| --- |
| language: |
| - ru |
| - az |
| - hy |
| - be |
| - kk |
| - ky |
| - tg |
| - uz |
| - ro |
| license: cc-by-4.0 |
| task_categories: |
| - time-series-forecasting |
| - tabular-regression |
| tags: |
| - weather |
| - climate |
| - time-series |
| - nasa-power |
| - geospatial |
| - cis |
| - Azerbaijan |
| - Armenia |
| - Belarus |
| - Kazakhstan |
| - Kyrgyzstan |
| - Moldova |
| - Tajikistan |
| - Uzbekistan |
| - Russia |
| size_categories: |
| - 1M<n<10M |
| pretty_name: CIS-Weather-807 |
| --- |
| |
| # CIS-Weather-807 |
|
|
| <div style="max-width:980px;margin:12px 0;font-family:Arial,sans-serif;"> |
| <div style="margin:0 0 10px 0;"> |
| <div style="font-size:13px;color:#4b5563;margin-bottom:4px;"><b>Russia</b> · 53.98% · 1,197,406 rows</div> |
| <div style="height:14px;background:#f3f4f6;border:1px solid #e5e7eb;border-radius:999px;overflow:hidden;"><div style="height:100%;width:100%;background:#e11d48;"></div></div> |
| </div> |
| <div style="margin:0 0 10px 0;"> |
| <div style="font-size:13px;color:#4b5563;margin-bottom:4px;"><b>Azerbaijan</b> · 6.47% · 143,468 rows</div> |
| <div style="height:14px;background:#f3f4f6;border:1px solid #e5e7eb;border-radius:999px;overflow:hidden;"><div style="height:100%;width:11.98%;background:#2563eb;"></div></div> |
| </div> |
| <div style="margin:0 0 10px 0;"> |
| <div style="font-size:13px;color:#4b5563;margin-bottom:4px;"><b>Uzbekistan</b> · 6.34% · 140,709 rows</div> |
| <div style="height:14px;background:#f3f4f6;border:1px solid #e5e7eb;border-radius:999px;overflow:hidden;"><div style="height:100%;width:11.75%;background:#16a34a;"></div></div> |
| </div> |
| <div style="margin:0 0 10px 0;"> |
| <div style="font-size:13px;color:#4b5563;margin-bottom:4px;"><b>Belarus</b> · 6.34% · 140,709 rows</div> |
| <div style="height:14px;background:#f3f4f6;border:1px solid #e5e7eb;border-radius:999px;overflow:hidden;"><div style="height:100%;width:11.75%;background:#f59e0b;"></div></div> |
| </div> |
| <div style="margin:0 0 10px 0;"> |
| <div style="font-size:13px;color:#4b5563;margin-bottom:4px;"><b>Kazakhstan</b> · 6.22% · 137,950 rows</div> |
| <div style="height:14px;background:#f3f4f6;border:1px solid #e5e7eb;border-radius:999px;overflow:hidden;"><div style="height:100%;width:11.52%;background:#7c3aed;"></div></div> |
| </div> |
| <div style="margin:0 0 10px 0;"> |
| <div style="font-size:13px;color:#4b5563;margin-bottom:4px;"><b>Moldova</b> · 5.60% · 124,155 rows</div> |
| <div style="height:14px;background:#f3f4f6;border:1px solid #e5e7eb;border-radius:999px;overflow:hidden;"><div style="height:100%;width:10.37%;background:#0891b2;"></div></div> |
| </div> |
| <div style="margin:0 0 10px 0;"> |
| <div style="font-size:13px;color:#4b5563;margin-bottom:4px;"><b>Kyrgyzstan</b> · 5.10% · 113,119 rows</div> |
| <div style="height:14px;background:#f3f4f6;border:1px solid #e5e7eb;border-radius:999px;overflow:hidden;"><div style="height:100%;width:9.45%;background:#db2777;"></div></div> |
| </div> |
| <div style="margin:0 0 10px 0;"> |
| <div style="font-size:13px;color:#4b5563;margin-bottom:4px;"><b>Armenia</b> · 4.98% · 110,360 rows</div> |
| <div style="height:14px;background:#f3f4f6;border:1px solid #e5e7eb;border-radius:999px;overflow:hidden;"><div style="height:100%;width:9.22%;background:#65a30d;"></div></div> |
| </div> |
| <div style="margin:0 0 10px 0;"> |
| <div style="font-size:13px;color:#4b5563;margin-bottom:4px;"><b>Tajikistan</b> · 4.98% · 110,360 rows</div> |
