全球高精度土地利用数据服务 全国作物类型空间分布数据服务 二级分类土地利用数据30m 高精度植被类型分布数据 全国城市功能区划分布数据 全国DEM高程数据服务 全国耕地数据空间分布服务 全国林地分类数据空间分布服务 全国草地类型分类数据空间分布服务 全国水体数据空间分布服务 全国建设用地数据空间分布服务 全国未利用地数据空间分布服务 地形、地貌、土壤理化性质数据服务 全国坡度坡向数据服务 一级分类土地利用数据30m
全国降水量空间分布数据集 全国气温空间分布数据集 太阳辐射量空间分布数据集 全国气象站点观测数据集 全国平均风速空间分布数据集 全国平均水汽压空间分布数据集 全国蒸散量空间分布数据集 全国日照时数空间分布数据集 全国相对湿度空间分布数据集 全国地表温度空间分布数据集 全国气候区划空间分布数据集 全国气象站点空间分布数据集 全国土壤湿度空间分布数据集 全国水文站点地表径流量空间分布数据集
土壤类型空间分布数据服务 土壤质地空间分布数据服务 土壤有机质空间分布数据服务 土壤酸碱度空间分布数据服务 土壤氮磷钾空间分布数据服务 土壤深度空间分布数据服务 土壤侵蚀强度空间分布数据服务 土壤含水量空间分布数据服务 土壤重金属含量空间分布数据服务 中国土壤阳离子交换量空间分布数据 中国土壤容重含量空间分布数据
全国夜间灯光指数数据服务 全国GDP公里格网数据服务 全国人口密度数据服务 全国poi感兴趣点空间分布数据 全国医院空间分布数据服务 全国学校空间分布数据服务 全国居民点空间分布数据 全国旅游景区空间分布数据 全国机场空间分布数据 全国地铁线路站点空间分布数据 人口调查空间分布数据服务 社会经济统计年鉴数据 中国各省市统计年鉴 中国县级统计年鉴数据 农田分类面积统计数据服务 农作物长势遥感监测数据服务 医疗资源统计数据服务 教育资源统计数据服务 行政区划空间分布数据服务
Landsat陆地资源卫星影像 高分二号遥感影像数据 高分一号遥感影像数据 Sentinel2哨兵2卫星影像 SPOT系列卫星遥感影像数据 WorldView卫星遥感影像数据 资源三号卫星遥感影像数据 GeoEye卫星遥感影像数据 NOAA/AVHRR卫星遥感影像 MODIS卫星遥感影像 环境小卫星 Rapideye快鸟卫星影像
高精度归一化植被指数NDVI空间分布数据 高精度净初级生产力NPP空间分布数据 LAI叶面积指数空间分布数据 全国地表温度LST空间分布数据 全国生态系统服务空间数据集 全国湿地沼泽分类空间分布数据集 全国陆地生态系统类型空间分布数据集 全国农田生产潜力数据集 全国GPP初级生产力数据 全国农田熟制空间分布数据集 中国植被区划数据 中国草地资源数据 全国月度NDVI归一化植被指数空间分布数据 月度净初级生产力NPP空间分布数据 全国年度NDVI归一化植被指数空间分布数据 年度净初级生产力NPP空间分布数据 增强型植被指数EVI空间分布数据 RVI比值植被指数空间分布数据
你是不是做实验经常性的需要一些气象数据,例如PM2.5、相对湿度、月均温度等等……
但是当你开始寻找数据时就遇到困难了,由于权限、数据网站之类的麻烦你会花费大量无用时间,甚至有时候一无所获得不偿失,这就很头疼了!那么我们就去了解一个好的气象数据网免费获取站吧,保证你有所收获。
气象数据一直是一个价值较高的数据,它被广泛用于各个领域的研究当中。地理遥感生态网平台发布的全国站点气象数据集中包括有气温、气压、相对湿度、降水、蒸发、风向风速、日照等多种指标,但是包含了这些全部指标的气象数据却较难获取,即使获取到了也不能随意分享。
1级目录 |
文件名 |
PRS |
SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-PRS-10004-YYYYMM.TXT(本站气压) |
TEM |
SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-TEM-12001-YYYYMM.TXT(气温) |
RHU |
SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-RHU-13003-YYYYMM.TXT(相对湿度) |
PRE |
SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-PRE-13011-YYYYMM.TXT(降水) |
EVP |
SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-EVP-13240-YYYYMM.TXT(蒸发) |
WIN |
SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-WIN-11002-YYYYMM.TXT(风向风速) |
SSD |
SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-SSD-14032-YYYYMM.TXT(日照) |
GST |
SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-GST-12030-0cm-YYYYMM.TXT(0cm地温) |
气象数据一直是一个价值较高的数据,它被广泛用于各个领域的研究当中。气象数据包括有气温、气压、相对湿度、降水、蒸发、风向风速、日照等多种指标,但是包含了这些全部指标的气象数据却较难获取,即使获取到了也不能随意分享。
中国气象网的数据集是收费的,想要大规模免费爬取的话,需要自己写爬虫,之前写过一个爬取深圳市数据的爬虫。对深圳市的天气数据爬取基本没有问题。
直辖市: 北京, 天津, 上海, 重庆
安徽: 合肥, 安庆, 蚌埠, 亳州, 池州, 滁州, 阜阳, 淮北, 黄山, 六安, 马鞍山, 宿州, 铜陵, 芜湖, 宣城, 淮南
福建: 福州, 龙岩, 南平, 宁德, 莆田, 泉州, 三明, 厦门, 漳州
广东: 广州, 潮州, 东莞, 佛山, 河源, 惠州, 江门, 揭阳, 茂名, 梅州, 清远, 汕头, 汕尾, 韶关, 深圳, 阳江, 云浮, 湛江, 肇庆, 中山, 珠海
广西: 南宁, 百色, 北海, 崇左, 防城港, 桂林, 贵港, 河池, 贺州, 来宾, 柳州, 钦州, 梧州, 玉林
贵州: 贵阳, 安顺, 毕节地区, 六盘水, 铜仁地区, 遵义, 黔西南州, 黔东南州, 黔南州
甘肃: 兰州, 白银, 定西, 甘南州, 嘉峪关, 金昌, 酒泉, 临夏州, 陇南, 平凉, 庆阳, 天水, 武威, 张掖
海南: 海口, 白沙黎族自治县, 保亭黎族苗族自治县, 昌江黎族自治县, 儋州, 澄迈, 东方, 定安, 琼海, 琼中黎族苗族自治县, 乐东黎族自治县, 临高, 陵水黎族自治县, 三亚, 屯昌, 万宁, 文昌, 五指山, 三沙
河南: 郑州, 安阳, 鹤壁, 焦作, 开封, 洛阳, 漯河, 南阳, 平顶山, 濮阳, 三门峡, 商丘, 新乡, 信阳, 许昌, 周口, 驻马店, 济源
黑龙江: 哈尔滨, 大庆, 大兴安岭地区, 鹤岗, 黑河, 鸡西, 佳木斯, 牡丹江,七台河, 齐齐哈尔, 双鸭山, 绥化, 伊春
湖北: 武汉, 鄂州, 恩施, 黄冈, 黄石, 荆门, 荆州, 潜江, 神农架林区, 十堰, 随州, 天门, 仙桃, 咸宁, 襄阳, 孝感, 宜昌
湖南: 长沙, 常德, 郴州, 衡阳, 怀化, 娄底, 邵阳,湘潭, 湘西州, 益阳, 永州, 岳阳, 张家界, 株洲
河北: 石家庄, 保定, 沧州, 承德, 邯郸, 衡水, 廊坊, 秦皇岛, 唐山, 邢台, 张家口
江苏: 南京, 常州, 淮安, 连云港, 南通, 苏州, 宿迁, 泰州, 无锡, 徐州,盐城, 扬州, 镇江
江西: 南昌, 抚州, 赣州, 吉安, 景德镇, 九江, 萍乡, 上饶, 新余, 宜春, 鹰潭
吉林: 长春, 白城, 白山, 吉林市, 辽源, 四平, 松原, 通化, 延边
辽宁: 沈阳, 鞍山, 本溪, 朝阳, 大连, 丹东, 抚顺, 阜新, 葫芦岛, 锦州, 辽阳, 盘锦, 铁岭, 营口
宁夏: 银川, 固原, 石嘴山, 吴忠, 中卫
内蒙古: 呼和浩特, 阿拉善盟, 包头, 巴彦淖尔, 赤峰, 鄂尔多斯, 呼伦贝尔, 通辽, 乌海, 乌兰察布, 锡林郭勒盟,兴安盟
青海: 西宁, 果洛州, 海东地区, 海北州, 海南州, 海西州, 黄南州, 玉树州
山东: 济南,滨州, 东营, 德州,菏泽, 济宁, 聊城,临沂, 青岛, 日照,泰安, 威海, 潍坊,烟台, 枣庄, 淄博
山西: 太原, 长治, 大同, 晋城, 晋中, 临汾, 吕梁, 朔州, 忻州, 阳泉, 运城
陕西: 西安, 安康, 宝鸡, 汉中,商洛, 铜川, 渭南, 咸阳, 延安,榆林
四川: 成都, 阿坝州, 巴中, 达州, 德阳, 甘孜州, 广安, 广元, 乐山, 凉山州, 泸州, 南充, 眉山, 绵阳, 内江, 攀枝花, 遂宁, 雅安, 宜宾, 资阳, 自贡
西藏: 拉萨, 阿里地区,昌都地区, 林芝地区,那曲地区, 日喀则地区,山南地区
新疆: 乌鲁木齐, 阿拉尔, 阿克苏地区, 阿勒泰地区, 巴音郭楞蒙古自治州, 博尔塔拉州, 昌吉州, 哈密地区, 和田地区, 喀什地区, 克拉玛依, 克孜勒苏州, 石河子, 塔城地区, 图木舒克, 吐鲁番地区, 五家渠, 伊犁州, 北屯, 铁门关, 双河, 可克达拉, 昆玉
云南: 昆明, 保山, 楚雄州, 大理州, 德宏州, 迪庆州, 红河州, 丽江, 临沧, 怒江州, 普洱, 曲靖, 昭通, 文山, 西双版纳傣族自治州, 玉溪
浙江: 杭州, 湖州, 嘉兴, 金华, 丽水, 宁波, 衢州, 绍兴, 台州, 温州, 舟山
import requests
import demjson
import re
import calendar
import csv
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_4) AppleWebKit/537.36\
(KHML, like Gecko) Chrome/52.0.2743.116 Safari/537.36',
}
def get_url(date):
