天气预报代号 SQLite 数据库

特点： 查询全国2400+城市7天天气信息 包含天气现象、温度、风力、风向 体积小巧、页面简洁

小型且高效的 ASP + ACCESS 程序 可查询全国 2400 多个城市 7 天天气 提供天气现象、温度、风力、风向等信息 页面简洁美观，符合站长需求

Android App可连接至中央气象台API，检索中国城市代码，用于获取天气预报。

3、递推滤波的时间间隔不宜长，一般在短时或短期预报中应用卡尔曼滤波方法优于中期预报。4、预报精度选择好的预报因子是至关重要的。

日本气象厅 JMH 的 24 小时和 48 小时地面预报图，用来做温带气旋预测还挺靠谱的。强度和位置的准确率都不错，是 24 小时的，强度能到 88%，位置也有 84%。如果你是在做天气可视化、预报算法优化，或者搞航海气象，那这份资料真的蛮实用的。 日本 JMH 的气旋预报图，用的不是那种复杂模型，而是传真格式的天气图，读取方式也简单，适合快速对比实际与预报情况。你只要抓住气旋中心、气压线形态这几个关键点，就能搞定预报准确性。 我之前就用这份图结合Python的图像识别库做过自动识别气旋轨迹。搭配像OpenCV、matplotlib，个几十张图也不难，响应还快。核心是提取气旋中心坐标，和实况对

中国省市区县的 SQLite 数据库，结构清晰、数据全，还带了天气网城市 ID，挺适合做本地天气、行政区联动这类项目的。 中国省市区县的SQLite 数据库，表结构比较简洁，一眼看懂。省、市、区都分好了，字段命名也还蛮清晰的，适合懒得自己整理数据的你。 搭配了天气网城市 ID，这个就挺贴心的。你要做个本地天气小程序？直接查 ID 就能调接口，响应也快，省了你一堆对照工作。 如果你想看看历史版本，也有 2018 和 2014 年的版本可选，数据格式差不多，适合做版本对比。还有个全球城市数据库，想扩展到国外也不是问题。 数据来源整理得比较全面，像城市编码、经纬度、MySQL 脚本这些相关资源也都能

SQLite 是一款小巧、轻量级、零配置的嵌入式关系型数据库，它具有跨平台、高性能等特点，可广泛应用于移动设备、桌面程序、嵌入式系统等领域。

城市信息数据库的SQL脚本，包含('10100','北京','北京','中国','北京','北京','39.904989','116.405285')等城市信息。

天气数据的爬虫代码，写得比较清爽，运行也比较稳当。用的是Python的爬虫库，逻辑不复杂，适合你快速上手搞点天气数据来练练手，或者做个数据可视化小项目也挺方便。 代码结构清晰，带注释，基本照着跑就能出结果。还用到了requests和BeautifulSoup来搞定网页求和数据解析，挺经典的组合，学起来也不难。你用requests.get()拉网页，用soup.select()挑元素，顺手。 如果你想采集个几年内的天气情况，还可以顺手看看这些： 爬虫获取近五年天气数据 2020 年 1-3 月全国天气数据集 南昌市 2017 至 2019 年天气数据 十年天气数据集 2009-2020 ，这