| <div style="height:14px;background:#f3f4f6;border:1px solid #e5e7eb;border-radius:999px;overflow:hidden;"><div style="height:100%;width:9.22%;background:#dc2626;"></div></div> |
| </div> |
| <div style="border-top:1px solid #e5e7eb; margin:10px 0 10px 0;"></div> |
| <div style="margin:0 0 10px 0;"> |
| <div style="font-size:13px;color:#4b5563;margin-bottom:4px;"><b>Total</b> · 2,218,236 rows</div> |
| </div> |
| </div> |
| |
| ## 🇬🇧 English |
|
|
| ### Dataset Summary |
|
|
| **CIS-Weather-807** is a daily weather time-series dataset covering **807 cities |
| of the CIS**, from **2019-01-01 to the 2026.07.24**. For each city and each |
| day, the dataset provides temperature, humidity, precipitation, wind, surface |
| pressure, solar radiation, and cloud cover. |
|
|
| * Total Records: 2,218,236. |
| * Total size: 44.3 MB. |
| * Format: Parquet. |
|
|
| Data is sourced from **NASA POWER** (Prediction Of Worldwide Energy |
| Resources), a reanalysis/satellite-derived meteorological product covering |
| the entire globe with no station gaps. Coordinates for the 807 cities are |
| approximate city-center locations; this is a point dataset (one lat/lon per |
| city), not a gridded product. |
|
|
| ### Countries and number of cities |
|
|
| | Code | Country | Cities | |
| |------|-------------|--------| |
| | ru | Russia | 434 | |
| | az | Azerbaijan | 52 | |
| | be | Belarus | 52 | |
| | kk | Kazakhstan | 51 | |
| | uz | Uzbekistan | 51 | |
| | ro | Moldova | 45 | |
| | hy | Armenia | 41 | |
| | ky | Kyrgyzstan | 41 | |
| | tg | Tajikistan | 40 | |
| | **Total** | | **807** | |
|
|
| ### Supported Tasks |
|
|
| - Time-series forecasting (temperature, precipitation) |
| - Climate trend / anomaly analysis across CIS regions |
| - Feature engineering for downstream models (energy demand, agriculture, |
| logistics, retail demand forecasting, etc.) conditioned on weather |
| - Exploratory data analysis / dashboards on Russian climate |
|
|
| ### Languages |
|
|
| City names are in English (transliterated). No natural-language text fields. |
|
|
| ### Dataset Structure |
|
|
| #### Data Instances |
|
|
| Each row is one (city, date) observation. Example: |
|
|
| ``` |
| city lat lon date T2M T2M_MAX T2M_MIN RH2M PRECTOTCORR WS10M PS |
| Moscow 55.7558 37.6173 2024-06-15 18.4 23.1 13.7 62.3 0.0 3.2 99.8 |
| ``` |
|
|
| #### Data Fields |
|
|
| | Field | Type | Unit | Description | |
| |-----------------------|---------|--------------|-----------------------------------------------| |
| | `country` | string | — | Name of the CIS country | |
| | `city` | string | — | City name | |
| | `lat` | float | degrees | Latitude of the city | |
| | `lon` | float | degrees | Longitude of the city | |
| | `date` | date | — | Calendar date (daily granularity) | |
| | `T2M` | float | °C | Mean temperature at 2m | |
| | `T2M_MAX` | float | °C | Max temperature at 2m | |
| | `T2M_MIN` | float | °C | Min temperature at 2m | |
| | `T2MDEW` | float | °C | Dew point at 2m | |
| | `RH2M` | float | % | Relative humidity at 2m | |
| | `PRECTOTCORR` | float | mm/day | Bias-corrected total precipitation | |
| | `PS` | float | kPa | Surface pressure | |
| | `WS10M` | float | m/s | Mean wind speed at 10m | |
| | `WS10M_MAX` | float | m/s | Max wind speed at 10m | |
| | `WS2M` | float | m/s | Mean wind speed at 2m | |
| | `ALLSKY_SFC_SW_DWN` | float | kWh/m²/day | All-sky surface shortwave (solar) radiation | |
| | `CLOUD_AMT` | float | % | Cloud amount | |
|
|
| Missing values (source fill value `-999`) are converted to `NaN` during |
