科學大數據專題 - 整合多源資料的即時天氣與海洋環境視覺化系統
# Windows CMD
start_weather_map.bat
# Windows PowerShell
.\start_weather_map.ps1雙擊 global_weather_map.html 即可在瀏覽器中開啟完整的天氣地圖系統！
python global_weather_map_server.py
# 訪問: http://localhost:5001/map/global- 全球覆蓋: 16 個主要城市實時天氣資料
- 多元資料: 溫度、濕度、風速、氣壓、能見度、雲量
- 自動更新: 每 2 小時自動刷新資料
- 地區篩選: 亞洲、歐洲、美洲、大洋洲、非洲分區顯示
- 溫度地圖: 彩色編碼溫度分布
- 雲圖覆蓋: OpenWeather 雲層資料
- 降雨圖: 即時降水強度顯示
- 衛星影像: Mapbox 高解析度衛星圖
- 海洋資料: 海表溫度監測 (開發中)
- 3D 視角: 立體地形顯示
- 全螢幕: 沉浸式體驗
- 圖層透明度: 自定義顯示效果
- 地點跳轉: 快速定位到感興趣區域
- 詳細資訊: 點擊氣象站查看詳細資料
- Mapbox GL JS: 高效能地圖渲染引擎
- 響應式設計: 支援桌面與行動裝置
- 即時更新: WebSocket 連接 (規劃中)
- Flask: Python Web 框架
- 多 API 整合: OpenWeather、NASA、NOAA
- 資料處理: Pandas、NumPy
- 並發處理: 多線程資料更新
- OpenWeather API: 全球天氣資料
- NASA Earthdata: 衛星影像與海洋資料
- NOAA: 海洋環境與颱風路徑
- Mapbox: 地圖底圖與衛星影像
- 檔案:
integrated_world_weather_map.py - 啟動:
start_integrated_map.bat - 網址: http://localhost:8050/
雙模式設計：
- 📊 國家統計模式：人口分布、GDP 分析、互動資料表
- 🌦️ 全球天氣模式：18 個主要城市即時天氣監測
- 後端: Python + Flask + Dash + Plotly
- 前端: HTML5 + CSS3 + JavaScript + Mapbox GL JS
- 資料處理: Pandas + NumPy + Requests
- 視覺化: Plotly + Mapbox GL JS
- API 整合: OpenWeather + NASA + NOAA
- 即時資料: 每 2 小時自動更新天氣資料
- 全球覆蓋: 亞洲、歐洲、美洲、大洋洲、非洲 18 個主要城市
- 互動視覺化: 可縮放、篩選、排序的動態地圖
- 響應式設計: 支援桌面與行動裝置
- 模組化架構: 易於擴展和維護
# 執行整合系統啟動腳本
start_integrated_map.bat
# 或直接執行 Python
python integrated_world_weather_map.py
# 訪問: http://localhost:8050/# 直接開啟 HTML (最簡單)
# 雙擊 global_weather_map.html
# 或使用啟動腳本
start_weather_map.bat- 🏯 亞洲 (7 城): 台北、東京、首爾、北京、香港、新加坡、孟買
- 🏰 歐洲 (5 城): 倫敦、巴黎、柏林、羅馬、莫斯科
- 🗽 美洲 (3 城): 紐約、洛杉磯、聖保羅
- 🦘 大洋洲 (1 城): 雪梨
- 🦁 非洲 (2 城): 開普敦、開羅
詳細文件請參考：
INTEGRATED_SYSTEM_GUIDE.md- 🌍 整合系統完整使用指南PROJECT_SUMMARY.md- 📊 專案完成總結報告
# 安裝依賴
pip install dash plotly pandas requests numpy flask flask-cors
# 系統測試
python test_system.py test- 季正偉 - 科學大數據專題課程