india-climatological-stats|气候统计数据集|印度气象数据集

印度气候统计数据集，来源于印度气象局。

原始信息汇总

印度气候统计数据集

数据来源

• 数据来源于印度气象部门 (IMD) 官方网站。

数据格式

• 数据集提供CSV和Parquet两种格式：
  • climatological.csv：每个站点的基准气候统计数据，CSV格式。不包括所有正常值，只包括每个站点的最高极端值。
  • climatological.parquet：每个站点的所有气候统计数据，Parquet格式。包括所有正常值和极端值。

数据浏览与转换

• 使用浏览器探索或转换为其他格式，可以尝试使用Konbert。

脚本

• fetch.sh：从印度气象部门获取原始数据。
• parse.py：解析原始数据，生成CSV/Parquet数据集。

许可

• 本数据集遵循开放数据库许可 (Open Database License: http://opendatacommons.org/licenses/odbl/1.0/)。
• 数据库中的某些个别内容归印度气象部门版权所有。

使用自由

• 分享：复制、分发和使用数据库。
• 创作：** 从数据库中创作作品。
• 改编：修改、转换和基于数据库进行建设。

使用条件

• 署名：在公开使用数据库或基于数据库创作的作品时，必须按照ODbL指定的方式署名。
• 相同共享：如果公开使用数据库的改编版本或基于改编版本创作的作品，也必须将该改编版本遵循ODbL。
• 保持开放：如果重新分发数据库或改编版本，可以使用技术措施限制作品（如DRM），只要同时重新分发一个没有此类措施的版本。

数据生成

• 确保已安装bash、curl和python。

  获取数据

  bash fetch.sh

  生成CSV/Parquet

  python parse.py

• 获取数据脚本的来源为印度气象部门 (https://dsp.imdpune.gov.in)。

待办事项

• 为解析脚本结果添加验证。
• 为解析脚本进行性能优化。

致谢

• 印度气象部门

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

india-climatological-stats数据集的构建基于印度气象部门（IMD）提供的原始气象数据。通过编写特定的脚本，如fetch.sh和parse.py，该数据集从IMD的官方数据源中抓取原始数据，并进行解析，最终生成CSV和Parquet两种格式的数据集，以适应不同的数据处理需求。

特点

该数据集涵盖了印度各个气象站的气候统计数据，包括基本气候统计信息以及所有正常值和极值。CSV格式包含基本气候统计，不包括所有正常值，仅包含每个气象站最高极值；而Parquet格式则包含每个气象站的所有气候统计信息。数据集遵循Open Database License，允许用户共享、创建和改编数据，同时要求保持数据的开放性和适当的归属。

使用方法

使用该数据集首先需要通过bash命令运行fetch.sh脚本来获取原始数据，然后通过python运行parse.py脚本来生成CSV或Parquet格式的数据集。用户可以通过网页工具Konbert来浏览或转换数据格式。在使用或重新分发数据时，需遵守Open Database License的规定，确保数据的共享和开放性。

背景与挑战

背景概述

india-climatological-stats数据集是一组关于印度气候统计的重要数据集合，由印度气象局（IMD）提供。该数据集的创建旨在为研究人员和决策者提供印度各气象站的基本气候统计数据，其涵盖了广泛的时间范围和多样的气候变量，是印度气候研究领域的宝贵资源。自数据集公布以来，它已成为气候学、环境科学以及相关政策制定中不可或缺的参考数据源，对推动印度乃至全球的气候变化研究产生了深远影响。

当前挑战

尽管india-climatological-stats数据集提供了丰富的气候信息，但在使用过程中仍面临一些挑战。首先，数据集的构建过程中需要处理大量异构数据，保证数据质量和一致性是一大难题。其次，数据集在解析和转换过程中可能存在性能瓶颈，需要进一步优化解析脚本以提升数据处理效率。此外，数据集在遵循Open Database License的同时，还需妥善处理部分内容的版权问题，确保数据的合法合规使用。

常用场景

经典使用场景

在气候学及环境研究领域，india-climatological-stats数据集被广泛用于分析印度的气候统计信息。该数据集提供了印度各地气象站的基础气候统计数据，研究人员可通过CSV或Parquet格式，对数据进行深入挖掘，以探究气候变化的趋势和周期性特征。

实际应用

在实际应用中，india-climatological-stats数据集可用于农业规划、灾害预防、水资源管理等多个领域。政府和私营部门利用这些数据来优化作物种植计划，评估灾害风险，以及制定长期的水资源管理策略。

衍生相关工作

基于india-climatological-stats数据集，衍生出了一系列相关研究工作，包括气候模型验证、气候变化影响评估以及气候政策的成本效益分析等。这些工作进一步扩展了数据集的应用范围，为印度乃至全球的气候变化研究提供了重要支撑。