土壤温湿数据区域裁切
API 概述
本 API 提供基于 GFS(Global Forecast System)模型的土壤数据预测结果,支持按区域(area_id)获取预测数据文件列表,结果以 JSON 格式返回。
请求
http
GET https://singer.caiyunhub.com/v3/ud/gfs_soil/region_cut/{area_id}路径参数
| 参数 | 说明 |
|---|---|
area_id | 区域唯一标识符 |
查询参数
| 参数 | 必填 | 默认值 | 取值范围 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
token | 是 | — | — | API 认证凭证,详见 认证与鉴权 |
请求示例
bash
curl "https://singer.caiyunhub.com/v3/ud/gfs_soil/region_cut/{area_id}?token={token}"响应示例
json
{
"area_id": "41",
"batch_time": "2025-06-03T18:00:00Z",
"items": [
{
"variable": "soill_0-10-40-100cm",
"url": "http://foo.bar/.../soill_depthBelowLandLayer_0_3_192.nc?auth_key=..."
},
{
"variable": "soill_100-200cm",
"url": "http://foo.bar/.../soill_depthBelowLandLayer_1_3_192.nc?auth_key=..."
},
{
"variable": "soilw_0-10-40-100cm",
"url": "http://foo.bar/.../soilw_depthBelowLandLayer_0_0_192.nc?auth_key=..."
},
{
"variable": "soilw_100-200cm",
"url": "http://foo.bar/.../soilw_depthBelowLandLayer_1_0_192.nc?auth_key=..."
},
{
"variable": "st_0-10-40-100cm",
"url": "http://foo.bar/.../st_depthBelowLandLayer_0_0_2.nc?auth_key=..."
},
{
"variable": "st_100-200cm",
"url": "http://foo.bar/.../st_depthBelowLandLayer_1_0_2.nc?auth_key=..."
}
]
}响应字段
| JSONPath | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
$.area_id | string | 请求区域 ID,与请求路径中的 area_id 相同 |
$.batch_time | string | 批处理时间,ISO 8601 格式(UTC) |
$.items | array<object> | 土壤变量数据列表 |
$.items[].variable | string | 变量名称,遵循变量命名规则 |
$.items[].url | string | 对应变量的数据文件下载地址 |
变量命名规则
命名格式:{变量简称}_{深度标识}
变量名称含义对照表
| 变量简称 | 全称 | 单位 | 含义说明 |
|---|---|---|---|
| st | Soil Temperature | K(开尔文) | 土壤温度,是地表以下各层土壤的温度预测值 |
| soilw | Volumetric Soil Moisture Content | m³/m³ | 体积土壤含水量(即液态水 + 冰,若存在)。反映土壤总体含水能力 |
| soill | Liquid Volumetric Soil Moisture Content (non-frozen) | m³/m³ | 液态体积含水量(不含冰冻水),更适用于实际可利用水分的估算 |
深度标识说明
| 标识 | 对应深度层级(单位:cm) |
|---|---|
| 0-10-40-100cm | 含 0–10cm、10–40cm、40–100cm 三个深度层 |
| 100-200cm | 单层深度,表示 100–200cm 层土壤数据 |
注意事项
- 每个 url 包含认证参数
auth_key,有效期有限(1 小时),请及时使用或刷新 - 返回文件格式通常为 NetCDF(.nc),适用于气象及地学数据处理
NetCDF 文件读取示例
python
import xarray as xr
file_path = "your_file_path.nc"
ds = xr.open_dataset(file_path)