url = 'https://www.timeanddate.com/scripts/cityajax.php?n=china/shenzhen&mode=historic'
url += '&hd=' + date
url += '&month=' + str(int(date[4:6]))
url += '&year=' + date[:4] + '&json=1'
return url
# input: type(str) eg:'20170601'
def crawl_single_day(date):
response = requests.get(get_url(date), headers=headers)
response_list = demjson.decode(response.text)
for weather in response_list:
w_time = re.compile(r'^\d+:\d+').search(weather['c'][0]['h']).group(0)
w_temperature = re.compile(
r'^-?\d+').search(weather['c'][2]['h']).group(0)
w_weather = re.compile(
r'^(.*?)\.').search(weather['c'][3]['h']).group(1)
if weather['c'][4]['h'] == 'No wind':
w_wind_speed = '0'
else:
w_wind_speed = re.compile(
r'^\d+').search(weather['c'][4]['h']).group(0)
w_wind_direction = re.compile(
r'title=\"(.*?)\"').search(weather['c'][5]['h']).group(1)
w_humidity = weather['c'][6]['h']
w_barometer = re.compile(r'^\d+').search(weather['c'][7]['h']).group(0)
w_visibility = weather['c'][8]['h']
if w_visibility != 'N/A':
w_visibility=re.compile(r'^\d+').search(w_visibility).group(0)
yield [date, w_time, w_temperature, w_weather, w_wind_speed, w_wind_direction,
w_humidity, w_barometer, w_visibility]
# input: type(int) eg: year=2017, month=6
def crawl_single_month(year, month):
_, num_day = calendar.monthrange(year, month)
month_str = str(year)
if month < 10:
month_str += '0' + str(month)
else:
month_str += str(month)
day_list = list(range(1, num_day + 1))
for day in day_list:
if day < 10:
for weather in crawl_single_day(month_str + '0' + str(day)):
yield weather
else:
for weather in crawl_single_day(month_str + str(day)):
yield weather
if __name__ == "__main__":
with open('weather0.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerow('date time temperature weather wind_speed wind_direction humidity barometer visibility'.split())
for month in range(7, 13):
writer.writerows(crawl_single_month(2017, month))
with open('weather1.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerow('date time temperature weather wind_speed wind_direction humidity barometer visibility'.split())
writer.writerows(crawl_single_day('20210401'))
对 20210401的深圳天气数据爬取获得的 csv 文件如下图所示:
当然啦,中国地面气象日值数据集发布的现成的气象数据包括有气温、气压、相对湿度、降水、蒸发、风向风速、日照太阳辐射等等多种指标,全国共2400+站点。