openweathermap
Dieses Plugin stellt die Wetterinformationen via OpenWeatherMap (https://openweathermap.org/) zur Verfügung. Die folgenden APIs von OpenWeatherMap werden unterstützt:
weather
forecast
uvi (deprecated)
onecall
onecall-0…onecall-4 (verwendet die „time-machine“ Funktion der one-call API, um historische Daten einschließlich heute (onecall-0) zu beziehen.
layer
airpollution
Requirements
Zur Verwendung des Plugins wird ein API Key von OpenWeatherMap benötigt, der kostenfrei bei https://openweathermap.org zu erstellen ist.
Bemerkung
Die kostenfreie Version ermöglicht 60 Datenabrufe pro Minute bzw. 1000 pro Tag. Das Plugin nutzt mehrfache (bis zu 10) Abrufe pro Updatezyklus. Achtung also beim Einstellen des Update-Cycle bzw. bei Verwendung des gleichen API Keys inder smartVISU.
Migration von vorheriger Version 1.5.1
Plugin-parameter
Ein neuer Parameter ‚altitude‘ wurde hinzugefügt um die Höhenangabe über Meeresniveau zu haben. Dies wird für die ETO-Berechnung benötigt. Wird diese Konfiguration weggelassen, so wird das Plugin ALLE Geo-Koordinaten aus der SHNG-Konfiguration nutzen.
Man kann die Interpretation der aktuellen Koordinaten im Webinterface prüfen, in dem man auf die Geo-Koordinaten in der Tabelle oben rechts klickt. Eine zoom-bare Karte mit einem präzisen Zeiger wird dargestellt.
‚softfail_precipitation‘ und ‚softfail_wind_gust‘ können verwendet werden um fehlende Werte für Niederschlag (‚rain‘ / ‚snow‘) und Windböen (‚wind_gust‘) zu ersetzen. Das Standardverhalten ist 0 für den Niederschlag und ‚wind_speed‘ für den Wert von ‚wind_gust‘.
Item-attribute
‚x‘, ‚y‘, ‚z‘-Attribute für die Kartenelemente wurden umbenannt in ‚owm_coord_x‘, ‚owm_coord_y‘ and ‚owm_coord_z‘ - diese Parameter können gänzlich weggelassen werden. In diesem Fall werden die Werte aus den Plugin-Koordinaten abgeleitet.
Hints
In früheren Versionen der OpenWeatherMap-API konnten die match_strings ‚main/grnd_level‘ und ‚main/sea_level‘ verwendet werden um verschiedene Luftdruck-Werte zu erhalten. Jetzt gibt es nur noch einen Wert ‚current/pressure‘.
Die uvi-API ist seitens OpenWeatherMap abgekündigt. Anstelle von ‚uvi_value‘ sollte nun ‚current/uvi‘ verwendet werden.
Funktionaliät
Allgemeine Information
Die von OpenWeatherMap bereitgestellten Daten werden mit Hilfe eines „Matchstrings“ zu den Items verknüpft. Der „Matchstring“ definiert den Pfad zur Datenquelle innerhalb des Datenfeldes. Die Liste der unterstützten APIs stellt die Namen der „data-source-keys“ dar, die im Plugin verwendet werden. Das Ergebnis des letzten Datenabrufes wird im WebIF des Plugins dargestellt. Das Plugin lädt, abhängig von dem in der Itemkonfiguration definierten „Matchstrings“, die notwendigen Daten. Ist kein entsprechender „Matchstring“ definiert, wird die jeweilige API nicht abgerufen. Der bevorzugte Weg ist die Verwendung der „one-call“ API.
Alle Wetterdaten werden in metrischen Einheiten (m, mm, hPa, °C) dargestellt.
Rohe JSON Daten in ein Item speichern
Nutze die „data-source-keys“ um die entsprechende Datenquelle zu identifizieren.
