मौसम स्टेशन डेटा कैसे खोजें. मौसम केंद्र
मौसम विज्ञान नेटवर्क रोशाइड्रोमेट की सूचना और माप प्रणाली का आधार है। रूस में पहला वाद्य मौसम संबंधी अवलोकन 1725 में शिक्षाविद् एफ. एच. मेयर द्वारा सेंट पीटर्सबर्ग में शुरू किया गया था। 1834 में, शिक्षाविद् ए.वाई.ए. के नेतृत्व में सेंट पीटर्सबर्ग में एक केंद्रीय मौसम विज्ञान निकाय - सामान्य चुंबकीय मौसम विज्ञान वेधशाला बनाने का निर्णय लिया गया। कुफ़र. इसके स्टाफ में एक निदेशक और 2-3 सहायक शामिल थे। वेधशाला ने चुंबकीय और मौसम संबंधी अवलोकन (तीन पद) किए।
1849 में, कोर ऑफ माइनिंग इंजीनियर्स संस्थान में, मुख्य भौतिक वेधशाला की स्थापना की गई, जो सामान्य वेधशाला का उत्तराधिकारी था। मुख्य भौतिक वेधशाला इसके लिए विशेष रूप से निर्मित भवन में स्थित थी। "मुख्य भौतिक वेधशाला के लिए विनियम" और कर्मचारियों को निकोलस प्रथम द्वारा अनुमोदित किया गया था। मुख्य भौतिक वेधशाला के कार्यों में समान तरीकों और कार्यक्रमों के अनुसार रूस के सभी मौसम संबंधी और चुंबकीय अवलोकनों का प्रबंधन, उपकरणों का विकास और उनका प्रावधान शामिल था। बनाए जा रहे अवलोकन नेटवर्क का, अवलोकन सामग्री का संकलन और प्रकाशन। मुख्य भौतिक वेधशाला की स्थापना के साथ, रूसी मौसम विज्ञान के विकास में एक गुणात्मक रूप से नया चरण शुरू हुआ, जिसकी सबसे महत्वपूर्ण दिशा व्यक्तिगत क्षेत्रों के लिए मौसम संबंधी वेधशालाओं का निर्माण और भूभौतिकीय अवलोकनों को एक राज्य केंद्र के अधीन करना था। वेधशाला के प्रयासों की बदौलत, मौसम विज्ञान स्टेशनों की संख्या तेजी से बढ़ने लगी और 19वीं सदी के अंत तक, राज्य मौसम विज्ञान नेटवर्क में 839 स्टेशन, 1020 वर्षा गेज और 1830 बर्फ गेज शामिल थे। राज्य नेटवर्क के साथ, अन्य विभागों (रूसी भौगोलिक सोसायटी, विश्वविद्यालय, आदि) के मौसम संबंधी अवलोकन बिंदु रूस के क्षेत्र में कार्य करते थे। मुख्य भौतिक वेधशाला (1899) की 50वीं वर्षगांठ के अवसर पर, "रूसी साम्राज्य का जलवायु एटलस" प्रकाशित किया गया था।
1912 में, मुख्य भौतिक वेधशाला ने रूस के राष्ट्रव्यापी नेटवर्क के आयोजन के लिए एक योजना विकसित की। इस योजना के अनुसार, रूस के पूरे क्षेत्र को जलवायु की दृष्टि से सजातीय क्षेत्रों में विभाजित करने और उनमें से प्रत्येक के भीतर पूर्ण अवलोकन कार्यक्रम के साथ कम से कम एक संदर्भ स्टेशन आवंटित करने की परिकल्पना की गई थी। संदर्भ स्टेशनों को विश्वव्यापी नेटवर्क का हिस्सा बनना था। हालाँकि, प्रथम विश्व युद्ध, फिर क्रांति के फैलने के कारण यह योजना पहले लागू नहीं की गई थी। और यदि 1914 तक मौसम विज्ञान नेटवर्क में 1416 स्टेशन और 1480 पोस्ट शामिल थे, तो 1920 तक यह घटकर 200 स्टेशन और 125 पोस्ट हो गया।
1924 में, मुख्य भौतिक वेधशाला का नाम बदलकर मुख्य भूभौतिकीय वेधशाला कर दिया गया, और 1949 में, वेधशाला की स्थापना की 100वीं वर्षगांठ के अवसर पर, इसका नाम उत्कृष्ट रूसी जलवायु विज्ञानी ए. आई. वोइकोव के नाम पर रखा गया, जो आज तक कायम है।
