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基于分钟级降水预报API 的智能农业水资源管理探究
其中，智能农业水资源管理就是依托新型技术手段，实现对水资源的更加精准预报、科学调度的一种管理模式。而基于分钟级降水预报API的智能农业水资源管理，则是新型技术手段中的一种代表性形式。 二、分钟级降水预报API的应用在智能农业水资源管理中，基于分钟级降水预报API实现的水资源管理主要分为以下几个方面：一、对雨量的预报和监测：利用分钟级降水预报API，能够实时监测气象数据，进行准确的雨量预报和监测 这一手段能够为农业生产提供实时数据支持，减少因雨量预报不准确而导致的生产损失。二、水资源调度：基于分钟级降水预报API，能够对不同地区的降雨情况进行预判，从而根据实际需要，对水资源进行合理的调度。 三、水资源规划：基于分钟级降水预报API，能够对水资源进行科学规划，预测未来水资源需求和供给情况。这一服务能够为农业生产提供可持续性的水资源管理方案，从而提高农业生产的长期发展能力。 三、分钟级降水预报API推荐APISpace 的 分钟级降水预报API，支持国内任一经纬度的预报数据，实时调取某地未来2小时内降水预报，可做到分钟级、公里级，可准确提醒下一场雨何时出现，何时变大，何时停止等预报信息
31261编辑于 2023-11-06 - 来自专栏Android、鸿蒙开发
Android 天气APP（三十）分钟级降水
---- 分钟级降水 前言 正文 一、新增分钟级降水API 二、修改布局 三、增加适配器 四、增加网络请求与回调 五、控件初始化、数据请求和返回 六、动画展开收缩效果 七、运行GIF效果图 文末 -- 首先是和风天气更新的新的分钟级降水API，这个是可以提供给开发者免费调用的。话不多说了，进入正文。 然后我就看到了和风偷偷地更新了一个分钟级降水API，应该就是近段时间更新的，这个说实话做的不够地道，你既然更新了新的API那么应该告诉平台的开发者，让他们去使用，顺便给你们找出问题。 一、新增分钟级降水API 这个分钟级降水的API测试地址如下： https://devapi.qweather.com/v7/minutely/5m? private MinutePrecAdapter mAdapterMinutePrec;//分钟级降水适配器 private boolean state = false;//分钟级降水数据
86020发布于 2020-12-08 - 来自专栏气象学家
基于概率匹配思想修复AI降水预报短板
然而，这类模型均存在一个难以突破的瓶颈，即对极端强降水事件的预报能力往往不尽如人意，其预报结果常常出现降水强度系统性偏弱、空间结构随预报时长增加快速平滑的特征。 目前，绝大多数深度学习降水预报模型都采用均方误差 (MSE) 作为损失函数。它的计算方法是：将预报降水场和观测降水场中每一个处于相同位置的降水值进行对比，计算所有区域降水值差异的平均平方和。 于是，模型会倾向于给出一个平滑化、接近气候平均状态的预报图：刻意压低强降水的峰值，同时可能夸大弱降水的范围 (如图1a)。因此，降水预报中最关键、最具致灾风险的强降水信号被显著弱化，预报价值下降。 ；二是利用公开的风暴数据集 (SEVIR) 在更精细的时间尺度上进行未来1小时、逐5分钟的临近降水预报。 (4) 降水空间结构更合理：以图4中的一次强降水预报评估为例，使用PM loss训练的模型表现出一种“纠偏”特性：它会增强那些原本预报偏弱的降水信号，同时抑制那些预报偏强的信号，从而使得整体的预报场在强度分布上更逼近观测
15810编辑于 2026-03-26 - 来自专栏rainAI
降水临近预报_Weather4cast_RainAI代码分享
降水临近预报_Weather4cast_RainAI代码分享 主程序w4c23 def main(): parser = set_parser() options = parser.parse_args 因此，为了指导降水临近预报模型，我们采用中央 42 x 42 像素块并上采样到 252 x 252 像素标签。