kompletter_onecall_json:
type: str
owm_raw_file: onecall
Verfügbare Matchstrings
Der Beginn des „Matchstring“ definiert die zu verwendende Daten-Quelle (API):
beginnt mit
virtual/siehe Virtual Matchstrings; Beispiel: virtual/past24h/sum/rain/1h um die Gesamtmenge an Regen der letzten 24h zu bekommenbeginnt mit
forecast/daily/, siehe Daily forecast (calculated); Beispiel: forecast/daily/0/main/temp_min um die niedrigste Tagestemperatur für morgen zu bekommenendet mit
/etobeginnt mitcurrent/oderdaily/, siehe Evapotranspiration; Beispiel: daily/1/eto für den morgigen ETO-Wert.beginnt mit
forecast/(Datenquelle ist die forecast-API); Beispiel: forecast/1/main/humidity um die vorhergesagte Luftfeuchtigkeit on 3h von jetzt zu bekommen (Bemerkung:forecast/wird durchlist/ersetzt, wenn entsprechende Items in der Datenquelle vorhanden sind)beginnt mit
uvi(Datenquelle ist die uvi-API); Beispiel: uvi_value um den UV-Index Wert zu bekommen; Diese API is veraltet und durch current/uvi ersetztbeginnt mit
current/Beispiel: current/weather/description um die textuelle Beschreibung des aktuellen Wetters in der definierten Sprache zu bekommenbeginnt mit
hour/I/wobei I [0..47] die Anzahl der Stunden von jetzt in die Zukunft angibt. Beispiel: hour/2/feels_like um die gefühlte Temperatur in 2 Stunden von jetzt zu bekommen; (Bemerkung: Der prefix „hour/“ wird durch „hourly/“ ersetzt, wenn entsprechende Items in der Datenquelle vorhanden sind) Die folgende Liste enthält alle verfügbaren Datenpunkte:dtZeitpunkt der folgenden DatentempTemperatur, °Cfeels_likegefühlte Temperatur, °CpressureLuftdruck auf Meereshöhe, hPahumidityRelative Luftfeuchtigkeit, %RHdew_pointTaupunkt, °CuviUV-IndexcloudsBewölkung, %rain/1hRegenmenge, mmsnow/1hSchneemenge, mmpopNiederschlagswahrscheinlichkeit (Propability of precipitation), %visibilityDurchschnittliche Sichtweite, mwind_speedWindgeschwindigkeit, m/s (dies kann erweitert werden umwind_speed/beaufortundwind_speed/description, um die Windstärke nach Beaufort als Wert bzw. Beschreibung zu bekommen)wind_degWindrichtung, °wind_gustWindböen, m/sweather/0/idWetterbedingungs-IDweather/0/mainGruppenname der Wetter-Parameter (Rain, Snow, Extreme etc.)weather/0/descriptionWetterbeschreibung innerhalb der Gruppeweather/0/iconWetter-Icon-ID
beginnt mit
day/N/wobei N [0..6] die Anzahl der Tage von heute in die Zukunft ist bzw. [-4..-0] die Anzahl der Tage von heute in die Vergangenheit ist. Achtung: -0 and 0 ergeben verschiedene Werte! Datenquelle ist onecall-API; Beispiel: day/1/feels_like/night um die morgige gefühlte Nachttemperatur zu bekommen; (Bemerkung: Der prefix „day/“ wird durch „daily/“ ersetzt, wenn entsprechende Items in der Datenquelle vorhanden sind) Die folgende Liste enthält alle verfügbaren Datenpunkte:dtZeitpunkt der folgenden DatensunriseSonnenaufgang dieses Tages, UTCsunsetSonnenuntergang dieses Tages, UTCmoonriseMondaufgang dieses Tages, UTCmoonsetMonduntergang dieses Tages, UTCtemp/mornMorgentemperatur, °Ctemp/dayTagestemperatur, °Ctemp/eveAbendtemperatur, °Ctemp/nightNachttemperatur, °Ctemp/minminimale Tagestemperatur, °Ctemp/maxmaximale Tagestemperatur, °Cfeels_like/mornGefühlte Morgentemperatur, °Cfeels_like/dayGefühlte Tagestemperatur, °Cfeels_like/eveGefühlte Abendtemperatur, °Cfeels_like/nightGefühlte Nachttemperatur, °CpressureLuftdruck auf Meereshöhe, hPahumidityrealtive Luftfeuchtigkeit, %RHdew_pointTaupunkt, °CuviMaximum UV-Index des TagescloudsBewölkung, %rainRegenmenge, mmsnowSchneemenge, mmpopNiederschlagswahrscheinlichkeit (Propability of precipitation), %visibilityDurchschnittliche Sichtweite, mwind_speedWindgeschwindigkeit, m/s (dies kann erweitert werden um wind_speed/beaufort und wind_speed/description, um die Windstärke nach Beaufort als Wert bzw. Beschreibung zu bekommen)wind_degWindrichtung, °wind_gustWindböen, m/sweather/0/idWetterbedingungs-IDweather/0/mainGruppenname der Wetter-Parameter (Rain, Snow, Extreme etc.)weather/0/descriptionWetterbeschreibung innerhalb der Gruppeweather/0/iconWetter-Icon-ID
Hängt man
