मौसम स्टेशन निर्देशांक। OpenWeatherMap - उत्साही लोग कैसे मौसम बनाते हैं

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Meteobot® मोबाइल ऐप नि:शुल्क है और निम्नलिखित भाषा संस्करणों के साथ आता है:

मौसम केंद्रों से डेटा

मौजूदा डेटा

Meteobot® ऐपचार्ट या टेबल के रूप में आपको अपने मौसम स्टेशनों से वर्तमान जानकारी देता है।

मानक सेटिंग्स के साथ Meteobot®हर 10 मिनट में सेंसर डेटा की निगरानी करता है। और उन्हें हर घंटे भेजता है। यदि आपको आवश्यकता है, तो आप सेटिंग्स बदल सकते हैं और अधिक बार डेटा प्राप्त कर सकते हैं - हर आधे घंटे या 10 मिनट में।
परीक्षण से पता चला है कि बैटरी Meteobot®सौर पैनल से चार्ज किए बिना 30 दिनों तक का समर्थन करता है। हालांकि, ध्यान रखें कि अधिक बार डेटा ट्रांसफर अधिक बिजली की खपत से जुड़ा होता है और सर्दियों में बैटरी को खत्म कर सकता है।

ऐतिहासिक आंकड़ा

Meteobot® ऐपअसीमित समय के लिए सभी मौसम स्टेशन डेटा को सुरक्षित रूप से संग्रहीत करता है। इस तरह, कागज पर हाथ से नोट्स रखने के विपरीत - चूक और अंतराल से बचा जा सकता है।

पूर्वानुमान और शामिल डेटा

आपकी सुविधा के लिए, हमने मौसम पूर्वानुमान और स्टेशनों के वर्तमान डेटा को एक चार्ट में जोड़ दिया है। इस तरह आप देख सकते हैं, उदाहरण के लिए, अब तक कितनी बारिश हुई है और कितनी अधिक होने की उम्मीद है।

स्थानीय मौसम पूर्वानुमान

के जरिए Meteobot® ऐपआपको उस विशिष्ट क्षेत्र के लिए स्थानीय मौसम पूर्वानुमान मिलता है जिसमें आप रुचि रखते हैं। पूर्वानुमान में निम्नलिखित शामिल हैं:

• वर्षण
• तापमान
• सापेक्षिक आर्द्रता
• वायुमंडलीय दबाव
• हवा की गति
• हवा की दिशा
• बादल
• धुंध (दृश्यता)
• ओसांक

पूर्वानुमान 10 दिनों के लिए दिया गया है। अगले दो दिनों के लिए, यह घंटे के अनुसार दिया जाता है, और तीसरे से दसवें तक - 6 घंटे के अंतराल से। 8 किमी की स्थानिक सटीकता के साथ पृथ्वी पर प्रत्येक बिंदु के लिए डेटा उपलब्ध है। पूर्वानुमान यूरोपियन सेंटर फॉर मीडियम-रेंज वेदर फोरकास्ट से आता है, जिसका मॉडल है

कृषि संबंधी संकेतक

Meteobot® ऐपइस तरह के महत्वपूर्ण कृषि संकेतकों की गणना करता है:

• वर्षा की मात्रा
• साप्ताहिक और मासिक वर्षा
• तापमान का योग
• औसत दैनिक तापमान
• पत्ती नमी की उपस्थिति के साथ देखें

कृषि मौसम विज्ञान इतिहास

जहां तक ​​कि Meteobot® ऐपएक विशेष कृषि प्रणाली है, यह आपके भूखंडों के इतिहास के लिए मौसम स्टेशन डेटा रिकॉर्ड करती है। केवल मानचित्र पर उनकी सीमाओं को मोटे तौर पर रेखांकित करना आवश्यक है। उसके तुरंत बाद, स्टेशन की स्थापना के क्षण से आपको एक संपूर्ण कृषि मौसम विज्ञान संबंधी इतिहास प्राप्त होगा। मुख्य लाभ Meteobot®यह है कि आप अपने स्वयं के (या आस-पास के अन्य) मौसम स्टेशन से स्थानीय डेटा प्राप्त करते हैं, न कि कई मील दूर वाले स्टेशन से।

साइट विशिष्ट और फसल विशिष्ट Meteobot® ऐपआपको यह देता है:

