open-meteo-api

name	open-meteo-api
description	Comprehensive guide for Open-Meteo APIs (Weather Forecast, Ensemble, Air Quality, Geocoding). Use this skill when the user asks you to: 1. 获取全球任意地点的实时/历史天气或未来天气预报; 2. 获取AQI、PM2.5等空气污染及花粉预报; 3. 探究未来天气的概率与不确定性，或对比多气象成员模型; 4. 把地名串转换为经纬度坐标; 5. 询问如何构造 API URL、参数搭配或解析响应结构。

Open-Meteo API Skill

本指南详细说明如何构建与调用 Open-Meteo 的四类核心 API：Geocoding API, Weather Forecast API, Ensemble API, 和 Air Quality API。

💡 核心工作流与判断逻辑

当用户询问天气、空气质量或坐标时，请遵循以下处理逻辑：

1. 是否需要查询坐标？
   • 如果用户提供的是地名（如“巴黎”、“Tokyo”）、邮编或行政区名，必须先调用 Geocoding API 将其转换为 latitude 和 longitude。
2. 选择目标 API：
   • 常规天气/历史天气（如温度、降水、风速、气压层）：使用 Weather Forecast API。
   • 不确定性/概率/多模型对比（如不同 member 的预报、置信区间、最长 35 天长期预报）：使用 Ensemble API。
   • 空气质量/AQI/污染物/花粉：使用 Air Quality API（注意：花粉主要限欧洲花粉季）。
3. 时间与时区处理（极易错点）：
   • 请求时强烈建议带上 timezone=auto（根据坐标自动推断时区）或明确的时区名称（如 Europe/Berlin），否则默认使用 GMT，这会导致 daily 变量的日边界切分不符合当地情况。
   • 如果用户需要 UTC 时间戳，传递 timeformat=unixtime，但展示给用户按天聚合的数据时，必须根据返回结果中的 utc_offset_seconds 做修正计算。
4. 多地点请求：
   • 所有 API（Geocoding 除外）都支持通过逗号分隔的 latitude 和 longitude 一次查询多个地点。
   • 坑：多地点请求会使返回的 JSON 结构从单一对象变为对象数组。处理响应时必须予以区分！

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1. Geocoding API (地名转坐标)

Endpoint: https://geocoding-api.open-meteo.com/v1/search

将地点名称解析为精确的 WGS84 坐标，必须作为后续气象查询的前置步骤。

请求参数

参数	类型	必填	说明
name	string	是	搜索词。建议至少 3 个字符以启用模糊匹配。可传地名或邮编。
count	int	否	返回结果数量，默认 10，最大 100。
language	string	否	返回地点名的翻译语言（如 zh, en, fr）。无翻译时回退本名。
format	string	否	默认 json。
countryCode	string	否	ISO-3166-1 alpha-2 两位国家码过滤，例如 DE, CN, US。

返回结构解析

• 成功时返回包含 results 数组的 JSON 对象。
• 重要字段：id, name, latitude, longitude, timezone, country, admin1(州/省)。
• 注意：如果搜索结果可能存在歧义，应向用户展示候选列表（显示国家/地区和 population 帮助区分），或自动选择 population 最大的相关项。

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2. Weather Forecast API (常规天气预报)

Endpoint: https://api.open-meteo.com/v1/forecast

提供当前天气、逐小时（hourly）、15分钟级（minutely_15）和逐日（daily）的天气预报。默认预报 7 天，最多可达 16 天。

常用请求参数

参数	必填	默认	说明
latitude, longitude	是	-	坐标（WGS84）。多地点可用逗号分隔。
current	否	-	需要的当前天气变量列表（逗号分隔）。
hourly	否	-	需要的逐小时变量列表。
daily	否	-	需要的逐日变量列表。必须配合 timezone 使用！
timezone	否	GMT	设为 auto 则由 API 自动根据经纬度推断。
forecast_days	否	7	预报天数（0 到 16天）。
past_days	否	0	包含过去的天数（0 到 92天）。
models	否	auto	指定天气模型（如 icon_global, gfs_global, ecmwf_ifs04）。默认自动融合最优。
temperature_unit	否	celsius	支持 celsius (默认) 或 fahrenheit。
wind_speed_unit	否	kmh	支持 kmh, ms, mph, kn。
precipitation_unit	否	mm	支持 mm 或 inch。

常见核心变量

• Current / Hourly: temperature_2m (温度), relative_humidity_2m (湿度), apparent_temperature (体感), precipitation_probability (降水概率), precipitation (降水量), weather_code (WMO天气代码), wind_speed_10m (风速), cloud_cover (云量), pressure_msl (海面气压)。
• Daily: weather_code, temperature_2m_max, temperature_2m_min, sunrise, sunset, precipitation_sum, precipitation_probability_max, wind_speed_10m_max。

详细的全量变量清单，请需要时查阅 references/forecast-api.md。

请求示例

https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=52.52&longitude=13.41&current=temperature_2m,wind_speed_10m&hourly=temperature_2m,precipitation_probability&daily=weather_code,temperature_2m_max,temperature_2m_min&timezone=auto

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3. Ensemble API (集合模型与不确定性预报)