hour/I/an den Matchstring an, wird die gewählte Stunde „I“ des entsprechenden Tages ausgewählt. Warnung: Zugriff auf „day/-0/hour/18/…“ früher als 18.00 Uhr (UTC!!) führt zu einem ERROR, da die API historische Daten und Vorhersagedaten nicht kombinieren kann.Beispiele:
day/-1/hour/13/tempum die gestrige Temperatur um 13.00 Uhr UTC zu bekommenday/-2/pressureum den durchnittliche (?) Luftdruck von Vorgestern (heute -2 Tage) zu bekommen
beginnt mit
airpollutionRetrieves Air-Quality-Index and air-pollution component values. Original data-source is the airpollution API. In general you can retrieve the following values:airpollution/main/aqiAirQualityIndexairpollution/components/coCO Wertairpollution/components/noNO Wertairpollution/components/no2NO2 Wertairpollution/components/o3Ozonwertairpollution/components/so2SO2 Wertairpollution/components/pm2_5Partikel 2-5µmairpollution/components/pm10Partikel 10µmairpollution/components/nh3NH3 Wert
Ergänzt man
/day/-1/hour/11/zwischen airpollution und main oder component, mit day [-1 .. -4] und hour [0 .. 23] erhält man die Daten für eine definierte Stunde am definierten Tag in der Vergangenheit.Ergänzt man
/hour/11(ohne Tag) mit hour [0 .. 72] erhält man die Vorhersage-Daten für die definierte Stunde von jetzt ab.Beispiele:
airpollution/day/-1/hour/11/main/aqium den AirQualityIndex von gestern 12:00 UTC zu bekommenairpollution/day/-4/hour/9/main/aqium den AirQualityIndex vor 4 Tagen um 9:00 UTC zu bekommenairpollution/hour/24/main/aqium den AirQualityIndex von morgen zur gleichen Zeit zu bekommen
endet mit
_newbereitet eine map-layer URL entweder mit den gegebenen Parametern owm_coord_x, owm_coord_y, owm_coord_z oder von einer Verwendung der aktuellen Geo-Koordinaten. Liste der map-layers:clouds_newprecipitation_newpressure_newwind_newtemp_new
bei allen anderen Werten wird versucht, diese gegen die weather-API zu prüfen.
base/cod/sys/id/sys/typeum einige interne Parameter zu bekommen.coord/lon/coord/lat/id/name/sys/country/timezonefür OWMs Interpretation deiner Ortsdaten.clouds/all/visibilityum die aktuelle Bewölkung und Sichtweite zu bekommen.dt/sys/sunrise/sys/sunsetum den Abfragezeitpunkt, Sonnenaufgang und Sonnenuntergang in UTC zu bekommen.main/temp/main/feels_like/main/temp_max/main/temp_minum die aktuellen / heutigen Temperaturwerte zu bekommen.rain/1h/rain/3h/snow/1h/snow/3hum die aktuelle Vorhersagedaten in mm zu bekommen.1main/humidity/main/pressureum die aktuelle relative Luftfeuchtigkeit in % und den Luftdruck in mbar zu bekommen.weather/0/idum die Wetterbedingungs-ID zu bekommen.weather/0/mainum den Gruppenname der Wetter-Parameter (Rain, Snow, Extreme etc.) zu bekommenweather/0/descriptionum die Wetterbeschreibung innerhalb der Gruppe zu bekommenweather/0/iconum die Wetter-Icon-ID zu bekommen.wind/deg/wind/speed/wind/gustum die Werte für Windrichtung, Windgeschwindigkeit und Windböen zu bekommen. Beaufort-suffixes funktionieren hier nicht)
Bemerkung
Matchstrings werden durch das Plugin verändert, um eine klare Unterscheidung der Datenquellen für Wartung und Code-Lesbarkeit des Plugin zu gewährleisten.
Zugriff auf Listen
Die Wetterkonditionen sind als Liste gespeichert und können mit current/weather/0/description adressiert werden. Da der Datentyp „list“ nicht offensichtlich ist, setzt das Plugin automatisch „/0/“ ein, um auf das erste Element der Liste zuzugreifen.
Deshalb führt current/weather/description zum entsprechenden Wert und einer WARNING im Log bei jedem Update. Diese Umsetzung soll dazu dienen, Probleme leicht zu identifizieren und durch ein Update des Matchstrings in der Konfiguration zu beheben.
Dynamischen Listen wie bspw. bei alerts beinhalten eine unbekannte Anzahl von Elementen in der Liste. Mit @count kann die Anzahl der Listenelemente ermittelt werden.
Beispiele: current/weather/@count (immer 1) oder alerts/@count
Virtuelle Matchstrings
Nicht alle Daten können direkt von den APIs abgerufen werden. Eine Daten müssen aus mehreren Datenquellen aggregiert werden. Bspw. müssen, um die Regenmenge der letzten 24 Stunden zu bekommen, die entsprechenden Daten von heute und gestern abgerufen und dann addiert werden.
Diese Funktion ist im Plugin integriert und wird mit dem Prefix virtual aktiviert.
