历史天气数据接口（实时天气接口）

本文目录一览：

• 1、工行手机银行交易失败代码93012588提示账户锁定是什么情况？

• 2、Mac11.2.3怎么更改天气？

• 3、天气监测预警系统的特点是什么？？

• 4、帮我做一个代码成为.py文件，用来python抓取空气质量历史数据

• 5、电力企业如何做好数据治理？

工行手机银行交易失败代码93012588提示账户锁定是什么情况？

一般情况是你六个月没用，系统自动锁定除柜面交易以外的功能，只要拿身份证和卡去网点柜面智能机再验证一下，即可恢复。如果是其它原因嘛，比如流水异常啊什么的，那就比较麻烦一点。不管是因为啥，都须去一趟网点。

拓展资料：

工行手机银行的特点

1.组织在线、员工在线、服务在线。数字化时代，不仅要单纯的将线下产品、柜面产品、网点交易向线上迁移，还要将网点、客户经理等组织和人员作为一个个整体映射到线上，让他们在线上联系客户、营销客户、维系客户，让线上平台融合线下渠道，让高效的线上服务与强大的落地服务相结合，发挥合力。

2.服务智慧化。个人线上服务，外部比拼的是客户体验，内部比拼的是数字化实力。如同盖大楼，线上化的高度有多高，取决于地基挖多深、筑多宽。为此，工行手机银行启动了支持数字化营销、数字化运营的中台建设，基于中台所产生的海量服务策略，为客户提供智能化、智慧化的“千人千面”服务。据记者了解，依托中台海量数据资产积累，手机银行在前台超过400个触点，智能配置对客最优策略，推荐相应产品和服务；相较于人工维护，资管类产品单品类推荐，整体点击率提升58%，整体转化率提升188%，资管混合产品混合推荐top3准确率达到75%以上，释放数据资产新价值。基于互联网营销平台，手机银行每年部署对客活动超过2500场，触达人次超过23亿。基于互联网金融风险监控模型，实现线上风险全覆盖、智能化管控，部署风控规则706条，累计成功拦截欺诈交易25万笔，挽回客户资金损失超过10亿元。

3.服务开放化。如果说手机银行是线上金融服务的“主动脉”，那么还需要“毛细血管”延伸触角，与海量客户形成更密切的连接，与生产生活场景形成更深入的融合。为此，工行推动了手机银行金融服务的原子化、组件化、模块化，能够基于客户、场景需求，像乐高积木一样拼接组合、快速对接。目前已通过API接口、SDK等方式，将账户管理、身份认证等百余项金融原子服务，输出到1000多个外部互联网场景。这种底层管道铺设如同“毛细血管”，枝枝蔓蔓向实体延伸，让金融活血源源不断的注入实体，而客户和业务流量向“主动脉”流入汇聚，形成了金融与实体的良性循环体系，打造了开放共赢的场景合作生态，构建了快速接入、开放输出的无界工行。

Mac11.2.3怎么更改天气？

图说：城市精细化管理气象先知系统界面，实现多屏联动 采访对象供图（下同）

新民晚报讯（记者 马丹 通讯员 朱晔）今天是第六十个世界气象日，主题为“气候与水”，呼吁共同关注气候变化和水。记者从上海市气象局获悉，该局正持续推进上海城市精细化管理气象先知系统（以下简称“先知系统”）升级工作，提升超大城市精细化管理水平。

上海已有积涝风险等级预报预警

一说到“气候与水”，就不得不提及与天气相关的“水”——暴雨，这对上海而言并不陌生。从1875年有气象记录史以来，上海的暴雨主要集中在每年的汛期，也就是6月到9月，其中，1999年和2019年是1981年以来暴雨次数出现最多的年份。暴雨突袭，时常会给城市管理带来诸多压力。从上世纪90年代末期开始，上海一直十分重视排水系统的改造和管网监管，整体抵御大暴雨的能力显著提升。但是，即便如此，由于历史遗留问题和上海地形低平的特点，上海目前城区排水系统也只能基本达到“一年一遇”排水标准，即每小时36毫米的降水强度；机场、中央商务区等重点地区达到“三至五年一遇”排水标准，即每小时50毫米～56毫米的降水强度。这就对暴雨来临时的城市应急联动能力提出了更多要求。

近年来，上海气象部门针对暴雨与城市积涝的关系开展了一系列科学研究。自2012年起，上海启动城市气象防灾减灾专项——上海大城市积涝风险等级预报服务系统建设，又建立了一整套城市积涝风险等级预报预警机制，为城市防御暴雨灾害发挥重要作用。上海积涝风险等级预报根据上海城区排水管道布网分区情况，将整个上海中心城区划分为近200个区域，综合各区域1小时面雨量与泵站等排水设施的排水能力，预报不同区域的积涝风险。风险等级预报目前共分为五级，从一级积水深度小于14厘米到五级积水深度大于60厘米。

