Open-Meteo: l'API open-source gratuita per i dataset meteorologici

Un'API open-source che mette a disposizione dati climatici per qualsiasi punto del pianeta, dal 1940 a oggi, senza chiave API né account.

Chi lavora con dati ambientali, costruisce modelli predittivi o vuole arricchire le proprie analisi con variabili climatiche, ha un'ottima risorsa a portata di mano: Open-Meteo, un'API meteo open-source completamente gratuita per uso non commerciale.

Storico da Modelli meteo Risoluzione spaziale Chiamate gratuite/giorno
1940 (ERA5, dati orari) 30+ (ECMWF, NOAA, DWD, JMA…) 1–11 km 10.000 (senza API key)

Cosa si può scaricare

Il dataset copre le principali variabili atmosferiche, restituite in formato JSON (ma disponibili anche in CSV e XLSX):

  • Temperatura
  • Umidità relativa
  • Velocità e direzione del vento
  • Precipitazioni
  • Radiazione solare
  • Pressione atmosferica
  • Copertura nuvolosa
  • Evapotraspirazione
  • Neve al suolo

Sono disponibili API dedicate anche per qualità dell'aria, dati marini (altezza onde, correnti), rischio alluvioni, cambiamento climatico e geocoding.

Granularità temporale e geografica

I dati storici partono da gennaio 1940 grazie alla reanalis ERA5, con cadenza oraria e griglia spazialmente completa (nessun valore mancante). Per Europa centrale e Nord America è disponibile una granularità a 15 minuti; altrove i dati sono interpolati dall'output orario. Per le previsioni, i modelli globali si aggiornano ogni 6 ore, quelli regionali ad alta risoluzione ogni 1–3 ore.

Dal punto di vista geografico, si interroga l'API passando semplicemente latitudine e longitudine: qualsiasi punto del pianeta, con risoluzione spaziale da 1–2 km (modelli mesoscala regionali) a 9–11 km (modelli globali).

Come si interroga

Nessun SDK, nessuna autenticazione. Una semplice chiamata HTTP GET è sufficiente — funziona da Python, KNIME, Power BI, R o qualsiasi altro tool.

Esempio — temperatura e vento a Roma, dato attuale + orario:

import requests

url = "https://api.open-meteo.com/v1/forecast"
params = {
    "latitude": 41.90,
    "longitude": 12.49,
    "current": "temperature_2m,wind_speed_10m",
    "hourly": "temperature_2m,relative_humidity_2m",
    "timezone": "Europe/Rome"
}
r = requests.get(url, params=params)
data = r.json()

Licenza e limiti

Uso non commerciale: gratuito fino a 10.000 chiamate API al giorno, senza registrazione. I dati sono rilasciati sotto licenza CC BY 4.0 — liberi anche per uso commerciale con attribuzione. Per volumi superiori sono disponibili piani a pagamento.

Per chi necessita di piena autonomia, il codice server completo è disponibile su GitHub sotto licenza AGPLv3 e può essere auto-ospitato per chiamate illimitate.

In sintesi: una fonte solida, ben documentata e facile da integrare, che copre un arco temporale difficilmente reperibile altrove in forma così accessibile. Da tenere nel toolkit di chiunque lavori con dati territoriali o ambientali.

Commenti

Posta un commento

Post popolari in questo blog

Dove trovare raccolte di dati (dataset) utilizzabili gratuitamente

Quando si entra nel fantastico mondo dell'analisi dei dati il primo ingrediente che serve sono... i dati. E le raccolte di dati diventano fondamentali anche in seguito quando, ad esempio, si vuole addestrare un modello di machine learning. In questa pagina annoto i siti dai quali è possibile scaricare gratuitamente e legalmente dataset curati di dati. Chiunque può contribuire segnalandone di nuovi nei commenti Meta Datasets . La pagina dei Datasets di Meta AI offre un'incredibile raccolta di dataset su larga scala e benchmark per l'addestramento, il test e la valutazione dei modelli di intelligenza artificiale. I dataset coprono vari ambiti come la segmentazione degli oggetti, modelli visione-linguaggio, ricostruzione 3D, equità algoritmica e traduzione automatica. Esempi includono il dataset SA-V per la segmentazione, FACET per valutare l'equità nei modelli visivi e Ego4D per la comprensione di video in prima persona. Tutti i dataset possono essere scaricati gratuita...
Read more »

Alternative a Yahoo Finance per scaricare i dati di borsa

Dennis Ganzaroli, nel suo libro "The Knime Way - The Visual Data Language" , suggerisce questa query https://query2.finance.yahoo.com/v8/finance/chart/ENI.MI?period1=1493205443 &period2=1495797443&interval=1d&events=history&crumb=jL5lEa4DGxl e funziona ! Le altre fonti di dati che avevo elencato, nel post originale pubblicato qui sotto, rimangono comunque valide alternative. *** Da qualche mese non è più possibile scaricare gratuitamente lo storico dei dati di borsa da Yahoo Finance. Una scelta comprensibile, dettata probabilmente dalla volontà di monetizzare i dati in loro possesso, ma che rappresenta una perdita per chi utilizza queste informazioni come campo di allenamento per attività di analisi dei dati. I dataset con l'andamento storico degli indici di borsa e i volumi scambiato sono, infatti, una delle risorse più versatili per esercitarsi in tutte le fasi del processo di analisi: dall’...
Read more »

Google ha creato i Titan: modelli IA con la “memoria simile al cervello umano” - DDay

Ricercatori di Google hanno pubblicato una ricerca riguardante "Titan”, una nuova architettura per gestire la memoria nei modelli di IA, affrontando i limiti dei Transformer tradizionali, specialmente nella gestione di contesti lunghi. La famiglia di modelli Titan introduce infatti una memoria (logica) neurale modulare capace di memorizzare, dimenticare e richiamare informazioni in modo adattivo , migliorando l'efficienza e la scalabilità su sequenze estremamente lunghe. Prima di parlare dei Titan è però importante stabilire un concetto importante sulla memoria logica che utilizzano: la memoria opera solo durante l'inferenza come un "sistema di apprendimento", ma non si aggiunge ai dati di training . Cioè, il modello non impara sempre più cose continuando a usarlo. La memoria è contestuale solo alla richieste della singola “chat” o alle successive comunque correlate a essa . Leggi tutto:  https://www.dday.it/redazione/51731/google-ha-creato-i-titan-modelli-ia-co...
Read more »