बीसवीं वर्षगांठ 1921-1940 इसे देश के मौसम विज्ञान नेटवर्क के नये आधार पर पुनर्निर्माण का काल माना जा सकता है। मौसम विज्ञान केन्द्रों की संख्या लगभग 10 गुना बढ़ गई है। 1929 में, अखिल रूसी केंद्रीय कार्यकारी समिति और यूएसएसआर की पीपुल्स कमिसर्स काउंसिल के एक डिक्री द्वारा, विभागीय जल-मौसम विज्ञान सेवाओं को यूएसएसआर की एकल जल-मौसम विज्ञान सेवा में विलय कर दिया गया था। इसे प्रबंधित करने के लिए, यूएसएसआर की हाइड्रोमेटोरोलॉजिकल कमेटी और हाइड्रोमेटोरोलॉजिकल कमेटी के क्षेत्रीय विभाग बनाए गए।
इस संबंध में, मुख्य भूभौतिकीय वेधशाला का नाम ग्राउंड नेटवर्क के कामकाज को सुनिश्चित करने के लिए संगठनात्मक कार्यों से मुक्त कर दिया गया है। एआई वोइकोवा ने मौसम विज्ञान नेटवर्क के वैज्ञानिक और पद्धतिगत समर्थन को तेजी से बढ़ाया। यह गतिविधि आज तक वेधशाला के अस्तित्व के 150 वर्षों में अग्रणी गतिविधियों में से एक रही है।
1930 के दशक में, प्रसिद्ध वैज्ञानिकों ई.एस. रुबिनस्टीन, ओ.ए. के मार्गदर्शन में। ड्रोज़्डोव, टी.वी. पोक्रोव्स्काया, सोवियत रूस के मौसम विज्ञान नेटवर्क के निर्माण के लिए वैज्ञानिक सिद्धांतों के विकास पर काम शुरू हुआ। इन सिद्धांतों के अनुसार, मौसम विज्ञान स्टेशनों के "मुख्य" और "विशेष" नेटवर्क की अवधारणाएं पेश की गईं। पहले का उद्देश्य संपूर्ण क्षेत्र के मौसम संबंधी शासन के बारे में जानकारी प्राप्त करना था, दूसरे का उद्देश्य विशेष परिस्थितियों में स्थित विशिष्ट बिंदुओं के मौसम संबंधी शासन को स्पष्ट करना था।
द्वितीय विश्व युद्ध ने फिर से जमीनी मौसम विज्ञान नेटवर्क के विकास को बाधित और पीछे धकेल दिया। अवलोकन बिंदुओं की संख्या, कर्मियों और तकनीकी साधनों की उपलब्धता के संदर्भ में, यह 1920 के दशक की शुरुआत के स्तर पर लौट आया। युद्ध-पूर्व क्षमता को बहाल करने में वर्षों लग गए। 1960 और 1970 के दशक में मौसम विज्ञान नेटवर्क तेजी से विकसित हुआ। इसी समय, आने वाले सौर विकिरण का अवलोकन करने और हवा को गर्म करने और पृथ्वी की सतह से वाष्पीकरण के लिए पृथ्वी की सतह द्वारा अवशोषित सौर विकिरण की खपत के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए एक्टिनोमेट्रिक और ताप-संतुलन नेटवर्क का सक्रिय विकास शुरू हुआ।
XX सदी के 70 के दशक के अंत तक। पूर्व यूएसएसआर के क्षेत्र में स्टेशनों और चौकियों की संख्या 6000 से अधिक हो गई, जिनमें से 4665 जल-मौसम विज्ञान सेवा प्रणाली से संबंधित थे, बाकी अन्य विभागों से संबंधित थे। रूस का मौसम विज्ञान नेटवर्क 1986 तक अपने अधिकतम विकास पर पहुंच गया, जब इसके क्षेत्र में 2308 स्टेशन और 3274 पोस्ट थे।
1987 से 2005 की अवधि के लिए नई आर्थिक परिस्थितियों में परिवर्तन के साथ। मौसम विज्ञान स्टेशनों की संख्या में लगभग 30% की कमी आई, पदों में - 35% की कमी आई। रूस में वर्तमान मौसम विज्ञान नेटवर्क का औसत घनत्व (10.5 हजार किमी2) 1950 के घनत्व के बराबर है। मौसम संबंधी नेटवर्क का घनत्व बेहद असमान है, कुछ क्षेत्रों में, विशेष रूप से, सखा गणराज्य (याकूतिया) और आर्कटिक तट पर, यह यूरोपीय भाग के मध्य और दक्षिणी क्षेत्रों की तुलना में 8-10 गुना कम है। रूस.
