SlideShare a Scribd company logo
1 of 10
Download to read offline
Ilmatieteen laitoksen avoin data
Workshop 11.9.2013
Käyttöesimerkki
Roope Tervo
9/3/13 1
Ilmatieteen laitoksen avoin data
9/3/13 2
Eikös vuosi 1972 ollut
erityisen lämmin?
1. Katalogi
9/3/13 3
Etsitään oleellinen aineisto
• Haun voi tehdä esimerkiksi kiinnostavan alueen
perusteella tai ilmiön perusteella
http://catalog.fmi.fi
1. Katalogi
9/3/13 4
Etsitään oleellinen aineisto
• Haun voi tehdä esimerkiksi kiinnostavan alueen
perusteella tai ilmiön perusteella
http://catalog.fmi.fi
 Tarjolla on hetkellisiä lämpötila-arvoja
vuodesta 2010 ja lämpötilan päivä- ja
kuukausikeskiarvoja vuodesta 1959
2. Rekisteröityminen
9/3/13 5
Tarkastellakseen aineistoja, on hankittava API-
avain rekisteröitymällä
https://ilmatieteenlaitos.fi/rekisteroityminen-
avoimen-datan-kayttajaksi
3. Aineiston lataaminen Exceliin
9/3/13 6
Excel 2013 ymmärtää WFS-vastauksia
jollain tasolla
• Käytettävä osoite löytyy esimerkiksi
katalogista
• Lisäksi kyselyyn lisättävä vielä halutut
päivämäärät
http://data.fmi.fi/fmi-
apikey/.../wfs?request=getFeature&storedquery_id=fmi::observations
::weather::monthly::timevaluepair&crs=EPSG::3067&fmisid=100971
&starttime=1972-07-01T00:00:00Z&endtime=1972-08-01T00:00:00Z
4. Aineiston tarkasteleminen PanoPly:llä
9/3/13 7
Kuukausinaineistoja löytyy myös hilaan
interpoloituna
• Kaikki ladattavissa olevat aineistot
löytyvät manuaalista
http://en.ilmatieteenlaitos.fi/open-data-manual-fmi-wfs-services
4. Aineiston tarkasteleminen PanoPly:llä
9/3/13 8
Kuukausinaineistoja löytyy myös hilaan
interpoloituna
• Kaikki ladattavissa olevat aineistot
löytyvät manuaalista
Käytettävä tallennettu kysely on
fmi::observations::weather::monthly::grid
Käytettävä osoite on
http://data.fmi.fi/fmi-
apikey/.../wfs?request=GetFeature&storedquery
_id=fmi::observations::weather::monthly::grid
4. Aineiston tarkasteleminen PanoPly:llä
9/3/13 9
• WFS-vastauksesta löytyy ladattavan aineiston
tietoja sekä linkki itse dataan
• http://data.fmi.fi/fmi-
apikey/.../download?producer=monthly&param=MonthlyMeanTemperature,MonthlyPrecipit
ation&bbox=15.9689043139365,59.6117693413028,33.0613124198255,70.079878444138
9&origintime=1961-01-01T00:00:00Z&starttime=1972-07-01T00:00:00Z&endtime=1972-
08-01T00:00:00Z&format=grib2&projection=epsg:4326
• Lataamalla aineiston omalle koneelleen, voi sitä
tarkastella erilaisilla avoimen lähdekoodin
ohjelmilla
• PanoPly, IDV
• Huom! Koko aineisto on kokonaisuudessaan 3.2 G suuri.
9/3/13 10
http://facebook.com/fmibeta
http://en.ilmatieteenlaitos.fi/open-data-manual

More Related Content

More from Roope Tervo

FMI Open Data Impact Survey 2019
FMI Open Data Impact Survey 2019FMI Open Data Impact Survey 2019
FMI Open Data Impact Survey 2019Roope Tervo
 
FMI Information Management System
FMI Information Management SystemFMI Information Management System
FMI Information Management SystemRoope Tervo
 
Predicting weather inflicted train delays
Predicting weather inflicted train delaysPredicting weather inflicted train delays
Predicting weather inflicted train delaysRoope Tervo
 
FMI Open Data on AWS Public dataset program
FMI Open Data on AWS Public dataset programFMI Open Data on AWS Public dataset program
FMI Open Data on AWS Public dataset programRoope Tervo
 