Ein virtueller Matchstring besteht aus den folgenden Elementen:
prefix
virtualZeitraum zusammengesetzt aus der Richtung (past or next) und einer Zahl mit Einheit für Stunden „h“ bzw. Tage „d“; Beispiele inkl. der maximal möglichen Zeitspanne
next6dVorschau auf die nächten 6 Tagenext48hVorschau auf die nächten 48 Stundenpast4dRückschau auf die nächten 4 Tagepast96hRückschau auf die nächten 96 Stunden
Funktion
sumSummemaxMaximalwertminMinimalrweavgMittelwertallerzeugt eine Liste mit allen Einträgen
Matchstring, der ein Element der stündlichen one-call API abfragt
Beispiele:
virtual/past24h/sum/rain/1hum die Regenmenge der letzten 24h zu bekommenvirtual/next24h/sum/rain/1hum die voraussichtliche Regenmenge der nächsten 24h zu bekommenvirtual/next24h/avg/wind_speedum die voraussichtliche mittlere Windgeschwindigkeit der nächsten 24h zu bekommenvirtual/next12h/max/wind_gustum die voraussichtliche max. Windböen der nächsten 12h zu bekommen
Bemerkung
Für den Werte bei next#d werden die Tageseinträge der gleich API verwendet!
Hier ein Beispiel für die Verwendung der virtuellen Matchstrings mit dem smartVISU rain_overview-widget dieses Plugins:
weather:
as_of:
type: num
remark: This has to be a time-stamp to work properly, so no eval here
owm_matchstring: current/dt
rain_past_12h:
type: list
owm_matchstring@home: virtual/past12h/all/rain/1h
rain_next_12h:
type: list
owm_matchstring@home: virtual/next12h/all/rain/1h
{{ owm.rain_overview('visual_id', 'weather.rain_past_12h', 'weather.rain_next_12h', 'weather.as_of') }}
Tagesvorhersage (berechnet)
Ein anderer Typ von virtuellen Matchstrings wird verwendet, um einen Tagesvorhersage zu berechnen.
prefix
forecastattribut
dailyTagesangabe N im Bereich [0 .. 4] mit 0 für morgen und 1 für übermorgen usw.
Nummer des Listenelement
0Matchstring, der ein Element der forecast API abfragt
optional: Suffix
/minoder/maxan den Matchstring, um eine Aggregierungsfunktion zu wählen.avgwird als Standard verwendet.
Beispiele:
- forecast/daily/0/main/temp um die morgige Tagestemperatur zu bekommen
- forecast/daily/0/main/temp_min/min um die morgige minimale Tagestemperatur zu bekommen
- forecast/daily/0/main/temp_max/max um die maximale Tagestemperatur zu bekommen
Verdunstung / Evapotranspiration
Die Verdunstung trägt Effekten wie Wind, Sonneneinstrahlung, Luftdruck und relative Luftfeuchtigkeit Rechnung und berechnet den Verlust von Wasser im Boden durch Verdunstung. Die Datenquelle für die zur Berechnung notwendigen Daten ist die one-call API. Das Ergebnis der Berechnung ist der Bedarf an Bewässerung in mm. Dies kann in Relation mit der Regenmenge genutzt werden, um die wirklichen Bewässerungsbedarf zu ermitteln.
Beispiele:
current/etoum die aktuelle Verdunstung zu bekommendaily/0/etoum die heutige Verdunstung zu bekommendaily/1/etoum die morgige Verdunstung zu bekommen
Weitere Informationen gibt es bei der originalen Implementierung: (https://github.com/MTry/homebridge-smart-irrigation)
Die Implementierung der Berechnung basiert auf: (https://edis.ifas.ufl.edu/pdffiles/ae/ae45900.pdf) und ist beschrieben (http://www.fao.org/3/X0490E/x0490e00.htm#Contents)
Bemerkung
Die Formel zur Berechnung der Verdunstung benötigt die Sonnenstrahlung, welches nicht bei der freien OWM API zur Verfügung steht. Anstelle dessen wird er UV-Index verwendet, der als equivalent anzusehen ist. Nichtsdestotrotz ist die Verwendung des UV-Index anstelle der realen Sonnenstrahlung aus wissenschaftlicher Sicht falsch.
Wetteralarme
Wetteralarme werden von der entsprechenden Behörde wie bspw. der Deutscher Wetterdienst bereitgestellt und entsprechend weitergeleitet. Im Falle eines Alarmes, werden 2 Einträge (einer in Landessprache und einer in Englisch) in der Liste zugefügt.
Liegt kein realer Alarm vor, ist der Alarm-Knoten der API-Antwort nicht vorhanden und führt zu einem Fehler bzw ERROR im Log. Um dies zu verhindern, stellt das Plugin sicher, dass immer mindestens ein Alarm, der „Placebo-Alarm“ mit der Beschreibung „No Alert“ ein. vorliegt.
So wird sichergestellt, dass der Matchstring alerts/0/event immer einen Wert zugewiesen bekommt.
Durch die Verwendung von alerts/@count kann die Anzahl der vorliegenden Alarme ermittelt werden. Liegt nur der „Placebo-Alarm“ vor, ist die Antwort der numerische Wert „0“.