आधुनिक मौसम विज्ञान नेटवर्क की एक विशिष्ट विशेषता अवलोकनों की जटिलता है: अर्थात्, मौसम विज्ञान केंद्रों पर अन्य प्रकार के अवलोकनों का उत्पादन - एक्टिनोमेट्रिक, ताप संतुलन, वायुविज्ञान, कृषि मौसम विज्ञान, समुद्री जल मौसम विज्ञान, साथ ही कुल ओजोन सामग्री का अवलोकन, वाष्पीकरण, वर्षा की रासायनिक संरचना और प्राकृतिक पर्यावरण का रेडियोधर्मी संदूषण।
जलवायु अनुसंधान के लिए मौसम संबंधी डेटा का विशेष संग्रह। संग्रह में तापमान और वर्षा, विभिन्न गहराई पर मिट्टी का तापमान, बर्फ का आवरण और मार्ग बर्फ सर्वेक्षण की जानकारी शामिल है। रूस, यूक्रेन, कजाकिस्तान, तुर्कमेनिस्तान, जॉर्जिया, आर्मेनिया, ताजिकिस्तान और उज़्बेकिस्तान के मौसम स्टेशनों के लिए जानकारी दी गई है। पंजीकरण आवश्यक। डेवलपर्स VNIIGMI-WDC वी.एम. वेसेलोव - [ईमेल सुरक्षित], आई.आर.प्रिबिल्स्काया - [ईमेल सुरक्षित]
- एफ़टीपी सर्वर एनसीडीसी मौसम 1991 आज राष्ट्रीय जलवायु डेटा केंद्र - का। साइट http://www.ncdc.noaa.gov/ FPT संगठन का विवरण - ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/ghcn/daily/readme.txt मौसम स्टेशनों की सूची - ftp:/ /एफ़टीपी. ncdc.noaa.gov/pub/data/ghcn/daily/ghcnd-stations.txt
- MUNDOMANZ 1) हर 6 घंटे में एक सप्ताह के लिए दुनिया भर में स्थित बड़ी संख्या में मौसम स्टेशनों के लिए मौसम का पूर्वानुमान (तापमान, वर्षा, हवा की दिशा और गति, बादल आदि)। 2) अभिलेखीय मौसम डेटा गैर-प्रणालीगत और प्रासंगिक है।
- रूस में मौसम (मौसम डेटा संग्रह) दुनिया भर के 5000 स्टेशनों के लिए मौसम संबंधी डेटा का एक बड़ा संग्रह। संसाधन दिसंबर 1998 से डेटा प्रस्तुत करता है। निम्नलिखित संकेतकों के मान प्रकाशित किए गए हैं: सी - बादल (संबंधित ओजीओ), सीएच प्रकार - ऊपरी बादल, सीएल प्रकार - निचला बादल, सेमी प्रकार - औसत बादल, डीडी प्रकार - हवा दिशा ई - मिट्टी की स्थिति एफएफ - हवा की गति जी - हवा के झोंके एच - बादल, आधार एन - बादल (कम या औसत) पी - दबाव पी 0 - समुद्र स्तर का दबाव आर 24 - वर्षा आरडी - वर्षा, दिन आरएच - सापेक्ष आर्द्रता आरएन - वर्षा, रात एसडी - बर्फ की गहराई एसएस - सूरज की रोशनी, अवधि टी - तापमान टीडी - ओस बिंदु टीजी - मिट्टी का तापमान टीजीएन - मिट्टी का तापमान, न्यूनतम टीएलएन - पिछली रात का तापमान, न्यूनतम टीएन - तापमान, न्यूनतम टीडब्ल्यू - पानी का तापमान टीएक्स - तापमान, अधिकतम वीवी - दृश्यता ww - मौसम की स्थिति
- मौसम और जलवायु बहुत जानकारीपूर्ण साइट। दुनिया भर के मौसम केंद्रों से जानकारी: मौसम समाचार, मौसम पूर्वानुमान, जलवायु मॉनिटर, 2001 से मौसम संग्रह, विश्व मौसम, मौसम मानचित्र।
- पूर्व यूएसएसआर के क्षेत्र पर स्थित 150 स्टेशनों से मौसम डेटा यूएसएसआर। बड़े डेटाबेस को डाउनलोड करने की कोई संभावना नहीं है।
- विश्व जलवायु के बारे में स्पेनिश वेबसाइट मौसम, जलवायु, खगोलीय जानकारी, मानचित्र। जानकारी यूरोप, एशिया, उत्तर और दक्षिण अमेरिका, ओशिनिया और अंटार्कटिका के लिए दी गई है। 2469 अंक बी के लिए औसत वार्षिक तापमान, वर्षा आदि पर अभिलेखीय जानकारी भी है। यूएसएसआर।
- सूचना प्रणाली "मौसम माप ऑनलाइन" सीआईएस (19वीं और 20वीं शताब्दी) के शहरों के लिए मौसम संग्रह, रूसी संघ के शहरों के लिए ऑनलाइन मौसम और मौसम पूर्वानुमान।
- यूरोपीय मौसम साइट 1881 से 2014 तक दुनिया भर में स्थित मौसम केंद्रों से तापमान, वर्षा पर दैनिक डेटा संग्रहीत करती है। बड़े संग्रह डेटाबेस डाउनलोड करने की क्षमता।
- पूर्व यूएसएसआर के क्षेत्र में स्थित 223 मौसम विज्ञान स्टेशनों से दैनिक डेटा, स्टेशनों की स्थापना के बाद से हवा के तापमान, मिट्टी के तापमान, वायुमंडलीय दबाव, वर्षा, बर्फ के आवरण आदि पर दैनिक जानकारी। रेडियोसॉन्डे और ऊपरी हवा के अवलोकनों के बारे में भी जानकारी है। पंजीकृत उपयोगकर्ताओं को txt प्रारूप में बड़े मौसम डेटाबेस डाउनलोड करने का अवसर दिया जाता है।
यदि आपके पास इंटरनेट से जुड़ा एक स्वचालित मौसम स्टेशन है, तो हम आपको प्राप्त अवलोकन डेटा को आरपी5 में स्थानांतरित करने के लिए आमंत्रित करते हैं - पूर्व यूएसएसआर के देशों का सबसे अच्छा गैर-राज्य ऑनलाइन मौसम संग्रह। आप अभी या वर्षों पहले अपलोड किए गए डेटा को सुरक्षित रूप से संग्रहीत करने और त्वरित रूप से एक्सेस करने के लिए आरपी5 के संसाधनों और प्रौद्योगिकियों का उपयोग कर सकते हैं।
डेटा ट्रांसमिशन और भंडारण के लिए अनुमत अंतराल 1 मिनट (या अधिक) है। संग्रह में डेटा भंडारण की अवधि समय में सीमित नहीं है। उदाहरण देखें (1) सिम्फ़रोपोल से डेटा, 1 मिनट के समय में "कदम" के साथ आता है, और (2) सेंट पीटर्सबर्ग से डेटा, 1 फरवरी 2005 से हमारे संग्रह में संग्रहीत है।
कृपया ध्यान दें कि, मौसम की जानकारी के अधिकतम खुलेपन की हमारी नीति के आधार पर, आरपी5 सर्वर पर अपलोड किया गया डेटा और सफलतापूर्वक पारित गुणवत्ता नियंत्रण दुनिया में कहीं से भी आरपी5 साइटों पर आने वाले किसी भी आगंतुक के लिए दिन के 24 घंटे, सप्ताह के 7 दिन उपलब्ध होगा। यदि आप किसी के लिए अपने डेटा के इतने खुलेपन (उपलब्धता) से संतुष्ट नहीं हैं, तो कृपया डेटा को आरपी5 पर अपलोड न करें।
यदि आप आरपी5 के खुलेपन का समर्थन करते हैं, तो कृपया निम्नलिखित तरीके से अवलोकन संबंधी डेटा को आरपी5 पर प्रसारित करने का प्रयास करें, जिसमें दो "चरण" शामिल हैं: पंजीकरण और डेटा ट्रांसमिशन।
1) पंजीकरण.
कृपया इंटरनेट से जुड़े अपने मौसम स्टेशन से स्वचालित मोड में हमारी आरपी5 वेबसाइट पर अवलोकन डेटा स्थानांतरित करने की अपनी इच्छा के बारे में हमारे पते पर एक ई-मेल भेजें।
कृपया उसी ईमेल में बताएं
1.1) वह पता जहां मौसम स्टेशन स्थित है(घर का नंबर वैकल्पिक है): सड़क, शहर, जिला, क्षेत्र, देश।
यदि मौसम स्टेशन किसी निर्मित क्षेत्र के बाहर स्थित है, या यदि आपके लिए भौगोलिक निर्देशांक प्रदान करना अधिक सुविधाजनक है, तो मौसम स्टेशन स्थान के भौगोलिक निर्देशांक (अक्षांश और देशांतर) प्रदान करें।
1.2) प्रयुक्त मौसम स्टेशन का मॉडल/नाम।
आपसे उपरोक्त जानकारी प्राप्त करने के बाद, हम आपको एक अद्वितीय कुंजी (इसके बाद - api_key) भेजेंगे, जो मौसम स्टेशन को हमारे सर्वर पर डेटा संचारित करने की अनुमति देगी।
2) डेटा ट्रांसफर.
हमसे api_key प्राप्त करने के बाद, आपको दो उपलब्ध तरीकों में से एक का उपयोग करना चाहिए:
2.1) WeeWX प्रोग्राम का उपयोग करना
इसके लिए आपको चाहिए:
a) सूची से मौसम स्टेशन http://weewx.com/hardware.html
बी) इंटरनेट एक्सेस के साथ Linux या macOS चलाने वाला कंप्यूटर
ग) WeeWX प्रोग्राम इंस्टॉल करें। स्थापना निर्देश http://weewx.com/docs.html
घ) स्वचालित अपलोडिंग के लिए मॉड्यूल को हमारी वेबसाइट से कनेक्ट करें। स्थापना और कॉन्फ़िगरेशन निर्देश https://github.com/sapegin-o1eg/weewx-rp5
उदाहरणऊपर वर्णित तरीके से प्राप्त डेटा (2.1), एक अनौपचारिक मौसम स्टेशन, खेरसॉन मौसम संग्रह पृष्ठ देखें।
2.2) निम्नलिखित यूआरएल के माध्यम से मौसम स्टेशन से आरपी5 वेबसाइट पर डेटा के स्वचालित अपलोडिंग को स्वतंत्र रूप से व्यवस्थित करें:
http://sgate.site/?T=X&U=X&DD=X&FF=X&ff10=X&updated=X&api_key=X
टी - हवा का तापमान डिग्री सेल्सियस में (-99.9 से 99.9 तक),
एक्स - एक या दूसरे पैरामीटर का संख्यात्मक मान,
यू - आर्द्रता प्रतिशत में (0 - 100),
डीडी - हवा की दिशा डिग्री में (0 - 359),
एफएफ - हवा की गति मी/से (>= 0),
एफएफ10 - मी/से. में हवा का झोंका (>= 0),
अद्यतन - अवलोकन निष्पादन समय (यूनिक्स प्रारूप में यूटीसी टाइमस्टैम्प जीएमटी),
api_key ऊपर "चरण" 1 में आपको प्रदान की गई अद्वितीय कुंजी है।
मौसम स्टेशन द्वारा नहीं देखा गया मौसम पैरामीटर (हवा का तापमान, आर्द्रता, हवा की दिशा, गति या झोंका) या तो पूरी तरह से होना चाहिए
क्वेरी से हटा दिया गया है, या बराबर चिह्न के बाद कोई मान नहीं होना चाहिए। उदाहरण के लिए, यदि मौसम केंद्र आर्द्रता (यू) नहीं मापता है, तो क्वेरी
यह होना चाहिए
या (1) पूरे समूह के बिना U=X:
http://sgate.site/?T=X&DD=X&FF=X&ff10=X&updated=X&api_key=X
या (2) यू= के बाद एक्स के मान के बिना:
http://sgate.site/?T=X&U=&DD=X&ff=X&ff10=X&updated=X&api_key=X
PHP में HTTP GET के माध्यम से मौसम डेटा पास करने का एक उदाहरण (curl लाइब्रेरी का उपयोग करके)
उदाहरणडेटा ऊपर बताए अनुसार आ रहा है (2.2), पेज देखें
