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羲和能源气象大数据平台数据源为再分析及生成数据，长期以来其数据准确性得到用户的认可。平台数据准确度验证以美国国家还有和大气管理局NOAA地面气象站的真实观测数据作为对比样本，选取典型年年度数据为对比周期，于国内各大区域随机选取对比气象站，基于统计学算法计算平台数据与实际观测数据偏差。精度验证使用参考数据来验证不同指标测算结果的精度。参考数据来源于NOAA美国国家海洋大气局及场站实测汇总，待验证数据来源于欧洲中期天气中心、美国国家航空航天局以及本平台自研的羲和数源。精度验证需要明确对比指标的类别。气象指标：温度、湿度、风速、风向、降水；出力指标：光伏电场发电功率、风电场发电功率。执行精度验证还需指定两个参数：采样方式和对比策略。采样时间：参考数据源时间区间均为全年，待验证数据的时间区间与参考数据完全匹配；采样范围：指标采样范围覆盖全国；对比策略：以平均差异百分比作为衡量标准，将每个点的误差进行归一化。通过上述气象数据对比及发电数据对比分析显示出羲和能源气象大数据平台的数据源，即羲和数源、欧洲中期天气中心和美国国家航空航天局的数据精度都较高，可满足大多数工程使用以及科学研究的需要。 观测数据是通过气象观测站、卫星、雷达等设备收集的包括温度、湿度、气压、降水量等气象参数的实时数据。南京光伏发电数据搜索
风向是指风的吹向或来自的方向。测量风向的常用方法包括以下几种。风向标，风向标是一种常见的测量风向的工具。它通常由一个轴和一个指示风向的标志物组成，标志物会随着风的吹向而指向相应的方向。风向标可以是简单的风筝形状，也可以是复杂的带有指示刻度的仪器。风向标通常安装在高处，避免受到地面障碍物的影响。风向传感器，风向传感器是一种电子设备，用于测量风的吹向。它通常包括一个或多个风向传感器，可以通过测量风的压力或风的方向来确定风向。风向传感器通常与其他气象传感器一起使用，将风向数据传输给数据采集系统进行记录和分析。雷达风向测量，气象雷达可以通过测量大气中雨滴或颗粒的运动来推断风向。雷达会发送微波信号，当信号遇到雨滴或颗粒时，会发生散射。通过分析散射信号的方向和强度，可以推断出风的吹向。卫星观测，卫星可以通过观测云的移动和形态变化来推断风向。卫星图像显示了云的位置和形状，通过比较不同时间的图像，可以确定云的移动方向，从而推断出风的吹向。这些方法可以单独或结合使用，以获取准确的风向数据。在气象观测站、气象雷达站、船舶、飞机等地方都可以进行风向测量。 南京天气数据下载平台能够实时下载全球任意单点位置或地域平均统计的历史40年至未来7日预测的11种气象小时级数据。
气象数据可以采用多种格式进行表示和传输。文本格式：气象数据可以以文本形式进行表示，使用常见的文本文件格式如CSV（逗号分隔值）或JSON（JavaScript对象表示法）。这些格式可以将气象数据的各个参数以逗号或其他分隔符分隔开来，或者使用键值对的形式进行表示。图像格式：图像的形式这种表示方式通常用于显示天气图、卫星图像或雷达图等。NetCDF格式：NetCDF（NetworkCommonDataForm）是一种用于科学数据的文件格式，一般用于气象和气候数据的存储和交换。NetCDF格式可以存储多维数组数据，并提供元数据来描述数据的含义和结构。GRIB格式：GRIB（GRIddedBinary）是一种用于气象和地理空间数据的二进制格式。它可以高效地存储和传输大量的气象数据，包括观测数据、模型输出和天气预报等。BUFR格式：BUFR（BinaryUniversalFormfortheRepresentationofmeteorologicaldata）是一种用于气象观测数据的二进制格式。它可以高效地压缩和传输大量的观测数据，并提供灵活的数据描述和编码方式。HDF格式：HDF（HierarchicalDataFormat）是一种用于科学数据的文件格式，可以用于存储和交换气象数据。HDF格式支持多种数据类型和数据结构，并提供元数据来描述数据的含义和结构。