30810编辑于 2024-07-12 降水临近预报_Weather4cast_RainAI阅读分享
降水临近预报_Weather4cast_RainAI阅读分享本文是论文阅读分享，后续会进行对应的代码分享，欢迎交流讨论。 每幅卫星图像覆盖 15 分钟的时间段，其像素对应于约 12 公里 x 12 公里的空间区域。预测输出是由 32 个图像组成的序列，表示地面雷达反射率的降雨率。 输出图像的时间分辨率也为 15 分钟，但空间分辨率更高，每个像素对应约 2km x 2km 的空间区域。 此外，由于它们的收敛时间，它们对于临近降水预报来说并不是最合适的，因为主要关注的是预报的前几个小时。对于基于外推法的方法，它们往往会高估降水量，并且无法正确地用降雨覆盖该地区28。 在临近降水预报的数据准备过程中，不仅要考虑输入中包含的特征，而且还要考虑所提供的上下文。
42510编辑于 2024-07-09- 来自专栏机器之心
10倍分辨率，5分钟预测：谷歌深度学习短时降水预报超越传统方法
天气总是会或轻或重地影响人们的日常生活，而天气预报的准确性会极大影响人们应对天气的方式。 天气预报可以告知人们是否应当选取一条不同的上班路线、是否应该重新安排周末野餐的计划、是否因为一场风暴的来袭而撤离住所。 这种聚焦于 0-6 小时短时降水预测方法可以在总延迟仅为 5-10 分钟的情况下生成 1km 分辨率的预测结果，这其中还包括了数据采集的延迟。 该方法虽然还处于早期发展阶段，但已经优于传统模型。 超越传统天气预报方法 世界各地的气象机构都有大量的监控设施，例如，多普勒雷达可以实时测量降水量；气象卫星可以提供多光谱成像；地面气象站可以直接测量风速、风向和降水量等。 上排（从左到右）：前三张图展示了当前时间之前 60 分钟、30 分钟以及 0 分钟（即需要进行预测的时间点）的雷达图。最右图展示了当前时间之后 60 分钟的雷达图，也就是短时预测的真实值。
1.2K10发布于 2020-02-24 - 来自专栏气象学家
OpenClaw 在大气科学领域的应用方案
通过浏览器工具和 API 调用，OpenClaw 能够同时获取 GFS、ECMWF、CMA-GFS 等多个数值模式的预报结果，进行交叉验证和集成分析。 第三，智能预报解读。 2 小时缩短至 15-30 分钟 • 减少人为遗漏（系统自动检查所有模式、所有时效） • 预报一致性提升（避免不同预报员风格差异过大） 3.2 极端天气监测预警系统 场景描述 强对流天气（短时强降水、雷暴大风 效果 • 预报制作时间从 90 分钟缩短至 25 分钟 • 预报员专注于复杂天气研判，routine 工作自动化 • 产品标准化，不同预报员风格统一 案例二：强对流天气实时监测系统 背景 夏季强对流多发 预计未来 1 小时内该地区将出现短时强降水（小时雨强 30-50mm）、 雷暴大风（8-10 级）和局地冰雹。请注意防范！" 3. 边缘计算与物联网结合 对接自动气象站、农业传感器、无人机观测等边缘设备，实现从观测到预警的分钟级响应。 7.2 应用场景拓展 1.
43310编辑于 2026-03-26 - 来自专栏高速公路那点事儿
案例学习 | 学习一下深中通道，高速公路精准气象服务系统的设计思路
系统主要功能包括： （1） 精准交通气象预报和预警 1) 公里级分钟级监测预测： 实现2小时内的5分钟级别的精准天气预报，未来72 小时的小时天气预报，可实现精细化天气、路温、能见度预测，满足以下技术指标 ： – 精细尺度：1公里； – 更新频率：5-10分钟； – 分钟级预报时长：120分钟； – 小时级预报时长：360小时； – 监测要素：天气现象、气温、气压、风速风向、降水量、降水位置及到达时间、能见度 （2） 养护施工天气预警 可通过解析视频图像，结合天气模型，识别路面干燥潮湿情况和分钟级降水预测，包括降水时间和降水距离，降水减弱时间预测。 对施工和养护部门提供精准天气指标。 (2) 格点预报数据（分钟级、小时级、日级） 覆盖项目所在地及周边区域(外延 150km 范围)1 公里网格分辨率的格点气象预报数据（气温、降水量／降水强度、湿度、气压、风向、辐射、风速、雷电、雾等高影响天气要素 未来 2 小时预报结果为逐10min 更新未来 2 小时的逐分钟分辨率，未来 24 小时和未来10 天的预报结果为逐小时更新，数据分别为未来逐 1 小时和未来逐日的预报结果。
