NOAA(미국해양대기관리처)에서 제공하는 전 세계 시간별 날씨 기록 데이터(예: 온도, 강수, 바람)입니다.
ISD(Integrated Surface Dataset)는 35,000개 이상 관측소의 전 세계 지표 기상 관측으로 구성되지만, 최상의 공간 범위는 북아메리카, 유럽, 오스트레일리아 및 아시아 일부 지역에서 분명합니다. 포함된 매개 변수로는 공기 질, 기압, 기온/이슬점, 대기 바람, 구름, 강수, 파랑, 조수 등이 있습니다. ISD는 디지털 데이터베이스 내에 포함된 데이터와 시간별, 개요(3시간당) 및 일일 기상 관측이 저장된 형식을 참조합니다.
볼륨 및 보존
이 데이터 세트는 Parquet 형식으로 저장됩니다. 이 데이터 세트는 매일 업데이트되며, 2019년 기준 총 약 4억 개의 행(20GB)을 포함합니다.
이 데이터 세트는 2008년부터 현재까지 누적된 기록 레코드를 포함합니다. SDK의 매개 변수 설정을 사용하여 특정 시간 범위의 데이터를 가져올 수 있습니다.
스토리지 위치
이 데이터 세트는 미국 동부 Azure 지역에 저장됩니다. 선호도를 위해 미국 동부에 컴퓨팅 리소스를 할당하는 것이 좋습니다.
추가 정보
이 데이터 세트는 NOAA Integrated Surface Database에서 제공됩니다. 이 데이터 세트에 대한 추가 정보는 여기와 여기에서 확인할 수 있습니다. 데이터 원본에 대한 질문이 있는 경우 ncei.orders@noaa.gov으로 문의해 주세요.
알림
Microsoft는 Azure Open Datasets를 “있는 그대로” 제공합니다. Microsoft는 귀하의 데이터 세트 사용과 관련하여 어떠한 명시적이거나 묵시적인 보증, 보장 또는 조건을 제공하지 않습니다. 귀하가 거주하는 지역의 법규가 허용하는 범위 내에서 Microsoft는 귀하의 데이터 세트 사용으로 인해 발생하는 일체의 직접적, 결과적, 특별, 간접적, 부수적 또는 징벌적 손해 또는 손실을 비롯한 모든 손해 또는 손실에 대한 모든 책임을 부인합니다.
이 데이터 세트는 Microsoft가 원본 데이터를 받은 원래 사용 약관에 따라 제공됩니다. 데이터 세트에는 Microsoft가 제공한 데이터가 포함될 수 있습니다.
Access
Available in | When to use |
---|---|
Azure Notebooks | Quickly explore the dataset with Jupyter notebooks hosted on Azure or your local machine. |
Azure Databricks | Use this when you need the scale of an Azure managed Spark cluster to process the dataset. |
Azure Synapse | Use this when you need the scale of an Azure managed Spark cluster to process the dataset. |
Preview
usaf | wban | datetime | latitude | longitude | elevation | windAngle | windSpeed | temperature | seaLvlPressure | cloudCoverage | stationName | countryOrRegion | p_k | year | day | version | month | precipTime | precipDepth | presentWeatherIndicator | snowDepth |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
720997 | 99999 | 12/31/2020 11:59:00 PM | 47.383 | -109.817 | 1093 | 270 | 6.2 | 3.9 | 1014.7 | null | DELTA (DENTON) | US | 720997-99999 | 2020 | 31 | 1 | 12 | ||||
722403 | 12968 | 12/31/2020 11:59:00 PM | 29.56 | -91.53 | 0 | 140 | 4.6 | 19.4 | 1006 | null | SALT POINT | US | 722403-12968 | 2020 | 31 | 1 | 12 | 6 | 43 | ||
723085 | 13750 | 12/31/2020 11:59:00 PM | 36.938 | -76.289 | 5 | 30 | 4.1 | 9.4 | 1024.5 | null | NORFOLK NAS | US | 723085-13750 | 2020 | 31 | 1 | 12 | 6 | 33 | ||
747900 | 13849 | 12/31/2020 11:59:00 PM | 33.973 | -80.471 | 74 | 0 | 0 | 13 | 1021.5 | null | SHAW AIR FORCE BASE | US | 747900-13849 | 2020 | 31 | 1 | 12 | ||||
128600 | 99999 | 12/31/2020 11:59:00 PM | 47.123 | 20.236 | 98 | 260 | 3.1 | 4 | null | SZOLNOK | HU | 128600-99999 | 2020 | 31 | 1 | 12 | |||||
701625 | 26542 | 12/31/2020 11:59:00 PM | 68.134 | -151.743 | 641 | 190 | 2.1 | -28 | OBS | ANAKTUVUK PASS AIRPORT | US | 701625-26542 | 2020 | 31 | 1 | 12 | |||||
