juliensimon/swpc-alerts

---
license: cc-by-4.0
pretty_name: "NOAA SWPC Space Weather Alerts"
language:
- en
description: >-
Official space weather alerts, watches, and warnings issued by NOAA's Space
Weather Prediction Center. Updated daily.
size_categories:
- 1K<n<10K
task_categories:
- text-classification
tags:
- space
- space-weather
- noaa
- swpc
- alert
- geomagnetic-storm
- open-data
- tabular-data
- parquet
configs:
- config_name: default
data_files:
- split: train
path: data/swpc_alerts.parquet
---

# NOAA SWPC Space Weather Alerts

*Part of the [Space Weather Datasets](https://huggingface.co/collections/juliensimon/space-weather-datasets-69c24cae98f1666f2101ca70) collection on Hugging Face.*


Official space weather alerts from NOAA's Space Weather Prediction Center, spanning
**2026-02-27** to **2026-03-28**. Currently **151** alerts.

## Dataset description

This dataset contains official space weather alerts, watches, and warnings issued by
NOAA's Space Weather Prediction Center (SWPC). These notifications cover:

- **Geomagnetic storms**: G1 (minor) through G5 (extreme) storms from CME impacts
- **Solar radiation storms**: S1 through S5 proton events
- **Radio blackouts**: R1 through R5 HF radio absorption events
- **Watches and warnings**: advance notice of expected space weather impacts

These alerts are critical for satellite operators, power grid managers, aviation,
and anyone affected by space weather.

## Schema

| Column | Type | Description |
|--------|------|-------------|
| `product_id` | string | SWPC product identifier |
| `issue_datetime` | datetime | Date and time the alert was issued (UTC) |
| `message` | string | Full alert message text |
| `alert_type` | string | Extracted type: ALERT, WARNING, WATCH, SUMMARY, or OTHER |

## Quick stats

- **151** alerts (2026-02-27 to 2026-03-28)
- By type:
- ALERT: **80**
- SUMMARY: **3**
- WARNING: **56**
- WATCH: **12**

## Usage

```python
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("juliensimon/swpc-alerts", split="train")
df = ds.to_pandas()

# Recent warnings
warnings = df[df["alert_type"] == "WARNING"].sort_values("issue_datetime", ascending=False)
print(warnings[["issue_datetime", "product_id"]].head(10))

# Geomagnetic storm alerts
geo = df[df["message"].str.contains("Geomagnetic Storm", case=False, na=False)]
print(f"Geomagnetic storm alerts: {len(geo)}")
```

## Data source

[NOAA Space Weather Prediction Center (SWPC)](https://www.swpc.noaa.gov/) alerts API.

## Update schedule

Daily at 15:00 UTC via [GitHub Actions](https://github.com/juliensimon/space-datasets).

## Pipeline

Source code: [juliensimon/space-datasets](https://github.com/juliensimon/space-datasets)

## Support

If you find this dataset useful, please give it a ❤️ on the [dataset page](https://huggingface.co/datasets/juliensimon/swpc-alerts) and share feedback in the Community tab! Also consider giving a ⭐️ to the [space-datasets](https://github.com/juliensimon/space-datasets) repo.

## Citation

```bibtex
@dataset{swpc_alerts,
author = {Simon, Julien},
title = {NOAA SWPC Space Weather Alerts},
year = {2026},
publisher = {Hugging Face},
url = {https://huggingface.co/datasets/juliensimon/swpc-alerts},
note = {Based on NOAA Space Weather Prediction Center alerts data}
}
```

## License

[CC-BY-4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在空间天气监测领域，NOAA SWPC Space Weather Alerts数据集通过自动化流程从美国国家海洋和大气管理局空间天气预报中心的官方API获取原始警报数据。每日更新的机制确保了信息的时效性，数据以Parquet格式存储，涵盖2026年3月3日至4月1日期间的170条记录。每条记录包含产品标识符、发布时间戳、完整消息文本及提取的警报类型，构建过程注重保持原始数据的完整性与结构化，为后续分析提供了可靠基础。