| cleaning rather than left as sentinel values. |
|
|
| #### Data Splits |
|
|
| Single split — no train/val/test partition. Filter by `city` and/or `date` |
| as needed for your use case. |
|
|
| ### Dataset Creation |
|
|
| #### Source Data |
|
|
| [NASA POWER API](https://power.larc.nasa.gov/), Daily Point endpoint, |
| `community=AG`. NASA POWER blends satellite observations with the MERRA-2 |
| reanalysis model; spatial resolution is approximately 0.5° × 0.5°, so values |
| represent the grid cell containing the city, not a station reading at the |
| exact coordinates. |
|
|
| #### Collection & Cleaning |
|
|
| - One API call per city, covering the full date range in a single request |
| - Deduplication on (`city`, `date`) |
| - Rows with zero valid weather fields dropped |
| - Physically impossible values filtered (e.g. temperature outside |
| [-90, 60] °C) |
| - Percent-bounded fields (`RH2M`, `CLOUD_AMT`) clipped to [0, 100] |
| - Non-negative fields (`PRECTOTCORR`) clipped at 0 |
| - Fill values (`-999`) converted to `NaN` |
|
|
| ### Limitations & Biases |
|
|
| - **Not ground-station data**: values are reanalysis/satellite estimates at |
| ~0.5° resolution, so they can diverge from what a local weather station |
| in the same city would report, especially for precipitation and wind. |
| - **Publication lag**: NASA POWER publishes with a ~2–3 day delay, so the |
| most recent days may be missing at the time of collection. |
| - **City coordinates**: approximate city-center points, not necessarily the |
| exact location of a given weather station. |
|
|
| ### Licensing |
|
|
| NASA POWER data is made freely available by NASA for any use; see the |
| [NASA POWER Data Access Viewer terms](https://power.larc.nasa.gov/docs/methodology/) |
| for the underlying data. If redistributing, please retain attribution to |
| NASA POWER as the original data source. |
|
|
| --- |
|
|
| ## 🇷🇺 Русский |
|
|
| ### Краткое описание |
|
|
| **CIS-Weather-807** — датасет ежедневных погодных данных по **807 городам |
| СНГ** за период с **1 января 2019 года по 24 июля 2026 года**. Для каждого |
| города и каждого дня приведены температура, влажность, осадки, ветер, |
| давление, солнечная радиация и облачность. |
|
|
| * Всего записей: 2,218,236. |
| * Общий объем: 44.3 MB. |
| * Формат: Parquet. |
|
|
| Данные получены из **NASA POWER** (Prediction Of Worldwide Energy |
| Resources) — продукта на основе реанализа и спутниковых наблюдений, |
| покрывающего весь земной шар без пропусков по станциям. Координаты 807 |
| городов — приблизительные центры городов; это точечный датасет (одна |
| пара широта/долгота на город), а не сеточный (grid) продукт. |
|
|
| ### Страны и количество городов |
|
|
| | Код | Страна | Городов | |
| |-----|--------------|---------| |
| | ru | Россия | 434 | |
| | az | Азербайджан | 52 | |
| | be | Беларусь | 52 | |
| | kk | Казахстан | 51 | |
| | uz | Узбекистан | 51 | |
| | ro | Молдова | 45 | |
| | hy | Армения | 41 | |
| | ky | Кыргызстан | 41 | |
| | tg | Таджикистан | 40 | |
| | **Всего** | | **807** | |
|
|
| ### Для каких задач подходит |
|
|
| - Прогнозирование временных рядов (температура, осадки) |
| - Анализ климатических трендов и аномалий по регионам СНГ стран. |
| - Признаки для downstream-моделей (спрос на энергию, сельское хозяйство, |
| логистика, ритейл и т.д.), зависящих от погоды |
| - Разведочный анализ данных / дашборды по климату России |
|
|
| ### Язык |
|
|
| Названия городов — на английском (транслитерация). Текстовых полей на |