Eine Möglichkeit die Alarme in der smartVISU darzustellen, ist die Verwendung des Widgets status.activelist:
{{ status.activelist('', 'weather.alerts', 'event', 'start', 'description', '') }}
Matchstring Fehlerbehandlung
Das typische Prüfen der Matchstrings wird bei die Wurzel der JSON-Antwort des API-Abrufes beginnen und dann dem im Matchstring definierten „Pfades“ folgend die entsprechenden Daten aus dem JSON dem Item zuweisen.
Wenn der nächste Knoten entlang dieses „Pfades“ nicht erreicht werden kan, wird ein ERROR geloggt. Typischerweise entsteht das durch Schreibfehler oder fehlender/falsche Indizes bei Listen.
Nicht alle Antworten der OWM APIs enthalten alle Daten/Werte. Bspw. sind Daten für rain``und ``snow nur beinhaltet, wenn es regnet oder schneit oder regen oder schneien wird.
Für Matchstrings die auf snow/3h, snow/1h, rain/3h oder rain/1h enden, wird das „nicht passende“ Item den Wert 0 statt None erhalten. Dies wird (wenn aktiviert) als DEBUG Nachricht im Log eingetragen. Dieses Verhalten ist konfigurierbar über den Plugin-Parameter softfail_precipitation.
Konfiguration
Die Informationen zur Konfiguration des Plugins sind unter Plugin ‚openweathermap‘ Konfiguration beschrieben bzw. in der plugin.yaml nachzulesen.
Nachfolgend noch einige Zusatzinformationen.
Items
Für die Nutzung des Plugins muss in den entsprechenden Items das Attribute owm_matchstring konfiguriert werden. Optional kann dass Attribut owm_match_prefix verwendet werden.
Dieser String wird dem owm_matchstring vorangestellt und erlaubt eine bessere Struktur bzw. eine einfachere Definition von structs.
Bemerkung
Die korrekte Definition und Verwendung der Instanz des Plugins ist für die einwandfreie Funktion des Plugins notwendig. In den Beispielen lautet der Name der Instanz home, ein Betrieb komplett ohne Instanznamen, also nur mit der Default-Instanz ist aber möglich.
Beispiel:
forecast_daily1_no_prefix:
type: str
remark: This is a valid way of adressing the description of tomorrows weather
owm_matchstring@home: day/1/weather/0/description
forecast_daily1_with_prefix:
type: str
remark: here the match-string is compiled as day/1/weather/0/description
owm_match_prefix@home: day/1
owm_matchstring@home: /weather/0/description
temp_night:
type: num
remark: here the match-string is compiled as day/1/temp/night, inheriting the prefix from the parent-element.
owm_match_prefix@home: ../.
owm_matchstring@home: /temp/night
Hier nachfolgend eine komplette item.yaml für die Anwendung des Plugins. Die Instanz (hier home) als auch der Plugin-Name (hier openweathermap) ist gemäß Eurer Definition anzupassen.
wetter:
owm:
locals:
instance: home
struct: openweathermap.locals
current:
instance: home
struct: openweathermap.current
forecast:
hourly:
currently_plus_1h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/1
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_2h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/2
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_3h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/3
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_4h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/4
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_5h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/5
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_6h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/6
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_7h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/7
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_8h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/8
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_9h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/9
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_10h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/10
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_11h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/11
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_12h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/12
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_13h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/13
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_14h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/14
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_15h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/15
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_16h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/16
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_17h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/17
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_18h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/18
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_19h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/19
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_20h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/20
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_21h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/21
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_22h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/22
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_23h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/23
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_24h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/24
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_25h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/25
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_26h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/26
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_27h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/27
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_28h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/28
struct: _openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_29h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/29
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_30h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/30
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_31h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/31
struct: openweathermap.forecast_hourly
currently_plus_32h:
instance: home
owm_match_prefix@home: hour/32
struct: openweathermap.forecast_hourly
daily:
today:
instance: home
owm_match_prefix@home: day/0
struct: openweathermap.forecast_daily
today_plus_1d:
instance: home
owm_match_prefix@home: day/1
struct: openweathermap.forecast_daily
today_plus_2d:
instance: home
owm_match_prefix@home: day/2
struct: openweathermap.forecast_daily
today_plus_3d:
instance: home
owm_match_prefix@home: day/3
struct: openweathermap.forecast_daily
today_plus_4d:
instance: home
owm_match_prefix@home: day/4
struct: openweathermap.forecast_daily
today_plus_5d:
instance: home
owm_match_prefix@home: day/5
struct: openweathermap.forecast_daily
today_plus_6d:
instance: home
owm_match_prefix@home: day/6
struct: openweathermap.forecast_daily
today_plus_7d:
instance: home
owm_match_prefix@home: day/7
struct: openweathermap.forecast_daily
# historics:
# daily:
# today:
# instance: home
# owm_match_prefix@home: day/-0
# struct: openweathermap.historical_daily
# today_minus_1d:
# instance: home
# owm_match_prefix@home: day/-1
# struct: openweathermap.historical_daily
# today_minus_2d:
# instance: home
# owm_match_prefix@home: day/-2
# struct: openweathermap.historical_daily
# today_minus_3d:
# instance: home
# owm_match_prefix@home: day/-3
# struct: openweathermap.historical_daily
# today_minus_4d:
# instance: home
# owm_match_prefix@home: day/-4
# struct: openweathermap.historical_daily
# today_minus_5d:
# instance: home
# owm_match_prefix@home: day/-5
# struct: openweathermap.historical_daily
# hourly:
# currently_minus_1h:
# dt:
# remark: Time of the forecasted data, Unix, UTC
# type: str
# eval: datetime.datetime.fromtimestamp(value, datetime.timezone.utc).astimezone().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S %Z%z')
# owm_matchstring@home: hour/-1/dt
# temp:
# remark: Temperature. Units default kelvin, metric Celsius, imperial Fahrenheit. How to change units used
# type: num
# owm_matchstring@home: hour/-1/temp
# feels_like:
# remark: Temperature. This accounts for the human perception of weather. Units default kelvin, metric Celsius, imperial Fahrenheit.
# type: num
# owm_matchstring@home: hour/-1/feels_like
# pressure:
# remark: Atmospheric pressure on the sea level, hPa
# type: num
# owm_matchstring@home: hour/-1/pressure
# humidity:
# remark: Humidity, %
# type: num
# owm_matchstring@home: hour/-1/humidity
# dew_point:
# remark: Atmospheric temperature (varying according to pressure and humidity) below which water droplets begin to condense and dew can form. Unitsdefault kelvin, metric Celsius, imperial Fahrenheit.
# type: num
# owm_matchstring@home: hour/-1/dew_point
# clouds:
# remark: Cloudiness, %
# type: num
# owm_matchstring@home: hour/-1/clouds
# visibility:
# remark: Average visibility, metres
# type: num
# owm_matchstring@home: hour/-1/visibility
# wind_speed:
# remark: Wind speed. Unitsdefault metre/sec, metric metre/sec, imperial miles/hour.How to change units used
# type: num
# owm_matchstring@home: hour/-1/wind_speed
# wind_gust:
# remark: (where available) Wind gust. Unitsdefault metre/sec, metric metre/sec, imperial miles/hour. How to change units used
# type: num
# owm_matchstring@home: hour/-1/wind_gust
# wind_deg:
# remark: Wind direction, degrees (meteorological)
# type: num
# owm_matchstring@home: hour/-1/wind_deg
# rain:
# remark: (where available) Rain volume for last hour, mm
# type: num
# owm_matchstring@home: hour/-1/rain/1h
# snow:
# remark: (where available) Snow volume for last hour, mm
# type: num
# owm_matchstring@home: hour/-1/snow/1h
# weather_id:
# remark: Weather condition id
# type: num
# owm_matchstring@home: hour/-1/weather/0/id
# weather_main:
# remark: Group of weather parameters (Rain, Snow, Extreme etc.)
# type: str
# owm_matchstring@home: hour/-1/weather/0/main
# weather_description:
# remark: Weather condition within the group (full list of weather conditions). Get the output in your language
# type: str
# owm_matchstring@home: hour/-1/weather/0/description
# weather_icon:
# remark: Weather icon id. How to get icons
# type: str
# owm_matchstring@home: hour/-1/weather/0/icon
alerts:
instance: home
struct: openweathermap.alerts
airpollution:
instance: home
struct: openweathermap.airpollution
Anwendungen
Steuerung einer täglichen Bewässerung bspw. für Pflanzen
Mit der Verwendung dieser Methode können die Pflanzen bedarfsgerecht bewässert werden. Dazu wird das Irrigation struct verwendet, um -basierend auf dem Wasserbedarf- ein Bewässerungsventil automatisch nach Abgabe der Tageswassermenge abzuschalten. Im Kombination mit der UZSU kann man die Bewässerung auch automatisch starten. Hier sollte dann logischerweise nur eine Zeit am Tag definiert werden.
item.yaml
garden:
gut_feeling_for_irrigation:
type: num
cache: yes
remark: Value ranging from 0 to 2 where 1 would be normal, and 2 would double the amount
irrigation_valve1:
knx_dpt: 1
knx_send: ...
knx_cache: ...