• ऊपर वर्णित कृषि संबंधी संकेतक
• बुवाई के बाद संचय के साथ वर्षा की मात्रा
• पिछली बारिश के बाद के दिन
• बढ़ते मौसम की शुरुआत
• सर्दियों के लिए पौधों की तैयारी के दौरान देर से शरद ऋतु में तापमान की स्थिति (सर्दियों की फसलों की तथाकथित सख्त)

प्रत्येक साइट का डेटा उसके निकटतम मौसम केंद्र से लिया जाता है। यदि आप बाद में एक नया मौसम स्टेशन स्थापित या सदस्यता लेते हैं जो इस क्षेत्र के करीब है, तो सिस्टम स्वचालित रूप से नए स्टेशन से प्रेषित इसके बारे में डेटा रिकॉर्ड करना शुरू कर देता है।

मौसम संदेश

मौसम केंद्रों से प्राप्त जानकारी के आधार पर, Meteobot® ऐपनिम्नलिखित कृषि मौसम विज्ञान संकेतकों की गणना और संदेश भेजता है:

• औसत दैनिक तापमान 10⁰С . से ऊपर है
• औसत मिट्टी का तापमान 10⁰С . से ऊपर है
• भारी वर्षा (1 लीटर/मिनट से अधिक)
• पहली शरद ऋतु ठंढ
• वसंत ठंढ

यदि आपके पास इंटरनेट से जुड़ा एक स्वचालित मौसम स्टेशन है, तो हम आपको प्राप्त अवलोकन डेटा को RP5 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 और त्वरित रूप से एक्सेस करने के लिए rp5 के संसाधनों और तकनीकों का उपयोग कर सकते हैं।

डेटा ट्रांसमिशन और स्टोरेज के लिए अनुमत अंतराल 1 मिनट (या अधिक) है। संग्रह में डेटा संग्रहण की अवधि समय में सीमित नहीं है। उदाहरण देखें (1) सिम्फ़रोपोल से डेटा, 1 मिनट के समय में "चरण" के साथ आ रहा 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, आरपी 5 सर्वर पर अपलोड किया गया डेटा और सफलतापूर्वक पारित गुणवत्ता नियंत्रण दुनिया में कहीं से भी 24 घंटे, सप्ताह में 7 दिन आरपी 5 साइटों पर किसी भी आगंतुक के लिए उपलब्ध होगा। यदि आप किसी के लिए अपने डेटा के ऐसे खुलेपन (उपलब्धता) से संतुष्ट नहीं हैं, तो कृपया डेटा को rp5 पर अपलोड न करें।

यदि आप आरपी 5 के खुलेपन का समर्थन करते हैं, तो कृपया अवलोकन डेटा को आरपी 5 में निम्न तरीके से प्रेषित करने का प्रयास करें, जिसमें दो "चरण" शामिल हैं: पंजीकरण और डेटा ट्रांसमिशन।

1) पंजीकरण।

इंटरनेट से जुड़े अपने मौसम स्टेशन से हमारी आरपी5 वेबसाइट पर स्वचालित मोड में अवलोकन डेटा स्थानांतरित करने की आपकी इच्छा के बारे में कृपया हमारे पते पर एक ई-मेल भेजें।

उसी ईमेल में, कृपया इंगित करें

1.1) पता जहां मौसम स्टेशन स्थित है(घर का नंबर वैकल्पिक है): गली, कस्बा, जिला, क्षेत्र, देश।

यदि मौसम केंद्र एक निर्मित क्षेत्र के बाहर स्थित है, या यदि भौगोलिक निर्देशांक प्रदान करना आपके लिए अधिक सुविधाजनक है, तो मौसम केंद्र स्थान के भौगोलिक निर्देशांक (अक्षांश और देशांतर) प्रदान करें।

1.2) इस्तेमाल किए गए 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 देगा।

2) डेटा ट्रांसफर।
हमसे api_key प्राप्त करने के बाद, आपको दो उपलब्ध विधियों में से एक का उपयोग करना चाहिए:

2.1) WeeWX प्रोग्राम का उपयोग करना
इसके लिए आपको चाहिए:
ए) सूची से मौसम स्टेशन http://weewx.com/hardware.html
b) इंटरनेट एक्सेस के साथ Linux या macOS चलाने वाला कंप्यूटर
c) WeeWX प्रोग्राम इंस्टॉल करें। स्थापना निर्देश http://weewx.com/docs.html
डी) मॉड्यूल को हमारी वेबसाइट पर स्वचालित रूप से अपलोड करने के लिए कनेक्ट करें। स्थापना और विन्यास निर्देश https://github.com/sapgin-o1eg/weewx-rp5