35610编辑于 2025-07-03 - 来自专栏好奇心Log
国产气象预报模式第一梯队！
0-10天冬奥关键点位‘定时定点定量’预报，可以为本届冬奥提供平均风、阵风、温度、湿度、能见度、降水量、降水相态（雨、雪、雨夹雪）等赛事所需的关键预报产品。” 分钟百米级 睿图团队针对冬奥研发的技术和产品，特点就是“空间网格细、时间更新频率快、预报精准度高”。 以降水预报为例，由多个子系统构成的睿图模式体系，其降水预报的核心是其中的两个子系统。 临近数值预报集成子系统主要关注未来2小时内天气，每10分钟更新一次，是气象预报员对雷暴等灾害性天气做出临近预警的重要参考；短期预报子系统则主要关注未来2-12小时，是短时天气预报预警的重要参考。 22米网格的0-24小时逐10分钟预报。 ，利用动力降尺度手段研发了百米级睿思阵风预报技术。
1.2K30编辑于 2022-04-12 - 来自专栏气象学家
结合注意力机制的UNet降水短临预报框架
天气预报以数值天气预报为主，它试图准确模拟物理特性的大气层。但数值天气预报的一个缺点是，它缺乏利用最新的气象资料进行短期预报的能力。 我们通过使用数据驱动的神经网络方法，结果表明有可能产生准确的降水现报。 为此，我们提出了SmaAt-UNet，一个基于众所周知的UNet的高效卷积神经网络架构，配备了注意力模块和深度可分离卷积。 我们利用荷兰的真实降水数据集评估了此方法，结果表明，根据精确度评估，相比于其他模型（原始的UNet框架），我们提出的模型仅使用了四分之一的参数即可达到与其他模型类似的结果。 本文对比分析了UNet、UNet-CBAM、UNet-DSC和SmaAt-UNet四种模型在降水短临预报方面的性能表现。 ? 本文主要是利用UNet和注意力机制以及深度可分离卷积在降水短临预报方面的尝试，并没有利用更多的深度学习技术去进一步改善SmaAt-UNet模型的性能。 ? 模型结果对比.
4.6K21发布于 2020-10-09 - 来自专栏API百科
一文带你看透天气预报
它支持全国以及全球多个城市的天气查询，包含国内3400+个城市以及国际4万个城市的实况数据；更新频率分钟级别。 图片天气预报查询服务中含有五个API：智能天气实况 API天气实况是天气预报中最基础的数据，主要是对最近天气进行的监测，该接口的更新频率是分钟级。 天气逐小时预报 API天气逐小时预报将预报粒度细化到小时级别，对每个小时的天气情况进行预报。 目前行业内大部分天气产品都上线了未来24小时的逐时预报，而 APISpace 则可以提供全球城市长达72小时的逐时预报，包含天气现象、气温、体感温度、风力、风向、相对湿度、云量、1小时降水量等。 天气逐3小时预报 API天气逐3小时预报主要包含天气现象、气温、体感温度、风力、风向、相对湿度、云量、降水量等，国内最长可支持7天。目前支持国内3400+个城市的预报数据。
73520编辑于 2023-02-06 - 来自专栏气象学家
DeepFusion：基于多气象模态深度融合网络的短时强降水预报
我们使用过去 36 分钟（6 个时间步，间隔 6 分钟）的雷达回波序列作为输入，捕捉降水系统的移动和演变趋势。 历史降水数据：历史降水强度序列为模型提供了降水演变的直接观测信息。 与雷达数据类似，我们使用过去 36 分钟的逐 6 分钟降水强度作为输入，帮助模型学习降水的时间演变规律。 数值模式（NWP）数据：数值模式提供了大气环境的背景场信息，对于理解降水的物理成因至关重要。 最终输出为未来 2 小时（20 个时间步，间隔 6 分钟）的降水强度场，空间分辨率为 1km × 1km。 训练策略 数据预处理 气象数据通常存在缺失、异常等问题。 应用价值：实现了高分辨率（1km × 1km）、高时间密度（6 分钟间隔）的 0-2 小时短临预报，对城市防汛和公众出行具有重要指导意义。 旗下产品彩云天气 APP 以精准的分钟级降水预报著称，累计服务数亿用户，帮助人们更好地规划出行、应对天气变化。
