【气象数据】开源天气APP Breezy Weather说明

2024-05-01 02:44

本文主要是介绍【气象数据】开源天气APP Breezy Weather说明,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

  • 说明
  • 天气来源
    • 状态
    • 每种来源支持的主要功能
    • 可以从其他来源添加的功能
    • 其他天气数据
    • 位置信息
  • 附加来源,需要强制性 API 密钥
    • 主要功能
    • 可以从其他来源添加的功能
    • 其他天气数据
  • 可组合来源

说明

Breezy Weather是一款非常注重设计的天气应用程序,具有简单、干净的用户体验、流畅的动画和全面的材料设计,以及大量的可定制性。
在这里插入图片描述

包括

  • 天气数据
    • 每日和每小时预报长达16天
      • 温度
      • 空气质量
      • 紫外线指数
      • 降水量
      • 体感温度
  • 小时预报
    • 湿度 / 露点
    • 气压
    • 云量
    • 能见度
  • 下一小时内降水
  • 空气质量
  • 花粉与霉菌
  • 天文数据(太阳 & 月亮)
  • 严重天气和降水警报
  • 实时天气状况
    • 温度
    • 体感温度
    • 紫外线指数
    • 湿度
    • 露点
    • 大气压力
    • 能见度
    • 云量
    • 云底高
      多个天气来源
  • Open-Meteo
  • AccuWeather
  • MET Norway
  • Pirate Weather(未提供 API 密钥)
  • HERE(未提供 API 密钥)
  • Météo France
  • Danmarks Meteorologiske Institut (DMI)
  • 混合中国来源
  • 国家气象服务 (NWS)
  • Bright Sky (DWD)
  • 加拿大环境和气候变化 (ECCC)
  • 以色列气象服务 (IMS)
  • SMHI
  • MET Éireann
  • 世界气象组织 (WMO) 严重天气
  • Recosanté
  • ATMO AuRA

天气来源

默认情况下,当您手动添加一个位置时,如果我们支持您的国家天气来源,Breezy Weather 会自动建议使用它,并将其与其他次要天气来源结合,以补充缺失的功能。

当我们不支持您的国家天气来源时,我们建议使用 Open-Meteo,这是列表上唯一的免费且开源的天气来源,可能也是最注重隐私的。它几乎和 AccuWeather 一样全面,通常对许多国家的预报更准确,但仍然缺少一些功能(站点观测、警报、逆地理编码),这就是为什么对于某些国家,也会建议使用 AccuWeather 来获取警报和常规数据。

对于美国,Forecast Advisor提供了以下来源的温度和降水量 1-3 天的准确性比较:AccuWeather、NWS、Open-Meteo 和 Pirate Weather。

在下面,您可以找到每个天气来源上功能支持和实现状态的详细信息。

状态

全球来源²Open-MeteoAccuWeatherMET NorwayOpenWeatherPirate WeatherHEREMétéo-FranceDMI
API 密钥可选有限制¹必需必需可选
国家来源中国³NWSGeoSphere AustriaBright SkyECCCIMSSMHIMET Éireann
API 密钥
国家中国美国奥地利及周边德国加拿大以色列、西岸、加沙地带瑞典爱尔兰
  • ¹ 捆绑的 API 密钥通常有速率限制。您可以配置自己的 API 密钥,但是即使您只想使用免费层,OpenWeather 也会要求提供信用卡信息。
  • ² 某些功能可能在所有地方都不可用。
  • ³ 来自北京气象局、彩云(ColorfulClouds)和中国环境监测总站(CNEMC)的聚合数据。实际来源为小米天气