उदाहरणऊपर वर्णित तरीके से प्राप्त डेटा (2.1), खेरसॉन मौसम संग्रह पृष्ठ देखें, एक अनौपचारिक मौसम स्टेशन।

2.2) स्वतंत्र रूप से निम्नलिखित URL के माध्यम से मौसम स्टेशन से RP5 वेबसाइट पर डेटा के स्वचालित अपलोडिंग को व्यवस्थित करें:

http://sgate.site/?T=X&U=X&DD=X&FF=X&ff10=X&updated=X&api_key=X

टी - डिग्री सेल्सियस में हवा का तापमान (-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),

FF - हवा की गति m/s (>= 0) में,

ff10 - मीटर/सेकेंड 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 केंद्र द्वारा नहीं देखा गया एक 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) को मापता नहीं 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) U= के बाद X 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)

उदाहरणऊपर बताए अनुसार डेटा आ रहा है (2.2), पेज देखें

मौसम विज्ञान केंद्र वातावरण की स्थिति और वातावरण में होने वाली प्रक्रियाओं की निरंतर निगरानी के लिए बनाई गई एक विशेष संस्था है।

ये माप विशेष मौसम संबंधी उपकरणों का उपयोग करके किए जाते हैं जो यह निर्धारित करने में सक्षम हैं:

• सौर विकिरण का स्तर;
• हवा का तापमान;
• हवा और मिट्टी की नमी;
• वायुमण्डलीय दबाव;
• हवा की दिशा और गति;
• वर्षा की मात्रा;
• बर्फ कवर स्तर;
• बादलपन;
• अन्य आंकड़ा।

मौसम केंद्र में एक विशेष मंच शामिल होता है जहां मौसम उपकरण स्थापित होते हैं, साथ ही एक कमरा जिसमें स्वचालित उपकरण स्थापित होते हैं जो चल रही प्रक्रियाओं को रिकॉर्ड करते हैं और जहां अवलोकन प्रक्रिया के दौरान प्राप्त डेटा संसाधित होता है।

मौसम स्टेशन सेवा कैसे काम करती है?

आधुनिक राज्यों में से प्रत्येक अधीनस्थ मौसम संबंधी सेवाएं बनाता है, जिसमें मौसम विज्ञान संस्थान और विशेष रूप से बनाए गए स्टेशनों का एक नेटवर्क शामिल है।

उनके कार्य में शामिल हैं:

• राष्ट्रीय अर्थव्यवस्था में उनके व्यावहारिक उपयोग के लिए घटना के वातावरण में होने वाले वैज्ञानिक अनुसंधान का संचालन करना;
• जलवायु परिस्थितियों से संबंधित डेटा प्राप्त करना%
• मौसम की जानकारी और पूर्वानुमान।

मौसम संबंधी उपकरणों (थर्मोग्राफ, साइकोमीटर, हाइग्रोग्राफ, बैरोग्राफ से) से आने वाले सभी डेटा की रिकॉर्डिंग लगातार होती है और हर 180 मिनट में ली जाती है।

इसी तरह, दुनिया भर में जानकारी एकत्र की जाती है। उसके बाद, वह मुख्य केंद्र में जाती है। रूसी संघ के क्षेत्र में, मॉस्को और मॉस्को क्षेत्र के मौसम विज्ञान ब्यूरो में सूचना प्रवाहित होती है। उसके बाद, सभी डेटा को संसाधित किया जाता है और कंप्यूटर में दर्ज किया जाता है। अंतिम चरण में, दैनिक पूर्वानुमान मौसम मानचित्र बनाए जाते हैं। सतही और उच्च-ऊंचाई वाले डेटा का उपयोग होने वाले वायुमंडलीय मोर्चों की गणना के लिए किया जाता है। सभी क्षेत्रों के परिणामी डेटा रूसी संघ के हाइड्रोमेटोरोलॉजिकल सेंटर में जाते हैं, जहां उन्हें संसाधित किया जाता है। सैटेलाइट डेटा की मदद से विश्व मौसम विज्ञान संगठन को सूचना प्रेषित की जाती है, जिसमें 185 देश शामिल हैं।