38010编辑于 2026-03-26 - 来自专栏HyperAI超神经
为什么气象站和 AI 都测不准天气？
目前，太空中有全球 1000 多颗气象卫星，可提供风雨、温度等的大量气象数据，地球上还有数十万个国家级和企业级气象站，它们都在不断收集实时数据。 国家级的气象站为国民生活提供便利，企业级的气象站则是提供商用服务，比如为大型农场、体育赛事、航空业提供更细粒度的气象数据。 论文中的新方法是利用数据驱动、完全不使用大气物理模型来建立短临降水预报模型。仅使用神经网络，通过训练数据集来学习拟合大气物理，而没有使用先验的大气物理基础知识。 在这个方法中，降水预报被看作是一种由图片至图片的转换问题，并利用一种 U-net 结构的卷积神经网来实现预报目的。 上排的前三张图，显示了距现在 60 分钟前，30 分钟前和 0 分钟之前的雷达图像，最右边的图片显示 60 分钟后的雷达图像，即临近预报的地面真实情况。
83620发布于 2020-08-14 - 来自专栏HyperAI超神经
3 年过去了，为什么气象站和 AI 仍然测不准天气？
目前，太空中有全球 1000 多颗气象卫星，可提供风雨、温度等的大量气象数据，地球上还有数十万个国家级和企业级气象站，它们都在不断收集实时数据。 国家级的气象站为国民生活提供便利，企业级的气象站则是提供商用服务，比如为大型农场、体育赛事、航空业提供更细粒度的气象数据。 论文中的新方法是利用数据驱动、完全不使用大气物理模型来建立短临降水预报模型。仅使用神经网络，通过训练数据集来学习拟合大气物理，而没有使用先验的大气物理基础知识。 在这个方法中，降水预报被看作是一种由图片至图片的转换问题，并利用一种 U-net 结构的卷积神经网来实现预报目的。 2. 上排的前三张图，显示了距现在 60 分钟前，30 分钟前和 0 分钟之前的雷达图像，最右边的图片显示 60 分钟后的雷达图像，即临近预报的地面真实情况。
57810编辑于 2023-08-31 - 来自专栏气象学家
FuXi-Nowcast: 应对临近预报中长期存在的对流初生挑战
传统方法大多只关注降水量预报，但业务预报需要的是多灾种协同监测。一次强飑线过程往往伴随狂风、短时强降水和冰雹，单变量预报无法满足防灾减灾的实际需求。 LPIPS和SSIM损失：这两个感知损失函数的引入，标志着气象预报评估从"像素级精度"向"形态学逼真度"的跃升。 高分辨率观测数据 • 雷达资料：1km分辨率的组合反射率，6分钟原始数据抽取整点值。这里有个细节值得商榷：整点抽取可能引入时间采样误差，强对流系统的演变往往在分钟级，未来可考虑时间插值或概率匹配。 6级、7级、8级大风 CSI的计算公式中，分母包含命中、空报、漏报三项，对空报和漏报同等惩罚。 级雷雨大风。
23310编辑于 2026-03-25 - 来自专栏气象学家
短程X波段相控阵天气雷达是天气雷达发展新的里程碑
其核心功能包括：一是定量测雨反演，结合Z-I关系、极化与多普勒参数优化算法，根据降水类型动态调整参数，降低误差；二是数据融合，整合雷达、地面雨量站与卫星数据，修正系统误差与随机误差；三是快速生成产品，更新周期达秒级至分钟级 如果要提升降水预报的准确性，完成降水预报从传统的简单外推到基于动力学和热力学的新型预报的跨越，降水区域正确的风场是必不可少的。 机械扫描雷达体扫时间3分钟左右，这就会造成在同一空间点上两个雷达获取径向速度的时间差大约3分钟左右。对于强对流降水就可能造成巨大的风场误差，从而导致降水预报的巨大误差。 例如，当垂直气流和回波强度不断加强，就可以根据这个加速度预报未来几分钟、几十分钟有可能产生冰雹。显然这种思路在判定冰雹和预报冰雹的发生时间上都会优于传统的方法。 2）基于水平涡度的龙卷预报预警 龙卷是最强烈的气象灾害天气，国内外都在不间断的研究探索龙卷的快速识别与预报预警方法。美国目前对龙卷的预警能力还是十五分钟左右。
25410编辑于 2026-03-26 天气预报查询API详解
