Open-Meteo API 15分钟间隔数据获取技术指南

在使用Open-Meteo API获取气象数据时，15分钟间隔(minutely_15)的数据获取有其特殊性。本文将详细介绍如何正确获取15分钟间隔的气象数据，避免常见错误。

15分钟间隔数据的特性

Open-Meteo API提供的15分钟间隔气象数据具有以下特点：

1. 数据点严格固定在每小时的第0、15、30和45分钟
2. 数据间隔固定为15分钟，不可调整
3. 请求时间范围必须与15分钟间隔对齐

正确的请求方式

获取15分钟间隔数据时，建议使用以下参数组合：

params = {
    "latitude": 34.053691,
    "longitude": -118.242767,
    "start_date": "2025-06-11",  # 日期格式
    "end_date": "2025-06-12",
    "minutely_15": ["wind_speed_10m"],
    "wind_speed_unit": "ms"
}

或者使用精确的时间戳格式，但必须确保时间点与15分钟间隔对齐：

params = {
    "latitude": 34.053691,
    "longitude": -118.242767,
    "start_minutely_15": "2025-06-11T00:00",  # 必须为:00、:15、:30或:45
    "end_minutely_15": "2025-06-11T16:45",    # 同上
    "minutely_15": ["wind_speed_10m"],
    "wind_speed_unit": "ms"
}

常见错误与解决方案

错误1：时间范围不对齐

如果请求的时间范围没有与15分钟间隔对齐，API可能返回不完整或不一致的数据。例如：

"start_hour": "2025-06-11T00:59",
"end_hour": "2025-06-11T16:29"

这种情况下，返回的数据点数量可能与时间戳数量不匹配。

解决方案：确保开始和结束时间都是15分钟的整数倍（:00、:15、:30、:45）。

错误2：使用不适当的参数

使用start_hour/end_hour参数请求15分钟间隔数据可能导致意外结果。

解决方案：专门为15分钟数据使用start_minutely_15/end_minutely_15参数。

数据处理建议

当处理返回的15分钟间隔数据时，建议：

1. 检查数据点数量是否与时间戳数量匹配
2. 验证时间戳是否确实间隔15分钟
3. 对于缺失数据点，考虑使用插值或标记为无效

# 示例数据处理代码
minutely_15_data = {
    "date": pd.date_range(
        start=pd.to_datetime(minutely_15.Time(), unit="s", utc=True),
        end=pd.to_datetime(minutely_15.TimeEnd(), unit="s", utc=True),
        freq=pd.Timedelta(seconds=minutely_15.Interval()),
        inclusive="left"
    ),
    "wind_speed_10m": minutely_15.Variables(0).ValuesAsNumpy()
}

# 验证数据完整性
assert len(minutely_15_data["date"]) == len(minutely_15_data["wind_speed_10m"])

总结

正确获取Open-Meteo API的15分钟间隔气象数据需要注意时间对齐问题。建议开发者：

1. 使用专门的minutely_15参数
2. 确保请求时间范围与15分钟间隔对齐
3. 在数据处理阶段验证数据完整性

遵循这些准则可以确保获取到完整、准确的15分钟间隔气象数据。