struct:
- owm.irrigation
- uzsu.child # in case you want to start automatically
evaporation:
exposure_factor:
initial_value: 0.9 # Lightly shady area (greenhouses could be 0.7)
rain:
exposure_factor:
initial_value: 0.5 # half covered by a roof (greenhouses would be 0)
factors:
flowrate_l_per_min:
initial_value: 3.8 # liters per minute by irrigation system
area_in_sqm:
initial_value: 6 # area covered by irrigation system
crop_coefficient:
initial_value: 0.9 # depends on the type of crop, typically 0.3 to 0.9
plant_density:
initial_value: 1 # are your plants planted close (1.5) or wide apart (0.3), typically 0.3 to 1.5
gut_feeling:
eval: sum
eval_trigger:
- garden.gut_feeling_for_irrigation
Das komplette struct zeigt die Funktionsweise:
irrigation:
type: bool
autotimer: sh..schedule_seconds() = False
visu_acl: rw
enforce_updates: 'true'
schedule_seconds:
type: num
initial_value: 0
visu_acl: ro
eval: round((sh...todays_water_demand_in_l() / sh...factors.flowrate_l_per_min()) * 60)
eval_trigger:
- ..factors.flowrate_l_per_min
- ..todays_water_demand_in_l
remaining_time:
type: num
visu_acl: ro
enforce_updates: 'true'
eval: sh...() - sh....age() if sh....() else 0
eval_trigger: ...
cycle: 1
todays_water_demand_in_l:
type: num
eval: max(0, (sh...evaporation() * sh...evaporation.exposure_factor()) - (sh...rain() * sh...rain.exposure_factor())) * sh...factors()
eval_trigger:
- ..evaporation
- ..evaporation.exposure_factor
- ..rain
- ..rain.exposure_factor
- ..factors
evaporation:
type: num
initial_value: 0
owm_matchstring@instance: day/0/eto
exposure_factor:
remark: 'How exposed is your area to evaporation? Lower the factor for less exposure (e.g. shading, or wind-shields) or higher the factor if there is more sun (reflection) or wind (droughty areas).'
type: num
cache: yes
initial_value: 1
rain:
type: num
eval: sum
eval_trigger:
- .past_12h
- .next_12h
past_12h:
type: num
owm_matchstring@instance: virtual/past12h/sum/rain/1h
next_12h:
type: num
owm_matchstring@instance: virtual/next12h/sum/rain/1h
exposure_factor:
remark: 'How exposed is your area to rain? Lower the factor for less exposure (e.g. roofs or bushes) or higher the factor if additional water is put there (e.g. from roof-drains).'
initial_value: 1
type: num
cache: yes
factors:
type: num
eval: sh..area_in_sqm() * sh..crop_coefficient() * sh..plant_density() * sh..gut_feeling()
eval_trigger:
- .area_in_sqm
- .crop_coefficient
- .plant_density
- .gut_feeling
flowrate_l_per_min:
remark: 'How much water is transported by your irrigation-system? liters per minute'
initial_value: 4
type: num
cache: yes
area_in_sqm:
remark: 'This is the irrigated area. This is important for the effectivity of rain vs. evaporation.'
initial_value: 1
type: num
cache: yes
crop_coefficient:
remark: 'This is the coefficient that can be set based on the plants. Typically 0.3 to 0.9'
initial_value: 0.9
type: num
cache: yes
plant_density:
remark: 'How dense are the plants planted? Typically 0.3 to 1.5'
initial_value: 1
type: num
cache: yes
gut_feeling:
remark: 'This is a factor that should be used to tweak irrigation based on gut-feelings, typically this should be assigned centrally for the whole yard (use eval).'
initial_value: 1
type: num
cache: yes
In der smartVISU kann das beinhaltete Widget verwendet werden. Das Beispiel, passend zur YAML von oben:
{{ owm.irrigation('valve_1', 'The greenhouse', 'garden.irrigation_valve1') }}
Steuerung einer wöchtenlichen Bewässerung bspw. für Rasen
Mit der Verwendung dieser Methode kann Rasen bedarfsgerecht bewässert werden. Dazu wird das irrigation_weekly struct verwendet, um -basierend auf dem wöchentlichen Wasserbedarf- ein Bewässungsventil automtisch zu schalten. Im Kombination mit der UZSU kann man die Bewässerung auch automatisch starten. In diesem Falle werden die vergangenen 4 und die Vorhersage der kommenden 3 Tage für die Berechnung herangezogen.
item.yaml
garden:
gut_feeling_for_irrigation:
type: num
cache: yes
remark: Value ranging from 0 to 2 where 1 would be normal, and 2 would double the amount
irrigation_valve2:
knx_dpt: 1
knx_send: ...
knx_cache: ...
struct:
- owm.irrigation_weekly
- uzsu.child # in case you want to start automatically
evaporation:
exposure_factor:
initial_value: 0.9 # Lightly shady area (greenhouses could be 0.7)
rain:
exposure_factor:
initial_value: 0.5 # half covered by a roof (greenhouses would be 0)
factors:
flowrate_l_per_min:
initial_value: 20 # liters per minute by irrigation system
area_in_sqm:
initial_value: 350 # area covered by irrigation system
gut_feeling:
eval: sum
eval_trigger:
- garden.gut_feeling_for_irrigation
Das komplette struct zeigt die Funktionsweise:
irrigation_weekly:
type: bool
autotimer: sh..schedule_seconds() = False
visu_acl: rw
enforce_updates: 'true'
schedule_seconds:
type: num
initial_value: 0
visu_acl: ro
eval: round((sh...weeks_water_demand_in_l() / sh...factors.flowrate_l_per_min()) * 60)
eval_trigger:
- ..factors.flowrate_l_per_min
- ..weeks_water_demand_in_l
remaining_time:
type: num
visu_acl: ro
enforce_updates: 'true'
eval: sh...() - sh....age() if sh....() else 0
eval_trigger: ...
