전운량을 출력결과에 가진 데이터 9건
이 조건에 맞는 데이터가 몰린 분야
지금 보고 있는 조건 그대로 집계했습니다
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종관기상관측 장비로 관측한 시간 기상자료를 조회하는 서비스지상기상관측(ASOS)이란 지면 부근 및 지상에서의 기상요소와 기상현상에 대한 관측으로 기온, 강수량, 기압, 습도, 일사, 일조 등을 관측합니다. 생산주기: 시간, 일 보유기간: 1904년 4월(지점별 상이함) ~ (참고)ASOS와 AWS 차이 구분 - (ASOS),종관기상관측, 주로 주요 도시에 설치, 기상청에서 운영, 종관기상 전
출력 전운량 -
종관기상관측 장비로 관측한 일 기상자료를 조회하는 서비스지상기상관측(ASOS)이란 지면 부근 및 지상에서의 기상요소와 기상현상에 대한 관측으로 기온, 강수량, 기압, 습도, 일사, 일조 등을 관측합니다. 생산주기: 시간, 일 보유기간: 1904년 4월(지점별 상이함) ~ (참고)ASOS와 AWS 차이 구분 - (ASOS),종관기상관측, 주로 주요 도시에 설치, 기상청에서 운영, 종관기상 전요
출력 평균 전운량 -
종관기상관측장비가 운영되는 지점별정시관측, 지점별일극값, 전국실황, 누적강수량, 시간강수량, 적설, 신적설 정보를 조회하는 서비스입니다.(결빙, 서리, 눈 등 일부 목측이 필요한 기상요소는 유인기관에서만 표출)(참고)ASOS와 AWS 차이 구분 - (ASOS),종관기상관측, 주로 주요 도시에 설치, 기상청에서 운영, 종관기상 전요소(정규 관측), 예보·기후 통계, 국제공유가 목적- (AWS)
출력 전운량 출력 전운량(1/10) 출력 평균전운량 -
농림수산식품교육문화정보원의 팜맵기반 농업기상 조회 서비스는 현장의 다양한 정보를 효과적으로 반영한 농경지 전자지도인 팜맵을 기반으로 하여, 농업기상 상태를 포함한 여러 환경 정보를 융합하여 개방하는 데이터 서비스입니다. 농가 및 관련 산업체는 이 서비스를 통해 기후 변화에 따른 농업 운영의 시기와 계획을 보다 효율적으로 조정할 수 있으며, 농작물의 성장 예측 및 수확 시점 조정에 유용한 데이
출력 기상청_전운량 출력 기상청_평균전운량 -
세계기상기구(WMO)에 의해 기상관측 자료의 국제적 교환에 적합하게 만든 지상, 고층, 부이의 세계기상전문(GTS)을 조회하는 서비스※ BUFR(Binary Universal Form for the Representation of meteorological data) 버전으로 제공(참고) 세계기상관측망(GTS)으로 전송되어 기상청에 입전된 지상기상관측전문입니다. 기상전문이란 기상관측자료의 국
출력 전운량 -
한국동서발전의 제주 기상관측 및 태양광 발전 현황 데이터는, 제주 지역의 태양광 발전량 예측을 목적으로 1시간 간격으로 수집된 기상청의 종관기상관측 자료와 전력거래소의 시장 참여 태양광 설비 및 발전량 데이터를 연계하여 가공한 것입니다.해당 데이터는 일시, 기온, 강수량, 일사량, 태양광 설비용량, 태양광 발전량 등의 항목으로 구성되어 있습니다.학계 및 연구기관에서는 이 데이터를 활용하여 제
출력 전운량(10분위) -
한국동서발전의 제주지역 태양광 발전량 예측값 정보 데이터입니다. 본 데이터는 특정 시점의 기상 요소를 바탕으로 태양광 발전량을 예측한 자료로, 항목은 기준일자, 기준시각, 시도명, 태양광설비용량(MW), 윤년여부, 예측일자, 예측시각, 대기권 밖 일사량, 전운량(3분위), 기온, 습도, 풍속, 일사량 예측값, 발전량 예측값 등으로 구성되어 있습니다. 특히 본 데이터는 대기권 밖 일사량 값을
출력 전운량(3분위) -
한국동서발전의 제주지역 태양광 발전량 예측 학습용 데이터셋 정보입니다. 이 데이터는 제주지역의 기상 정보와 태양광 설비 정보를 기반으로 발전량을 예측하기 위한 학습용 자료로, 항목은 시도명, 태양광설비용량(MW), 일자 및 시각, 기온, 강수량(mm), 습도, 적설(cm), 풍속, 전운량(10분위/3분위), 일조(hr), 대기권 밖 일사량, 지표면 일사량, 태양광 발전량 합계(MWh), 이용
출력 전운량(10분위) 출력 전운량(3분위) -
한국기상산업기술원에서 생산한 AI 학습모델 기반 기상정보 활용 광주 솔라 에너지 예측 데이터 및 훈련 데이터입니다.해당 데이터는 기상자료를 활용하여 광주 솔라 에너지 발전량 예측 가능성을 확인하여 향후 업무(후속연구) 추진 등의 가능성을 보기 위한 사전 검증 자료임을 알려드립니다.1. 데이터 기준년도: AI 학습을 위해 사용된 학습자료 및 발전량 예측자료(2024)2. 자료 출처: 한국기상산
출력 전운량