Слой погоды для Open Street Map

Dennsy, еще реалметео использует интузиастов, можно попробывать на них выйти

В leaflet-layer.js перепутаны поля min и max температур.

Исправил

спасибо, работает

Мы добавили в API серверную кластеризацию маркеров.
Теперь запросы отрабатываются заметно быстрее и меньше нагружают браузер.
тут описание вызова openweathermap.org/example-json

Спасибо Alno за библиотеку к leaflet!

По поводу собственных метеостанций .

  • если у Вас уже есть такая, подключить ее к проекту можно используя наш API подробнее смотрите тут openweathermap.org/API
  • если нет…то можно собрать самому )) Собственно мы так и сделали.
    Основа ATxmega256A3 на борту стоит датчики
    температуры, температура и влажность, давление .
    Кроме того - 3G модем , аккумуляторы и … тааадам … солнечная батарея.
    В результате мы получили полностью автономную конструкцию.
    Одна из таких станций сейчас работает в горном Крыму прямо посреди леса!
    вот тут можно посмотреть ТУТ

Софтверная платформа freeRTOS.
Чуть позже выложим описание макет платы и софт.
PS Извиняюсь за офтоп …
Наверное станции лучше обсуждать к примеру на facebook

Я обновил слой, теперь:

  • можно показывать станции, а не города - для этого надо передать ‘type’: ‘station’ в хэш опций
  • показывается температура сразу под маркерами (как на OpenLayers)
  • в опциях можно задать количество значащих цифр после запятой в температуре (опция temperatureDigits)

А в каком соотношении находятся openweathermap.org и good-weather.ru? Я смотрю, что там очень схожи многие страницы. Интересуюсь в первую очередь для того, чтобы понять можно ли с иконки на слое сослаться на прогноз для города и куда?

openweathermap.org и good-weather.ru по сути одно и тоже, отличаются только шаблонами дизайна.
openweathermap.org хочется развивать для решения узкой и четкой задачи - референсные данные о погоде. На good-weather.ru, наверное, будут прогнозы погоды, их будет несколько разных и возможность их сравнивать. туда же пойдут и самодельные погодные станции и вроде того.

Ссылку на страницу прогноза погоды для города можно давать вот сюда http://openweathermap.org/city/524901 где 524901 идентификатор города.

Прогноз правда еще сильно сырой, иногда очень заметно врет … напишу большими буквами, что это версия 0.0001 ))

Где бы взять идентификатор интересующего города?

А по какой модели считаете? Вероятно WRF, она единственная опенсорсная из известных мне.
Вообще, оно конечно интересно, не спорю. Но имхо дело это малоподъемное для частников - если нужен именно практический продукт, а не игрушка.

  • какую область обсчитываете, какой шаг сетки?
  • с каких данных модель стартует?
  • какие граничные условия?
  • как вы думаете проводить настройку модели и валидацию результатов?
    Всё это очень непросто…

Поиска пока нет. Самый простой способ - найти интересующий город на карте, кликнуть на нем и списать ID из URL.
Вообще то эти ID совпадают с geoname id . Так исторически сложилось.

С WRF мы играем. Считам юг от Москвы. Шаг сетки в 10 км , ~ 200 точек * 2.
На вход идет GFS и наши данные. Результат… гм. скажем так не очевидный. WRF это такой конструктор забавный с десятком различных под моделей для каждой составляющей модели. Очевидно, что бы рассчитывать по ней сколько либо значительную территорию необходимы значительные вычислительные ресурсы. Не то чтобы совсем уж невероятно большие если судить по количеству процессоров, но проблема тут в другом - в fortran + MPI предъявляет очень высокие требования к скорости обмена данными между вычислительными ядрами. Эта архитектура принципиально не масштабируется дешевым железом. Грубо говоря нельзя запустить эту задачку на 1000 персоналках. А хочется!
Досточно посмотреть какой прорыв сейчас происходит в области биг дейта. Вот кудато туда мы пытаемся двигаться.

На поиск и не рассчитывал. Спасибо, нашел интересующий город. Понаблюдаю за прогнозом :slight_smile:

Вот-вот, и я про это. Классический опен-сорс: огромный конструктор, где куча всего, а продукта нет.
Даже если оставить за кадром вопрос вычислительных ресурсов - как заставить этот зоопарк давать действительно адекватный прогноз, а не просто какую-то отстраненную цифирь? Как эти подмодели скомбинировать и настроить? А почему именно так, а не иначе? Ответы все эти вопрос крайне неочевидны.
Поэтому, не в обиду будет сказано, я считаю все прогнозы погоды в руках энтузиастов баловством и не более.

