6年天气数据任你查！国内历史天气预报API全解析

引言

在当今数据驱动的时代，历史天气信息对各行各业都具有重要价值。无论是农业规划、能源管理、旅游分析还是学术研究，准确的历史天气数据都能提供关键洞察。APISpace 的 历史天气预报API 正是为满足这一需求而设计的强大工具，它允许用户查询国内指定城市自2018年1月1日以来的历史天气预报数据。

历史天气预报API核心功能

1. 广泛的城市覆盖

该API支持3400+国内城市的历史预报数据查询，几乎涵盖了全国所有县级以上城市。无论您需要查询北京、上海等大城市的天气历史，还是偏远小城的天气记录，都能得到满足。

2. 灵活的查询方式

除了按城市名称查询外，API还支持通过经纬度坐标进行查询：

• 输入任意国内经纬度坐标
• 系统自动返回该坐标点最近的监测站点信息
• 提供该站点的历史天气预报数据

3. 长期历史数据

API提供自2018年1月1日至今的完整历史数据，跨度长达6年多，足以满足大多数研究和分析需求。

历史天气预报API的使用推荐

APISpace 的 历史天气预报 API，可查询国内指定城市的历史天气预报数据，最长可查询至2018年1月1日。目前支持3400+国内城市的历史预报数据查询，同时也支持国内任意经纬度查询经纬度，接口会返回该经纬度最近的站点信息。

返回示例：

{
    "status": 0,
    "result": {
        "location": {
            "areacode": "101010100",   //城市ID
            "name": "北京",               //城市中文名
            "country": "中国",           //所属国家中文名
            "path": "北京,北京市,北京市,中国"   //行政区划路径
        },
        "hisWeather": [
            {
                "text_day": "中雨",   //白天天气现象
                "code_day": "08",       //白天天气现象编码
                "text_night": "小雨",     //夜间天气现象
                "code_night": "07",     //夜间天气现象编码
                "high": 26,             //日最高气温，单位℃
                "low": 23,              //日最低气温，单位℃
                "wc_day": "<3级",         //白天风力级别
                "wd_day": "南风",         //白天风向
                "wc_night": "<3级",   //夜间风力级别
                "wd_night": "西南风",      //夜间风向
                "date": "2018-07-20",   //日期(当地时间)
                "week": "星期五"       //星期
            }, ...
        ]
    }
}

代码调用示例（JavaScript）：

var data = {

}

$.ajax({
    "url":"https://eolink.o.apispace.com/history-weather/query?areacode=101010100&inquiry=duration&start=20230101&end=20230131&date=0808&lonlat=116.407526,39.904030",
    "method": "GET",
    "headers": {
        "X-APISpace-Token":"API密钥，登录APISpace即可获得"
    },
    "data": data,
    "crossDomain": true
})
    .done(function(response){})
    .fail(function(jqXHR){})

历史天气预报的技术特点

数据准确性

API提供的是”预报”数据而非”实况”数据，反映了当时对未来天气的预测情况，这对于研究天气预报准确性、天气模式变化等具有重要意义。

响应格式

API通常返回JSON格式数据，包含但不限于以下字段：

• 日期时间
• 温度范围(最高/最低)
• 天气现象(晴、雨、雪等)
• 风力风向
• 空气质量预报(视具体API而定)

高性能与稳定性

专业的天气API服务通常具备：

• 高可用性(99.9%以上)
• 快速响应时间(<500ms)
• 合理的请求频率限制

结语

历史天气预报API为各行各业提供了便捷访问过去天气数据的途径，使基于天气的分析和决策变得更加科学和精准。无论是商业应用还是学术研究，这类API都能显著降低数据获取门槛，让用户专注于数据分析本身而非数据收集。

随着气象科技的发展，未来这类API可能会提供更长的历史回溯、更高的时空分辨率以及更丰富的天气要素，为数据驱动的决策提供更强有力的支持。

Last Updated on 2025-07-02 by admin