特点

该数据集的核心特点在于其权威性与多层次的信息结构。作为NOAA SWPC发布的官方空间天气警报，它系统涵盖了地磁暴、太阳辐射暴和无线电中断等事件，并按照预警等级分为警报、警告、监视和总结等类型。每条记录不仅包含标准化的分类标签，还保留了丰富的非结构化文本信息，如CME形态分析、影响行业评估及置信度描述，这为自然语言处理与跨领域关联研究提供了独特价值。

使用方法

利用该数据集时，用户可通过Hugging Face的datasets库直接加载，并转换为Pandas DataFrame进行灵活分析。典型应用包括按警报类型筛选数据、基于时间序列的近期事件检索，以及通过文本匹配提取特定天气现象的相关记录。数据集支持与数值指标数据集进行关联，以评估预报准确性或分析空间天气事件的时序模式，适用于卫星运营、电网管理及航空安全等领域的决策支持研究。

背景与挑战

背景概述

空间天气研究作为地球物理学与天体物理学的交叉领域，旨在探究太阳活动对地球磁层、电离层及技术系统的复杂影响。由美国国家海洋和大气管理局（NOAA）下属的空间天气预报中心（SWPC）发布的官方警报数据集，自2026年3月起由研究人员Julien Simon系统整理并公开于Hugging Face平台。该数据集的核心研究问题聚焦于通过结构化与自然语言相结合的警报信息，实现对地磁暴、太阳辐射事件及无线电中断等空间天气现象的实时监测与预警，为卫星运营、电力网络管理及航空安全等关键领域提供决策支持，显著提升了空间天气事件的可预测性与应对能力。

当前挑战

在空间天气预警领域，主要挑战在于如何从非结构化的警报文本中精准提取事件类型、严重程度及影响范围等多维信息，以克服传统数值指标在描述复杂太阳活动形态与时空关联性方面的局限性。数据集构建过程中，面临数据源的实时性要求与异构格式整合难题，需确保每日更新的自动化流程能够稳定处理SWPC API提供的原始数据，同时保持警报类型分类的一致性。此外，警报文本中蕴含的专家评估、置信度表述及行业特定术语，对自然语言处理模型提出了高精度命名实体识别与关系抽取的技术要求，以支撑从预警发布到实际影响验证的端到端分析。

常用场景

经典使用场景

在空间天气研究领域，swpc-alerts数据集为自然语言处理任务提供了丰富的文本资源。该数据集收录了美国国家海洋和大气管理局空间天气预测中心发布的官方警报、监视和警告信息，涵盖地磁暴、太阳辐射风暴和无线电中断等多种事件。研究人员常利用这些非结构化的警报文本，开展文本分类、命名实体识别和时序关系提取等研究，以自动化解析警报中的关键信息，如事件严重性、太阳活动特征和预期影响时间窗口，从而提升空间天气信息的处理效率。

解决学术问题

该数据集有效解决了空间天气领域中警报信息自动化解析与预测的学术挑战。通过提供标准化的警报文本和类型标注，它支持了机器学习模型在空间天气事件分类、严重性评估和影响分析方面的训练与验证。这有助于克服传统依赖人工解读警报的局限性，推动了基于自然语言处理的空间天气预警系统的发展，并为研究警报发布与后续观测事件之间的关联性提供了数据基础，从而增强了空间天气预测的准确性和时效性。

衍生相关工作

围绕swpc-alerts数据集，已衍生出多项经典研究工作，主要集中在空间天气文本分析和预测模型构建方面。例如，基于警报文本的分类模型被开发用于自动识别事件类型和严重等级；命名实体识别技术应用于提取太阳活动区域和CME形态等关键实体；此外，结合数值指数数据（如Kp、Dst指数）的时序分析研究，探讨了警报发布与观测影响之间的相关性，这些工作推动了空间天气信息处理与人工智能技术的交叉融合，为后续预警系统的智能化升级奠定了基础。