Method: gauges.queryGaugeForecasts

查詢量表預測。

HTTP 要求

GET https://floodforecasting.googleapis.com/v1/gauges:queryGaugeForecasts

這個網址使用 gRPC 轉碼語法。

查詢參數

參數
gaugeIds[]

string

必要欄位。量規 ID 清單。支援的清單大小上限為 500。如果提供的清單超過 500 個項目，系統會傳回 INVALID_REQUEST 錯誤。
issuedTimeStart

string

(選用步驟) 最早發布預報的時間，以字串 (ISO 8601) 表示，例如「2023-06-17T10:34:00Z」或日期字串 (例如「2023-10-13」)。開始時間不得早於「2023-10-01」。預設值為一週前。
issuedTimeEnd

string

(選用步驟) 以字串 (ISO 8601) 形式表示的最新預報發布時間，例如「2023-06-17T10:34:00Z」或日期字串 (例如「2023-10-13」)。預設值為「現在」。

要求主體

要求主體必須為空白。

回應主體

gauges.queryGaugeForecasts 的回應。

如果成功，回應主體會含有以下結構的資料：

JSON 表示法 
{
  "forecasts": {
    string: {
      object (ForecastSet)
    },
    ...
  }
}
欄位
forecasts

map (key: string, value: object (ForecastSet))

從測量計 ID 到預測集的對應。

這個物件中包含 "key": value 組合的清單，範例：{ "name": "wrench", "mass": "1.3kg", "count": "3" }。

ForecastSet

一組量表預測資料。

JSON 表示法 
{
  "forecasts": [
    {
      object (Forecast)
    }
  ]
}
欄位
forecasts[]

object (Forecast)

預測結果。

預測

單一測量站的數個前置時間預報。舉例來說，預報的發布時間可能是下午 5 點，但內容包含下午 6 點、7 點、8 點等時間的預測。

注意：部分預測範圍可能早於發布時間。舉例來說，模型輸入資料延遲就可能導致這種情況。以上述範例來說，問題發生時間可能是下午 5 點，預測範圍則是下午 4 點、5 點、6 點等。

注意：範圍長度及間距不一。可能的範圍包括：

  1. [5pm - 5pm]、[6pm - 6pm]、[7pm - 7pm]

  2. [3 月 1 日凌晨 12 點 - 3 月 2 日凌晨 12 點]、[3 月 2 日凌晨 12 點 - 3 月 3 日凌晨 12 點]、[3 月 3 日凌晨 12 點 - 3 月 4 日凌晨 12 點]

JSON 表示法 
{
  "forecastRanges": [
    {
      object (ForecastTimedValue)
    }
  ],
  "gaugeId": string,
  "issuedTime": string
}
欄位
forecastRanges[]

object (ForecastTimedValue)

預測資料包含多個「預測範圍」，這些範圍是不同時間範圍的預測值。如果範圍的開始和結束時間相同，表示這是時間點。
gaugeId

string

這項預測適用的儀表 ID。
issuedTime

string

預報發布時間 (ISO 8601)，例如「2023-06-17T10:34:00Z」。發布時間是產生預報的時間。

ForecastTimedValue

與時間範圍相關的預測值。單位由相關聯的 GaugeModel 定義。如果開始時間和結束時間相同，表示這是時間點。

JSON 表示法 
{
  "value": number,
  "forecastStartTime": string,
  "forecastEndTime": string
}
欄位
value

number

預測值。
forecastStartTime

string

間隔的開始時間。
forecastEndTime

string

間隔的結束時間。