历史天气数据每小时温度/降水量/湿度/aqi/气压/风向/风力/风速/能见度/露点/云量/太阳辐射在那里可以查询?

本文介绍了从中国气象局官网到世界气象组织等多源获取历史天气数据的方法,包括每小时详细数据如气温、降水量等,以及知名天气服务网站提供的查询服务。

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很多需要查询历史天气数据的,及每小时温度/降水量/湿度/aqi/气压/风向/风力/风速/能见度,这些数据用于分析未来的天气情况,以下列出一些可能会用得上的平台。

1:您可以访问中国气象局(cma.gov.cn)的官方网站。作为中国气象服务的主要机构,中国气象局提供了丰富的气象数据资源,包括历史天气数据。您可以在其官方网站上查找相关的数据查询服务或联系相关部门进行咨询。

2:您可以尝试使用数据分享平台,如(datashareclub.com)。这类平台通常提供详细且精确的历史天气数据,包括每小时的温度、降水量、湿度、空气质量指数(AQI)、气压、风向、风力、风速、露点(2m)、 云量、太阳辐射以及能见度等信息。这些数据是真实发生的数据,而非预报数据,因此具有较高的参考价值。

3:国家气象信息中心(国家气象信息中心-中国气象数据网)也是获取天气历史数据的重要途径。作为国家级的气象数据中心,它拥有庞大的气象数据资源,并提供了数据查询和下载服务。您可以访问其官方网站,根据需求选择相应的数据集进行查询和下载。

4:天气网(weather.com.cn)也是一个不错的选择。作为中国知名的天气信息服务网站,它提供了丰富的天气信息和数据服务,包括历史天气数据的查询。您可以在其网站上输入相关的查询条件,如日期、地点等,获取所需的历史天气数据。

5.世界气象组织 wmo.ch世界气象组织(World Meteorological Organization,WMO)是联合国的专门机构之一,是联合国系统有关地球大气现状和特性,它与海洋的相互作用,它产生的气候及由此形成的水资源的分布方面的权威机构。

### 如何获取或处理历史气象数据 #### 数据获取方法 为了获取历史气象数据,可以采用多种方式。一种常见的方式是使用 Python 编写爬虫程序来自动抓取网络上的公开数据[^1]。例如,可以通过访问 NOAA(美国国家海洋和大气管理局)、ECMWF 或其他提供开放 API 的平台下载所需的历史气象数据。此外,某些网站允许用户通过简单的界面配置参数,如时间范围、地理区域等,从而快速定位目标数据集[^2]。 对于更专业的应用场景,还可以考虑使用共享的科学数据库。例如,引用提到的一个案例展示了中国地区未来及过去多年间的高分辨率气象预测数据,其中包括降水量风速以及最高最低气温等多个维度的信息[^3]。这类数据通常以 NetCDF 文件形式存储,适合用于长期趋势分析或者气候建模研究。 #### 数据预处理流程 一旦获得了原始数据文件之后,则需对其进行必要的清洗与转换操作以便后续深入挖掘其价值所在。如果是以 CSV 表格形式存在的简单结构化信息,则可能只需要执行基本列名映射、缺失值填补等工作即可完成初步准备阶段;而对于复杂格式如 NCDF 则往往涉及到更多专业技术手段来进行解析读取[^4]。 具体来说,在 SQL 中处理此类问题时可创建相应表结构并将外部导入的数据按照既定规则载入其中形成规范化的关系型数据库体系结构。这样做的好处在于便于查询检索的同时也提高了计算效率。另外值得注意的是当面对来自不同源系统的异构资料集合时还需要额外注意统一单位标准等问题以免造成误解误判影响最终结论准确性。 至于针对特殊领域需求所定制开发出来的解决方案则更加体现了灵活性特点。像下面这段MATLAB脚本就是专门用来加载并可视化由气象观测塔采集得到的一整年的逐十分钟间隔记录下来的各项指标数值变化曲线图谱: ```matlab % 加载 nc 文件中的变量 ncfile = 'BC_PREC_CanESM5_historical_1979.nc'; data = ncread(ncfile, 'precipitation'); time = (datetime(2007, 5, 25) + hours((0:length(data)-1)*1/6)); % 构造对应的时间序列 figure; plot(time,data,'LineWidth',1); title('Precipitation over Time'); xlabel('Time'); ylabel('Precipitation Value'); datetick;grid on; ``` 上述代码片段演示了如何从 netcdf 格式的档案里提取降水强度随日子推移而改变的趋势图表绘制过程[^5]。 #### 结论 综上所述,无论是借助自动化工具还是手动挑选合适资源库都能有效达成搜集整理目的。与此同时合理运用各类编程语言所提供的强大功能模块同样不可或缺于整个项目周期当中每一个环节之中去提升工作效率减少重复劳动量。
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