데이터셋 상세
공공데이터포털
경기도 안산시 생활기상지수체감온도등
경기도 안산시의 더운 날씨로 인한 불쾌지수나 추운 날씨로 인한 동파지수 등에 관한 정보로 발표시간,지수명,시군명,지점명,3시간 후 예측값,6시간 후 예측값,9시간 후 예측값,12시간 후 예측값,15시간 후 예측값,18시간 후 예측값,21시간 후 예측값,24시간 후 예측값,27시간 후 예측값,30시간 후 예측값,33시간 후 예측값,36시간 후 예측값,39시간 후 예측값,42시간 후 예측값,45시간 후 예측값,48시간 후 예측값,51시간 후 예측값,54시간 후 예측값,57시간 후 예측값,60시간 후 예측값,63시간 후 예측값,66시간 후 예측값 등의 목록을 제공합니다.
데이터 정보
연관 데이터
경기도 안산시 생활기상지수식중독지수등
공공데이터포털
경기도 안산시의 식중독, 자외선지수를 표현한 데이터로 발표시간,지수명,시군명,지점명,오늘예측값,내일예측값,모레예측값 등의 목록을 제공합니다.
한국지역난방공사 전력수요 기상 실측
공공데이터포털
한국지역난방공사에서 제공하는 2023년 1월 1일 ` 2023년 7월 7일까지의 지역별 시간대별 기상정보 수집 데이터 입니다
서울에너지공사 기상관측정보
공공데이터포털
지역난방 열원에서 측정한 일시간별 외기온도 정보를 제공해드립니다.(지사코드, 지사명, 일자, 시간, 외기온도 등)
경기도 양주시 데이터 기온이력 현황
공공데이터포털
경기도 양주시의 기온이력 현황 데이터는 미세먼지포털에서 수집한 자료로, 시간대별 세부 온도 변화를 제공합니다.각 항목은 지역코드, 수집시각, 10분 단위 온도 데이터(0~9분, 10~19분 등)로 구성되어 있으며, 시간대별 최저·최고 온도 및 그 발생 시각을 포함합니다.이 데이터는 시민들이 실시간 기온 변화를 이해하고, 기후 변화나 미세먼지 등 환경 이슈와 연계해 생활 환경 개선에 활용할 수 있도록 공개됩니다.특히 폭염·한파 등 기후 위기 대응, 에너지 절약, 도시 열섬 현상 분석 등 다양한 사회적 문제 해결에 기초 자료로 쓰일 수 있습니다.
한국지역난방공사 일자 및 시간대별 기상실측 정보
공공데이터포털
한국지역난방공사에서 제공하는 기상실측 정보(2023년 1월 1일 ~ 2023년 7월 7일, 열공급시설 구분, 기상구분, 01시 ~ 24시 구분) 입니다
기상청 지상기상연보 조회서비스
공공데이터포털
기상통계자료(지상, 방재, 해양, 고층 등)를 월보 및 연보 형식으로 제공합니다.
서울특별시 - 서울시 봄철 평균기온 위치정보 (1998~2009년) (좌표계: WGS1984)
공공데이터포털
서울시 기후변화대응 정책을 효율적으로 수행하기 위한 기초 정책 자료로 서울시 기후변화 특성 및 기후변화에 가장 많은 영향을 미치는 에너지 사용량의 특성을 파악하기 위해 구축한 기후에너지 지도로, 1998년부터 2009년까지의 봄(3, 4, 5월)철의 평균기온 ※ 서울의 모든 공간정보는 공간정보담당관(2133-2849)을 경유하여 서울 열린데이터 광장에 제공됩니다.※ Shape 파일의 기본 인코딩 셋팅은 UTF-8로 설정되어 있습니다.(ArcGIS 10.2.1 version 기준)
충청북도 분기별날씨현황
공공데이터포털
충청북도의 분기별 날씨 현황을 제공합니다. 제공되는 데이터는 11개 시군의 평균값입니다.(컬럼:평균기온, 누적강수량, 일조시간, 바람의 월별 상,중,하순/바람은 월별 최대순간풍속(충북지역전체)만 제공하며 중,하순의 데이터는 0임)(행:올해, 작년, 평년/바람은 올해,작년만 제공)
인천광역시 서구 일기일수
공공데이터포털
인천광역시 서구 일기일수 현황 데이터는 월별 기상상황(맑음, 구름조금, 구름 많음, 흐림, 강수 등) 정보를 제공하고 있습니다.
한국동서발전(주) 제주지역 태양광 발전량 예측값
공공데이터포털
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 포함하고 있어 태양광 발전에 영향을 미치는 외부 환경요소와 실제 예측 발전량 간의 상관관계 분석에 유용합니다. 학계 및 연구기관에서는 본 데이터를 활용하여 예측 정확도 검증, 기상 변수 기반의 발전량 모델링, 제주지역 기후 특성에 따른 재생에너지 생산 분석, 에너지 수급 안정성 평가, 또는 태양광 발전 시스템의 효율 개선 연구 등에 실증 자료로 활용할 수 있습니다.