हम एक अद्भुत समय में रहते हैं, जो पहले बहुत कठिन हुआ करता था वह अचानक सुलभ और सरल हो गया है। जिन कार्यों के समाधान के लिए वैज्ञानिक संस्थानों और बड़े संगठनों का निर्माण करना आवश्यक था, उन्हें अब उत्साही लोगों के स्व-संगठित समूहों द्वारा हल किया जा रहा है। उत्साही लोग मानचित्र और विश्वकोश बनाते हैं, फ़िल्में बनाते हैं और सॉफ़्टवेयर विकसित करते हैं। मैं उस क्षेत्र के बारे में बात करना चाहता हूं जहां बदलाव की यह ताजा हवा अभी तक पूरी ताकत से नहीं चली है - यह मौसम है। और अपने प्रोजेक्ट - OpenWeatherMap - के साथ हम इस स्थिति को बदलना चाहते हैं!
हम इस तथ्य के आदी क्यों हो गए हैं कि मौसम का पूर्वानुमान लगाना विशेष संगठनों का काम है?
हमारी दुनिया में ऐसा हुआ है कि मौसम से हमेशा बाहरी दुनिया से अलग संस्थानों, प्रयोगशालाओं और बड़े राज्य संगठनों द्वारा निपटा जाता रहा है और किया जा रहा है। मौसम का पूर्वानुमान कौन और कैसे देता है, यह हमेशा एक रहस्य बना हुआ है, जो रहस्यवाद के स्पर्श से ढका हुआ है। उनमें से अधिकांश विश्व मौसम विज्ञान संगठन में एकजुट बड़े सरकारी संगठन हैंऔर हर कोई जानता है कि पूर्वानुमान कितने काल्पनिक रूप से सटीक होते हैं, और जब ऐसा होता है तो हम बच्चों की तरह खुश होते हैं। और गलतियाँ कितनी अप्रिय और यहाँ तक कि खतरनाक भी होती हैं। आख़िरकार, सही मौसम पूर्वानुमान न केवल हमारे दैनिक मूड को प्रभावित करता है। हमारा जीवन इस पर निर्भर है! एक शब्द में कहें तो मौसम ही सब कुछ है। इसलिए, हमने सोचा और निर्णय लिया कि मौसम जैसा महत्वपूर्ण विषय हर किसी के लिए सुलभ होना चाहिए। यह लोगों का है और इसे उन्हीं लोगों द्वारा बनाया जाना चाहिए जिन्हें इसकी आवश्यकता है!
यह सुलभ, सुविधाजनक और, सबसे महत्वपूर्ण, मुफ़्त होना चाहिए!
हम विकिपीडिया और ओपनस्ट्रीटमैप की अद्भुत सफलता से प्रेरित हैं। हमारा मानना है कि एक विचार से एकजुट उत्साही लोग हमेशा बड़े नौकरशाही संगठनों की तुलना में अधिक परिणाम प्राप्त कर सकते हैं।
परियोजना का लक्ष्य एक निःशुल्क एपीआई है
मुफ़्त और सुलभ मौसम की जानकारी के विचार ने हमें विभिन्न प्रकार के मौसम डेटा प्राप्त करने के लिए सभी एप्लिकेशन डेवलपर्स को एक मुफ़्त एपीआई बनाने और प्रदान करने के लिए प्रेरित किया है, जैसे:
- वर्तमान मौसम डेटा के साथ इंटरैक्टिव मानचित्र
- शहर में एक सप्ताह के लिए पूर्वानुमान
- दुनिया भर के 120,000 शहरों में ऐतिहासिक डेटा।
- दुनिया भर के 40,000 मौसम केंद्रों से डेटा लगभग ऑनलाइन प्राप्त हुआ। (सेकंड से एक घंटे तक की देरी)
- कई अलग-अलग वेब मानचित्र, जिनमें बादल, वर्षा, हवा, तापमान आदि के मानचित्र शामिल हैं।
यह काम किस प्रकार करता है?
इनपुट पर हमारे पास (1) मौसम केंद्रों से डेटा, साथ ही (2) मौसम विज्ञान सेवाओं और वैज्ञानिक प्रयोगशालाओं के पूर्वानुमान हैं। यह डेटा OWM डेटाबेस में संग्रहीत किया जाता है, और अद्वितीय गणितीय एल्गोरिदम का उपयोग करके संसाधित किया जाता है
सड़क जादू, वे दुनिया में कहीं भी वर्तमान मौसम के बारे में प्रक्षेपित डेटा में बदल जाते हैं, साथ ही मौसम की घटनाओं (3) के साथ कई मानचित्रों में भी बदल जाते हैं। अंत में, यह मौसम मानचित्र सहित सभी मौसम डेटा के लिए (4) एपीआई प्रदान करता है। और अब 4 बिंदुओं में से प्रत्येक के बारे में थोड़ा और विस्तार से।
प्रवेश द्वार पर क्या है?
