区域降水实况栅格图API

开发者token需要额外开通权限，请联系商务：api@caiyunapp.com

1.API概述 ：

• 中国区域降水实况栅格图 API 提供三种文件：降水强度图、可用区域mask图、雨雪类型mask图；
• 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）；
• 等经纬度投影，栅格分辨率 (6000 ＊ 7500) , 纬经度分辨率近似为(0.009, 0.0105)，（经度分辨率0.0105非准确值）；
• 数据第1维 (3.9079N ~ 57.9079N)纬度，第2维 (71.9282E ~ 150.6026E)经度；
• 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：

   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)；
   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；
   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。

2.API调用方式：

2.1 API接口：http://api.caiyunapp.com/v1/radar/cndata?token=$YOUR_TOKEN

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）

2.3 降水强度图示例：/weather/radar/cnmap_precp_201810250540_xxxxxxxxxx.png4.

2.4 降水类型图示例：/weather/radar/cnmap_precptype_201810250540_xxxxxxxxxx.png5.

2.5 可用区域图示例：/weather/radar/cnweight_raw_201810250540_xxxxxxxxxx.png

3.API返回示例：

URL： http://api.caiyunapp.com/v1/radar/cndata?token=$YOUR_TOKEN

返回示例如下：

{

status*: "ok",

cndata*: [

         {

          ## 降水强度图（UTC+0 格林威治时间）  

          data_url*: "/weather/radar/ cnmap_precp_201810250540_xxxxxxxxxx.png",

          ## 降水类型图（UTC+0 格林威治时间） 

          data_type_url*: "/weather/radar/ cnmap_precptype_201810250540_xxxxxxxxxx.png",

          ## 可用区域图（UTC+0 格林威治时间）

          weight_url*: "/weather/radar/cnweight_raw_201810250540_xxxxxxxxxx.png",

          datatime*: 1540446000, # 降雨图的时间戳（UTC+0 格林威治时间）

          lat*: [3.9079,57.9079], # 纬度范围

          lng*: [71.9282,150.6026], # 经度范围

          unit*: "grey scale" # 灰度单位，降雨图数据除以255为彩云降水强度；

                             #   可用范围数据中，255代表可用，0代表不可用

          },

          ...

        ］

｝

4.Python参考代码：

##根据用户经纬度，获取彩云降水(雪)强度

##lat_interval, lng_interval = 0.009, 0.0105

from scipy.misc import imread

VALID = 255

NORM = 255

lats = [3.9079, 57.9079]

lngs = [71.9282, 150.6026]

lat_size, lng_size = 6000, 7500

def latlng2xy(lat, lng):

y = int((lng - lngs[0]) / (lngs[1] - lngs[0]) * lng_size)

x = int((lats[1] - lat) / (lats[1] - lats[0]) * lat_size)

return x, y

data = imread('cnmap_precp_201810250540_7bdef9f9ac.png')

weight = imread('cnweight_raw_201810250540_7bdef9f9ac.png')

lat_size, lng_size = data.shape ##(6000, 7500)

lat, lng = 40.35, 116.31 ##查询用户位置降水情况

x, y = latlng2xy(lat, lng)

if weight[x, y] == VALID:

result = float(data[x,y]) / NORM