
火烧云特色预报,又名朝霞晚霞预报。
浩瀚的天空下,每一刻都在上演着自然界的绝美诗篇。从万里无云的碧空如洗,到夕阳余晖中的火烧云霞,每一幕都是大自然赋予我们的无价之宝。
为了让广大用户不错过任何一次与气象之美的邂逅,我们结合先进气象模式预报科技,实现蓝天与火烧云精准预报,让天际的绮丽画卷不再神秘,带您领略天空的无限魅力!
空间范围:15~55°N,72~136°E
时间分辨率:每日两次(日出和日落)
预报时效:未来3天
数据要素:火烧云质量、蓝天指数、火烧云等级、蓝天等级、火烧云分布图层
此接口支持调用未来3天(含当天)日出、日落时刻的火烧云图层文件,和地图叠加显示,可直观展现火烧云分布范围及质量信息。
参数名 | 含义 | 规则数据 | 是否必填 | 缺省值 |
| productCode | 产品类型,见产品类型代码表 | string | 是 | / |
| start | 查询开始时间(yyyyMMddHH) | string | 是 | / |
| end | 查询结束时间(yyyyMMddHH) | string | 是 | / |
productCode产品类型代码表
| 代码 | 说明 | 使用说明 |
|---|---|---|
| sev | 3857可视化产品(返回png红黑图及json文件) | 红黑图配合json文件可求解出各像素点气象要素值,详见下方红黑图使用说明或咨询技术支持 |
| sevg | 4326可视化产品(返回png红黑图及json文件) | 红黑图配合json文件可求解出各像素点气象要素值,详见下方红黑图使用说明或咨询技术支持 |
| mfv | 墨卡托投影整图产品(返回png彩图及json文件) | 彩图可直接叠加地图进行显示(配色方案下载) |
| 参数名 | 类型 | 说明 |
| status | int | 状态码,非0表示没有正常获取到数据 |
| dataCode | String | 数据编码 |
| productCode | String | 产品类型编码 |
| meteCode | String | 要素编码 |
| timeRange | String[] | 请求的数据时间范围,格式: ”yyyyMMddHH”, ”yyyyMMddHH” |
| urls | Object | 时间序列对应的文件,每个时次包括一个webp/png文件和一个json文件 |
json文件参数说明
| 参数名 | 说明 |
| min | 气象要素最小值 |
| max | 气象要素最大值 |
| width | 图片宽度 |
| height | 图片高度 |
| lonmin | 图片经度最小值 |
| latmin | 图片纬度最小值 |
| lonmax | 图片经度最大值 |
| latmax | 图片纬度最大值 |
红黑图使用说明
本接口sev、sevg产品以红黑图形式提供,其优点是数据量小,传输速度快、存储量低。png图片中的R通道值与气象要素值存在线性映射关系,利用气象要素的最大值和最小值,将气象要素的真值映射到通道值的0~255,气象要素的最小值和最大值可从对应的json文件中读取。
要将红黑图像素点的通道值换算为气象要素值,公式如下:
气象要素值=min+R通道值/255*(max-min)
请求示例
https://api.open.geovisearth.com/v2/glow/fc/idx?productCode=mfv&start=20241226164024&end=20241226164024&token=用户的token返回示例
{
"status": 0,
"version": "v1",
"date": {
"time": "20250319171433",
"timeZone": "Asia/Shanghai"
},
"result": {
"dataCode": "Astronomical_ph",
"productCode": "mfv",
"meteCode": "fc_idx",
"timeRange": [
"20250319",
"20250321"
],
"urls": {
"2025031908": [
"https://io-qos.geovisearth.com/getfile/35/visual/vucloud/mfv/Astronomical_ph/202503/1914/fc_idx_0020250319080005c4635c8fdc127ebf.png",
"https://io-qos.geovisearth.com/getfile/35/visual/vucloud/mfv/Astronomical_ph/202503/1914/fc_idx_0020250319080005c4635c8fdc127ebf.json"
],
"2025031920": [
"https://io-qos.geovisearth.com/getfile/35/visual/vucloud/mfv/Astronomical_ph/202503/1914/fc_idx_00202503192000687398dee703dfa0e0.png",
"https://io-qos.geovisearth.com/getfile/35/visual/vucloud/mfv/Astronomical_ph/202503/1914/fc_idx_00202503192000687398dee703dfa0e0.json"
],
"2025032008": [
"https://io-qos.geovisearth.com/getfile/35/visual/vucloud/mfv/Astronomical_ph/202503/1914/fc_idx_00202503200800494a4c4fc7217eb8d9.png",
"https://io-qos.geovisearth.com/getfile/35/visual/vucloud/mfv/Astronomical_ph/202503/1914/fc_idx_00202503200800494a4c4fc7217eb8d9.json"
],
"2025032020": [
"https://io-qos.geovisearth.com/getfile/35/visual/vucloud/mfv/Astronomical_ph/202503/1914/fc_idx_00202503202000b18a849e806087404e.png",
"https://io-qos.geovisearth.com/getfile/35/visual/vucloud/mfv/Astronomical_ph/202503/1914/fc_idx_00202503202000b18a849e806087404e.json"
],
"2025032108": [
"https://io-qos.geovisearth.com/getfile/35/visual/vucloud/mfv/Astronomical_ph/202503/1914/fc_idx_0020250321080007cf966ff3026fec47.png",
"https://io-qos.geovisearth.com/getfile/35/visual/vucloud/mfv/Astronomical_ph/202503/1914/fc_idx_0020250321080007cf966ff3026fec47.json"
],
"2025032120": [
"https://io-qos.geovisearth.com/getfile/35/visual/vucloud/mfv/Astronomical_ph/202503/1914/fc_idx_00202503212000ef09c72b26f08280bc.png",
"https://io-qos.geovisearth.com/getfile/35/visual/vucloud/mfv/Astronomical_ph/202503/1914/fc_idx_00202503212000ef09c72b26f08280bc.json"
]
}
}
}