मौसम स्टेशन डेटा
OpenWeatherMap सेवा पेशेवर और निजी मौसम स्टेशनों से डेटा प्राप्त करती है। आज ऐसे 40 हजार से ज्यादा स्टेशन हैं। उनमें से अधिकांश पेशेवर स्टेशन हैं जो दुनिया भर के हवाई अड्डों और प्रमुख शहरों में स्थापित हैं। लेकिन सेवा के लिए उतना ही महत्वपूर्ण गैर-पेशेवर स्टेशनों का डेटा है, जिसे जहां भी संभव हो, शौकीनों द्वारा एकत्र और स्थापित किया जाता है। और यह हमारे लिए बहुत महत्वपूर्ण है, क्योंकि. शौकिया स्टेशनों का स्तर अब बहुत ऊँचा है, सटीकता और, सबसे महत्वपूर्ण बात, प्रेषित जानकारी की दक्षता भी बहुत उच्च स्तर पर है। और जितने अधिक ऐसे स्टेशन OWM से जुड़ेंगे, वर्तमान मौसम की जानकारी और पूर्वानुमान दोनों की सटीकता उतनी ही अधिक होगी। शौकिया मौसम स्टेशन आम तौर पर एक अलग मुद्दा है। लेकिन इस लेख में मैं इस बात पर जोर देना चाहूंगा कि ऐसे स्टेशनों की सीमा बहुत व्यापक है। और घर पर या देश में ऐसा स्टेशन स्थापित करना न केवल एक गंभीर रेडियो शौकिया के लिए, बल्कि उदाहरण के लिए, पिता और पुत्र के लिए भी दिलचस्प होगा। आप $100 से $1000 तक की लागत वाला एक तैयार स्टेशन खरीद सकते हैं, या आप इसे स्वयं असेंबल कर सकते हैं, उदाहरण के लिए, एक Arduino पर।
पूर्वानुमान
मौसम स्टेशनों के अलावा, OWM सेवा पहले से संसाधित मौसम पूर्वानुमान डेटा एकत्र करती है। संपूर्ण विश्व के लिए वैश्विक पूर्वानुमान की गणना के लिए अविश्वसनीय कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है, और अफसोस, हमारे पास अभी तक अपना स्वयं का आईबीएम डीप थंडर नहीं है। सौभाग्य से, कई मौसम सेवाएँ मुफ़्त डेटा के प्रति हमारे प्रेम को साझा करती हैं और उनके सिस्टम के परिणाम उपलब्ध हैं। हम दो मौसम सेवाओं से डेटा का उपयोग करते हैं - अमेरिकी एनओएए, जो जीएफएस मॉडल को चलाता है, और कनाडाई पर्यावरण कनाडा से। दोनों मॉडल वैश्विक हैं और इनका उद्देश्य पृथ्वी पर किसी निश्चित बिंदु पर विशिष्ट मौसम की स्थिति की भविष्यवाणी करना नहीं है, बल्कि संपूर्ण ग्रह पर सामान्य वायुमंडलीय गतिशीलता को निर्धारित करना है। उनके पास एक बड़ा ग्रिड चरण है - लगभग 50 किमी और एक बड़ी पूर्वानुमान समय सीमा - 5-7 दिन।इसके अलावा, अलग-अलग क्षेत्रों के लिए, अधिक विस्तृत, छोटे चरण के साथ, मॉडल की गणना की जाती है।
हम अलग-अलग पैमाने के पूर्वानुमानों से डेटा को जोड़ते हैं - क्रमशः औसत और वैश्विक से लेकर स्थानीय और अधिक सटीक तक। परिणामस्वरूप, OpenWeatherMap वेब मानचित्र बहुत अच्छी तरह से काम करते हैं - वैश्विक पूर्वानुमानों का उपयोग बड़े पैमाने पर किया जाता है, और ज़ूमिंग की प्रक्रिया में अधिक से अधिक विस्तृत डेटा लोड किया जाता है।
लेकिन यह सब इतना दिलचस्प नहीं होता अगर मौसम विज्ञानी मुफ़्त सॉफ़्टवेयर के प्रति हमारे प्यार को साझा नहीं करते! प्रमुख मौसम सेवाओं द्वारा उपयोग किए जाने वाले कुछ मॉडल ओपनसोर्स में उपलब्ध हैं - उदाहरण के लिए डब्ल्यूआरएफ मॉडल।
उदाहरण के लिए, फ्रांसीसी उत्साही लोगों के एक समूह ने अपने घरेलू सर्वर पर एक समान डेटा प्रोसेसिंग प्रणाली तैनात की है और पूरे फ्रांस में विस्तृत और सटीक पूर्वानुमान प्रदान करते हैं। वैसे, उनके पूरे सिस्टम की लागत 5 हजार डॉलर (16 कोर के लिए ब्लेड सर्वर) थी, जो अप्रभावी नहीं लगती।
OpenWeatherMap सेवा ऐसे सटीक स्थानीय मॉडलों को वैश्विक मॉडलों के साथ जोड़ती है। उसके बाद, हम मौसम केंद्रों से नवीनतम डेटा एकत्र करते हैं। और पहले से ही इस सभी डेटा के आधार पर, इंटरैक्टिव मानचित्र बनाए जाते हैं, जिसमें डेटा के विवरण की डिग्री मानचित्र के स्केलिंग पर निर्भर करती है।
आउटपुट क्या है?