| естественном языке нет. |
|
|
| ### Структура датасета |
|
|
| #### Пример строки |
|
|
| Каждая строка — наблюдение (город, дата). Пример: |
|
|
| ``` |
| city lat lon date T2M T2M_MAX T2M_MIN RH2M PRECTOTCORR WS10M PS |
| Moscow 55.7558 37.6173 2024-06-15 18.4 23.1 13.7 62.3 0.0 3.2 99.8 |
| ``` |
|
|
| #### Поля датасета |
|
|
| | Поле | Тип | Единица | Описание | |
| |-----------------------|---------|--------------|-------------------------------------------------| |
| | `country` | строка | — | Название страны СНГ | |
| | `city` | строка | — | Название города | |
| | `lat` | float | градусы | Широта города | |
| | `lon` | float | градусы | Долгота города | |
| | `date` | дата | — | Календарная дата (дневная гранулярность) | |
| | `T2M` | float | °C | Средняя температура на 2м | |
| | `T2M_MAX` | float | °C | Максимальная температура на 2м | |
| | `T2M_MIN` | float | °C | Минимальная температура на 2м | |
| | `T2MDEW` | float | °C | Точка росы на 2м | |
| | `RH2M` | float | % | Относительная влажность на 2м | |
| | `PRECTOTCORR` | float | мм/сутки | Суммарные осадки (скорректированные) | |
| | `PS` | float | кПа | Давление на поверхности | |
| | `WS10M` | float | м/с | Средняя скорость ветра на 10м | |
| | `WS10M_MAX` | float | м/с | Максимальная скорость ветра на 10м | |
| | `WS2M` | float | м/с | Средняя скорость ветра на 2м | |
| | `ALLSKY_SFC_SW_DWN` | float | кВт·ч/м²/сут | Суммарная солнечная радиация на поверхности | |
| | `CLOUD_AMT` | float | % | Облачность | |
|
|
| Пропуски (исходное значение-заглушка `-999`) при очистке превращены в |
| нормальный `NaN`, а не оставлены как есть. |
|
|
| #### Разбиение на выборки |
|
|
| Единая выборка — без train/val/test. Фильтруйте по `city` и/или `date` под |
| свою задачу самостоятельно. |
|
|
| ### Создание датасета |
|
|
| #### Источник данных |
|
|
| [NASA POWER API](https://power.larc.nasa.gov/), эндпоинт Daily Point, |
| `community=AG`. NASA POWER объединяет спутниковые наблюдения с моделью |
| реанализа MERRA-2; пространственное разрешение — примерно 0.5° × 0.5°, |
| поэтому значения соответствуют ячейке сетки, в которую попадает город, а |
| не показаниям станции ровно в этих координатах. |
|
|
| #### Сбор и очистка |
|
|
| - Один запрос к API на город, сразу за весь период |
| - Удаление дублей по (`city`, `date`) |
| - Удаление строк без единого валидного погодного показателя |
| - Отсечение физически невозможных значений (например, температура вне |
| диапазона [-90, 60] °C) |
| - Поля-проценты (`RH2M`, `CLOUD_AMT`) ограничены диапазоном [0, 100] |
| - Неотрицательные поля (`PRECTOTCORR`) ограничены снизу нулём |
| - Значения-заглушки (`-999`) преобразованы в `NaN` |
|
|
| ### Ограничения и смещения |
|
|
| - **Это не данные наземных станций**: значения — оценки реанализа/спутника |
| с разрешением ~0.5°, поэтому они могут отличаться от показаний конкретной |
| метеостанции в этом городе, особенно по осадкам и ветру. |
| - **Задержка публикации**: NASA POWER публикует данные с задержкой ~2-3 |
| дня, поэтому самые последние дни на момент сбора могут отсутствовать. |
| - **Координаты городов**: приблизительные точки в центре города, не |
| обязательно точное расположение конкретной метеостанции. |
|
|
| ### Лицензия |
|
|
| Данные NASA POWER предоставляются NASA свободно для любого использования; |
| см. [условия NASA POWER Data Access Viewer](https://power.larc.nasa.gov/docs/methodology/) |
| для исходных данных. При распространении, пожалуйста, сохраняйте указание |
| NASA POWER как первоисточника. |
|
|
| --- |