रूस में मौसम विज्ञानियों के काम के लिए मौजूदा क्षमताएं अब पर्याप्त नहीं हैं। इस संबंध में, हाइड्रोमेटोरोलॉजिकल सेंटर एक अधिक शक्तिशाली पीसी की खरीद के लिए नीलामी में भाग लेता है।

मौसम विज्ञान स्टेशनों के प्रकार

मौसम विज्ञान स्टेशनों की तीन श्रेणियां हैं।

रैंक 1

प्राप्त आंकड़ों की निगरानी, ​​प्रसंस्करण और कार्य के प्रबंधन के लिए स्टेशन।

रैंक 2

स्टेशन, जिसकी मदद से संगठन और उद्यम मौसम की स्थिति और जलवायु पर आवश्यक डेटा प्राप्त करते हैं। यह डेटा को देखने, संसाधित करने और संचारित करने में सक्षम है।

रैंक 3

यह कम किए गए कार्यक्रम के अनुसार अवलोकन करने के लिए अभिप्रेत है।

प्रदर्शन किए गए कार्य की प्रकृति के आधार पर, निम्न प्रकार के स्टेशनों का उपयोग किया जाता है:

• मौसम संबंधी;
• घरेलू;
• जल विज्ञान;
• कृषि मौसम विज्ञान;
• जंगल;
• दलदल;
• विमानन मौसम विज्ञान;
• झील।

रूस के दूर के मौसम विज्ञान केंद्र

मौसम विज्ञान केंद्र अक्सर शहरों से दूर के क्षेत्रों में स्थित होते हैं, जहां यथासंभव सटीक रूप से वातावरण और मौसम की घटनाओं का अवलोकन करना संभव होता है। अक्सर, कर्मचारी पूरे सीजन के लिए लंबी व्यापारिक यात्राओं पर ऐसे स्थानों पर जाते हैं, काम करते हैं और निकटतम बस्तियों से दसियों और सैकड़ों किलोमीटर दूर एक सुनसान क्षेत्र में रहते हैं।

वर्तमान में, रूस में काफी दूरस्थ मौसम स्टेशन हैं, जो नेनेट्स ऑटोनॉमस ऑक्रग के क्षेत्र में बुराटिया गणराज्य, इरकुत्स्क क्षेत्र, खाबरोवस्क, व्लादिवोस्तोक में स्थित हैं।

मौसम केंद्र के बिना आर्कटिक को विकसित करना असंभव है। नोवाया ज़ेमल्या द्वीपसमूह में रूस के सबसे दूर के बिंदु के क्षेत्र में, एक स्वायत्त मौसम विज्ञान स्टेशन स्थापित किया गया है, जहाँ केवल हेलीकॉप्टर द्वारा पहुँचा जा सकता है। इसका मुख्य कार्य पूर्वी साइबेरियाई और कारा सागरों के साथ-साथ लापतेव सागर के पानी में बर्फ और जल-मौसम संबंधी स्थितियों का अध्ययन करना है।

जलवायु अनुसंधान के लिए मौसम संबंधी आंकड़ों का विशेष संग्रह। संग्रह में तापमान और वर्षा, विभिन्न गहराई पर मिट्टी के तापमान, बर्फ के आवरण और मार्ग बर्फ सर्वेक्षण के बारे में जानकारी है। रूस, यूक्रेन, कजाकिस्तान, तुर्कमेनिस्तान, जॉर्जिया, आर्मेनिया, ताजिकिस्तान और उजबेकिस्तान में मौसम स्टेशनों के लिए जानकारी दी गई है। पंजीकरण आवश्यक। डेवलपर्स VNIIGMI-WDC वी.एम. वेसेलोव - [ईमेल संरक्षित], आई.आर. प्रिबिल्स्काया - [ईमेल संरक्षित]

• एफ़टीपी सर्वर एनसीडीसी मौसम 1991 टुडे नेशनल क्लाइमैटिक डाटा सेंटर - 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:/ /ftp. ncdc.noaa.gov/pub/data/ghcn/daily/ghcnd-stations.txt

• MUNDOMANZ 1) हर 6 घंटे (तापमान, वर्षा, हवा की दिशा और गति, बादल, आदि) के लिए दुनिया भर में स्थित मौसम स्टेशनों की एक बड़ी संख्या के लिए मौसम का पूर्वानुमान। 2) अभिलेखीय मौसम डेटा गैर-प्रणालीगत और प्रासंगिक है।

