在距离可以假定为常数的天气吗?

Question

下午好,

我工作在一个应用程序调用一个天气API在不同坐标横跨美国。

相反的天气在每一个时刻,我计划基于距离的聚类坐标在一起彼此。这样,我可以把平均坐标和得到一个天气预报,是代表。

这就提出了一个问题,这些问题需要有多近呢?一群半径50英里会足够吗?250怎么样?

我只收集这些特性从天气资料来源:

• 温度
• 类别(下雨,多云、冰雹等)
• 可见性

我真的不需要很高的精度。事实上,我使用的坐标有25 - 50英里变异从他们的“真正的位置。”

我不是一个气候科学家,所以我道歉,如果这个问题有点简陋。我想第二个意见关于这个话题我可以平衡之间的权衡的地区天气API调用和忠诚。

Answer 1

天气受Tobler地理学第一定律:一切一切有关,但附近的事情比遥远的相关事情。

温度——这不仅改变的特性,但也一天。冬季,秋天和春天,会有更剧烈的温度变化。这可能是由于战线,但最终是由来自太阳的加热差异引起的。然而,几英里可以产生相当剧烈的变化。事情变得更加复杂,当高程。

降水——这是更多的变量。雪可以发生在一座山,但雨在一个山谷之中。即使是山边的可以影响多少雨。我看到下雨一侧的建筑,而不是其他。降水预测是件棘手的事情。

可见性有几个因素影响能见度。雾和降水可能是最常见的气象因素。海拔真的可以影响你的视线。显然,能见度也存在的影响烟以及灰尘,粒子越小,越有可能会遮挡视线。比雨和雪会反射性更强。别的东西,可能会影响能见度是风速,正如上面提到的粒子可以从表面扬起。所以可见性会改变取决于所有这些变化。它甚至可能会改变取决于你看的方向。

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这说的是,它真的取决于有经验法则。

Answer 2

我是一个飞行员和处理气象在每天的基础上,刚开始写我的第一个应用程序,尽管非常缓慢的进步——这是一个非常有趣的问题。我不确定如果你意识到但几乎所有天气观测来自机场和这个集体数据以及计算机模拟所有的天气预报和预测的基础。它将是你的API是基于这些数据。如果你希望现在的实际条件需要接近观测的数据点被显而易见的原因。如果你的应用是一个预测区数据点可以进一步分开也许30到50英里与任何错误不一定是时间相关的天气。你是最不可能能够覆盖当地影响所以一些用户的应用程序可能会失望的。如果你有兴趣获得特定天气信息实际或预期在一个特定区域类型最近的机场TAF为谷歌紧随其后。这将给你的预测,它也会弹出一个航空例行的实际情况每小时更新。

Answer 3

它取决于你是造型。例如,众所周知,龙卷风需要更精确的造型比降雨。

事实上,良好的数据在龙卷风的形成是稀缺的,因为他们是不可预知的和高度局部现象。

甚至在美国全国范围内扫描,扫描每五分钟是有问题的。工件从这个数据已经表明,他们是自顶向下形成而最近的数据从一个高度移动监控设备显示它是完全相反——他们是自下而上形成的。