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| | * 文件名为格林威治时间，提供最近十帧（45分钟历史+当前最新），每5分钟更新1次（每小时12次，从00H:00M开始）； | | * 文件名为格林威治时间，提供最近十帧（45分钟历史+当前最新），每5分钟更新1次（每小时12次，从00H:00M开始）； |
| | * 栅格数据索引和经纬度之间的转换详见下面示例代码； | | * 栅格数据索引和经纬度之间的转换详见下面示例代码； |
| − | * 提供的数据如下：
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| − | 1.降水强度图，数据uint8存储，除以255为彩云降水强度(等于0~1.0之间)；
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| − | 2.降水类型图，数据uint8存储，255代表此像素为雪（固态），100代表此像素为雨（液态），0代表不可用；
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| − | 3.可用区域图，数据uint8存储，255代表可用（不缺测），0代表不可用。
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| − |
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| − | == '''2.API调用方式：''' ==
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| − | <blockquote>2.1 API接口：<nowiki>http://api.caiyunapp.com/v1/radar/cndata?token=$YOUR_TOKEN</nowiki></blockquote><blockquote>2.2 调用API 获取十帧图的url：降水强度图（共10张）、降水类型图（共10张）、可用区域图（共10张）</blockquote><blockquote>2.3 降水强度图示例：/weather/radar/cnmap_precp_201810250540_xxxxxxxxxx.png4. </blockquote><blockquote>2.4 降水类型图示例：/weather/radar/cnmap_precptype_201810250540_xxxxxxxxxx.png5. </blockquote><blockquote>2.5 可用区域图示例：/weather/radar/cnweight_raw_201810250540_xxxxxxxxxx.png</blockquote>
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| − |
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| − | == '''3.API返回示例：''' ==
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| − | URL： <nowiki>http://api.caiyunapp.com/v1/radar/cndata?token=$YOUR_TOKEN</nowiki>
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| − | 返回示例如下：
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| − | {
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| − | status*: "ok",
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| − |
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| − | cndata*: [
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| − |
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| − | {
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| − |
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| − | ## 降水强度图（UTC+0 格林威治时间）
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| − |
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| − | data_url*: "/weather/radar/ cnmap_precp_201810250540_xxxxxxxxxx.png",
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| − |
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| − | ## 降水类型图（UTC+0 格林威治时间）
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| − |
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| − | data_type_url*: "/weather/radar/ cnmap_precptype_201810250540_xxxxxxxxxx.png",
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| − |
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| − | ## 可用区域图（UTC+0 格林威治时间）
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| − |
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| − | weight_url*: "/weather/radar/cnweight_raw_201810250540_xxxxxxxxxx.png",
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| − |
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| − | datatime*: 1540446000, # 降雨图的时间戳（UTC+0 格林威治时间）
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| − |
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| − | lat*: [3.9079,57.9079], # 纬度范围
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| − |
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| − | lng*: [71.9282,150.6026], # 经度范围
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| − |
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| − | unit*: "grey scale" # 灰度单位，降雨图数据除以255为彩云降水强度；
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| − |
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| − | # 可用范围数据中，255代表可用，0代表不可用
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| − |
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| − | },
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| − |
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| − | ...
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| − |
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| − | ］
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| − |
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| − | ｝
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| − | == '''4.Python参考代码：''' ==
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| − | <blockquote>##根据用户经纬度，获取彩云降水''(雪)''强度</blockquote><blockquote>''##lat_interval, lng_interval = 0.009, 0.0105''</blockquote><blockquote>from scipy.misc import imread</blockquote><blockquote>VALID = 255</blockquote><blockquote>NORM = 255</blockquote><blockquote>lats = [3.9079, 57.9079]</blockquote><blockquote>lngs = [71.9282, 150.6026]</blockquote><blockquote>lat_size, lng_size = 6000, 7500</blockquote><blockquote></blockquote><blockquote>def latlng2xy(lat, lng):</blockquote><blockquote>y = int((lng - lngs[0]) / (lngs[1] - lngs[0]) * lng_size)</blockquote><blockquote>x = int((lats[1] - lat) / (lats[1] - lats[0]) * lat_size)</blockquote><blockquote>return x, y</blockquote><blockquote></blockquote><blockquote>data = imread('cnmap_precp_201810250540_7bdef9f9ac.png')</blockquote><blockquote>weight = imread('cnweight_raw_201810250540_7bdef9f9ac.png')</blockquote><blockquote>lat_size, lng_size = data.shape ##(6000, 7500)</blockquote><blockquote>lat, lng = 40.35, 116.31 ##查询用户位置降水情况</blockquote><blockquote>x, y = latlng2xy(lat, lng)</blockquote><blockquote>if weight[x, y] == VALID:</blockquote><blockquote></blockquote><blockquote>result = float(data[x,y]) / NORM</blockquote>
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