मानचित्र - विभिन्न प्रकार के दृश्य
OWM को मौसम स्टेशनों और मौसम विज्ञान संस्थानों से प्राप्त होने वाले "कच्चे" डेटा को संसाधित करने के बाद, मौसम और मौसम की घटनाओं पर डेटा के साथ विभिन्न इंटरैक्टिव मानचित्र बनाए जाते हैं। ये बादल, दबाव, तापमान, वर्षा, हवा के मानचित्र हैं। यह राडार, मौसम केंद्रों और दुनिया में कहीं भी वर्तमान मौसम का डेटा भी है।
एपीआई
OpenWeatherMap सेवा सभी मौसम डेटा, इतिहास, पूर्वानुमान और सभी प्रकार के मौसम मानचित्रों के लिए एक निःशुल्क एपीआई प्रदान करती है।एपीआई दो प्रकार की होती है - डेटा प्राप्त करने के लिए JSON और मैपिंग के लिए टाइल/WMS
JSON का उपयोग करके आप प्राप्त कर सकते हैं:
- 120,000 से अधिक शहरों का मौसम डेटा। साथ ही, शहरों को कड़ाई से सीमित सूची से चुनने की आवश्यकता नहीं है, उन्हें मानचित्र पर पाया जा सकता है और शहर और आसपास के क्षेत्रों में अनुमानित मौसम पूर्वानुमान देख सकते हैं।
- अक्षांश/देशांतर निर्देशांक में चयनित बिंदु पर वर्तमान मौसम पर डेटा
- संक्षिप्त या पूर्ण रूप में 7 दिनों का पूर्वानुमान
- मौसम केंद्रों से प्राप्त "कच्चा" डेटा
- पिछले अवधियों के लिए मौसम डेटा
हमारे एपीआई का उपयोग कैसे किया जाता है
एपीआई का दायरा असीम रूप से विस्तृत है। ये सभी प्लेटफ़ॉर्म के लिए मोबाइल एप्लिकेशन हैं। ये विभिन्न वेबसाइटें हैं जो वर्तमान मौसम, विभिन्न मौसम चार्ट, विजेट आदि प्रदर्शित करने के लिए एपीआई का उपयोग कर सकती हैं। ये स्मार्ट होम सिस्टम हैं।उदाहरण के लिए, यूके के OpenWeatherMap के उपयोगकर्ताओं में से एक ने अपने अंग्रेजी बगीचे के लिए एक स्वचालित पानी प्रणाली स्थापित की। यह पानी की मात्रा और सिंचाई कार्यक्रम की योजना बनाने के लिए वर्षा पूर्वानुमान डेटा का उपयोग करता है।
रूस में सब कुछ हमेशा जैसा ही क्यों है?
मैं तुरंत कहूंगा कि हम रूस के क्षेत्र में मौसम का पूर्वानुमान प्रदान नहीं करते हैं। और सामान्य तौर पर हम देश के क्षेत्र में कोई गतिविधि नहीं करते हैं। रूस में इस प्रकार की गतिविधि के लिए लाइसेंस की आवश्यकता होती है।हालाँकि, आइए देखें कि रूस में मौसम स्टेशनों और मौसम के उत्साह का क्या होता है। नीचे दिए गए चित्रण में आप मौसम स्टेशनों के वितरण की वर्तमान तस्वीर देख सकते हैं। संपूर्ण यूरोपीय भाग के सघन कवरेज की तुलना में, रूस मामूली से भी अधिक दिखता है। और यह हमारे विशाल क्षेत्र में मौसम के पूर्वानुमानों की अशुद्धि का एक कारण है।
हम क्या बदल सकते हैं?
