天气预报

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

此数据库包含全国所有城市的详尽天气预报代号。

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

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

利用 T213 数值预报产品和实时地面降水观测数据，筛选关键物理量因子，并结合动力相似预报方法，构建了江苏省未来 12 小时至 3 天降水预报系统。经统计分析验证，该系统预报结果可靠，可为预报员提供参考。系统已实现降水的自动、客观、定时、定点、定量预报，并投入业务化运行。

降雨强度的实时判别逻辑，结合历史激发雨量和前期雨量，做成了一个还挺实用的暴雨泥石流预报模型。别看它是 1998 年的研究，用到现在依旧有参考价值。像这种基于降雨数据的判别方程，不光能帮你了解泥石流的触发机制，拿来做前端图表可视化的数据源也合适。 暴雨的降雨强度Y，跟当天的激发雨量X 和前期实效雨量K，构成了一个判别方程。直接拿这个方程当条件触发，做个小工具，或前端预警系统，逻辑直观。比如：用户输入雨量，系统就能判断有没有泥石流风险。 如果你平时用MATLAB画实时图，或者折腾Storm做流，这篇文章里的方法也能给你点灵感。还有像Kafka或Apache Storm的实时流平台，配合这个模型，做

Struts 框架，作为 Java Web 开发的常见选择，挺适合用来组织和管理 HTTP 求、业务逻辑与视图的交互。想象一下，把它和大数据结合，能做什么？比如说，查询全球天气！Struts的Action 类可以巧妙地与大数据框架（比如Hadoop或Spark）协作，实现对海量天气数据的实时查询。这样，用户通过网页提交求后，Struts会根据配置找到合适的 Action 类，调用大数据接口进行数据查询，返回给用户一个清晰、快速的天气信息。用大数据查询天气不光能提高响应速度，还能通过合理的查询优化和缓存机制，提升系统性能。只要熟悉了Struts框架和大数据查询的基础，结合这两者，你就能一个既高效