WeatherHistory

Historische Wetterdaten abrufen und interaktiv visualisieren – powered by Open-Meteo und Dash/Plotly.

Überblick

Dieses Projekt lädt stündliche Wetterdaten der Open-Meteo Archiv-API für beliebige Standorte herunter, aggregiert sie zu Tageswerten und stellt sie in einem interaktiven Web-Dashboard dar. Aktuell konfiguriert für 19 Städte auf allen Kontinenten:

Kontinent	Städte
Europa	Wien, Rom, Lissabon, Oslo, Dublin
Afrika	Casablanca, Lagos, Nairobi
Asien	Medina, Tokyo, Shanghai, Mumbai, Yakutsk
Amerika	Santiago, Los Angeles, Las Vegas, New York
Ozeanien	Canberra, Wellington

Voraussetzungen

• Python 3.13+
• Abhängigkeiten installieren:

pip install -e .
# oder
uv sync

Verwendung

1. Wetterdaten abrufen

Alle Scraping-Scripts liegen im Ordner scrape/ und werden vom Projektroot aus aufgerufen:

python3 scrape/WeatherHistoryWien.py
python3 scrape/WeatherHistoryCasablanca.py
python3 scrape/WeatherHistoryMedina.py
python3 scrape/WeatherHistoryRome.py
python3 scrape/WeatherHistoryLisbon.py
python3 scrape/WeatherHistorySantiago.py
python3 scrape/WeatherHistoryLosAngeles.py
python3 scrape/WeatherHistoryLasVegas.py
python3 scrape/WeatherHistoryNewYork.py
python3 scrape/WeatherHistoryOslo.py
python3 scrape/WeatherHistoryTokyo.py
python3 scrape/WeatherHistoryShanghai.py
python3 scrape/WeatherHistoryMumbai.py
python3 scrape/WeatherHistoryDublin.py
python3 scrape/WeatherHistoryCanberra.py
python3 scrape/WeatherHistoryWellington.py
python3 scrape/WeatherHistoryYakutsk.py
python3 scrape/WeatherHistoryLagos.py
python3 scrape/WeatherHistoryNairobi.py

Die erzeugten CSV-Dateien (tägliche Min/Max/Durchschnittswerte) werden automatisch im Ordner csv/ abgelegt.

2. Dashboard starten

python3 StrahlungDashAlle.py        # http://localhost:8055

Dashboard-Bedienung

Das Dashboard öffnet sich automatisch im Browser unter http://localhost:8055.

Die Steuerelemente befinden sich kompakt oben links, die interaktive Weltkarte oben rechts:

• Kontinent / Stadt – Auswahl der anzuzeigenden Stadt (auch per Klick auf die Karte)
• Ansicht – Dropdown-Menü zur Auswahl der Darstellung
• Jahr – erscheint kontextabhängig für jahresspezifische Ansichten
• Light/Dark-Theme – Schaltfläche oben rechts

Ansicht	Inhalt
Strahlung nach Jahr	Monatliche kWh/m² für ein wählbares Jahr
Strahlung Zeitreihe	Alle Monate als Balkendiagramm mit Range-Slider
Strahlung Jahressummen	Jährliche Gesamtstrahlung mit Durchschnittslinie
Temperaturen	Monatliche Ø-Temperatur, gesamt oder nach Jahr
Niederschlag	Monatlicher Niederschlag in mm mit Jahressumme
Temp. Jahrestrend	Jährliche Ø-Temperatur mit linearem Fit (°C/Dekade)
Niederschlag Jahrestrend	Jährlicher Gesamtniederschlag mit linearem Fit (mm/Dekade)

Neue Stadt hinzufügen

1. scrape/WeatherHistoryXxx.py anlegen:

from pathlib import Path
import sys
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent.parent))
from weather_fetch import fetch_weather_data

if __name__ == "__main__":
    fetch_weather_data(
        latitude=...,
        longitude=...,
        timezone="Continent/City",
        filename=str(Path(__file__).parent.parent / "csv" / "xxx_wetter.csv"),
        start_date="1980-01-01",
    )

1. Eintrag in STAEDTE-Dict in StrahlungDashAlle.py hinzufügen (Farben, Temperaturschwellen, "filename": "csv/xxx_wetter.csv").
2. Stadt dem passenden Kontinent im KONTINENTE-Dict hinzufügen (steuert das Kontinent-Dropdown).
3. Koordinaten in KOORDINATEN-Dict eintragen (für die Weltkarte).
4. Fetch-Script ausführen, dann Dashboard neu starten.

Projektstruktur

weather_fetch.py               # Library: Datenabruf via Open-Meteo API
weather_dash_lib.py            # Library: Datenaggregation (load_data)
StrahlungDashAlle.py           # Kombiniertes Dashboard (Port 8055)
assets/theme.css               # CSS für Light/Dark-Theme
csv/                           # Generierte Wetterdaten (gitignored)
scrape/
  WeatherHistoryWien.py        # Wien        (48.2°N,  16.4°E)
  WeatherHistoryCasablanca.py  # Casablanca  (33.6°N,   7.6°W)
  WeatherHistoryMedina.py      # Medina      (24.5°N,  39.6°E)
  WeatherHistoryRome.py        # Rom         (41.9°N,  12.5°E)
  WeatherHistoryLisbon.py      # Lissabon    (38.7°N,   9.1°W)
  WeatherHistorySantiago.py    # Santiago    (33.4°S,  70.7°W)
  WeatherHistoryLosAngeles.py  # Los Angeles (34.1°N, 118.2°W)
  WeatherHistoryLasVegas.py    # Las Vegas   (36.2°N, 115.1°W)
  WeatherHistoryNewYork.py     # New York    (40.7°N,  74.0°W)
  WeatherHistoryOslo.py        # Oslo        (59.9°N,  10.8°E)
  WeatherHistoryTokyo.py       # Tokyo       (35.7°N, 139.7°E)
  WeatherHistoryShanghai.py    # Shanghai    (31.2°N, 121.5°E)
  WeatherHistoryMumbai.py      # Mumbai      (19.1°N,  72.9°E)
  WeatherHistoryDublin.py      # Dublin      (53.3°N,   6.3°W)
  WeatherHistoryCanberra.py    # Canberra    (35.3°S, 149.1°E)
  WeatherHistoryWellington.py  # Wellington  (41.3°S, 174.8°E)
  WeatherHistoryYakutsk.py     # Yakutsk     (62.0°N, 129.7°E)
  WeatherHistoryLagos.py       # Lagos       ( 6.5°N,   3.4°E)
  WeatherHistoryNairobi.py     # Nairobi     ( 1.3°S,  36.8°E)

Datenquelle

Open-Meteo Historical Weather API – kostenlos, keine Registrierung erforderlich. Daten ab 1940 verfügbar.