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。 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。光伏机组数据历史数据
气压数据预测在气象学和气象预报中具有重要的意义，对社会的重要性主要体现在以下几个方面：气压是天气系统中的重要参数之一。通过观测和预测气压的变化，可以预测天气的变化趋势，包括气温、降水、风向等。准确的气压预测可以提供及时、准确的天气预报，帮助人们做出合理的决策，减少灾害风险，提高生产和生活的效率。气压的变化与许多气象灾害如风暴、龙卷风、台风等有关。通过监测气压的变化，可以提前发出气象灾害预警，警示人们采取相应的防范措施，减少灾害的影响。气压的变化对航空和航海活动具有重要影响。气压的降低可能意味着气候不稳定和恶劣天气的到来，对航空和航海安全构成威胁。通过预测气压的变化，可以提前做好航线和航班的调整，确保航空和航海活动的安全性。气压的变化与农业生产和农作物生长有关。气压的升高可能导致干燥和缺水，而气压的降低可能导致降水增加。通过预测气压的变化，可以帮助农民合理安排农作物的种植和管理，提高农作物的产量和质量。气压的变化对城市规划和环境保护也有一定的影响。气压的升高可能意味着干燥和高温天气的到来，对城市环境和生活质量带来影响。通过预测气压的变化，可以合理规划城市的建筑布局、交通道路和绿化带。 风电数据下载羲和平台数据计算方法都是有相关论文发表的专业计算，而且羲和平台的数据来源也都是有各大机构授权的。
“碳达峰碳中和”的推进离不开森林植被和农作物的对碳的吸收。同样，森林资源类专业、农业发展与降水、气温、光照等气象数据联系紧密，海水、湖泊、湿地等对二氧化碳的固定能力也与气象条件高度相关。因此，开展农业、林业及地球大气、生态研究需要气象数据支撑，并以此为基础开展碳中和实施研究。由此可见，地理位置、精确到小时甚至分钟级的气象数据、风光发电数据、地理数据是高等院校、研究机构开展“碳中和”专业研究必需“数据原料”。羲和能源集成数据科研平台能够为高校师生提供全球历史任意位置历史40余和未来7日内预测的高精度、小时级多种气象数据，及以此为基准生成的风电、光伏发电功率数据。同时还可以提供气象数据图谱、风光资源图谱、气象演变动态展示、可再生能源发展量化评估等功能。同时还可以提供不同位置的地理信息数据。通过对数据的处理分析计算，平台还可以提供地区新能源资源分析、光伏倾角优化、光伏电站系统方案设计功能，能够支撑双碳相关“产学研”发展。
自己测的数据和气象台的数据不同，原因如下。气象局测量气温会在百叶窗里测量，避免直射等干扰。一般实地测量温度不会有气象测量专业条件，所以测量温度结果也是不一样的。气象站的气温测量标准是根据国家的相关气象监测标准而制定的，测量天气气温的方法一般是把温度计放在百叶箱内进行测量，并且要求百叶箱离地，保持通风良好，不能受到阳光直射和其他物体遮挡，地面又是草坪，这样测出的温度可以排除外界因素的影响，以保证测量数值的准确。这是为了测量一般情况下大气的标准温度，所以不能选择水泥地面，不然这个温度会更高。对于气象观测设备，国际上有一整套统一规定，百叶箱的架设高度也是一样。规定要求安置在箱内的温度计和湿度计的实际高度达到。所以，如果自己实测的温度和气象局测量温度有很大差别也不用担心。 羲和能源气象大数据平台下载数据时，为保证下载数据起始时间与当地时区相符，需要输入目标位置所在时区。
分析气象数据包括数据清理和数据挖掘。数据清理是为了得到准确的可靠数据，以便进行后续的分析。常见的数据清理方法包括重复值删除、异常值剔除、样本缺失值填充等。数据挖掘。数据挖掘是发现数据背后的隐含规律和模式的一种方法。而在气象数据的分析中，数据挖掘的主要方法包括聚类、分类和预测。聚类分析是将物品汇总划分为不同的类别或簇的方法。在气象数据中，聚类可以通过测量距离和向量空间来进行。分类是一种预测方法，其目的是基于已知类别的样本进行模型训练，来预测新的样本所属的类别。在气象数据的分类中，通常使用决策树、朴素贝叶斯和神经网络等算法。预测是基于已有的气象数据来推断未来可能发生的气象情况。主要依赖于回归分析，神经网络和时间序列分析等。例如，通过对未来降雨量的预测来提前做出土地耕种或者农作物种类的决策。气象数据的可视化处理和分析是帮助人们快速理解和预测天气情况的关键性技术之一。通过各种手段的清洗、解析和可视化处理，我们可以获得更直观化，便捷化，准确化的气象数据。在气象数据的应用中，要注意肩负着社会公共目标的责任，更好地服务于人们的身心健康，也为社会发展创造更多的价值。 降水量是指从天空降落到地面上的液态或固态（经融化后）水，未经蒸发、渗透、流失，在水平面上积聚的深度。南京光伏发电数据哪里下载
气候数据用于描述长期气象模式和趋势。可以用于研究气候变化和制定气候适应策略。光伏机组数据历史数据
羲和平台可以根据气象数据，模拟在某个地理位置预设一台风机/一座风力发电场，或还原某台实际风机/风电场的历史发电功率曲线。通过明确地点、时间、数据源，可以得到小时级功率曲线。羲和平台可以根据历史多个气象数据，计算地区光照资源，并给出光伏建设方案。结合拟建设电站参数，一键生成光伏电站项目建议书/申请书，极大降低工程前期难度。羲和平台根据用户选取的位置，下载该地区的地表覆盖类型、数字高程、人口密度等数据。此外，本平台还含盖云层、土壤、海浪、径流、湖泊、热量等180余项地理信息数据，可联系客服进行下载。光伏机组数据历史数据
