如何利用分钟级降水预报 API 优化城市水利管理？

引言

降水预报对于城市水利管理部门来说至关重要，它可以帮助管理者及时了解当地的降雨情况，以便更好地管理城市水利设施，保障公共安全。然而，传统的降水预报数据一般只提供每小时或每3小时的粗略预报数据，无法满足城市水利管理的需要。

在这种情况下，分钟级降水预报 API 的出现具有非常重要的意义。通过 API 调用，我们可以获取到精确到分钟级别的实时降水预报数据，这对于城市水利管理部门来说是一大福音。

在本文中，我们将探讨如何利用分钟级降水预报 API 实现城市水利管理系统的设计思路，并探索更多的应用场景。

功能设计思路

1. 数据获取

通过 API 接口调用分钟级降水预报 API，实时获取某个地点未来2小时内的降水预报数据

Java 代码接入示例

OkHttpClient client = new OkHttpClient().newBuilder().build();
MediaType mediaType = MediaType.parse("application/x-www-form-urlencoded");
Request request = new Request.Builder()
  .url("https://eolink.o.apispace.com/678678/high_res/v001/nowcasting?lonlat=118.0,39.3")
  .method("GET",null)
  .addHeader("X-APISpace-Token","使用平台提供的API 密钥")
  .addHeader("Authorization-Type","apikey")
  .build();

Response response = client.newCall(request).execute();
System.out.println(response.body().string());

API 密钥可以通过 APISpace 等网站注册登录获取，更多的示例代码可以参考【接入指南】

2. 数据处理

得到降水预报数据后，城市水利管理部门需要进行数据处理，将数据与历史数据进行对比，以判断当前的降水是否达到警戒水位，并及时做出预警措施。

返回示例

{
    “status”: 0,
    “result”: {
        “startTime”: “2020-03-25 09:07”, //预报开始时间(北京时间) ，未来两小时无降水时为空
        “endTime”: “2020-03-25 11:07”, //预报结束时间(北京时间) ，未来两小时无降水时为空
        “series”: [
        1.22,
        1.16,
        0.45,
        0.3,
        0.1,
        0.0,
        …
        ],        //逐分钟雨强预测，单位毫米/小时(mm/h)，未来两小时无降水时为空
        “text”: “小雨”,                //实时天气
        “code”: “07”,                //实时天气编码
        “msg”: “约5分钟后雨停，之后也不会下了”        //短临预报描述，string类型
    }
}
//无雷达覆盖区域的返回结果
{
    “status”:41,
    “message”:”当前位置无气象雷达观测数据覆盖”
}

接口返回结果中的 series 数组为未来两小时逐分钟雨强，单位为毫米/小时，与降雨等级的对应关系如下：

→ 小雨：0.0 < 雨强 < 2.5

→ 中雨：2.5 ≤ 雨强 < 8.0

→ 大雨：8.0 ≤ 雨强 < 16.0

→ 暴雨：雨强 ≥ 16.0

3. 数据展示

根据接口返回的数据通过合适的展示方式，如实时折线图、历史降水数据对比图、未来降水趋势预测等，直观地展示降水情况和变化趋势。

4. 数据分析

城市水利管理部门可以通过对降水预报数据的分析，得到更多的数据信息和趋势预测，如降水量、降水强度、降水范围等，以便更好地进行决策和规划.

以下是一些可能的分析方法：

降水量分析： 根据预报数据计算出未来2小时内的累计降水量，通过与历史数据对比，可以得出当前降水量是否达到警戒水位，从而及时采取措施。
降水强度分析： 根据预报数据计算出未来2小时内的平均降水强度和最大降水强度，分析降水强度的变化趋势，从而预测可能的降水风险。
降水范围分析： 根据预报数据绘制出未来2小时内的降水范围图，分析降水范围的变化趋势，从而预测可能的降水范围和影响范围。
趋势预测： 通过对历史数据和预报数据进行趋势分析，可以预测未来降水的变化趋势，如持续时间、变化强度等，从而做出更准确的决策和规划。

实际的应用案例

某市在2019年遭遇了一次暴雨，导致多个区域的道路、桥梁等水利设施受损，造成严重交通拥堵和人员伤亡。后来，该市水利管理部门可以通过接入分钟级降水预报 API，通过实时监测降雨情况，及时发布路况警报和交通限行通知，有效避免了类似的灾害事件发生。
某省水利部门可以使用分钟级降水预报 API，对该省所有的水库和水闸进行实时监测和预警，当降雨量达到一定程度时，可以提前做出调节水库水位、启动水闸泄洪等决策，避免洪水灾害和水库泄洪对周边农田和居民区的影响。
某公司可以使用分钟级降水预报 API，对其在城市中心的办公楼进行实时监测和预警。当降雨量达到一定程度时，可以提前安排员工加班，避免员工被暴雨困在公司无法回家的尴尬境地。