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ASOS METAR每日存档数据集包含来自约920个NWS/FAA/DOD AOMC ASOS站的原始METAR（航空例行天气报告）数据的每日Parquet快照，这些数据从实时O.W.L. REST API收集。文件按YYYY/MM/DD.parquet的布局组织，每个UTC日对应一个文件，适用于气象和航空领域的数据分析、查询和存档。The ASOS METAR daily archive dataset consists of daily Parquet snapshots of raw METARs from approximately 920 NWS/FAA/DOD AOMC ASOS stations, harvested from the live O.W.L. REST API. Files are organized in a YYYY/MM/DD.parquet layout, with one file per UTC day, suitable for weather and aviation data analysis, querying, and archiving.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自美国国家气象局（NWS）、联邦航空管理局（FAA）及国防部（DOD）联合管理的自动地面观测系统（ASOS），共计约920个站点。数据通过实时O.W.L. REST API接口采集，并以每日为单位存储为Parquet格式快照，文件目录结构按UTC日期层级组织，即YYYY/MM/DD.parquet，确保数据有条理、可增量更新。

使用方法

用户可直接通过Pandas读取Parquet文件，使用hf://协议路径指向特定日期的数据块，如读取单日某站点观测记录。亦可借助DuckDB执行跨日、跨站点的聚合查询，例如计算平均温度并按降序排列，无需下载全量数据。访问时只需提供HuggingFace数据集标识与日期路径，即可灵活获取所需子集。

背景与挑战

背景概述

航空安全和气象预报高度依赖于实时、精确的地面观测数据。自动地面观测系统（ASOS）网络由美国国家气象局、联邦航空管理局和国防部联合部署，在全国约920个站点持续采集气象要素。该数据集创建于2026年，由研究人员consgicody开发，旨在提供一个结构化的、以Parquet格式存储的逐日METAR快照存档。核心研究问题在于如何便捷地获取大规模历史ASOS观测数据，以支持航空气候学分析、模型验证与机器学习任务。该数据集通过O.W.L. REST API每日更新，极大降低了研究者获取和处理海量气象观测时空数据的门槛，在航空气象、环境监测及灾害预警等领域展现出显著的应用价值。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战在于，原始ASOS数据散布于多个机构且缺乏统一的历史存档，使得长期气象趋势分析、机场气候建模及机器学习训练面临数据获取与格式转换的高昂成本。构建过程中面临的挑战包括：如何从实时REST API稳定采集覆盖全国约920个站点的高频观测数据，确保数据完整性；如何设计高效、可扩展的文件组织方案（按UTC日期分片为Parquet文件），以平衡存储与查询效率；以及如何处理原始METAR报文中的编码问题、缺失值及维护标记（has_maintenance），保证数据质量的同时维持原始记录的完整性，从而为下游分析与模型训练提供可靠基础。

常用场景

经典使用场景

ASOS METAR每日归档数据集收录了来自美国约920个气象观测站的原始METAR报文，以每日Parquet快照形式存储，覆盖NWS、FAA及国防部所属的自动地面观测系统。该数据集最经典的使用场景在于为气象与航空领域提供高时间分辨率、多站点的标准化观测数据，研究人员可直接利用Python或DuckDB高效加载特定日期或站点的报文，开展气象要素时空变化分析、机场能见度预测模型训练以及航空飞行安全评估等核心任务。其简洁的列式存储格式和分日期目录结构，使得大规模批量处理与实时数据集成变得便捷易行。

解决学术问题

在学术研究中，该数据集有效解决了气象观测数据获取成本高、格式不统一以及历史归档不完整的共性难题。基于覆盖全美主要机场的长期连续观测记录，学者们能够系统分析不同气候区天气现象的演变规律，如雷暴、降雪和浓雾的时空分布特征。此外，通过关联维护标记字段，研究者可探究设备故障对观测数据质量的影响机制，进而改进数据质量控制算法。该数据集的意义在于为大气科学、气候动力学及交通运输安全等交叉学科提供了可靠的基础数据支撑，推动了气象统计与机器学习方法的融合创新。

实际应用

实际应用中，该数据集已广泛服务于航空运行决策支持系统，航空公司与空管部门可基于历史METAR报文评估跑道视程、侧风分量等关键飞行参数，优化航班起降调度策略。在气象预报业务中，它作为基准数据用于验证数值天气预报模式的输出精度，特别是对短时强对流天气的识别与预警。同时，保险与农业领域也借助该数据集评估极端天气事件造成的潜在经济损失，例如冰雹、大风对农作物和基础设施的破坏程度。其每日更新的特性使其成为实时气象监测平台和数据驱动型天气服务产品的核心数据源。

数据集最近研究

最新研究方向

面向航空与气象领域的自动化观测数据归档与实时分析前沿。该数据集汇集了来自全美约920个ASOS自动地面观测站的逐日原始METAR报文，以Parquet格式高效存储，为机场运行、航空气象预报及极端天气事件研究提供了高密度的地面实况基准。近年来，随着深度学习在短临预报与低空风切变识别中的广泛应用，此类大跨度、标准化的历史气象观测档案成为训练高分辨率时空预测模型的关键语料。研究人员利用其逐日快照，结合时序异常检测与图神经网络，探索站间气象场动态演化规律，进而提升对雾、雷暴及跑道结冰等航空危险天气的预警能力。数据集的开放性与近实时更新特性也促进了气象学与人工智能社区的交叉融合，为构建更鲁棒的航空决策支持系统奠定了数据基石。