Endpoint: https://ensemble-api.open-meteo.com/v1/ensemble

用于评估天气预报的不确定性和概率。它返回一个集合中每个成员（member）各自独立的预报数据列。

核心区别与参数

1. 必须显式提供 models 参数：如 models=gfs05 (35天长预报, 31成员), ecmwf_ifs04 (15天, 51成员), icon_eps (7.5天, 40成员)。
2. 返回结果不是单一时间序列，而是包含多个成员的数据阵列（例如 temperature_2m_member01, temperature_2m_member02 ... 对应不同 member）。
3. 时间步长会被统一插值为 1 小时展示，但远期原生数据分辨率可能是 3 小时或 6 小时。

常用请求参数

除 Forecast API 通用参数外：

参数	必填	说明
models	是	选择的集合模型，支持逗号分隔多个。
hourly	否	选择主要基础气象变量（通常支持温度、降水、风、辐射等）。
forecast_days	否	天数最高可达 35 天（依据选用的模型而定，如 gfs05 可达35天）。

完整支持的模型和变量细目可查阅 references/ensemble-api.md。

请求示例

https://ensemble-api.open-meteo.com/v1/ensemble?latitude=35.68&longitude=139.76&models=gfs05,ecmwf_ifs04&hourly=temperature_2m,precipitation&forecast_days=14&timezone=auto

提示：在将数据解释给最终用户时，建议对多个 member 取平均值、中位数或给出置信范围（最小值 - 最大值）。

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4. Air Quality API (空气质量与花粉)

Endpoint: https://air-quality-api.open-meteo.com/v1/air-quality

提供全球与欧洲区域的污染物、AQI 指数、AOD 以及花粉预报。默认预报 5 天，最大可达 7 天。

常用请求参数

参数	必填	默认	说明
latitude, longitude	是	-	坐标（WGS84）。多地点可用逗号分隔。
current	否	-	当前污染物或 AQI 变量。任何 hourly 变量皆可用作 current 变量。
hourly	否	-	逐小时污染物或 AQI 变量列表。
domains	否	auto	数据域：auto, cams_europe (欧洲更高精度), cams_global (全球)。
timezone	否	GMT	设为 auto 让系统自动通过经纬度匹配当地时区。
forecast_days	否	5	预报天数（0 到 7天）。
past_days	否	0	包含过去的天数（0 到 92天）。

核心变量

• 污染物: pm10, pm2_5, carbon_monoxide, nitrogen_dioxide, sulphur_dioxide, ozone, aerosol_optical_depth, dust, uv_index.
• AQI (空气质量指数): european_aqi, us_aqi 及各子项 AQI（如 us_aqi_pm2_5）。
• 花粉: alder_pollen(桤木), birch_pollen(桦树), grass_pollen(草本), olive_pollen(橄榄) 等。

注意：us_aqi 的级别为 Good(0-50), Moderate(51-100), Unhealthy for Sensitive(101-150), Unhealthy(151-200), Very Unhealthy(201-300), Hazardous(>300)。

请求示例

https://air-quality-api.open-meteo.com/v1/air-quality?latitude=31.23&longitude=121.47&current=us_aqi,pm2_5,pm10&hourly=us_aqi,ozone&timezone=auto

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5. 典型返回结构与数据解析 (Response Format)

为了让 AI 代理或业务层更容易抽取数据，请注意 Open-Meteo 的 JSON 返回往往是以时间序列数组为核心组织的：

常规 Forecast / Air Quality 响应结构

{
  "latitude": 52.52,
  "longitude": 13.419,
  "timezone": "Europe/Berlin",
  "utc_offset_seconds": 7200,
  "hourly": {
    "time": ["2022-07-01T00:00", "2022-07-01T01:00", "2022-07-01T02:00"],
    "temperature_2m": [13.0, 12.7, 12.7],
    "precipitation_probability": [0, 10, 20]
  },
  "hourly_units": {
    "temperature_2m": "°C",
    "precipitation_probability": "%"
  }
}

解析技巧：所有的气象变量数组（如 temperature_2m）与 time 数组都是一一对应、等长同序的。例如 temperature_2m[5] 就是 time[5] 时刻的温度。

Ensemble 响应结构差异

集合预报的返回会将不同的预报 member 作为单独的键名（追加后缀）区分：

{
  "hourly": {
    "time": ["2022-07-01T00:00", ...],
    "temperature_2m_member01": [13.0, ...],
    "temperature_2m_member02": [12.5, ...]
  }
}

解析技巧：提取不确定性数据时，需要遍历含有 _memberXX 后缀的键，或者在提取时对同一时间点的多成员数组求最值、均值。

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⚠️ 常见排错与避坑指南 (Troubleshooting)

1. "找不到城市" 或 "查询不到天气的报错"
   • 必纠：必须先使用 Geocoding API 将文本地址转换为经纬度，API 无法直接接受地名串。
2. "返回的 daily 聚合数据不属于当地的一天"
   • 必纠：未传入或传入了错误的 timezone。查询 daily 时强迫症般地加上 timezone=auto。
3. "花粉预报找不到数据或报错"
   • 必纠：花粉数据主要依赖欧洲模型（cams_europe 域），对于亚洲、美洲或其他非欧洲城市请求花粉常常无效，请提示用户不支持此区域。
4. "API 报错 HTTP 400"
   • 必纠：参数名拼写错误（如把 temperature_2m 错拼成 temp_2m），或者非法的时间范围配置。
5. 多个地点的 JSON 解析失败
   • 必纠：如果逗号分隔穿入了多组经纬度，API 最外层 JSON 也是一个数组（[ {地点1响应}, {地点2响应} ]），这与请求单一地点的普通对象有显著变更！在脚本中请做兼容处理。