爱尔兰锚地气象浮标网络站收集了实时的气象和海洋数据，包括大气压力、气温、露点温度、风速和风向、海表温度、波浪周期和波高，以及相对湿度等参数。这些数据不仅涵盖了多个时间点的实时情况，还包括历史数据，用户可以选择站点、时间段、参数和输出文件类型进行下载。高级下载功能还允许用户定义感兴趣的区域，并选择网络中的特定浮标。通过这些数据，用户可以更好地了解爱尔兰海域的气象和海洋状况，有助于航海、渔业、气象预报等领域的研究和决策。

收集的参数包括日期时间（yyyy-mm-ddThh:mm:ss.sss）、大气压力（mbar）、气温（摄氏度）、露点温度（摄氏度）、风速（节）、最大阵风风速（节）、风向（真北度）、海表温度（摄氏度）、波浪周期（秒）、波高（米）和相对湿度（％）。 M2、M3、M4、M5 和 M6 的实时数据可用。 M1、FS1 和原始 M4 空间位置的历史数据可用。下载服务的用户可以选择站点、时间段、参数和输出文件类型。高级下载允许用户定义感兴趣的边界框区域，选择网络中的一个或多个浮标。'NaN' 或 '-999' 描述了缺失或不可用的数据。

https://data.world/marineinstitute

该数据集可以用于以下几个方面：
气象预测模型开发： 这些数据可以用于训练气象预测模型，例如风速、风向、气温和相对湿度等参数，可以用来预测未来某个时间点的气象条件。

海洋生态系统研究： 海表温度、波高和波浪周期等数据对于研究海洋生态系统的变化和影响至关重要。机器学习算法可以帮助分析这些数据，并发现不同因素之间的关联和趋势。

航海安全和船舶运输优化： 通过分析实时风速、波高和海洋潮汐等数据，可以提供航海安全方面的建议，同时也可以优化船舶航线规划和船舶速度控制，以提高船舶运输的效率和安全性。

气候变化研究： 通过长期收集和分析这些数据，可以帮助研究气候变化对于海洋环境和气象条件的影响。机器学习技术可以用来发现气候变化的模式和趋势，以及预测未来可能发生的变化。

海洋资源开发和管理： 海洋数据对于海洋资源的开发和管理至关重要，例如渔业资源和海洋能源。机器学习算法可以帮助分析这些数据，提供关于资源分布、数量和可持续利用性方面的洞见和建议。

• 数据格式.zip
• 文件大小10.6 MB
  

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