图说：1981年以来，1999年和2019年是上海暴雨次数出现最多的年份

气象“先知”提供大数据预测

3月21日夜，今春第一场强降水如期而至，也提醒着人们汛期不远了。为了应对即将到来的汛期，上海市气象局已启动各项备汛工作，其中就包括上海城市精细化管理气象先知系统（以下简称气象“先知”）的升级。

在强天气发生前，大数据分析预测可为管理部门提供决策支撑。暴雨内涝风险预警、基于气象的网格热线事件预测、基于气象的人流量预测等智能化应用场景已经在杨浦区、徐汇区和静安区得到了智能化的应用。去年第二届进博会期间，气象“先知”正式上线并接入城市大脑，推动城市精细化管理向事先预防式管理升级。

此次气象“先知”的升级将重点强化健康气象、城市网格化管理、交通和建筑工地4个场景的气象服务技术、产品和机制；围绕满足“1+16”的各级城市运行管理系统、城市运行管理相关部门专业系统和基层应急管理单元的需求，提供多源气象服务数据接口，建设气象智能插件1.0，供政府决策、城市运行管理部门等“即插即用”，在强天气发生前，通过大数据分析预测，为各管理部门提供决策支撑。除此之外，“先知”2.0还会与预警发布系统对接，除了向用户智能推送的气象服务产品、发布强天气预警信息，还会提供强天气对城市面带来的影响等信息，实现精准发布，提升灾害监测数据回溯分析和灾害风险早期识别能力。

天气监测预警系统的特点是什么？？

天气监测预警系统可实现区域空气质量的在线自动监测，能全天候、连续、自动地监测环境空气中的二氧化硫、二氧化氮、臭氧和可吸入颗粒物的实时变化情况，迅速、准确的收集、处理监测数据，能及时、准确地反映区域环境空气质量状况及变化规律，为环保部门的环境决策、环境管理、污染防治提供详实的数据资料和科学依据。

GY2013C天气监测预警系统符合中华人民共和国环境保护行业标准GB3095-1996《环境空气质量标准》、HJ/T193-2005《环境空气质量自动监测技术规范》。监测系统主要包括以下监测因子：SO2、HS、O3、CO、PM10、PM2.5、FH、碳氢化合物等。动态校准系统包括零气发生器和多元气体校准仪。系统测量精度高，运行稳定1.可靠，性价比高。

2.标准模块化设计，便于维护和升级扩容；

3.国外核心技术与国内技术有机结合，产品性价比高；

4.现场数据实时传送，远程故障诊断；

5.适应多种通讯(数据传输)方式，兼容各种传输协议，可实现多级联网；

6.产品操作简单，维护工作量小，费用较低；

7.系统有停电保护和异常情况自动恢复功能；

8.系统有自我诊断功能、高/低报警功能；

9.对系统数据和参数设置具有多级密码保护功能并可拒绝未授权密码进入；

10.全中文界面，易于操作。

大气污染物参数：二氧化硫、二氧化氮、可吸入颗粒物PM10（可扩展参数：H2S、CO、O3、HF等其他有毒气体）现场校准设备：为了保证仪器的准确度，需要定期对仪器进行零点及量程校准。需要配备一套高精度配气仪、标准气体，零气或零气发生器；上位机软件（选配）：便携式监测仪的历史数据可以通过USB到处存至电脑，上位机软件完成统计报表、数据分析、制作曲线、打印等功能。

一、技术指标：

监测参数           检测范围                   分辨率

二氧化硫           SO2 0-2ppm          0.001ppm

二氧化氮           NO2 0-2ppm         0.001ppm

臭    氧               O3 0-5ppm            0.001ppm

一氧化碳           CO 0-50ppm         0.1ppm

硫 化 氢           H2S 0-2ppm         0.01ppm

氟 化 氢           HF 0-2ppm             0.01ppm

二、颗粒物监测参数:

