OpenWeatherMap - उत्साही मौसम कैसे बनाते हैं

हम एक अद्भुत समय में रहते हैं, कुछ ऐसा जो बहुत जटिल प्रतीत होता था वह अचानक सुलभ और सरल हो जाता है। इसके समाधान के लिए कार्य जो वैज्ञानिक संस्थानों को बनाने के लिए आवश्यक थे और बड़े संगठनों को अब उत्साही लोगों के स्व-संगठित समूहों द्वारा हल किया जा रहा है। उत्साही लोग नक्शे बनाते हैं और विश्वकोश फिल्में बनाते हैं और सॉफ्टवेयर विकसित करते हैं। मैं उस क्षेत्र के बारे में बात करना चाहता हूं जिसमें परिवर्तन की यह ताजा हवा अभी तक पूरी तरह से नहीं आई है - यह मौसम है। और हमारी परियोजना के साथ - OpenWeatherMap - हम इस स्थिति को बदलना चाहते हैं!

हमें इस तथ्य का उपयोग क्यों किया जाता है कि मौसम का पूर्वानुमान विशेष संगठनों की नियति है?

यह हमारी दुनिया में ऐसा हुआ है कि संस्थान, प्रयोगशालाएं और बड़े राज्य संगठन हमेशा से लगे हुए हैं और बाहरी दुनिया से अलग-थलग मौसम में लगे हुए हैं। कौन और कैसे मौसम के पूर्वानुमान को जन्म देता है, हमेशा एक रहस्य बना हुआ है, जो रहस्यवाद के एक स्पर्श के साथ कवर किया गया है। उनमें से अधिकांश बड़े राज्य संगठन हैं, जो विश्व मौसम संगठन में एकजुट हैं

और हर कोई जानता है कि काल्पनिक रूप से सटीक पूर्वानुमान कैसे हैं, और हम बच्चों की तरह खुशी मनाते हैं जब ऐसा होता है। और कितना अप्रिय और खतरनाक भी याद किया जाता है। अंत में, सही मौसम का पूर्वानुमान न केवल हमारे दैनिक मूड को प्रभावित करता है। हमारा जीवन उस पर निर्भर है! संक्षेप में, मौसम ही सब कुछ है। इसलिए, हमने सोचा और फैसला किया कि मौसम जैसे महत्वपूर्ण विषय सभी के लिए सुलभ होना चाहिए। यह लोगों का है और इसे उन्हीं लोगों द्वारा बनाया जाना चाहिए जिन्हें इसकी आवश्यकता है!
यह सुलभ, सुविधाजनक और, सबसे महत्वपूर्ण, मुक्त होना चाहिए!

हम आश्चर्यजनक रूप से सफल विकिपीडिया और OpenStreetMap से प्रेरित हैं। हम मानते हैं कि एक विचार से एकजुट उत्साही हमेशा बड़े नौकरशाही संगठनों की तुलना में अधिक परिणाम प्राप्त कर सकते हैं।

इस तरह से OpenWeatherMap परियोजना के बारे में आया।

परियोजना लक्ष्य - नि: शुल्क एपीआई

नि: शुल्क और सुलभ मौसम की जानकारी के विचार ने हमें विभिन्न मौसम संबंधी डेटा प्राप्त करने के लिए सभी एप्लिकेशन डेवलपर्स को मुफ्त एपीआई बनाने और प्रदान करने का नेतृत्व किया है, जैसे:
- वर्तमान मौसम डेटा के साथ इंटरएक्टिव नक्शा
- शहर के लिए साप्ताहिक पूर्वानुमान
- दुनिया भर के 120,000 शहरों में ऐतिहासिक डेटा।
- दुनिया भर में 40,000 मौसम स्टेशनों के डेटा लगभग ऑनलाइन प्राप्त हुए। (सेकंड से एक घंटे तक देरी)
- कई अलग-अलग वेब नक्शे , जिनमें बादल, वर्षा, हवा, तापमान, आदि के नक्शे शामिल हैं।

यह कैसे काम करता है?

