Question

这里http://www.bom.gov.au/climate/data/我可以输入一个变电站号码，比如009572;选择变量（比如温度）及其类型（比如最大值）。点击“获取数据”会将我带到一个带有“所有年份数据”链接的页面。单击它，你就有了一个zip文件。我知道this questions，但在这里我没有直接链接到zip文件。可以通过R？从澳大利亚气象局网站自动提取天气数据。

Answer 1

我也有同样的问题和这个S.O.问题是最早出现的页面之一。进一步搜索后，我发现R包Bomrang（https://github.com/ropensci/bomrang）如下：

提供与澳大利亚政府局互动的功能气象（BOM）数据，获取数据并返回整洁的数据帧天气预报，当前气象站数据，农业信息公告，历史天气数据以及下载和导入雷达或卫星图像。

Bomrang是rOpenSci的一部分，并且正在积极开发中。它具有一系列好的功能：

bomrang提供了几种功能来检索澳大利亚文气象局（BOM）数据。一族函数检索天气数据和返回的整洁数据帧；

get_precis_forecast(), which retrieves the précis (short) forecast;
get_current_weather(), which fetches the current weather for a given station;
get_ag_bulletin(), which retrieves the agriculture bulletin;
get_weather_bulletin(), which retrieves the BOM 0900 or 1500 bulletins;
get_coastal_forecast(), which returns coastal waters forecasts; and
get_historical(), which retrieves historical daily observations for a given station.

第二组功能检索与以下内容有关的信息卫星和雷达图像，

get_available_imagery();
the satellite imagery itself, get_satellite_imagery();
get_available_radar(); and
the radar imagery itself, get_radar_imagery().

函数get_historical()似乎可以满足OP的需求。例如，要从悉尼的气象站获取历史每日降雨量很容易：

> rain_066062 <- bomrang::get_historical(stationid = 066062,
+                         type = 'rain',
+                         meta = T)
> head(rain_066062)
$`meta`
# A tibble: 1 x 10
   site name                        lat   lon start      end        years percent AWS   ncc_obs_code
  <int> <chr>                     <dbl> <dbl> <date>     <date>     <dbl>   <int> <chr> <chr>       
1 66062 SYDNEY (OBSERVATORY HILL) -33.9  151. 1858-07-01 2018-11-01  160.     100 Y     136         

$historical_data
      Product_code Station_number Year Month Day Rainfall Period Quality
1       IDCJAC0009          66062 1858     1   1       NA     NA        
2       IDCJAC0009          66062 1858     1   2       NA     NA        
3       IDCJAC0009          66062 1858     1   3       NA     NA        
4       IDCJAC0009          66062 1858     1   4       NA     NA        
5       IDCJAC0009          66062 1858     1   5       NA     NA      
<<SNIP>>

另一个不错的功能是，如果您有一个感兴趣的地方的经度和纬度，则get_historical（）会找到距该位置最近的气象站。

要从CRAN安装：

install.packages("bomrang")

或从Github安装开发版本：

if (!require("remotes")) {
  install.packages("remotes", repos = "http://cran.rstudio.com/")
  library("remotes")
}

install_github("ropensci/bomrang", build_vignettes = TRUE)

Answer 2

你可以尝试这个，它是metvurst包使用的代码序列。 metvurst

## SET URL FOR DATA DOWNLOAD
url <- "http://www.bom.gov.au/ntc/IDO70004/IDO70004_"

## YEARS TO BE DOWNLOADED
yr <- 1993:2012

## READ DATA FOR ALL YEARS FROM URL INTO LIST
fijilst <- lapply(seq(yr), function(i) {
read.csv(paste(url, yr[i], ".csv", sep = ""), na.strings = c(-9999, 999))
})

Answer 3

以下是我立即下载的代码，它也解决了您的p_c问题。如果需要和发布，您可以改进功能。

#daily code = 136
#monthy code = 139

bomdata<- function(station,code){
for(i in 1: length(station)){
p.url<-paste("http://www.bom.gov.au/jsp/ncc/cdio/weatherData/av?p_stn_num=",station[i],"&p_display_type=availableYears&p_nccObsCode=",code,sep ="")
download.file(p.url,"test.txt")
filelist <- list.files(pattern = ".txt")
foo<- file(filelist,"r")
text<- suppressWarnings(readLines(foo))
close(foo)
l<- regexpr(":",text[1])
m<- unlist(gregexpr(",", text[1], perl = TRUE))
pc<- substr(text[1],l[[1]]+1,l[[1]]+(m[2]-(l[[1]]+1)))
url<-paste("http://www.bom.gov.au/jsp/ncc/cdio/weatherData/av?p_display_type=dailyZippedDataFile&p_stn_num=",station[i],"&p_c=",pc,"&p_nccObsCode=",code,"&p_startYear=2013", sep ="")
suppressWarnings(download.file(url,paste(station[i],".zip",sep= ""), mode = "wb"))
unlink("test.txt")
 }
}

实施例

bomdata(073137,136)

Answer 4

虽然我仍然无法通过download.file（）看到如何执行此操作，但以下几乎所有工作提供Chrome的“在下载之前询问保存每个文件的位置”未被取消。

system(paste('"C:/Documents and Settings/UserName/Local Settings/Application Data/Google/Chrome/Application/chrome.exe"',
         '-url http://www.bom.gov.au/jsp/ncc/cdio/weatherData/av?p_display_type=dailyZippedDataFile&p_stn_num=009572&p_c=-18465084&p_nccObsCode=136'), wait = FALSE)

然后我可以使用paste0（）并循环浏览各种电台号码，如果我知道p_c = -18465084的含义以及它如何从一个站点变为另一个站点。

用R编程提取澳大利亚BOM天气数据

4 个答案: