人们可以自由使用这些数据。 你应该提到AEMET是 在任何情况下都会收集原始数据，除非您 私下和单独使用这些数据。 AEMET不保证 数据的准确性或完整性。 所有数据均提供于 “现状”基础。 AEMET不对任何损坏或损失负责 源于对该数据的解释或使用。
安装.包( " 气候 " ) # 在R中安装climaemet： 安装.包( " 更年期 " , 回购 = c（c）( " https://ropenspain.r-universe.dev网站 " , " https://cloud.r-project.org " ) ) 图书馆( 遥控器 ) 安装github( " ropenspain/climaemet公司 " ) 图书馆( 更年期 ) # #从AEMET获取api密钥 浏览URL( " https://opendata.aemet.es/centrodedescargas/obtensionAPIKey（https://opendata.aement.es/centerdedescargans/obtencionAPIKey） " ) # #使用此函数临时或永久注册API密钥 aemet_api_键( " 我的API密钥 " ) 图书馆( 更年期 ) # 看到一个藏匿者在行动 aemet_last_obs公司( " 9434 " ) # >#A桥：13×25
# >幂等长度预测alt vmax vv dv lat dmax
# ><chr><dbl><dttm><dbl><dbl
# > 1 9434 -1.00 2024-09-02 00:00:00 0 249 4.6 3 309 41.7 295
# > 2 9434 -1.00 2024-09-02 01:00:00 0 249 4.9 2.3 310 41.7 323
# > 3 9434 -1.00 2024-09-02 02:00:00 0 249 4 2.9 316 41.7 313
# > 4 9434 -1.00 2024-09-02 03:00:00 0 249 4.7 3 287 41.7 305
# > 5 9434 -1.00 2024-09-02 04:00:00 0 249 5.5 2.6 302 41.7 300
# > 6 9434 -1.00 2024-09-02 05:00:00 0 249 5.2 3.1 281 41.7 288
# > 7 9434 -1.00 2024-09-02 06:00:00 0 249 5.9 2.5 292 41.7 238
# > 8 9434 -1.00 2024-09-02 07:00:00 0 249 4 2.6 291 41.7 283
# > 9 9434 -1.00 2024-09-02 08:00:00 0 249 3.5 1 323 41.7 308
# > 10 9434 -1.00 2024-09-02 09:00:00 0 249 2.1 0.7 190 41.7 40
# > 11 9434 -1.00 2024-09-02 10:00:00 0 249 2.8 1.4 147 41.7 100
# > 12 9434 -1.00 2024-09-02 11:00:00 0 249 3.2 1.9 115 41.7 78
# > 13 9434 -1.00 2024-09-02 12:00:00 0 249 4.4 1.8 72 41.7 93
# > # ℹ 还有15个变量：ubi<chr>、pres<dbl>、hr<dbl=、stdv<dbl+、ts<dbl]、，
# >#pres_nmar<dbl>，tam<dbl]，tam<dbl>，
# >#stddv<dbl>、inso<dbl=、tss5cm<dbl:、pacutp<dbl+、tss20cm<dbl # #获取AEMET电台
车站 <- aemet_变电站（） # 需要注册API密钥
针织物 :: 卡布尔（头部( 车站 )) 站 <- " 9434 " # 萨拉戈萨航空公司
# #获取桩号的最后观测值
数据观测 <- aemet_last_obs公司( 站 ) 针织物 :: 卡布尔（头部( 数据观测 )) # #获取站点的每日/年度气候值
数据_每日 <- aemet_daily_clim公司( 站 , 开始 = " 2022-01-01 " , 结束 = " 2022-06-30 " ) 针织物 :: 卡布尔（头部( 数据_每日 )) # #获取站点的月/年气候值
数据_月 <- aemet每月限制( 站 , 年 = 2022 ) 针织物 :: 卡布尔（头部( 数据_月 )) # #获取站点记录的温度极端值
数据后缀（_E） <- aemet_extremes_clim公司( 站 , 参数 = " T型 " ) 针织物 :: 卡布尔（头部( 数据后缀（_E） )) # 绘制一个气象站多年气候条纹图 图书馆( ggplot2 ) # 示例数据
临时数据 <- 更年期 :: climaemet_9434_温度 gg条纹( 临时数据 , 绘图_标题 = " 萨拉戈萨机场 " ) + 实验室( 字幕 = " (1950-2020) " ) 
# Walter&Lieth气象站气候图的绘制
# 示例数据
世界数据 <- 更年期 :: climaemet_9434_气候图 ggclimat_walter_lieth公司( wl_数据 , 中高音 = " 249 " , 每 = " 1981-2010 " , 美国东部时间 = " 萨拉戈萨机场 " ) 
# 绘制风玫瑰图，显示站点的风速和风向
# 示例数据
风_数据 <- 更年期 :: climaemet_9434_风
速度 <- 风_数据 $ velmedia公司
方向 <- 风_数据 $ 目录 ggwindrose公司( 速度 = 速度 , 方向 = 方向 , 速度_切口 = 序列号( 0 , 16 , 4 ), 图例_标题 = " 风速（m/s） " , 平静的风 = 0 , n列 = 1 , 绘图_标题 = " 萨拉戈萨机场 " ) + 实验室( 字幕 = " 2000-2020 " , 标题 = " 资料来源：AEMET " ) 
# 如果尚未安装，则需要安装“sf”
# 运行install.packages（“sf”）进行安装 图书馆( ggplot2 ) 图书馆( dplyr公司 ) 所有站点（_S） <- aemet_daily_clim公司( 开始 = " 2021-01-08 " , 结束 = " 2021-01-08 " , 返回sf = 真的 ) ggplot图( 所有站点（_S） ) + geom_sf（aes( 颜色 = 时间（tmed） ), 形状 = 19 , 大小 = 2 , 阿尔法 = 0.95 ) + 实验室( 标题 = " 西班牙平均气温 " , 字幕 = " 2021年1月8日 " , 颜色 = " 最高温度。 \n个 （摄氏度） " , 标题 = " 资料来源：AEMET " ) + 比例_颜色_渐变( 颜色 = hcl.颜色( 10 , " RdBu公司 " , 转速 = 真的 ), 打破 = c（c）( - 10 , - 5 , 0 , 5 , 10 , 15 , 20 ), 指导 = " 传奇 " ) + 主题_bw（） + 主题( 面板.订单 = 元素_blank（）， 绘图标题 = 元素_文本( 面对 = " 大胆的 " ), 绘图副标题 = 元素_文本( 面对 = " 斜体 " ) ) 
@手动{R-climaemet， title＝｛｛climaemet｝：气候｛AEMET｝工具｝， author={曼努埃尔·皮萨罗（Manuel Pizarro）、迭戈·埃尔南戈梅斯（Diego Hernangómez）和杰玛·费尔南德斯·阿维利斯（Gema Fernández-Avilés}）， abstract={climaemet的目标是作为一个接口，使用其API直接从R下载西班牙气象局（AEMET）的气候数据( https://opendata.aemet.es/ )并创建科学图表（气候图、气候时间序列的趋势分析、温度和降水异常图、“变暖条纹”图、气候图等）， 年份={2021}， 月份={8}， url={ https://hdl.handle.net/10261/250390 }, doi={10.5281/zenodo.5205573}， keywords={Climate、Rcran、Tools、Graphics、Interpolation、Maps}， }