प्रवेश द्वार पर, हमारे पास (1) मौसम स्टेशनों के डेटा, साथ ही मौसम संबंधी सेवाओं और वैज्ञानिक प्रयोगशालाओं के पूर्वानुमान (2) हैं। यह डेटा ओडब्ल्यूएम डेटाबेस में संग्रहीत किया जाता है, और अद्वितीय गणितीय एल्गोरिदम का उपयोग करके प्रसंस्करण के बाद
सड़क जादू, वे दुनिया में कहीं भी वर्तमान मौसम के बारे में प्रक्षेपित डेटा में बदल जाते हैं, साथ ही साथ मौसम की घटनाओं (3) के साथ कई नक्शे भी। अंत में, (4) एपीआई मौसम के नक्शे सहित सभी मौसम डेटा के लिए प्रदान किया जाता है। और अब 4 अंकों में से प्रत्येक के बारे में थोड़ा और अधिक।

प्रवेश द्वार पर क्या है?

मौसम स्टेशन डेटा

OpenWeatherMap सेवा पेशेवर और निजी मौसम स्टेशनों से डेटा प्राप्त करती है। आज ऐसे 40 हजार से अधिक स्टेशन हैं। उनमें से ज्यादातर पेशेवर स्टेशन हैं जो हवाई अड्डों और दुनिया के प्रमुख शहरों में स्थापित हैं। लेकिन सेवा के लिए भी कोई कम महत्वपूर्ण नहीं है गैर-पेशेवर स्टेशनों के डेटा, जो शौकीन इकट्ठा करते हैं और जहां भी संभव हो स्थापित करते हैं। और यह हमारे लिए बहुत महत्वपूर्ण है, क्योंकि शौकिया स्टेशनों का स्तर अब बहुत अधिक है, सटीकता और, सबसे महत्वपूर्ण बात, प्रेषित जानकारी की दक्षता भी बहुत उच्च स्तर पर है। और इस तरह के स्टेशन ओडब्ल्यूएम से जुड़े होंगे, उच्च वर्तमान मौसम की जानकारी और पूर्वानुमान दोनों की सटीकता होगी। आम तौर पर शौकिया मौसम स्टेशन एक अलग मुद्दा है। लेकिन इस लेख में मैं इस बात पर जोर देना चाहूंगा कि ऐसे स्टेशनों की सीमा बहुत विस्तृत है। और घर पर या देश में इस तरह के स्टेशन को स्थापित करना दिलचस्प होगा, न केवल एक गंभीर रेडियो शौकिया के लिए, बल्कि, उदाहरण के लिए, पिताजी और बेटे को। आप $ 100 से $ 1000 की लागत से तैयार स्टेशन खरीद सकते हैं, या आप इसे खुद इकट्ठा कर सकते हैं, उदाहरण के लिए, अरुडिनो।

पूर्वानुमान

मौसम केंद्रों के अलावा, ओडब्ल्यूएम सेवा पहले से ही संसाधित मौसम पूर्वानुमान डेटा एकत्र करती है। पूरी दुनिया के लिए एक वैश्विक पूर्वानुमान की गणना के लिए अविश्वसनीय कंप्यूटर शक्ति की आवश्यकता होती है, और, अफसोस, हमारे पास अभी तक अपना खुद का आईबीएम डीप थंडर नहीं है। सौभाग्य से, कई मौसम सेवाएं मुफ्त डेटा के लिए हमारे प्यार को साझा करती हैं और उनके सिस्टम के परिणाम उपलब्ध हैं। हम दो मौसम सेवाओं के डेटा का उपयोग करते हैं - अमेरिकी एनओएए, जो जीएफएस मॉडल और पर्यावरण कनाडा से एक कनाडाई ड्राइव करते हैं। दोनों मॉडल वैश्विक हैं और दुनिया में एक निश्चित बिंदु पर एक विशिष्ट मौसम की स्थिति की भविष्यवाणी करने के बजाय अपने लक्ष्य के रूप में हैं, बल्कि समग्र रूप से ग्रह पर सामान्य वायुमंडलीय गतिशीलता का निर्धारण करते हैं। उनके पास एक बड़ी ग्रिड पिच है - लगभग 50 किमी और एक बड़ी पूर्वानुमान समय सीमा - 5-7 दिन।
इसके अलावा, छोटे चरणों के साथ अधिक विस्तृत मॉडल की गणना व्यक्तिगत क्षेत्रों के लिए की जाती है।
हम क्रमशः और स्थानीय और अधिक सटीक, बहु-स्तरीय पूर्वानुमानों के डेटा को जोड़ते हैं। नतीजतन, OpenWeatherMap वेब मानचित्र बहुत आसानी से काम करते हैं - वैश्विक पूर्वानुमान बड़े पैमाने पर उपयोग किए जाते हैं, और अधिक से अधिक विस्तृत डेटा को बढ़ाने की प्रक्रिया में लोड किया जाता है।



