖广阔地域的观测数据集，需要在数据质量控制、标准化处理与长期存储之间取得平衡。

常用场景

经典使用场景

主要气象观测站数据集收录了自1996年1月以来通过全球电信系统（SMT）传输的国际地面观测报文（SYNOP）数据，涵盖法国本土及海外领地的气象记录。该数据集以3小时间隔采集，记录了大气温度、湿度、风向风速、气压、降水量等仪器测量参数，以及天气现象、云层描述和能见度等人工观测指标。在气象学研究中，这一数据集常被用于验证气候模型、分析长期气象变化趋势，以及评估极端天气事件的发生频率与强度，为理解区域气候动态提供了坚实的数据基础。

解决学术问题

该数据集有效解决了气象观测数据标准化与可获取性的学术难题。传统气象研究常因数据来源分散、格式不一而面临整合困难，而此数据集通过统一格式（CSV）和开放许可，为研究者提供了规范化的长期观测资料。它支持探究大气环流模式与局地气象要素的关联性，揭示人类活动对气候系统的潜在影响，并助力改进天气预报算法。其意义在于推动气象科学从定性描述向定量分析转型，为气候变化归因研究提供了关键证据，增强了学界对中纬度气象动力学的认知。

衍生相关工作

基于此数据集，衍生出一系列经典研究工作。在气候变化领域，学者通过分析法国站点的温度序列，识别出城市化效应对局地变暖的贡献。在极端事件研究中，研究者利用降水数据构建了干旱与暴雨事件的定量指标，推动了风险评估方法的发展。此外，该数据集被整合进欧洲区域气候再分析项目，用于校正卫星遥感产品。部分工作还结合机器学习模型，探索气象要素与农作物产量的深层关系，为智慧农业提供了数据驱动的解决方案。