GribStream
API per previsioni e storico meteo

Consulta previsioni globali e regionali, ensemble, dati satellitari e radar, idrologia della superficie terrestre, composizione atmosferica e reanalisi appena sono disponibili, poi usa la stessa API per lo storico previsionale. GribStream permette alla tua applicazione di richiedere esattamente i dati meteorologici che servono: coordinate, intervalli temporali, campi calcolati, filtri per condizione e output CSV, JSON o NDJSON.

Copertura popolare NBM GFS HRRR RRFS GEFS IFS ERA5 AIGFS
Visualizzazione globale dei dati meteorologici in GribStream
Previsioni recenti disponibili
Previsioni correnti Aggiornamenti freschi quando arrivano
Storico e valori reali Archivi previsionali più analisi e reanalisi
Pronto per applicazioni Coordinate, filtri, CSV, JSON, NDJSON

Progettato per accesso rapido e prevedibile ai dati meteo

Tre pilastri mantengono i dati rapidi, l'API semplice e i costi prevedibili.

Rapido su scala di produzione

Recupera previsioni fresche, valori reali da analisi e reanalisi o mesi di storico orario per decine di migliaia di punti in una sola richiesta HTTP, in pochi secondi.

Workflow API-first

API semplice, client open source e documentazione chiara. Puoi provarla in pochi minuti.

Uso prevedibile

Prezzi prevedibili e throughput elevato. Consulta solo i dati meteo necessari, quando servono.

Workflow per sviluppatori

Una richiesta, esattamente i dati meteo necessari

Scegli dataset, coordinate, variabili e intervallo temporale. GribStream restituisce righe ordinate per applicazioni, pipeline ML, dashboard e notebook di ricerca.

POST /api/v2/gfs/timeseries Richiesta JSON
{
  "fromTime": "2025-05-01T00:00:00Z",
  "untilTime": "2025-05-02T00:00:00Z",
  "coordinates": [{ "lat": 40.758, "lon": -73.985 }],
  "variables": [{ "name": "TMP", "level": "2 m above ground", "info": "" }]
}
Ultimo ciclo per default Usa cicli previsionali correnti per richieste di produzione senza cambiare endpoint.
Backtesting per data Riproduci cicli previsionali precedenti con le stesse coordinate, variabili e formati di output.
Modella la risposta Aggiungi espressioni e filtri quando le applicazioni richiedono valori derivati o ricerca per condizione.

Funzioni della piattaforma

Consulta previsioni correnti, storico e reanalisi con filtri avanzati, espressioni ed ensemble.

Previsioni, storico e valori reali

Consulta previsioni correnti e usa la stessa API per storico pluriennale, valori reali da analisi e reanalisi e backtesting.

Formati flessibili

Scegli CSV, JSON o NDJSON per workflow di streaming.

Località precise

Consulta qualsiasi coordinata con precisione flessibile.

Controlli temporali

Richiedi intervalli o timestamp espliciti.

Selezione del run migliore

Selezione automatica del run eleggibile più utile.

Cutoff asOf per run del modello?

Limita le query ai run del modello generati al timestamp scelto o prima.

Campi derivati

Calcola campi derivati al momento della richiesta.

Ricerca per condizioni

Filtra per condizioni invece che per griglie grezze.

Supporto ensemble

Membri ensemble completi e statistiche.

Supporto esperto

Supporto rapido e preciso da ingegneri che conoscono i dati.

Previsioni, osservazioni e dati meteo reali

Esplora una selezione del catalogo: previsioni meteorologiche globali e regionali, previsioni ensemble, osservazioni, analisi radar, dati reali da reanalisi, idrologia e composizione atmosferica. Apri il catalogo completo per tutti i dettagli di ciascun dataset.

89 dataset nel catalogo completo Globale e regionale Previsioni ed ensemble Analisi e osservazioni

Copertura

Previsioni globali ed ensemble

Previsioni deterministiche, ensemble, prodotti stagionali, onde e analisi per i domini globali.

4 gruppi · 15 dataset

Copertura

Previsioni regionali e fenomeni severi

Modelli ad alta risoluzione e previsioni combinate per Europa, Nord America e Pacifico occidentale, comprese le probabilità di fenomeni severi.

6 gruppi · 25 dataset
CWA WRF Taiwan CWA WRF 15 km Previsione mesoscalare regionale per Taiwan, Mar Cinese Meridionale, Mar delle Filippine e corridoi meteorologici del Pacifico occidentale. Dataset

Copertura

Osservazioni, analisi e dati reali

Osservazioni satellitari e radar, analisi ad aggiornamento rapido e reanalisi per monitoraggio, verifica e studi storici.

4 gruppi · 11 dataset
ERA5 ECMWF Reanalysis v5 Reanalisi globale oraria come valori reali su griglia per verifica, etichette di machine learning e backtesting.

Copertura

IA e ricerca

Previsioni meteorologiche IA operative e sperimentali, previsioni deterministiche e di ensemble e reforecast per la ricerca.

4 gruppi · 12 dataset

Copertura

Dati ambientali e specialistici

Previsioni idrologiche, composizione atmosferica, qualità dell'aria, turbolenza e ghiacciamento in volo per attività operative mirate.

4 gruppi · 10 dataset

Piani tariffari

È disponibile un piano gratuito per iniziare. I piani Pro aumentano i limiti giornalieri per l'uso in produzione.

Per uso su scala maggiore, piani personalizzati, backfill pesanti, throughput superiore o funzioni aggiuntive, contattaci.

Pro Plan

Limite giornaliero: 48,000 crediti

$9.90 / mese

Pro Plan 2x

Limite giornaliero: 96,000 crediti

$18.80 / mese

Pro Plan 4x

Limite giornaliero: 192,000 crediti

$35.70 / mese

Pro Plan 8x

Limite giornaliero: 384,000 crediti

$67.80 / mese

Pro Plan 16x

Limite giornaliero: 768,000 crediti

$128.80 / mese

Pro Plan 32x

Limite giornaliero: 1,536,000 crediti

$244.70 / mese

Calcolo della quota per richiesta

I crediti sono calcolati sui dati effettivamente restituiti.

Credits = returned_valid_times
  * parameters
  * ceil(coordinates / 500)

In parole semplici: orari di validità restituiti, moltiplicati per il numero di parametri meteorologici, moltiplicati per blocchi di 500 coordinate.

Non addebitiamo gli orari non restituiti, ad esempio gli orizzonti saltati da uno specifico modello.

Esempi

  • Se la risposta restituisce 24 orari di validità, con 2 parametri, per 700 coordinate: 24 * 2 * 2 = 96 crediti
  • Se la risposta restituisce 100 orari di validità, con 1 parametro, per 3,500 coordinate: 100 * 1 * 7 = 700 crediti

Le risposte servite dalla cache sono addebitate al 10 % dei crediti normali.

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