• रूस में मौसम (METEO DATA ARCHIVE) दुनिया भर के 5000 स्टेशनों के लिए मौसम संबंधी आंकड़ों का एक बड़ा संग्रह। संसाधन दिसंबर 1998 से डेटा प्रस्तुत करता है। निम्नलिखित संकेतकों के प्रकाशित मूल्य: C - बादल (resp। OGO), Ch प्रकार - ऊपरी बादल, Cl प्रकार - निचला बादल, सेमी प्रकार - औसत बादल, dd प्रकार - हवा की दिशा E - मिट्टी की स्थिति ff - हवा की गति G - हवा के झोंके h - बादल, आधार N - बादल (कम या औसत) P - दबाव P0 - समुद्र स्तर का दबाव R24 - वर्षा Rd - वर्षा, दिन RH - सापेक्ष आर्द्रता Rn - वर्षा, रात SD - 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, मिनट ट्व - पानी का तापमान टीएक्स - तापमान, अधिकतम वीवी - दृश्यता ww - मौसम की स्थिति

• मौसम और जलवायु बहुत जानकारीपूर्ण साइट। दुनिया भर के मौसम स्टेशनों से जानकारी: मौसम समाचार, मौसम पूर्वानुमान, जलवायु मॉनिटर, 2001 से मौसम संग्रह, विश्व मौसम, मौसम मानचित्र।

• पूर्व सोवियत संघ में स्थित 150 स्टेशनों से मौसम डेटा यूएसएसआर। बड़े डेटाबेस डाउनलोड करने की कोई संभावना नहीं है।

• विश्व जलवायु के बारे में स्पेनिश वेबसाइट मौसम, जलवायु, खगोलीय जानकारी, नक्शे। यूरोप, एशिया, उत्तर और दक्षिण अमेरिका, ओशिनिया और अंटार्कटिका के लिए जानकारी दी गई है। 2469 अंक के लिए औसत वार्षिक तापमान, वर्षा आदि पर अभिलेखीय जानकारी भी है ख। यूएसएसआर।

• सूचना प्रणाली "METEOMEASUREMENTS ONLINE" 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 स्टेशनों से तापमान, वर्षा पर दैनिक डेटा अभिलेखीय। बड़े संग्रह डेटाबेस को 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। रेडियोसोंडे और ऊपरी हवा के अवलोकनों के बारे में भी जानकारी है। पंजीकृत उपयोगकर्ताओं को बड़े मौसम डेटाबेस को txt प्रारूप में डाउनलोड करने का अवसर दिया जाता है।

हम एक अद्भुत समय में रहते हैं, जो कुछ बहुत मुश्किल हुआ करता था वह अचानक सुलभ और सरल हो जाता है। जिन कार्यों के समाधान के लिए वैज्ञानिक संस्थान और बड़े संगठन बनाना आवश्यक था, वे अब उत्साही लोगों के स्व-संगठित समूहों द्वारा हल किए जा रहे हैं। उत्साही लोग नक्शे और विश्वकोश बनाते हैं, फिल्में बनाते हैं और सॉफ्टवेयर विकसित करते हैं। मैं उस क्षेत्र के बारे में बात करना चाहता हूं जिसमें परिवर्तन की यह ताजा हवा अभी तक पूरी ताकत से नहीं चली है - यह मौसम है। और हमारे प्रोजेक्ट के साथ - OpenWeatherMap - हम इस स्थिति को बदलना चाहते हैं!

हम इस तथ्य के अभ्यस्त क्यों हैं कि मौसम का पूर्वानुमान विशेष संगठनों का समूह है?