Fmi Open Data on S3
Fmi Open Data on S3Fmi Open Data on S3
Fmi Open Data on S3Roope Tervo
 
Why we need open data? FMI Open Data on AWS
Why we need open data? FMI Open Data on AWSWhy we need open data? FMI Open Data on AWS
Why we need open data? FMI Open Data on AWSRoope Tervo
 
Forecasting Electricity Outages Caused by Convective Storms
Forecasting Electricity Outages Caused by Convective StormsForecasting Electricity Outages Caused by Convective Storms
Forecasting Electricity Outages Caused by Convective StormsRoope Tervo
 
FMI Open Data on S3
FMI Open Data on S3FMI Open Data on S3
FMI Open Data on S3Roope Tervo
 
SmartMet Server in INSPIRE
SmartMet Server in INSPIRESmartMet Server in INSPIRE
SmartMet Server in INSPIRERoope Tervo
 
Possibilities of Open Source Code
Possibilities of Open Source CodePossibilities of Open Source Code
Possibilities of Open Source CodeRoope Tervo
 
SmartMet Server OSGeo
SmartMet Server OSGeoSmartMet Server OSGeo
SmartMet Server OSGeoRoope Tervo
 
Meteorological and Aviation Weather Open Data implementation utilising OGC st...
Meteorological and Aviation Weather Open Data implementation utilising OGC st...Meteorological and Aviation Weather Open Data implementation utilising OGC st...
Meteorological and Aviation Weather Open Data implementation utilising OGC st...Roope Tervo
 
WMTS Performance Tests
WMTS Performance TestsWMTS Performance Tests
WMTS Performance TestsRoope Tervo
 
Producing INSPIRE Compliant Data Sets
Producing INSPIRE Compliant Data SetsProducing INSPIRE Compliant Data Sets
Producing INSPIRE Compliant Data SetsRoope Tervo
 
Producing INSPIRE compliant datasets
Producing INSPIRE compliant datasetsProducing INSPIRE compliant datasets
Producing INSPIRE compliant datasetsRoope Tervo
 
AvoinData-workshop aikasarjat
AvoinData-workshop aikasarjatAvoinData-workshop aikasarjat
AvoinData-workshop aikasarjatRoope Tervo
 
Avoindata workshop tekninen_yleiskuvaus
Avoindata workshop tekninen_yleiskuvausAvoindata workshop tekninen_yleiskuvaus
Avoindata workshop tekninen_yleiskuvausRoope Tervo
 

More from Roope Tervo (17)

FMI Open Data Impact Survey 2019
FMI Open Data Impact Survey 2019FMI Open Data Impact Survey 2019
FMI Open Data Impact Survey 2019
 
FMI Information Management System
FMI Information Management SystemFMI Information Management System
FMI Information Management System
 
Predicting weather inflicted train delays
Predicting weather inflicted train delaysPredicting weather inflicted train delays
Predicting weather inflicted train delays
 
FMI Open Data on AWS Public dataset program
FMI Open Data on AWS Public dataset programFMI Open Data on AWS Public dataset program
FMI Open Data on AWS Public dataset program
 
Fmi Open Data on S3
Fmi Open Data on S3Fmi Open Data on S3
Fmi Open Data on S3
 
Why we need open data? FMI Open Data on AWS
Why we need open data? FMI Open Data on AWSWhy we need open data? FMI Open Data on AWS
Why we need open data? FMI Open Data on AWS
 
Forecasting Electricity Outages Caused by Convective Storms
Forecasting Electricity Outages Caused by Convective StormsForecasting Electricity Outages Caused by Convective Storms
Forecasting Electricity Outages Caused by Convective Storms
 
FMI Open Data on S3
FMI Open Data on S3FMI Open Data on S3
FMI Open Data on S3
 
SmartMet Server in INSPIRE
SmartMet Server in INSPIRESmartMet Server in INSPIRE
SmartMet Server in INSPIRE
 
Possibilities of Open Source Code
Possibilities of Open Source CodePossibilities of Open Source Code
Possibilities of Open Source Code
 
SmartMet Server OSGeo
SmartMet Server OSGeoSmartMet Server OSGeo
SmartMet Server OSGeo
 
Meteorological and Aviation Weather Open Data implementation utilising OGC st...
Meteorological and Aviation Weather Open Data implementation utilising OGC st...Meteorological and Aviation Weather Open Data implementation utilising OGC st...
Meteorological and Aviation Weather Open Data implementation utilising OGC st...
 