Небольшой офф о погоде и прогнозе.
Случайно увидел в продаже недорогую (1500р) погодную станцию под брендом Vitek (Vitek VT-6400 BK).
Прикупил. Датчики внутри и один беспроводной выносной.
Поставил и стал наблюдать. Делает весьма хороший краткосрочный прогноз. Заявленная вероятность “угадывания” 70% .
Пока ни разу не ошиблась. :slight_smile:
Прикупил еще одну. С целью посмотреть внутренности, а потом подарить родственникам.
“Hi-Tech” весьма не самый свежий. Какой МК увидеть не удалось, он с внутренней стороны платы.
(На платах стоит марка HIDEKI.)
Но прогнозирует-то правильно. :slight_smile:

Насколько краткосрочный?
Если речь идет о нескольких часах, то оно просто экстраполирует чуть вперед текущую тенденцию. Фактически, то же самое может делать человек в голове, просто тут оно автоматизируется.
Если хотя бы 0,5-1 суток - это именно угадывание, а не прогноз. Первый же резкий фронт это покажет. Невозможно прогнозировать погоду на основе показаний в единственной точке пространства. Как при игре в покер - невозможно достоверно просчитать какая карта придет, но можно играть на вероятностях и статистически быть в плюсе.

наука != продукт. Это подход к науке с логикой “сколковского” акционера.
Тот кто работает на ECMWF и метеослужбы,
естественно сильно беспокоятся об источниках финансирования,
и очень любят поливать грязью “конкурентов”,
но их собcтвенные научные достижения очень часто весьма далеки от
энтузиастов в тех же самых университетах.

Вот именно. Я не спорю, авторы WRF наверняка очень неглупые люди. Но между научными изысканиями и конкретным прикладным продуктом, пригодным к практическому использованию - огромная путь. Который, увы и ах, под силу пройти только серьезным коллективам специалистов.
Энтузиасту-одиночке невозможно перелопатить весь код системы, разобрать и понять его, оптимизировать все параметры, регулярно проводить валидацию результатов и т.д. При всем к нему (энтузиасту) уважении. Он может только запустить то, что скачал, получить НЕЧТО и сказать “ух ты, а прикольно!”

Конспирологический бред про борьбу за финансирование комментировать не буду.

Про WRF это не просто опенсорсная поделка. На ней считают прогнозы очень серьезные метеорологических организации . Даже наш росгидромед, что то делает.
Настроить ее и правда безумно трудно.
Но суть нашего проекта не в этом чтобы конкурировать с метеослужбами. Суть в том, чтобы предоставить информацию о текущей погоде максимально быстро и в максимально удобном виде. Ну и прогноз также - на совсем небольшой период времени используя практически онлайн данные о текущей погоде. Такой подход не требует решения гигантского количества уравнений описывающих динамику атмосферных явлений. Общие тенденции изменения погоды известны из той же. к примеру модели GFS. Наша задача - корректировать глобальный прогноз учитываю оперативные данные.

По поводу того как маленькая погодная станция угадывает погоду.
Это достаточно старая идея, называется она алгоритм Zambretti
Для прогноза учитывается давление, тренд изменения давления и направление ветра. Он очень неплохо работает в приморских регионах.
К примеру - если ветер дует с моря и давление падает, то будет дождь.
Подробнее можно почитать тут http://www.meteormetrics.com/zambretti.htm

И еще про любителей и их возможности - OSM это хороший пример того, ЧТО могут просто любители!

О, а вот это действительно интересно!
А вы как-то проверяете (или планируете проверять), что дает это уточнение?
Может какую-то статистику ведете?

У нас произошел заметный апдейт в сервисе.
Мы начали сотрудничать с Канадской метеослужбой и как следствие появилось много новых слоев данных.
Это осадки, облачность, ветер, влажность и многое другое. Все это рассчитывается на “ацких” суперкомпьютерах в Канаде,
а результат доступен для всех. Все данные можно получить как WMS, или как слой к OpenLayers
Кроме того, есть слой данных метеорадаров, но к сожалению, только для Америки и Канады.

Основные данные можно посмотреть тут
http://openweathermap.org

Дополнительные слои
http://openweathermap.org/wiki/Models/GDPRS

О моделях
http://openweathermap.org/wiki/Models

Ну и собственно наша Wiki
http://openweathermap.org/wiki/Main_Page

  • всем кому есть что сказать про погоду или увидят ошибки - добро пожаловать в wiki

И еще… на http://openweathermap.org мы используем стандартную карту OSM, но мне кажется, что она не совсем удобна и не соответствует направлению сайта.
Наверное надо карту более серую и с рельефом и детализация вплоть до домов наверное не нужна. Мы готовы поставить mapnik и OSM в postgis, но настройка стилей кажется сложной и непонятной задачей. Может кто либо посоветовать или помочь с этим? И вообще есть ли идеи по тому какой должна быть карта погоды?

Шкала прогноза осадков странная: от 0.1 до 10.0 насыщенность цвета падает, а от 10.0 до 100.0 опять увеличивается. И получается в центре “облака” осадков прозрачный цвет, а по краям темно-синий. По-моему, лучше наоборот.