लेकिन यह सब इतना दिलचस्प नहीं होगा अगर मौसम विज्ञानी मुफ्त सॉफ्टवेयर के लिए हमारे प्यार को साझा नहीं करेंगे! बड़े मौसम सेवाओं द्वारा उपयोग किए जाने वाले कुछ मॉडल ओपनसोर्स में उपलब्ध हैं - उदाहरण के लिए, डब्ल्यूआरएफ मॉडल।

उदाहरण के लिए, फ्रांसीसी उत्साही लोगों के एक समूह ने अपने होम सर्वर पर एक समान डेटा प्रोसेसिंग सिस्टम तैनात किया और पूरे फ्रांस में विस्तृत और सटीक पूर्वानुमान प्रदान करता है। वैसे, उनके पूरे सिस्टम की लागत 5 हजार डॉलर (16 कोर के लिए ब्लेड सर्वर) थी, जो अनुपलब्ध नहीं लगती है।



OpenWeatherMap सेवा वैश्विक लोगों के साथ ऐसे सटीक स्थानीय मॉडल जोड़ती है। उसके बाद, हम मौसम स्टेशनों से हवा से अधिक डेटा को आत्मसात करते हैं। और इस सभी डेटा के आधार पर, इंटरेक्टिव मैप्स बनाए जाते हैं, जिसमें डेटा के विस्तार का स्तर मैप के पैमाने पर निर्भर करता है।

आउटपुट क्या है?

मैप्स - प्रजातियों की एक किस्म

ओडब्ल्यूएम को मौसम स्टेशनों और मौसम विज्ञान संस्थानों से प्राप्त कच्चे डेटा को संसाधित करने के बाद, मौसम और मौसम की घटनाओं के आंकड़ों के साथ विभिन्न इंटरैक्टिव मानचित्र बनाए जाते हैं। ये बादल, दबाव, तापमान, वर्षा, हवा के मानचित्र हैं। इसके अलावा, ये रडार, मौसम केंद्र और दुनिया में कहीं भी मौजूदा मौसम के डेटा हैं।
नक्शे के बारे में अधिक

एपीआई

OpenWeatherMap सेवा सभी मौसम डेटा, उनके इतिहास, पूर्वानुमान और मौसम के नक्शे की पूरी विविधता के लिए एक मुफ्त एपीआई प्रदान करती है।
डेटा प्राप्त करने के लिए दो प्रकार के एपीआई हैं- JSON और मैपिंग के लिए टाइल / WMS

JSON का उपयोग करके आप प्राप्त कर सकते हैं:
- 120 हजार से अधिक शहरों में मौसम के आंकड़े। इसके अलावा, शहरों को कड़ाई से सीमित सूची से चुने जाने की आवश्यकता नहीं है; वे मानचित्र पर पाए जा सकते हैं और शहर में और निकटतम क्षेत्रों में अनुमानित मौसम पूर्वानुमान दोनों देख सकते हैं।
- लेट / लोन निर्देशांक में चयनित बिंदु पर वर्तमान मौसम पर डेटा
- एक कॉम्पैक्ट या पूर्ण रूप में 7 दिनों के लिए पूर्वानुमान
- "रॉ" मौसम स्टेशनों से प्राप्त डेटा
- पिछले अवधि के लिए मौसम डेटा
मौसम एपीआई के बारे में अधिक

