天气预报技术

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

本研究提出了一种针对海量气象数据进行数据挖掘的方法，专门用于提取和分类灾害性天气，并采用Apriori算法进行关联规则挖掘。通过发现灾害性天气之间的关联模式，可以有效支持灾害性天气的预测和决策制定。技术的应用不仅提高了灾害预测的准确性，还为决策者提供了科学依据，以减少灾害带来的损失。

卡尔曼滤波技术在气象预报中扮演重要角色，通过建立数据文件和优化业务流程，提高了天气要素预报的精确度。

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。