每种来源支持的主要功能

需要使用强制性 API 密钥的来源位于本页底部。

全球来源Open-MeteoAccuWeatherMET NorwayOpenWeatherMétéo-FranceDMI
日预报(天数)1515~1051410
小时预报(天数)1610~1051510
天气
温度
降水量✅ (RSI)✅ (RS)✅ (RS)
降水概率✅ (TRSI)✅ (T)✅ (RSI)
紫外线
太阳、月亮和月相
国家来源中国NWSGeoSphere AustriaBright SkyECCCIMSSMHIMET Éireann
日预报(天数)1572.51066157
小时预报(天数)172.51016157
天气进行中
温度
降水量✅ (SI)
降水概率日常✅ (T)T
紫外线
太阳、月亮和月相

请注意,超过7天的预报是不可靠的,因此您不应该基于可用天数最多来做决定。

可以从其他来源添加的功能

如果您选择的来源不可用,以下功能可以从另一个来源添加。

全球来源Open-MeteoAccuWeatherMET NorwayOpenWeatherMétéo-FranceDMI
空气质量挪威
花粉北美
降水量临近预报北欧区域法国
警报进行中法国丹麦
常数平均值平均值平均值平均值
国家来源中国NWSGeoSphere AustriaBright SkyECCCIMSSMHIMET Éireann
空气质量当前值欧洲及周边
花粉
降水量临近预报奥地利及周边
警报中国美国奥地利德国加拿大爱尔兰
常数平均值平均值进行中平均值平均值平均值平均值

图例:

字母含义
R
T雷暴
S
I

其他天气数据

全球来源Open-MeteoAccuWeatherMET NorwayOpenWeatherMétéo-FranceDMI
湿度
露点
气压当前值
云量
能见度
云底高
降水持续时间✅ (RSI)
日照持续时间
国家来源中国NWSGeoSphere AustriaBright SkyECCCIMSSMHIMET Éireann
湿度当前值当前值
露点当前值当前值
气压当前值
云量
能见度当前值当前值
云底高
降水持续时间
日照持续时间

¹ 来自日预报的中位数

位置信息

全球来源Open-MeteoAccuWeatherMET NorwayOpenWeatherMétéo-FranceDMI
搜索默认默认默认默认
逆地理编码❌²❌²❌²✅²
国家来源中国NWSGeoSphere AustriaBright SkyECCCIMSSMHIMET Éireann
搜索✅³默认默认默认默认默认默认默认
逆地理编码✅³❌²❌²✅²✅⁴❌²✅⁵
  • ¹ 默认表示它将使用设置中配置的位置搜索来源。默认情况下,它是 Open-Meteo。
  • ² 假定时区与设备相同
  • ³ 假定时区为 Asia/Shanghai
  • ⁴ 假定时区为 Asia/Jerusalem
  • ⁵ 假定时区为 Europe/Dublin

附加来源,需要强制性 API 密钥

主要功能

全球来源Pirate WeatherHERE
日预报(天数)86
小时预报(天数)26
天气
温度
降水量✅ (RS)
降水概率
紫外线
太阳、月亮和月相

可以从其他来源添加的功能

全球来源Pirate WeatherHERE
空气质量
花粉
降水量临近预报
警报
常数平均值¹平均值¹

¹ 日预报的中位数

其他天气数据

全球来源Pirate WeatherHERE
湿度
露点
气压
云量
能见度当前值
云底高
降水持续时间
日照持续时间
搜索默认
逆地理编码❌¹
  • ¹ 假定时区与设备相同

可组合来源

全球来源Open-MeteoAccuWeatherMET NorwayOpenWeatherPirate WeatherMétéo-FranceDMI
空气质量挪威
花粉✅²
降水量临近预报✅³北欧区域法国
警报进行中法国进行中
常数✅⁴
国家来源中国NWSGeoSphere AustriaWMO Severe WeatherBright SkyECCCIMSMET ÉireannATMO AuRA
空气质量中国欧洲及周边法国 (AuRA)
花粉
降水量临近预报中国奥地利及周边
警报中国美国奥地利德国加拿大以色列、西岸、加沙地带爱尔兰
常数进行中加拿大
  • ¹ 只支持 NWS 警报,但有许多重复问题,因此不值得实现
  • ² 不受限制,但目前仅在欧洲有效
  • ³ 目前在欧洲效果最好

