---
language:
- ru
license: cc-by-4.0
task_categories:
  - time-series-forecasting
  - tabular-regression
tags:
- weather
- climate
- russia
- time-series
- nasa-power
- geospatial
size_categories:
- 1M<n<10M
pretty_name: RusWeather-434
---

# RusWeather-434

## 🇬🇧 English

### Dataset Summary

**RusWeather-434** is a daily weather time-series dataset covering **434 cities
across Russia**, 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: 1,197,406.
* Total size: 23.8 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 434 cities are
approximate city-center locations; this is a point dataset (one lat/lon per
city), not a gridded product.

### Supported Tasks

- Time-series forecasting (temperature, precipitation)
- Climate trend / anomaly analysis across Russian 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                                  |
|-----------------------|---------|--------------|-----------------------------------------------|
| `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

**RusWeather-434** — датасет ежедневных погодных данных по **434 городам
России** 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: 1,197,406.
* Общий объем: 23.8 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 434
городов — приблизительные центры городов; это точечный датасет (одна
пара широта/долгота на город), а не сеточный (grid) продукт.

### Для каких задач подходит

- Прогнозирование временных рядов (температура, осадки)
- Анализ климатических трендов и аномалий по регионам России
- 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                                       |
|-----------------------|---------|--------------|-------------------------------------------------|
| `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.

---