我在哪里可以找到我正在做的一个项目的历史原始天气数据，重点是美国和加拿大。我主要需要温度，但其他细节会很好。我很难找到这些数据。我真的不想刮一个天气网站。
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我发现自己也在问同样的问题，并将与未来的 Google 员工分享我的经验。
数据源
我想要原始数据，而且还有很多……API 做不到。我需要直接前往源头。所有这些数据的最佳来源似乎是 NCEP 或 NCDC NOMADS 服务器：
http://nomads.ncdc.noaa.gov/dods/ <- 适用于历史数据
http://nomads.ncep.noaa.gov/dods/ <- 适用于近期数据
（注意：一位评论者表示您现在必须使用 https 而不是 http。我还没有测试过，但是如果您遇到问题，请尝试一下！）
为了了解数据量，他们的数据可以追溯到 1979 年！如果您正在寻找加拿大和美国，北美区域再分析数据集可能是您的最佳答案。
使用数据
我是 python 的大用户，pydap或NetCDF似乎都是不错的工具。没有什么特别的原因，我开始玩 pydap。
举例说明如何从 nomads 网站获取特定位置的所有温度数据，请在 python 中尝试以下操作：
from pydap.client import open_url
# setup the connection
url = 'http://nomads.ncdc.noaa.gov/dods/NCEP_NARR_DAILY/197901/197901/narr-a_221_197901dd_hh00_000'
modelconn = open_url(url)
tmp2m = modelconn['tmp2m']
# grab the data
lat_index = 200 # you could tie this to tmp2m.lat[:]
lon_index = 200 # you could tie this to tmp2m.lon[:]
print tmp2m.array[:,lat_index,lon_index]
上面的片段将为您提供 1979 年 1 月整个月份的时间序列（每三个小时）数据！如果您需要多个位置或所有月份，则可以轻松修改上述代码以适应。
到超级数据……甚至更多！
我不高兴停在那里。我希望将这些数据保存在 SQL 数据库中，这样我就可以轻松地对其进行切片和切块。完成所有这些工作的一个很好的选择是 python 预测模块。
披露：我将模块背后的代码放在一起。代码都是开源的——您可以对其进行修改以更好地满足您的需求（也许您正在预测火星？）或为您的项目提取一些小片段。
我的目标是能够从Rapid Refresh 模型中获取最新的预报（如果你想要关于当前天气的准确信息，你最好的选择）：
from forecasting import Model
rap = Model('rap')
rap.connect(database='weather', user='chef')
fields = ['tmp2m']
rap.transfer(fields)
然后在美国地图上绘制数据：
该图的数据直接来自 SQL，可以轻松修改查询以获取所需的任何类型的数据。
如果上面的示例还不够，请查看文档，您可以在其中找到更多示例。
于 2014-02-28T19:26:48.127 回答
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wunderground.com 有一个很好的 API。每天 500 次通话是免费的。
于 2012-07-07T16:37:17.223 回答