cycle: 5
weeks_water_demand_in_l:
type: num
eval: max(0, (sh...evaporation() * sh...evaporation.exposure_factor()) - (sh...rain() * sh...rain.exposure_factor())) * sh...factors()
eval_trigger:
- ..evaporation
- ..evaporation.exposure_factor
- ..rain
- ..rain.exposure_factor
- ..factors
evaporation:
type: num
initial_value: 0
eval: sum
eval_trigger:
- .day_past3
- .day_past2
- .day_past1
- .day_past0
- .day_next1
- .day_next2
day_past3:
type: num
owm_matchstring@instance: day/-3/eto
day_past2:
type: num
owm_matchstring@instance: day/-2/eto
day_past1:
type: num
owm_matchstring@instance: day/-1/eto
day_past0:
type: num
owm_matchstring@instance: day/-0/eto
day_next0:
type: num
owm_matchstring@instance: day/0/eto
day_next1:
type: num
owm_matchstring@instance: day/1/eto
day_next2:
type: num
owm_matchstring@instance: day/2/eto
exposure_factor:
remark: 'How exposed is your area to evaporation? Lower the factor for less exposure (e.g. shading, or wind-shields) or higher the factor if there is more sun (reflection) or wind (droughty areas).'
type: num
cache: yes
initial_value: 1
rain:
type: num
eval: sum
eval_trigger:
- .past_4d
- .next_3d
past_4d:
type: num
owm_matchstring@instance: virtual/past4d/sum/rain/1h
next_3d:
type: num
owm_matchstring@instance: virtual/next3d/sum/rain
exposure_factor:
remark: 'How exposed is your area to rain? Lower the factor for less exposure (e.g. roofs or bushes) or higher the factor if additional water is put there (e.g. from roof-drains).'
initial_value: 1
type: num
cache: yes
factors:
type: num
eval: sh..area_in_sqm() * sh..gut_feeling()
eval_trigger:
- .area_in_sqm
- .gut_feeling
flowrate_l_per_min:
remark: 'How much water is transported by your irrigation-system? liters per minute'
initial_value: 4
type: num
cache: yes
area_in_sqm:
remark: 'This is the irrigated area. This is important for the effectivity of rain vs. evaporation.'
initial_value: 1
type: num
cache: yes
gut_feeling:
remark: 'This is a factor that should be used to tweak irrigation based on gut-feelings, typically this should be assigned centrally for the whole yard (use eval).'
initial_value: 1
type: num
cache: yes
In der smartVISU kann das beinhaltete Widget verwendet werden. Das Beispiel, passend zur YAML von oben:
{{ owm.irrigation_weekly('valve_2', 'Lawn in the backyard', 'garden.irrigation_valve2') }}
Funktionen des Plugins
get_beaufort_number(value_in_meter_per_second)
Berechnet aus der Windgeschwindigkeit die Windstärke nach Beaufort
get_beaufort_description(bft_number)
Berechnet aus der Windgeschwindigkeit die Beschreibung der Windstärke nach Beaufort
Web Interface
OWM Items
The WebIF Reiter „items“ zeigt alle Items, für die ein OWM Attribut konfiguriert ist.
- Gelistet und periodisch aktualisiert sind:
item path
item type
owm_matchstring
item value
date and trigger of last update
date of last change
JSON
The Reiter „JSON“ beinhaltet a Menu mit den verschieden OWM APIs und den jeweiligen Roh-Daten in JSON format.
Tipps and Tricks
Um die Werte der datetime (dt) lesbar dazustellen, kann eval verwendet werden.
conditions_as_of:
type: str
owm_matchstring: day/1/dt
eval: datetime.datetime.fromtimestamp(value, datetime.timezone.utc).astimezone().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S %Z%z')
Hinweise
Alle angegebenen Zeiten sind un UTC. Bedingt dadurch ergibt sich ein Zeitversatz von 1h (MEZ) oder 2h (MESZ) für Abfragewerte für Deutschland.
Die Formel zur Berechnung der Verdunstung benötigt die Sonnenstrahlung, welches nicht bei der freien OWM API zur Verfügung steht. Anstelle dessen wird er UV-Index verwendet, der als equivalent anzusehen ist. Nichtsdestotrotz ist die Verwendung des UV-Index anstelle der realen Sonnenstrahlung aus wissenschaftlicher Sicht falsch.
Die Abfrage
weatherliefert eine Liste zurück. Es muss als Matchstring alsoweather/0/idverwendet werden, um den Wert für die ID zu bekommen.