471240 | 99999 | 12/31/2020 11:59:00 PM | 36.568 | 127.5 | 79 | 170 | 1 | -11 | 1027.4 | null | SEONGMU | KS | 471240-99999 | 2020 | 31 | 1 | 12 | 10 | 8 | ||
747770 | 03852 | 12/31/2020 11:59:00 PM | 30.428 | -86.689 | 12 | 120 | 7.2 | 19 | 1014 | null | HURLBURT FIELD AIRPORT | US | 747770-03852 | 2020 | 31 | 1 | 12 | ||||
035830 | 35034 | 12/31/2020 11:59:00 PM | 52.409 | 0.561 | 10 | null | LAKENHEATH RAF | UK | 035830-35034 | 2020 | 31 | 1 | 12 | ||||||||
720771 | 00276 | 12/31/2020 11:59:00 PM | 31.841 | -99.404 | 517 | 1 | null | COLEMAN MUNICIPAL AIRPORT | US | 720771-00276 | 2020 | 31 | 1 | 12 |
Name | Data type | Unique | Values (sample) | Description |
---|---|---|---|---|
cloudCoverage | string | 8 | CLR OVC |
보이는 모든 구름으로 덮인 하늘의 일부입니다. 구름 적용 범위 값: CLR = Clear skies
FEW = Few clouds
SCT = Scattered clouds
BKN = Broken cloud cover
OVC = Overcast
OBS = Sky is obscured/can't be estimated
POBS = Sky is partially obscured
|
countryOrRegion | string | 245 | US CA |
국가 또는 지역 코드. |
datetime | timestamp | 6,824,217 | 2018-03-09 12:00:00 2019-11-22 12:00:00 |
GEOPHYSICAL-POINT-OBSERVATION의 UTC 날짜/시간입니다. |
day | int | 31 | 1 4 |
열 날짜/시간의 일입니다. |
elevation | double | 2,367 | 5.0 3.0 |
MSL(평균 해면 고도)을 기준으로 한 GEOPHYSICAL-POINT-OBSERVATION의 상승입니다. |
latitude | double | 34,810 | 38.544 31.78 |
GEOPHYSICAL-POINT-OBSERVATION의 위도 좌표이며, 남반구는 음수입니다. |
longitude | double | 58,117 | -86.0 -96.622 |
GEOPHYSICAL-POINT-OBSERVATION의 경도 좌표이며 000000부터 179999까지 서쪽 값은 음수 부호로 표시됩니다. |
month | int | 12 | 12 10 |
열 날짜/시간의 월입니다. |
p_k | string | 17,405 | 999999-54808 999999-03067 |
usaf-wban |
pastWeatherIndicator | int | 11 | 2 6 |
과거 시간의 날씨를 보여 주는 과거 날씨 지표 검색 0: Cloud covering 1/2 or less of the sky throughout the appropriate period
1: Cloud covering more than 1/2 of the sky during part of the appropriate period and covering 1/2 or less during part of the period
2: Cloud covering more than 1/2 of the sky throughout the appropriate period
3: Sandstorm, duststorm or blowing snow
4: Fog or ice fog or thick haze
5: Drizzle
6: Rain
7: Snow, or rain and snow mixed
8: Shower(s)
9: Thunderstorm(s) with or without precipitation
|
precipDepth | double | 5,665 | 9999.0 3.0 |
관측 시 측정된 액체 강수의 깊이입니다. 단위: 밀리미터. 최솟값: 0000, 최댓값: 9998, 9999 = 누락, 배율 인수: 10. |
precipTime | double | 44 | 1.0 24.0 |
액체 강수가 측정된 시간의 양입니다. 단위: 시간. 최솟값: 00, 최댓값: 98, 99 = 누락. |
presentWeatherIndicator | int | 101 | 10 5 |
현재 시간의 날씨를 보여 주는 현재 날씨 지표 검색 00: Cloud development not observed or not observable
01: Clouds generally dissolving or becoming less developed
02: State of sky on the whole unchanged
03: Clouds generally forming or developing
