Difference between revisions of "区域降水实况栅格图API"

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(3.API返回示例:)
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cndata*: [
 
cndata*: [
  
         {
+
                 {
  
          ## 降水强度图(UTC+0 格林威治时间)  
+
                  ## 降水强度图(UTC+0 格林威治时间)  
  
           data_url*: "cdn.caiyunapp.com/weather/radar/
+
                   data_url*: "cdn.caiyunapp.com/weather/radar/ cnmap_precp_201810250540_7bdef9f9ac.png",
  
                     cnmap_precp_201810250540_7bdef9f9ac.png",
+
                  ## 降水类型图(UTC+0 格林威治时间) 
  
          *## 降水类型图(UTC+0 格林威治时间) 
+
                  data_type_url*: "cdn.caiyunapp.com/weather/radar/ cnmap_precptype_201810250540_7bdef9f9ac.png",
  
          *data_type_url*: "cdn.caiyunapp.com/weather/radar/
+
                  ## 可用区域图(UTC+0 格林威治时间)
  
                          cnmap_precptype_201810250540_7bdef9f9ac.png",
+
                  weight_url*: "cdn.caiyunapp.com/weather/radar/cnweight_raw_201810250540_7bdef9f9ac.png",
  
           *## 可用区域图(UTC+0 格林威治时间)
+
                   datatime*: 1540446000, # 降雨图的时间戳(UTC+0 格林威治时间)
  
          *weight_url*: "cdn.caiyunapp.com/weather/radar/
+
                  lat*: [3.9079,57.9079], # 纬度范围
  
                       cnweight_raw_201810250540_7bdef9f9ac.png",
+
                  lng*: [71.9282,150.6026], # 经度范围
  
           datatime*: 1540446000, # 降雨图的时间戳(UTC+0 格林威治时间)
+
                   unit*: "grey scale" # 灰度单位,降雨图数据除以255为彩云降水强度;
  
          lat*: [3.9079,57.9079], # 纬度范围
+
                                    #   可用范围数据中,255代表可用,0代表不可用
  
          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
+
               
 
 
          },
 
 
 
          ...
 
 
 
       
 
  
 
 

Revision as of 03:56, 14 December 2018

中国区域降水实况栅格图 API 说明

token需要开通权限,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:http://cdn.caiyunapp.com/weather/radar/cnmap_precp_201810250540_7bdef9f9ac.png4.
2.4 降水类型图示例:http://cdn.caiyunapp.com/weather/radar/cnmap_precptype_201810250540_7bdef9f9ac.png5.
2.5 可用区域图示例:http://cdn.caiyunapp.com/weather/radar/cnweight_raw_201810250540_7bdef9f9ac.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*: "cdn.caiyunapp.com/weather/radar/ cnmap_precp_201810250540_7bdef9f9ac.png",

          ## 降水类型图(UTC+0 格林威治时间) 

          data_type_url*: "cdn.caiyunapp.com/weather/radar/ cnmap_precptype_201810250540_7bdef9f9ac.png",

          ## 可用区域图(UTC+0 格林威治时间)

          weight_url*: "cdn.caiyunapp.com/weather/radar/cnweight_raw_201810250540_7bdef9f9ac.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

          },

          ...

        ]

4.参考代码(Python):

##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