हमारी दुनिया में ऐसा हुआ है कि मौसम हमेशा से रहा है और बाहरी दुनिया से अलग संस्थानों, प्रयोगशालाओं और बड़े राज्य संगठनों द्वारा निपटाया जा रहा है। कौन और कैसे मौसम के पूर्वानुमानों को जन्म देता है, यह हमेशा रहस्यवाद के स्पर्श से आच्छादित एक रहस्य बना हुआ है। उनमें से अधिकांश विश्व मौसम विज्ञान संगठन में एकजुट बड़े सरकारी संगठन हैं

इसके अलावा, हर कोई जानता है कि भविष्यवाणी कितनी सटीक हो सकती है, और जब ऐसा होता है तो हम बच्चों की तरह आनन्दित होते हैं। और कितनी अप्रिय और खतरनाक गलतियाँ भी हैं। आखिरकार, सही मौसम पूर्वानुमान न केवल हमारे दैनिक मूड को प्रभावित करता है। हमारा जीवन इस पर निर्भर करता है! एक शब्द में, मौसम ही सब कुछ है। इसलिए, हमने सोचा और तय किया कि मौसम जैसा महत्वपूर्ण विषय सभी 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 OpenStreetMap की आश्चर्यजनक सफलता से प्रेरित हैं। हम मानते हैं कि उत्साही, एक विचार से एकजुट होकर, बड़े नौकरशाही संगठनों की तुलना में हमेशा अधिक परिणाम प्राप्त कर सकते हैं।

परियोजना का लक्ष्य एक मुफ्त एपीआई है

मुफ्त और सुलभ मौसम की जानकारी के विचार ने हमें विभिन्न प्रकार के मौसम डेटा प्राप्त करने के लिए सभी एप्लिकेशन डेवलपर्स को एक मुफ्त एपीआई बनाने और प्रदान करने के लिए प्रेरित किया है, जैसे:
- वर्तमान मौसम डेटा के साथ इंटरेक्टिव मानचित्र
- शहर में एक सप्ताह के लिए पूर्वानुमान
- दुनिया भर के 120,000 शहरों में ऐतिहासिक डेटा।
- दुनिया भर के 40,000 मौसम स्टेशनों से डेटा लगभग ऑनलाइन प्राप्त हुआ। (सेकंड से एक घंटे तक की देरी)
- कई अलग-अलग वेब मानचित्र, जिनमें बादलों के नक्शे, वर्षा, हवा, तापमान आदि शामिल हैं।

यह काम किस प्रकार करता है?

इनपुट पर हमारे पास (1) मौसम स्टेशनों से डेटा, साथ ही (2) मौसम संबंधी सेवाओं और वैज्ञानिक प्रयोगशालाओं के पूर्वानुमान हैं। यह डेटा OWM डेटाबेस में संग्रहीत किया जाता है, और अद्वितीय गणितीय एल्गोरिदम का उपयोग करके संसाधित होने के बाद
स्ट्रीट मैजिक, वे दुनिया में कहीं भी वर्तमान मौसम के बारे में प्रक्षेपित डेटा में बदल जाते हैं, साथ ही मौसम की घटनाओं के साथ कई मानचित्रों में (3)। अंत में, यह मौसम के नक्शे सहित सभी मौसम डेटा के लिए (4) एपीआई प्रदान करता है। और अब प्रत्येक 4 बिंदुओं के बारे में थोड़ा और।

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 ज्यादातर पेशेवर स्टेशन हैं जो दुनिया भर के हवाई अड्डों और प्रमुख शहरों में स्थापित हैं। लेकिन सेवा के लिए उतना ही महत्वपूर्ण है, गैर-पेशेवर स्टेशनों से डेटा, जो 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 अधिक है, सटीकता और सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि प्रेषित सूचना की दक्षता भी बहुत उच्च स्तर पर है। और जितने अधिक ऐसे स्टेशन OWM से जुड़े होंगे, वर्तमान मौसम की जानकारी और पूर्वानुमान दोनों की सटीकता उतनी ही अधिक होगी। शौकिया मौसम स्टेशन आम तौर पर एक अलग मुद्दा होते हैं। लेकिन इस लेख में मैं इस बात पर जोर देना चाहूंगा कि ऐसे स्टेशनों की सीमा बहुत विस्तृत है। और घर पर या देश में न केवल एक गंभीर रेडियो शौकिया के लिए, बल्कि उदाहरण के लिए, पिता और पुत्र के लिए भी इस तरह के स्टेशन को स्थापित करना दिलचस्प होगा। आप $ 100 से $ 1000 तक की लागत वाला एक तैयार स्टेशन खरीद सकते हैं, या आप इसे स्वयं इकट्ठा 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। पूरी दुनिया के लिए वैश्विक पूर्वानुमान की गणना के लिए अविश्वसनीय कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है, और अफसोस, हमारे पास अभी तक अपना आईबीएम डीप थंडर नहीं है। सौभाग्य से, कई मौसम सेवाएं मुफ्त डेटा के लिए हमारे प्यार 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 की दौड़ में है, और कनाडा पर्यावरण कनाडा से है। दोनों मॉडल वैश्विक हैं और इसका उद्देश्य पृथ्वी पर एक निश्चित बिंदु पर एक विशिष्ट मौसम की स्थिति की भविष्यवाणी करना नहीं है, बल्कि पूरे 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, एक छोटे चरण के साथ, मॉडल की गणना की जाती है।
हम विभिन्न पैमाने के पूर्वानुमानों के डेटा को जोड़ते हैं - औसत और वैश्विक से स्थानीय और अधिक सटीक, क्रमशः। नतीजतन, OpenWeatherMap वेब मैप्स बहुत अच्छी तरह से काम करते हैं - वैश्विक पूर्वानुमानों का बड़े पैमाने पर उपयोग 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 मुफ्त सॉफ्टवेयर के लिए हमारे प्यार को साझा नहीं करते! प्रमुख मौसम सेवाओं द्वारा उपयोग किए जाने वाले कुछ मॉडल ओपनसोर्स में उपलब्ध हैं - उदाहरण के लिए WRF मॉडल।