हमें विश्वास है कि उत्साही लोगों की ताकत स्थिति को बदल सकती है। यदि आप इस विषय में रुचि रखते हैं और परियोजना में मदद करना चाहते हैं, तो बहुत सारे अवसर हैं।
उदाहरण के लिए, आप निम्नलिखित कर सकते हैं:
- अपना मौसम स्टेशन कनेक्ट करें
- यदि आप एक डेवलपर हैं, तो अपने प्रोजेक्ट में हमारे डेटा का उपयोग करें
- या हमारे मोबाइल संस्करण - m.openweathermap.org को पूरा करें
- बस अपने ब्लॉग पर हमारे बारे में लिखें
या यदि आप गणित में रुचि रखते हैं - तो इसके आसपास बहुत सारी समस्याएं हैं। उदाहरण के लिए, सिस्टम में सबसे महत्वपूर्ण कार्यों में से एक वर्तमान मौसम का निर्धारण करना है। जैसा कि मैंने ऊपर उल्लेख किया है, हम मौसम केंद्रों से परिचालन डेटा प्राप्त करते हैं जिन्हें महत्वपूर्ण भौगोलिक बिंदुओं - शहरों या व्यक्तिगत क्षेत्रों के ग्रिड में प्रक्षेपित करने की आवश्यकता होती है। स्टेशनों से डेटा विषम है और नियमित रूप से नहीं आता है। इसके अलावा, बहुत सारा कचरा ग़लत और ग़लत मापों से आता है, उन्हें फ़िल्टर किया जाना चाहिए। इसके अलावा, काफी विश्वसनीय मौसम केंद्रों के डेटा में भी त्रुटियां दिखाई दे सकती हैं।
अब हम काफी कठोर और गैर-अनुकूली एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। मैं वास्तव में इस समस्या में किसी प्रकार का शिक्षण एल्गोरिदम आज़माना चाहूँगा।
इसी तरह के कार्य में तंत्रिका नेटवर्क को आज़माना बहुत दिलचस्प है।
या, उदाहरण के लिए, कार्डों की उपस्थिति। मैं वास्तव में अपनी परत को OpenStreetMap डेटा के आधार पर कम विवरण के साथ, लेकिन अधिक प्राकृतिक दिखने वाला बनाना चाहता हूं। यदि आपके पास विचार हैं, तो हमें बहुत खुशी होगी, खासकर यदि आप जानते हैं कि उन्हें मैपनिक पर कैसे लागू किया जाए।
हमें हर किसी की ज़रूरत है जो हथियार पकड़ सके!
वास्तुकला
मैं सिस्टम की वास्तुकला पर ध्यान नहीं दूंगा, मैं चित्रण के लिए एक सामान्य चित्र बनाऊंगा:वास्तुकला - एक टुकड़ा.
हम केवल ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर का उपयोग करते हैं, जिसमें NgInx, Apache, PHP, Tilecache, OpenLayers, Leaflet, Mapnik, PostGIS, Memcache, MongoDB, Gearman, MySQL, Python और बहुत कुछ शामिल हैं।
पी.एस.
एक छोटा सा गीतात्मक विषयांतर.अब फैशनेबल शब्द बिगडेटा एक बिक्री ब्रांड बनता जा रहा है, जिसका उपयोग आईटी बाजार के सभी शार्क सक्रिय रूप से करते हैं। लेकिन शुद्ध विपणन के अलावा, इसका पूरे उद्योग पर भी बहुत बड़ा प्रभाव पड़ता है - लब्बोलुआब यह है कि लेनदेन की लागत और बड़ी मात्रा में जानकारी संग्रहीत करने की लागत भारी गति से गिर रही है, और व्यावहारिक रूप से शून्य हो जाती है। इससे न केवल बड़े बाज़ार के खिलाड़ियों के लिए, बल्कि छोटे बाज़ार के खिलाड़ियों के लिए भी असाधारण अवसर खुलते हैं। मोटे तौर पर कहें तो, कुछ साल पहले, कई टेराबाइट डेटा और प्रति सेकंड हजारों लेनदेन के भार के साथ एक प्रणाली को विकसित करने और बनाए रखने की लागत एक छोटी कंपनी के लिए असहनीय थी, और उत्साही लोगों के लिए तो और भी अधिक। अब सब कुछ बदल रहा है!
बिगडेटा उपलब्ध हो जाता है. यह एक क्रांति है जिसमें हर कोई भाग ले सकता है!
दरअसल, यह उस सवाल का जवाब है जो मुझसे अक्सर पूछा जाता है - यह मुफ़्त क्यों है? हमारा मानना है कि सशुल्क एपीआई पर व्यवसाय बनाना तकनीकी और व्यावसायिक दोनों ही दृष्टि से नरक का रास्ता है। हमारा एपीआई हमेशा मुफ़्त रहेगा - यह परियोजना का मुख्य विचार और लक्ष्य है।
आगे क्या होगा?
मुक्त मौसम का विचार ही परियोजना के विकास के लिए अवसर प्रदान करता है। फिलहाल हम पहले से ही नए क्षेत्रों और सुविधाओं पर काम कर रहे हैं, जैसे:सामाजिकता. यह कहने का अवसर है - नहीं, हमारे शहर में अब बर्फबारी नहीं हो रही है, बल्कि सूरज चमक रहा है और फूल खिल रहे हैं। इसका मतलब है कि शहर का मौसम स्टेशन गलत डेटा दे रहा है, और हम इस शहर में सटीक मौसम बनाए रखने के अन्य तरीकों की तलाश करेंगे। स्वचालित एल्गोरिदम अच्छे हैं, लेकिन मनुष्य बेहतर हैं।
हम क्षेत्रों की विस्तृत जानकारी के लिए बाहरी गणना मॉड्यूल को परियोजना से जोड़ना जारी रखेंगे।
शौकिया मौसम स्टेशनों के विचार को बढ़ावा देना और उन्हें OpenWeatherMap से जोड़ना
कृषि-औद्योगिक उद्योग के लिए OpenWeatherMap का उपयोग करना, जहां स्थानीय पूर्वानुमानों की आवश्यकता बहुत अधिक है
विशिष्ट मौसम संबंधी अनुप्रयोगों का विकास
और निःसंदेह, हम वास्तव में आपकी मदद की सराहना करते हैं!