WMTS Performance Tests
WMTS Performance TestsWMTS Performance Tests
WMTS Performance Tests
 
Producing INSPIRE Compliant Data Sets
Producing INSPIRE Compliant Data SetsProducing INSPIRE Compliant Data Sets
Producing INSPIRE Compliant Data Sets
 
Producing INSPIRE compliant datasets
Producing INSPIRE compliant datasetsProducing INSPIRE compliant datasets
Producing INSPIRE compliant datasets
 
AvoinData-workshop aikasarjat
AvoinData-workshop aikasarjatAvoinData-workshop aikasarjat
AvoinData-workshop aikasarjat
 
Avoindata workshop tekninen_yleiskuvaus
Avoindata workshop tekninen_yleiskuvausAvoindata workshop tekninen_yleiskuvaus
Avoindata workshop tekninen_yleiskuvaus
 

AvoinData-workshop käyttöesimerkki

  • 1. Ilmatieteen laitoksen avoin data Workshop 11.9.2013 Käyttöesimerkki Roope Tervo 9/3/13 1
  • 2. Ilmatieteen laitoksen avoin data 9/3/13 2 Eikös vuosi 1972 ollut erityisen lämmin?
  • 3. 1. Katalogi 9/3/13 3 Etsitään oleellinen aineisto • Haun voi tehdä esimerkiksi kiinnostavan alueen perusteella tai ilmiön perusteella http://catalog.fmi.fi
  • 4. 1. Katalogi 9/3/13 4 Etsitään oleellinen aineisto • Haun voi tehdä esimerkiksi kiinnostavan alueen perusteella tai ilmiön perusteella http://catalog.fmi.fi  Tarjolla on hetkellisiä lämpötila-arvoja vuodesta 2010 ja lämpötilan päivä- ja kuukausikeskiarvoja vuodesta 1959
  • 5. 2. Rekisteröityminen 9/3/13 5 Tarkastellakseen aineistoja, on hankittava API- avain rekisteröitymällä https://ilmatieteenlaitos.fi/rekisteroityminen- avoimen-datan-kayttajaksi
  • 6. 3. Aineiston lataaminen Exceliin 9/3/13 6 Excel 2013 ymmärtää WFS-vastauksia jollain tasolla • Käytettävä osoite löytyy esimerkiksi katalogista • Lisäksi kyselyyn lisättävä vielä halutut päivämäärät http://data.fmi.fi/fmi- apikey/.../wfs?request=getFeature&storedquery_id=fmi::observations ::weather::monthly::timevaluepair&crs=EPSG::3067&fmisid=100971 &starttime=1972-07-01T00:00:00Z&endtime=1972-08-01T00:00:00Z
  • 7. 4. Aineiston tarkasteleminen PanoPly:llä 9/3/13 7 Kuukausinaineistoja löytyy myös hilaan interpoloituna • Kaikki ladattavissa olevat aineistot löytyvät manuaalista http://en.ilmatieteenlaitos.fi/open-data-manual-fmi-wfs-services
  • 8. 4. Aineiston tarkasteleminen PanoPly:llä 9/3/13 8 Kuukausinaineistoja löytyy myös hilaan interpoloituna • Kaikki ladattavissa olevat aineistot löytyvät manuaalista Käytettävä tallennettu kysely on fmi::observations::weather::monthly::grid Käytettävä osoite on http://data.fmi.fi/fmi- apikey/.../wfs?request=GetFeature&storedquery _id=fmi::observations::weather::monthly::grid
  • 9. 4. Aineiston tarkasteleminen PanoPly:llä 9/3/13 9 • WFS-vastauksesta löytyy ladattavan aineiston tietoja sekä linkki itse dataan • http://data.fmi.fi/fmi- apikey/.../download?producer=monthly&param=MonthlyMeanTemperature,MonthlyPrecipit ation&bbox=15.9689043139365,59.6117693413028,33.0613124198255,70.079878444138 9&origintime=1961-01-01T00:00:00Z&starttime=1972-07-01T00:00:00Z&endtime=1972- 08-01T00:00:00Z&format=grib2&projection=epsg:4326 • Lataamalla aineiston omalle koneelleen, voi sitä tarkastella erilaisilla avoimen lähdekoodin ohjelmilla • PanoPly, IDV • Huom! Koko aineisto on kokonaisuudessaan 3.2 G suuri.