उदाहरण के लिए, फ्रांसीसी उत्साही लोगों के एक समूह ने अपने घरेलू सर्वर पर एक समान डेटा प्रोसेसिंग सिस्टम तैनात किया 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 कि अफोर्डेबल नहीं लगती है।

OpenWeatherMap सेवा ऐसे सटीक स्थानीय मॉडलों को वैश्विक मॉडलों के साथ जोड़ती है। उसके बाद, हम मौसम स्टेशनों से अप-टू-डेट डेटा को आत्मसात करते हैं। और पहले से ही इन सभी डेटा के आधार पर, इंटरेक्टिव 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 के डेटा के साथ विभिन्न इंटरेक्टिव मानचित्र बनाए जाते हैं। ये बादलों, दबाव, तापमान, वर्षा, हवा के नक्शे हैं। यह दुनिया में कहीं भी राडार, मौसम स्टेशनों और सिर्फ वर्तमान मौसम का डेटा भी है।

एपीआई

OpenWeatherMap सेवा सभी मौसम डेटा, इतिहास, पूर्वानुमान और सभी प्रकार के मौसम मानचित्रों के लिए एक निःशुल्क API प्रदान करती है।
API दो प्रकार के होते हैं - 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 के लिए मौसम संबंधी आंकड़े। साथ ही, शहरों को कड़ाई से सीमित सूची से चुनने की आवश्यकता नहीं है, वे मानचित्र पर पाए जा सकते हैं और शहर और आसपास के क्षेत्रों में अनुमानित मौसम पूर्वानुमान देख सकते हैं।
- अक्षांश / देशांतर निर्देशांक में चयनित बिंदु पर वर्तमान मौसम पर डेटा
- कॉम्पैक्ट या पूर्ण रूप में 7 दिनों का पूर्वानुमान
- मौसम स्टेशनों से प्राप्त "कच्चा" डेटा
- पिछली अवधि के लिए मौसम डेटा

हमारे एपीआई का उपयोग कैसे किया जाता है

एपीआई का दायरा असीम रूप से विस्तृत है। ये सभी प्लेटफॉर्म 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 उद्यान के लिए एक स्वचालित जल प्रणाली की स्थापना 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 की तरह क्यों है?

मैं तुरंत कहूंगा कि हम वह प्रदान नहीं करते हैं जिसे रूस के क्षेत्र में मौसम का पूर्वानुमान कहा जाता है। 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।

हालांकि, देखते हैं कि रूस में मौसम स्टेशनों और मौसम के उत्साह का क्या होता है। नीचे दिए गए उदाहरण में आप मौसम स्टेशनों के वितरण की वर्तमान तस्वीर देख सकते हैं। पूरे यूरोपीय हिस्से के घने कवरेज की तुलना में, रूस मामूली से अधिक दिखता है। और यह हमारे विशाल क्षेत्र में मौसम के पूर्वानुमान की अशुद्धि के कारणों में से एक है।

हम क्या बदल सकते हैं?