地表辐射数据是指记录和测量地球表面接收和辐射出的能量的数据。这些数据对多个领域具有重要性：气候研究：地表辐射数据是研究气候变化和气候模型的重要输入。它们提供了地球表面的能量收支情况，帮助了解地球能量平衡的变化和影响气候的因素。太阳能利用：地表辐射数据对于太阳能利用非常重要。通过测量太阳辐射强度和分布，可以确定太阳能的可利用程度和潜在的太阳能发电量，为太阳能项目的规划和设计提供依据。农业和生态系统：地表辐射数据对于农业和生态系统的研究和管理也非常重要。它们可以帮助农民和生态学家了解地表温度、光合作用和蒸腾等过程，以优化农作物种植、水资源管理和生态保护。城市规划：地表辐射数据对于城市规划和建筑设计也具有重要意义。通过了解城市地表辐射状况，可以优化建筑设计，减少能源消耗，改善城市热环境，提高城市的可持续性。空气质量和环境监测：地表辐射数据可以用于监测大气中的污染物和颗粒物的扩散和传输。它们可以帮助评估空气质量，提供有关环境污染和健康风险的信息。总之，地表辐射数据在气候研究、太阳能利用、农业和生态系统、城市规划以及空气质量和环境监测等领域具有重要性，助于推动可持续发展和应对气候变化等全球挑战。 气象数据是通过气象模型计算得出的结果，用于预测天气和气候变化。
散射辐射数据对于多个领域具有重要性：气候研究：散射辐射数据是研究大气能量传输和气候变化的重要指标。它们提供了大气中颗粒物和云的散射特性和分布情况，帮助了解大气中的能量平衡和辐射传输过程，从而改善气候模型的准确性。大气污染监测：散射辐射数据可以用于监测大气中的颗粒物和污染物的浓度和分布。通过测量散射辐射的强度和特征，可以评估大气污染程度和来源，提供环境监测和空气质量评估的依据。遥感应用：散射辐射数据在遥感应用中具有重要意义。它们可以用于反演地表特征和大气参数，如地表反射率、云覆盖率和大气透明度等。这些数据对于土地利用、植被监测、气候变化研究等具有重要的遥感应用价值。太阳能利用：散射辐射数据对于太阳能利用也非常重要。通过测量大气中的散射辐射，可以确定太阳辐射的强度和分布，从而影响太阳能发电系统的效率和产能预测。气象预报和天气预警：散射辐射数据可以提供大气中云的信息，对于气象预报和天气预警具有重要意义。通过监测散射辐射的变化，可以预测云的发展和变化趋势，提高天气预报的准确性。总之，散射辐射数据可以提供有关大气能量传输、环境状况和天气变化的关键信息，有助于推动可持续发展和提高环境质量。 羲和能源气象大数据平台结合近10年的历史光照数据计算得到的匹配的倾角和朝向角。结果可供光伏设计参考。南京风速数据
羲和能源气象大数据平台提供260余项更多属性数据，包括云层、土壤、海浪、径流、湖泊、热量等。南京光伏发电数据搜索
羲和能源气象大数据平台汇集了庞大的气象数据，包括全球各地的温度、湿度、风速、降水量等多种气象参数。这些数据量庞大且多样化，通过数据采集和处理技术，得以实时、准确地记录和分析。气象数据庞大的特点使得羲和能源气象大数据平台成为了一个强大的信息资源库。这些数据不仅来自气象局、卫星和雷达等渠道，还包括国外气象相关数据库等来源。通过整合和分析这些数据，羲和能源气象大数据平台能够提供天气预报和气象分析，为用户提供准确的决策依据。南京光伏发电数据搜索
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