foehn

MeteoSwiss 开放数据 — Python API、CLI 和 MCP 服务 · 表格数据以 DataFrames/Parquet 表示，网格数据以 xarray/Zarr 表示

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foehn 通过 STAC API 下载 MeteoSwiss OGD 的所有数据集，使用 Polars 将 CSV/TXT 站点数据转换为 Parquet，并将网格数据集（NetCDF 气候网格、GRIB2 预报和 ODIM 雷达合成数据）作为 xarray Dataset 或 Zarr 存储打开。它还可选择按日计划将所有数据导入 Databricks Unity Catalog Delta 表，并提供 MCP 服务，让大模型能够直接查询瑞士天气数据。

由 foehn 的 MCP 服务和 MeteoSwiss 开放数据提供支持的伯尔尼每日天气。

为什么选择 foehn？

• 一条命令处理 20 多个数据集 — 气象站、雷达、冰雹图、预报、气候情景等
• 表格数据和网格数据 — CSV 站点数据可作为 Polars DataFrame 或 Parquet；NetCDF、GRIB2 和 ODIM 雷达网格可作为 xarray Dataset 或 Zarr 存储
• 面向大模型的 MCP 服务 — 通过 MCP 服务让你喜爱的大模型实时访问 MeteoSwiss 数据
• 磁盘占用显著更小 — 与原始 CSV 相比，列式 Parquet 使用 Zstandard 压缩
• 默认增量处理 — 仅重新下载自上次运行以来发生变化的文件，并在 _last_run.json 中按数据集和时间片记录
• 本地无需 Spark — 下载和转换仅使用 Polars；导入 Delta 时可选用 Spark
• 附带声明式自动化 Bundle — 可直接部署的每日作业和历史数据回填，无需配置流水线

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快速开始

pip install foehn
foehn download

系统会下载从 1 月 1 日到昨天的最新数据，并将其转换为 Parquet，保存到 ./data/meteoswiss/。

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安装

从 PyPI 安装：

pip install foehn

从源代码安装：

git clone https://github.com/kayhendriksen/foehn
cd foehn
pip install -e .

安装可选依赖：

pip install "foehn[databricks]"   # PySpark + Delta, and Polars' build for CPUs without AVX2
pip install "foehn[mcp]"          # MCP server
pip install "foehn[grids]"        # xarray + Zarr for all gridded data (NetCDF, GRIB2, radar)

需要 Python 3.11 或更高版本。

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Python API

import foehn

df = foehn.load("smn", station="BER", frequency="d")

直接将数据加载到 Polars DataFrame 中、探索元数据、下载到磁盘并转换为 Parquet，所有操作均可通过 Python 完成。请参阅完整的 Python API 文档。

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CLI

foehn download smn pollen
foehn load smn --station BER --frequency d

CLI 与 Python API 相对应，提供用于下载、转换、加载和检查元数据的子命令。请参阅完整的 CLI 文档。

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网格数据

ds = foehn.open_dataset("surface_derived_grid", match="rhiresd")  # NetCDF climate grid
ds = foehn.open_dataset("forecast_icon_ch1", match="YYYYMMDDHHMM-0-t_2m-ctrl")  # one GRIB2 field
ds = foehn.open_dataset("radar_precip", match="cpcYYDDDHHMM")  # one radar composite
# Forecast and radar files roll off after a day / two weeks: fill in a recent time.
# A match that finds nothing lists the times the collection holds now.
foehn.to_zarr("surface_derived_grid", match="rhiresd")  # Zarr store

NetCDF 气候网格/气候常年值/情景、GRIB2 预报（ICON-CH1/CH2、KENDA）和 HDF5/ODIM 雷达合成数据均可作为 xarray Dataset 打开，而非 DataFrame。只需安装一个额外依赖即可使用：pip install "foehn[grids]"。请参阅网格数据文档。

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MCP 服务

{
  "mcpServers": {
    "foehn": {
      "command": "foehn",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

让任何兼容 MCP 的大模型实时访问 MeteoSwiss 数据。请参阅完整的 MCP 服务文档。

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文档

数据集	20 多个 MeteoSwiss 数据集、类别和时间切片约定
Python API	数据加载、元数据、下载和 Parquet 转换
网格数据	作为 xarray Datasets 和 Zarr 存储读取 NetCDF 网格
命令行界面	所有子命令、标志和环境变量
MCP 服务	设置、配置和可用工具
Databricks Pipeline	声明式 Automation Bundle 部署

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数据源

STAC API	https://data.geo.admin.ch/api/stac/v1
文档	https://opendatadocs.meteoswiss.ch
MeteoSwiss OGD	https://github.com/MeteoSwiss/opendata

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许可证

MIT