हमें विश्वास है कि उत्साही लोगों की ताकतें स्थिति को बदल सकती हैं। यदि आप इस विषय में रुचि रखते हैं और परियोजना में मदद करना चाहते हैं, तो बहुत सारे अवसर हैं।
उदाहरण के लिए, आप निम्न कर सकते हैं:
- अपने मौसम स्टेशन को कनेक्ट करें
- यदि आप एक डेवलपर हैं, तो अपने प्रोजेक्ट में हमारे डेटा का उपयोग करें
- या हमारे मोबाइल संस्करण को पूरा करें - m.openweathermap.org
- बस हमारे बारे में अपने ब्लॉग पर लिखें

या यदि आप गणित में रुचि रखते हैं - 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 स्टेशनों 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 हैं और नियमित रूप से नहीं आते हैं। इसके अलावा, बहुत सारा कचरा गलत और गलत माप से आता है, उन्हें फ़िल्टर किया जाना चाहिए। इसके अलावा, काफी विश्वसनीय मौसम स्टेशनों के डेटा में त्रुटियां भी दिखाई दे सकती हैं।
अब हम काफी कठोर और गैर-अनुकूली एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। मैं वास्तव में इस समस्या में किसी प्रकार के सीखने के एल्गोरिदम का प्रयास करना चाहता हूं।
एक समान कार्य में तंत्रिका नेटवर्क का प्रयास करना बहुत दिलचस्प है।

या, उदाहरण के लिए, कार्ड की उपस्थिति। मैं वास्तव में कम विवरण के साथ OpenStreetMap डेटा के आधार पर अपनी परत बनाना चाहता हूं, लेकिन अधिक प्राकृतिक दिख रहा हूं। यदि आपके पास विचार हैं, तो हमें बहुत खुशी होगी, खासकर यदि आप जानते हैं कि उन्हें मेपनिक पर कैसे लागू किया जाए।

हमें हर किसी की जरूरत है जो हथियार रख सके!

आर्किटेक्चर

मैं सिस्टम की वास्तुकला पर ध्यान नहीं दूंगा, मैं चित्रण के लिए एक सामान्य चित्र तैयार करूंगा:


वास्तुकला - एक टुकड़ा।

हम केवल ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर का उपयोग करते हैं, जिसमें NgInx, Apache, PHP, टाइलकेश, OpenLayers, USC, Mapnik, PostGIS, Memcache, MongoDB, Gearman, MySQL, Python और बहुत कुछ शामिल हैं।

पी.एस.

एक छोटा गेय विषयांतर।
अब फैशनेबल शब्द बिगडाटा एक बिकने वाला ब्रांड बनता जा रहा है, जो आईटी बाजार के सभी शार्क द्वारा सक्रिय रूप से उपयोग किया जाता है। लेकिन शुद्ध विपणन के अलावा, इसका पूरे उद्योग पर भी बहुत प्रभाव पड़ता है - लब्बोलुआब यह है कि लेन-देन 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। यह न केवल बड़े बाजार के खिलाड़ियों के लिए बल्कि छोटे लोगों के लिए भी असाधारण अवसर खोलता है। मोटे तौर पर, कुछ साल पहले, कई टेराबाइट डेटा के साथ एक प्रणाली को विकसित करने और बनाए रखने की लागत और प्रति सेकंड हजारों लेनदेन का भार एक छोटी कंपनी के लिए असहनीय था, और इससे भी अधिक उत्साही लोगों के लिए। अब सब कुछ बदल रहा है!
बिगडाटा उपलब्ध हो जाता है। यह एक ऐसी क्रांति है जिसमें हर कोई भाग ले सकता है!

दरअसल, यह उस प्रश्न का उत्तर है जो मुझसे अक्सर पूछा जाता है - यह मुफ़्त क्यों है? हम मानते हैं कि भुगतान किए गए एपीआई पर व्यवसाय बनाना तकनीकी और व्यावसायिक दोनों तरह से नरक का रास्ता है। हमारा एपीआई हमेशा मुक्त रहेगा - यह परियोजना का मुख्य विचार और लक्ष्य है।

आगे क्या होगा?

मुक्त मौसम का विचार ही परियोजना के विकास के 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 अभी बर्फबारी नहीं हो रही है, लेकिन सूरज चमक रहा है और फूल खिल रहे हैं। इसका मतलब है कि शहर में मौसम केंद्र 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 पर 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 होती है
विशेष मौसम विज्ञान अनुप्रयोगों का विकास
और हां, हम वास्तव में आपकी मदद की सराहना करते हैं!