हमारे एपीआई का उपयोग कैसे करें

एपीआई अनुप्रयोगों की सीमा असीम रूप से व्यापक है। ये सभी प्लेटफार्मों के लिए मोबाइल एप्लिकेशन हैं। ये विभिन्न वेबसाइटें हैं जो वर्तमान मौसम, विभिन्न मौसम चार्ट, विजेट आदि को प्रदर्शित करने के लिए एपीआई का उपयोग कर सकती हैं। ये स्मार्ट होम सिस्टम हैं।
उदाहरण के लिए, यूके ओपनवेरपेज़ उपयोगकर्ताओं में से एक ने अपने अंग्रेजी बगीचे के लिए एक स्वचालित पानी प्रणाली का आयोजन किया। वह पानी और सिंचाई शासन की मात्रा की योजना के लिए वर्षा के पूर्वानुमान डेटा का उपयोग करता है।

रूस में हमेशा की तरह सब कुछ क्यों है?

मैं तुरंत कहूंगा कि हम रूस के क्षेत्र पर मौसम के पूर्वानुमान को प्रदान नहीं करते हैं। और सामान्य तौर पर हम देश में कोई भी गतिविधि नहीं करते हैं। रूस में इस प्रकार की गतिविधि के लिए लाइसेंस की आवश्यकता होती है।

हालांकि, आइए देखें कि रूस में मौसम स्टेशनों और मौसम के उत्साह का क्या होता है। नीचे दिए गए चित्रण में आप मौसम केंद्रों के वर्तमान वितरण पैटर्न को देख सकते हैं। पूरे यूरोपीय भाग की घनी कोटिंग की तुलना में, रूस मामूली से अधिक दिखता है। और यह हमारे विशाल क्षेत्र में मौसम के पूर्वानुमान की अशुद्धि का एक कारण है।

और हम क्या बदल सकते हैं?

हमें यकीन है कि उत्साही लोगों की ताकतों में फर्क हो सकता है। यदि आप इस विषय में रुचि रखते हैं और परियोजना में मदद करना चाहते हैं, तो बहुत सारे अवसर हैं।
आप, उदाहरण के लिए, निम्न कर सकते हैं:
- अपने मौसम स्टेशन को कनेक्ट करें
- यदि आप एक डेवलपर हैं - अपने प्रोजेक्ट्स में हमारे डेटा का उपयोग करें
- या हमारे मोबाइल संस्करण को पूरा करें - m.openweathermap.org
- हाँ, बस हमारे बारे में अपने ब्लॉग पर लिखें

या अगर आप गणित में रुचि रखते हैं, तो इसके आस-पास बहुत सारी समस्याएं हैं। उदाहरण के लिए, सिस्टम में सबसे महत्वपूर्ण कार्यों में से एक वर्तमान मौसम को निर्धारित करना है। जैसा कि मैंने ऊपर कहा था, हमें मौसम स्टेशनों से परिचालन डेटा मिलता है जिसे महत्वपूर्ण भौगोलिक बिंदुओं - शहरों या व्यक्तिगत क्षेत्रों के ग्रिड में प्रक्षेपित करने की आवश्यकता होती है। स्टेशनों से डेटा विषम है और नियमित रूप से नहीं आता है। इसके अलावा, बहुत सारा कचरा गलत और गलत मापों से आता है, उन्हें बाहर निकालना चाहिए। इसके अलावा, त्रुटियां पूरी तरह से विश्वसनीय मौसम स्टेशनों के डेटा में भी दिखाई दे सकती हैं।
अब हम एक काफी कठिन और गैर-अनुकूली एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। मैं वास्तव में इस कार्य में कुछ लर्निंग एल्गोरिदम आज़माना चाहता हूँ।
एक समान कार्य में एक तंत्रिका नेटवर्क की कोशिश करना बहुत दिलचस्प है।

या, उदाहरण के लिए, कार्ड की उपस्थिति। मैं अपनी खुद की परत OpenStreetMap डेटा के आधार पर कम विवरण के साथ बनाना चाहता हूं, लेकिन अधिक प्राकृतिक दिख रहा हूं। यदि आपके पास कोई विचार है, तो हम बहुत खुश होंगे, खासकर यदि आप जानते हैं कि उन्हें मैपिक पर कैसे लागू किया जाए।

हमें हथियार रखने में सक्षम हर किसी की जरूरत है!