04: Visibility reduced by smoke, e.g. veldt or forest fires, industrial smoke or volcanic ashes
05: Haze
06: Widespread dust in suspension in the air, not raised by wind at or near the station at the time of observation
07: Dust or sand raised by wind at or near the station at the time of observation, but no well-developed dust whirl(s) sand whirl(s), and no duststorm or sandstorm seen or, in the case of ships, blowing spray at the station
08: Well developed dust whirl(s) or sand whirl(s) seen at or near the station during the preceding hour or at the time of observation, but no duststorm or sandstorm
09: Duststorm or sandstorm within sight at the time of observation, or at the station during the preceding hour
For more: The section 'MW1' in ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/isd-format-document.pdf
|
seaLvlPressure | double | 2,214 | 1015.0 1014.0 |
MSL(평균 해면 고도)을 기준으로 한 기압입니다. 최솟값: 08600 최댓값: 10900 단위: 헥토파스칼 |
snowDepth | double | 652 | 1.0 3.0 |
지면의 눈과 얼음의 깊이입니다. 최솟값: 0000 최댓값: 1200 단위: 센티미터 |
stationName | string | 16,662 | CHAMPAIGN 9 SW OAKLEY 19 SSW |
기상 관측소의 이름입니다. |
temperature | double | 1,467 | 15.0 13.0 |
공기의 온도입니다. 최솟값: -0932 최댓값: +0618 단위: 섭씨온도 |
usaf | string | 16,722 | 999999 062350 |
공군 카탈로그 기지 번호입니다. |
version | double | 1 | 1.0 | |
wban | string | 2,556 | 99999 54808 |
NCDC WBAN 번호입니다. |
windAngle | int | 362 | 180 270 |
진북과 바람이 불어오는 방향 간에 시계 방향으로 측정된 각도입니다. 최솟값: 001 최댓값: 360 단위: 각도 |
windSpeed | double | 620 | 2.1 1.5 |
고정된 지점을 지난 수평으로 이동하는 공기의 속도입니다. 최솟값: 0000 최댓값: 0900 단위: 초당 미터 |
year | int | 13 | 2019 2020 |
열 날짜/시간의 연도입니다. |
Azure Notebooks
# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import NoaaIsdWeather
from datetime import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta
end_date = datetime.today()
start_date = datetime.today() - relativedelta(months=1)
# Get historical weather data in the past month.
isd = NoaaIsdWeather(start_date, end_date)
# Read into Pandas data frame.
isd_df = isd.to_pandas_dataframe()
isd_df.info()
# Pip install packages
import os, sys
!{sys.executable} -m pip install azure-storage-blob
!{sys.executable} -m pip install pyarrow
!{sys.executable} -m pip install pandas
# Azure storage access info
azure_storage_account_name = "azureopendatastorage"
azure_storage_sas_token = r""
container_name = "isdweatherdatacontainer"
folder_name = "ISDWeather/"
from azure.storage.blob import BlockBlobServicefrom azure.storage.blob import BlobServiceClient, BlobClient, ContainerClient
if azure_storage_account_name is None or azure_storage_sas_token is None:
raise Exception(
"Provide your specific name and key for your Azure Storage account--see the Prerequisites section earlier.")