本文将详细介绍天气预报查询API的基本概念、功能、使用场景以及如何集成和使用。天气预报查询API天气预报查询API是一种应用程序编程接口（API），它允许开发者通过编程方式获取天气数据。 这些数据通常由专业的气象服务提供商收集和分析，包括但不限于温度、湿度、风速、风向、降水概率等。 APISpace 的 天气预报查询，支持全国以及全球多个城市的天气查询，包含国内3400+个城市以及国际4万个城市的实况数据，同时也支持全球任意经纬度查询，接口会返回该经纬度最近的站点信息；更新频率分钟级别 天气预报查询里面含有智能天气实况 API、天气逐小时预报 API、天气逐3小时预报 API、15天预报 API、国内/国外城市查询 API~功能特点实时性：提供最新的天气数据，通常每分钟或每小时更新一次 如何集成天气预报查询API选择API服务：根据需求选择合适的天气预报API服务提供商，如 APISpace 的 天气预报查询。获取API密钥：注册并获取API访问密钥，这是调用API时的身份验证凭证。
1.3K10编辑于 2024-07-15- 来自专栏API 分享
APISpace 天气预报查询API接口案例代码
1.天气预报查询API产品介绍APISpace 的 天气预报查询，支持全国以及全球多个城市的天气查询，包含国内3400+个城市以及国际4万个城市的实况数据，同时也支持全球任意经纬度查询，接口会返回该经纬度最近的站点信息 ；更新频率分钟级别。 2.天气预报查询详解2.1 API列表智能天气实况天气逐小时预报天气逐3小时预报15天预报城市搜索（国内、国外城市）接下来以【智能天气实况】为例展示2.2 接口请求请求方式：GET请求头：标签必填说明X-APISpace-Token 体感温度，单位℃，int类型 “rh”: 38, //相对湿度，单位%，int类型 “wind_class”: “2级” ，单位毫米(mm)，double类型 “prec_time”: “2021-03-05 18:00:00”, //过去1小时降水量所对应的时间段 “clouds
1K20编辑于 2023-11-01 - 来自专栏气象杂货铺
科研 | GRL：基于深度学习的美国大陆降水短时预报
近期，复旦大学大气与海洋科学系陈国兴课题组发表在Geophysical Research Letters上的工作（Chen and Wang, 2022），首次将深度学习方法应用于短时降水预报方面。 该工作构建了一种基于三维卷积神经网络的短时降水预报的模型，利用三维气象场预报美国大陆的日降水空间分布。 结果表明：一、神经网络模型可以有效预报美国大陆地区的日降水分布，其对5天降水预报的均方根误差要小于当前最优秀的数值预报模型结果；二、将神经网络模型预报结果与传统模型预报结果的加权可以显著改进传统模型的结果 基于深度学习的美国大陆降水预报示意图 该工作显示了深度学习在短时天气预报方面的巨大潜力，类似的方法可以应用在其他变量或者场景方面的预报。 进一步的工作将使用类似的方法构建针对中国东部地区的短时降水预报模型。 论文信息： Chen, G.*, and W.-C.
85220编辑于 2022-09-23 - 来自专栏气象学家
气象观测全面自动化之路——德国走了快120年
当时全境约有350个人工气象站，15个探空气球释放点，2400个降水测量点与1500个雷暴天气报告处。 （图3：1900年当时的探空风筝） 1935年，德国境内气象站数量增加至552个，降水测量点增加至约4400个。 温、湿、压、风速、风向的数据采集频次提高到每30分钟一次。 2003-2007年，所有地面气象观测数据采集频次均提高到每30分钟一次。 2008年，气象卫星数据分析、资料同化技术广泛应用。 直至2019年，总部位于美茵河畔奥芬巴赫（Offenbach am Main）的德国气象局全境范围内拥有5个局地气候与环境咨询中心、5个航空气象咨询中心、3个农业气象咨询中心、182个一级气象站、1735 个二级天气与降水监测站、1082个物候观测站、18个天气雷达站点、10个探空观测点（每年释放约7000个探空气球）。
1.5K20发布于 2020-04-16
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