आर्किटेक्चर

मैं विस्तार से सिस्टम की वास्तुकला पर ध्यान केंद्रित नहीं करूंगा, मैं चित्रण के लिए एक सामान्य तस्वीर खींचूंगा:

वास्तुकला - एक पीसी।

हम केवल ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर का उपयोग करते हैं, जिनमें NgInx, Apache, PHP, Tilecache, OpenLayers, USC, Mapnik, PostGIS, Memcache, MongoDB, Gearman, MySQL, Python और बहुत कुछ शामिल हैं।

पुनश्च

एक मामूली गीतात्मक विषयांतर।
अब फैशन शब्द बिगडाटा एक बिकने वाला ब्रांड बन गया है जो आईटी बाजार के सभी शार्क द्वारा सक्रिय रूप से उपयोग किया जाता है। लेकिन शुद्ध विपणन के अलावा, इसका पूरे उद्योग पर बहुत अधिक प्रभाव पड़ता है - निचला रेखा यह है कि लेन-देन की लागत और बड़ी मात्रा में सूचनाओं को संग्रहीत करने की लागत भारी गति से गिर रही है, लेकिन व्यावहारिक रूप से शून्य हो जाती है। यह न केवल बड़े बाजार के खिलाड़ियों के लिए, बल्कि छोटे लोगों के लिए भी असाधारण अवसर खोलता है। मोटे तौर पर, कई साल पहले, कई टेराबाइट्स के डेटा वॉल्यूम के साथ एक प्रणाली को विकसित करने और बनाए रखने की लागत और प्रति सेकंड हजारों लेनदेन का भार एक छोटी कंपनी के लिए असहनीय था, और उत्साही लोगों के लिए और भी बहुत कुछ। अब सब कुछ बदल रहा है!
बिगडेट उपलब्ध हो रहा है। यह एक क्रांति है जिसमें हर कोई भाग ले सकता है!

दरअसल, यहां से उस सवाल का जवाब आता है जो मुझसे अक्सर पूछा जाता है - क्यों मुफ्त? हम मानते हैं कि भुगतान किए गए एपीआई पर व्यवसाय का निर्माण तकनीकी और व्यावसायिक रूप से नरक का रास्ता है। हमारा एपीआई हमेशा स्वतंत्र रहेगा - यह परियोजना का मुख्य विचार और लक्ष्य है।

आगे क्या होगा?

मुक्त मौसम का बहुत विचार परियोजना के विकास के लिए अवसर प्रदान करता है। फिलहाल, हम पहले से ही नए क्षेत्रों और कार्यों पर काम कर रहे हैं, जैसे:
• सामाजिकता। यह कहने का अवसर है कि हमारे शहर में अभी बर्फ नहीं गिर रही है, लेकिन सूरज चमक रहा है और फूल खिल रहे हैं। इसका मतलब है कि शहर का मौसम केंद्र गलत आंकड़े दे रहा है, और हम इस शहर में सटीक मौसम बनाए रखने के लिए अन्य अवसरों की तलाश करेंगे। स्वचालित एल्गोरिदम अच्छे हैं, लेकिन लोग बेहतर हैं।
• हम क्षेत्रों पर विस्तृत जानकारी के लिए बाहरी गणना मॉड्यूल को परियोजना से जोड़ना जारी रखेंगे।
• शौकिया मौसम स्टेशनों के विचार को बढ़ावा देना और उन्हें OpenWeatherMap से जोड़ना
• कृषि उद्योग के लिए OpenWeatherMap का उपयोग, यहाँ स्थानीय पूर्वानुमानों की आवश्यकता बहुत अधिक है
• विशेष मौसम संबंधी अनुप्रयोगों का विकास
• और निश्चित रूप से हम आपकी मदद के लिए वास्तव में आशा करते हैं!