print('Looking for the first parquet under the folder ' +
folder_name + ' in container "' + container_name + '"...')
container_url = f"https://{azure_storage_account_name}.blob.core.windows.net/"
blob_service_client = BlobServiceClient(
container_url, azure_storage_sas_token if azure_storage_sas_token else None)
container_client = blob_service_client.get_container_client(container_name)
blobs = container_client.list_blobs(folder_name)
sorted_blobs = sorted(list(blobs), key=lambda e: e.name, reverse=True)
targetBlobName = ''
for blob in sorted_blobs:
if blob.name.startswith(folder_name) and blob.name.endswith('.parquet'):
targetBlobName = blob.name
break
print('Target blob to download: ' + targetBlobName)
_, filename = os.path.split(targetBlobName)
blob_client = container_client.get_blob_client(targetBlobName)
with open(filename, 'wb') as local_file:
blob_client.download_blob().download_to_stream(local_file)
# Read the parquet file into Pandas data frame
import pandas as pd
print('Reading the parquet file into Pandas data frame')
df = pd.read_parquet(filename)
# you can add your filter at below
print('Loaded as a Pandas data frame: ')
df
Azure Databricks
# This is a package in preview.
# You need to pip install azureml-opendatasets in Databricks cluster. https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/connect-from-databricks#install-the-python-library-on-your-azure-databricks-cluster
from azureml.opendatasets import NoaaIsdWeather
from datetime import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta
end_date = datetime.today()
start_date = datetime.today() - relativedelta(months=1)
isd = NoaaIsdWeather(start_date, end_date)
isd_df = isd.to_spark_dataframe()
display(isd_df.limit(5))
# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "isdweatherdatacontainer"
blob_relative_path = "ISDWeather/"
blob_sas_token = r""
# Allow SPARK to read from Blob remotely
wasbs_path = 'wasbs://%s@%s.blob.core.windows.net/%s' % (blob_container_name, blob_account_name, blob_relative_path)
spark.conf.set(
'fs.azure.sas.%s.%s.blob.core.windows.net' % (blob_container_name, blob_account_name),
blob_sas_token)
print('Remote blob path: ' + wasbs_path)
# SPARK read parquet, note that it won't load any data yet by now
df = spark.read.parquet(wasbs_path)
print('Register the DataFrame as a SQL temporary view: source')
df.createOrReplaceTempView('source')
# Display top 10 rows
print('Displaying top 10 rows: ')
display(spark.sql('SELECT * FROM source LIMIT 10'))
Azure Synapse
# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import NoaaIsdWeather
from datetime import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta
end_date = datetime.today()
start_date = datetime.today() - relativedelta(months=1)
isd = NoaaIsdWeather(start_date, end_date)
isd_df = isd.to_spark_dataframe()
# Display top 5 rows
display(isd_df.limit(5))
# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "isdweatherdatacontainer"
blob_relative_path = "ISDWeather/"
blob_sas_token = r""
# Allow SPARK to read from Blob remotely
wasbs_path = 'wasbs://%s@%s.blob.core.windows.net/%s' % (blob_container_name, blob_account_name, blob_relative_path)
spark.conf.set(
'fs.azure.sas.%s.%s.blob.core.windows.net' % (blob_container_name, blob_account_name),
blob_sas_token)
print('Remote blob path: ' + wasbs_path)
# SPARK read parquet, note that it won't load any data yet by now
df = spark.read.parquet(wasbs_path)
print('Register the DataFrame as a SQL temporary view: source')
df.createOrReplaceTempView('source')
# Display top 10 rows
print('Displaying top 10 rows: ')
display(spark.sql('SELECT * FROM source LIMIT 10'))

Urban Heat Islands
From the Urban Innovation Initiative at Microsoft Research, data processing and analytics scripts for hourly NOAA weather station data that produce daily urban heat island indices for hundreds of U.S. cities, January 1, 2008 - present, including automated daily updating. Urban heat island effects are then examined over time and across cities, as well as aligned with population density.