氣象數據包含了多種信息，用于描述和記錄天氣和氣候的各種要素。以下是一些常見的氣象數據：溫度：記錄大氣中的溫度，通常以攝氏度或華氏度表示。濕度：描述大氣中水蒸氣的含量，通常以相對濕度的百分比表示。風速和風向：記錄風的速度和方向，通常以米每秒或千米每小時表示。降水量：記錄降水的量，包括雨、雪、冰雹等形式，通常以毫米或英寸表示。大氣壓力：記錄大氣壓力，通常以帕斯卡或百帕表示。能見度：描述大氣中可見物體的距離，通常以米或千米表示。云量和云類型：記錄云的覆蓋程度和類型，如層云、積云、卷云等。日照時數：記錄太陽照射地表的時間，通常以小時為單位。雷暴和氣象災害：記錄雷暴、龍卷風、暴風雨等極端天氣事件的發生。氣象觀測站信息：包括觀測站的位置、海拔高度、觀測時間等。此外，還有一些特殊的氣象數據，如輻射數據（太陽輻射、地表輻射等）、臭氧濃度、空氣質量指數等，用于更詳細地描述大氣和環境的狀況。這些氣象數據通過氣象觀測站、衛星、雷達等設備進行收集和記錄，并用于氣象預測、氣候研究、天氣報告、環境監測等領域。羲和平臺具有的龐大氣象數據庫可以滿足用戶對于上述氣象數據獲取的需求。羲和能源氣象大數據平臺通過分析氣象數據，幫助能源企業優化能源生產調度，提高能源利用效率。北京氣象氣象數據

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    在氣候雄心峰會上，中國進一步宣布：到2030年，中國單位國內生產總值二氧化碳排放將比2005年下降65％以上，非化石能源占一次能源消費比重將達到25％左右，森林蓄積量將比2005年增加60億立方米，風電、太陽能發電總裝機容量將超過12億千瓦。我國碳中和的底氣和信心源自廣袤國土面積及豐富的“風光”資源，是顛覆性的零碳能源的一次改變，不同于改進型的能效提升技術。目前在中國能源結構中，化石能源（煤炭、石油、天然氣）消耗總量超過80%。在“碳中和”目標下，以可再生能源為主的能源格局重構必然是大勢所趨。風電、光伏發電與地區氣象數據高度相關，其發電的穩定性、可靠性和充裕性也取決于地區風速、輻照、溫度、降水等氣象數據變化。因此，開展高比例“可再生能源”為主的能源系統研究，需要準確的氣象數據為基礎。與此同時，經濟社會生產生活也與氣溫、降雨等氣象數據高度相關，能源消費強度和二氧化碳排放強度與氣象數據存在較強聯系。龐大且可信度高的氣象數據分析和氣象數據預測是能源消費、社會碳排放的重要研究基礎。

氣象數據的收集是一項復雜且具有挑戰性的工作。首先，氣象數據的收集需要依賴各種氣象觀測設備，如氣象站、衛星、雷達等，而這些設備的建設和維護成本較高。其次，氣象數據的收集受到自然環境和氣象條件的影響，如氣象觀測設備易受惡劣天氣影響而損壞，導致數據采集困難。再者，氣象數據的收集需要專業人員進行觀測和記錄，而人力成本較高且需要長期培訓和維護。因此，氣象數據的收集面臨著設備成本高、易受天氣影響、人力成本大等難題，需要持續投入和技術支持。羲和能源氣象大數據平臺的氣象數據具有較高的數據質量和完整性，為企業提供可靠的決策支持。

氣象數據的科普宣傳對于提高公眾氣象意識和應對能力至關重要。通過向社會各界科普氣象數據的含義、分類、功能和意義，可以幫助人們更好地理解天氣變化和氣候規律，提高對氣象信息的認知水平。同時，科普氣象數據還能夠促進氣象科學的發展，推動氣象技術的創新，為社會各界提供更加精確和有用的氣象服務。氣象數據的分類和功能多樣，能滿足不同領域的需求。實時氣象數據可幫助人們及時獲取天氣信息，做出相應應對措施。歷史氣象數據記錄了過去的氣象情況，可用于氣候變化研究和氣象事件回顧。氣象預報數據則為人們提供未來天氣變化的預測，幫助人們做出計劃。特殊氣象事件數據則有助于應對自然災害和緊急情況。氣象數據通過氣象觀測和預測獲得天氣和氣候信息，包括溫度、濕度、氣壓、降水量等等氣象要素的記錄分析。海南利用小時數氣象數據

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