这篇关于【气象数据】开源天气APP Breezy Weather说明的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/950539

相关文章

Python获取中国节假日数据记录入JSON文件

《Python获取中国节假日数据记录入JSON文件》项目系统内置的日历应用为了提升用户体验,特别设置了在调休日期显示“休”的UI图标功能,那么问题是这些调休数据从哪里来呢?我尝试一种更为智能的方法:P... 目录节假日数据获取存入jsON文件节假日数据读取封装完整代码项目系统内置的日历应用为了提升用户体验,

Java利用JSONPath操作JSON数据的技术指南

《Java利用JSONPath操作JSON数据的技术指南》JSONPath是一种强大的工具,用于查询和操作JSON数据,类似于SQL的语法,它为处理复杂的JSON数据结构提供了简单且高效... 目录1、简述2、什么是 jsONPath?3、Java 示例3.1 基本查询3.2 过滤查询3.3 递归搜索3.4

Tomcat版本与Java版本的关系及说明

《Tomcat版本与Java版本的关系及说明》:本文主要介绍Tomcat版本与Java版本的关系及说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录Tomcat版本与Java版本的关系Tomcat历史版本对应的Java版本Tomcat支持哪些版本的pythonJ

MySQL大表数据的分区与分库分表的实现

《MySQL大表数据的分区与分库分表的实现》数据库的分区和分库分表是两种常用的技术方案,本文主要介绍了MySQL大表数据的分区与分库分表的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有... 目录1. mysql大表数据的分区1.1 什么是分区?1.2 分区的类型1.3 分区的优点1.4 分

Mysql删除几亿条数据表中的部分数据的方法实现

《Mysql删除几亿条数据表中的部分数据的方法实现》在MySQL中删除一个大表中的数据时,需要特别注意操作的性能和对系统的影响,本文主要介绍了Mysql删除几亿条数据表中的部分数据的方法实现,具有一定... 目录1、需求2、方案1. 使用 DELETE 语句分批删除2. 使用 INPLACE ALTER T

Python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录

《PythonDash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录》Python的PlotlyDash库提供了一种简便且强大的方式来构建和展示互动式数据仪表板,本篇文章将深入探讨如何使用Dash设计一... 目录python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践1. 什么是Plotly Dash?1.1

Redis 中的热点键和数据倾斜示例详解

《Redis中的热点键和数据倾斜示例详解》热点键是指在Redis中被频繁访问的特定键,这些键由于其高访问频率,可能导致Redis服务器的性能问题,尤其是在高并发场景下,本文给大家介绍Redis中的热... 目录Redis 中的热点键和数据倾斜热点键(Hot Key)定义特点应对策略示例数据倾斜(Data S

Python实现将MySQL中所有表的数据都导出为CSV文件并压缩

《Python实现将MySQL中所有表的数据都导出为CSV文件并压缩》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python将MySQL数据库中所有表的数据都导出为CSV文件到一个目录,并压缩为zip文件到... python将mysql数据库中所有表的数据都导出为CSV文件到一个目录,并压缩为zip文件到另一个

Nginx指令add_header和proxy_set_header的区别及说明

《Nginx指令add_header和proxy_set_header的区别及说明》:本文主要介绍Nginx指令add_header和proxy_set_header的区别及说明,具有很好的参考价... 目录Nginx指令add_header和proxy_set_header区别如何理解反向代理?proxy

SpringBoot整合jasypt实现重要数据加密

《SpringBoot整合jasypt实现重要数据加密》Jasypt是一个专注于简化Java加密操作的开源工具,:本文主要介绍详细介绍了如何使用jasypt实现重要数据加密,感兴趣的小伙伴可... 目录jasypt简介 jasypt的优点SpringBoot使用jasypt创建mapper接口配置文件加密