监测范围

分辨率

0-100mg/m3（可选）

0.01mg/m30-10mg/m3（可选）

0.001mg/m3PM10、PM5及PM2.5

三、其他性能指标：

1.工作温度：5 - 40℃

2.存储温度：-20 - 40℃

3.工作湿度：≤15% - 85%RH

4.非冷凝精度：±2%F.S

5.线性：±2%F.S

6.零漂：±2%F.S

7.量程零漂：±2%F.S

8.响应时间：＜150s

9.传感器工作寿命：＞2年

10.气体采样流量：300ml/min

11.粉尘采样流量：5.0L/min、600ml/min、16.67L/min

12.采样方式：泵吸式

13.供电方式：机内锂电池供电（3.6V*3）

14.外接交流电供电：AC220V 50Hz 1.0A

15.通讯接口：RS485及USB数据转存接口

16.电池充电时间：10小时电池

17.工作时间：连续8小时

18.整机重量：15kg

19.外形尺寸：300×260×490mm

帮我做一个代码成为.py文件，用来python抓取空气质量历史数据

前几天在通过丫丫的接口截取的天气数据，你可以参考一下。

我就是随便写着玩的。

电力企业如何做好数据治理？

从技术实施角度看，数据治理包含“理”“采”“存”“管”“用”这五个步骤，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。

数据资源梳理：数据治理的第一个步骤是从业务的视角厘清组织的数据资源环境和数据资源清单，包含组织机构、业务事项、信息系统，以及以数据库、网页、文件和 API 接口形式存在的数据项资源，本步骤的输出物为分门别类的数据资源清单。

数据采集清洗：通过可视化的 ETL 工具（例如阿里的 DataX，Pentaho Data Integration）将数据从来源端经过抽取 (extract)、转换 (transform)、加载 (load) 至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。

基础库主题库建设：一般情况下，可以将数据分为基础数据、业务主题数据和分析数据。基础数据一般指的是核心实体数据，或称主数据，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、电子证照等数据。主题数据一般指的是某个业务主题数据，例如市场监督管理局的食品监管、质量监督检查、企业综合监管等数据。而分析数据指的是基于业务主题数据综合分析而得的分析结果数据，例如市场监督管理局的企业综合评价、产业区域分布、高危企业分布等。那么基础库和主题库的建设就是在对业务理解的基础上，基于易存储、易管理、易使用的原则抽像数据存储结构，说白了，就是基于一定的原则设计数据库表结构，然后再根据数据资源清单设计数据采集清洗流程，将整洁干净的数据存储到数据库或数据仓库中。

元数据管理：元数据管理是对基础库和主题库中的数据项属性的管理，同时，将数据项的业务含义与数据项进行了关联，便于业务人员也能够理解数据库中的数据字段含义，并且，元数据是后面提到的自动化数据共享、数据交换和商业智能（BI）的基础。需要注意的是，元数据管理一般是对基础库和主题库中（即核心数据资产）的数据项属性的管理，而数据资源清单是对各类数据来源的数据项的管理。

血缘追踪：数据被业务场景使用时，发现数据错误，数据治理团队需要快速定位数据来源，修复数据错误。那么数据治理团队需要知道业务团队的数据来自于哪个核心库，核心库的数据又来自于哪个数据源头。我们的实践是在元数据和数据资源清单之间建立关联关系，且业务团队使用的数据项由元数据组合配置而来，这样，就建立了数据使用场景与数据源头之间的血缘关系。 数据资源目录：数据资源目录一般应用于数据共享的场景，例如政府部门之间的数据共享，数据资源目录是基于业务场景和行业规范而创建，同时依托于元数据和基础库主题而实现自动化的数据申请和使用。

质量管理：数据价值的成功发掘必须依托于高质量的数据，唯有准确、完整、一致的数据才有使用价值。因此，需要从多维度来分析数据的质量，例如：偏移量、非空检查、值域检查、规范性检查、重复性检查、关联关系检查、离群值检查、波动检查等等。需要注意的是，优秀的数据质量模型的设计必须依赖于对业务的深刻理解，在技术上也推荐使用大数据相关技术来保障检测性能和降低对业务系统的性能影响，例如 Hadoop，MapReduce，HBase 等。

商业智能（BI）：数据治理的目的是使用，对于一个大型的数据仓库来说，数据使用的场景和需求是多变的，那么可以使用 BI 类的产品快速获取需要的数据，并分析形成报表，像派可数据就属于专业的BI厂商。

数据共享交换：数据共享包括组织内部和组织之间的数据共享，共享方式也分为库表、文件和 API 接口三种共享方式，库表共享比较直接粗暴，文件共享方式通过 ETL 工具做一个反向的数据交换也就可以实现。我们比较推荐的是 API 接口共享方式，在这种方式下，能够让中心数据仓库保留数据所有权，把数据使用权通过 API 接口的形式进行了转移。API 接口共享可以使用 API 网关实现，常见的功能是自动化的接口生成、申请审核、限流、限并发、多用户隔离、调用统计、调用审计、黑白名单、调用监控、质量监控等等。

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