CodeRoom DataService – Wetter & Umwelt
CodeRoom DataServices
Wetter & Umwelt – reproduzierbare Daten für Unterrichtsprojekte
Die CodeRoom Wetter-&-Umwelt-API stellt fiktive, synthetisch berechnete Messwerte für mehrere Wetterstationen bereit. Für dieselbe Station und denselben Zeitpunkt werden immer identische Werte geliefert. Dadurch können Sie Datenanalyse, Zeitreihen, Visualisierung und Persistenz mit realistisch wirkenden, aber vollständig kontrollierten Unterrichtsdaten umsetzen.
Realistische Datenwelt ohne externe Abhängigkeiten
Die Wetter-&-Umwelt-API wurde speziell für Unterrichtsszenarien entwickelt. Statt reale Wetterdienste einzubinden, erzeugt der DataService die Messwerte zur Laufzeit aus festen Stationsmerkmalen, Zeitpunkt, Jahreszeit, Tageszeit und deterministischen Simulationsregeln. Dadurch erhalten Sie reproduzierbare Ergebnisse, eine verlässliche Datenbasis für Aufgabenstellungen und gleichzeitig genügend Variation für Datenanalyse, Zeitreihen und fachübergreifende Projekte.
Was die Wetter-API im Unterricht ermöglicht
Die Daten lassen sich direkt aus Programmen abrufen und eignen sich für kurze Übungen ebenso wie für umfangreichere Datenprojekte.
- API-Zugriffe üben: Stationen und Messwerte werden über einfache HTTP-GET-Anfragen als JSON geladen.
- Zeitreihen analysieren: Stündliche, tägliche oder 15-minütige Messreihen können für Diagramme und Auswertungen genutzt werden.
- Mehrere Messgrößen kombinieren: Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Niederschlag, Wind, Luftdruck, Luftqualität und Flusspegel stehen gemeinsam zur Verfügung.
- Vergleiche zwischen Standorten: Unterschiedliche Stationscharakteristiken ermöglichen strukturierte Vergleiche zwischen Stadt, Wald, Hafen und Höhenlage.
- Modelle und Zusammenhänge untersuchen: Jahreszeiten, Tagesverläufe, Regenphasen, Luftbelastung und Flusspegel zeigen nachvollziehbare fachliche Muster.
- Persistenz ergänzen: Messwerte können in die CodeRoom User-DB übernommen und anschließend als eigener Datenbestand weiterverarbeitet werden.
- Programmiersprachen flexibel einsetzen: Der Zugriff erfolgt über REST und JSON und ist daher nicht auf Python beschränkt.
Vier Stationen mit unterschiedlichen Eigenschaften
Die Datenwelt bildet eine fiktive Region mit vier fest definierten Stationen ab. Jede Station besitzt eigene Charakteristika, die sich in Temperatur, Wind, Luftqualität, Luftdruck und weiteren Messwerten widerspiegeln.
| Station | Höhe | Charakteristik |
|---|---|---|
| Nordhafen | 10 m | Etwas kühler, windiger und niederschlagsreicher. |
| Innenstadt | 35 m | Etwas wärmer, weniger Wind und höhere Luftbelastung. |
| Waldtal | 120 m | Kühler, feuchter und mit geringerer Luftbelastung. |
| Bergheim | 650 m | Deutlich kühler, windiger und mit niedrigerem Luftdruck. |
Messwerte für fachübergreifende Aufgaben
Jede Messung enthält mehrere Wetter- und Umweltgrößen. Dadurch können einzelne Themen isoliert oder mehrere Einflussgrößen gemeinsam betrachtet werden.
| Messwert | Bedeutung |
|---|---|
temperature | Temperatur in Grad Celsius. |
humidity | Relative Luftfeuchtigkeit in Prozent. |
precipitation | Niederschlagsmenge in Millimetern. |
windSpeed | Windgeschwindigkeit in km/h. |
windDirection | Windrichtung in Grad von 0 bis 359. |
airPressure | Luftdruck in hPa. |
pm10, pm25, no2 | Synthetische Luftqualitätswerte. |
riverLevel | Flusspegel in Metern. |
Ein kompakter API-Aufbau
Für Unterrichtsprojekte stehen drei zentrale Zugriffsmuster zur Verfügung: Stationsliste, Einzelmessung und Zeitreihe.
| Endpunkt | Zweck |
|---|---|
GET /weather/stations | Alle verfügbaren Wetterstationen laden. |
GET /weather/stations/{stationId} | Eine Messung zu einem bestimmten oder aktuellen Zeitpunkt abrufen. |
GET /weather/stations/{stationId}/history | Eine Zeitreihe für einen frei gewählten Zeitraum erzeugen. |
Zeitreihen für Datenanalyse und Visualisierung
Historische Daten werden nicht aus gespeicherten Tabellen gelesen, sondern für den angefragten Zeitraum reproduzierbar erzeugt. Dadurch können Sie denselben Zeitraum in mehreren Unterrichtsstunden, Lerngruppen oder Musterlösungen wiederverwenden und erhalten stets identische Werte.
| Intervall | Verwendung |
|---|---|
15min | Feingranulare Zeitreihen für Tagesverläufe und detaillierte Diagramme. |
hour | Stündliche Messpunkte für Wetterverläufe und mehrtägige Analysen. |
day | Ein Messpunkt pro Tag um 12:00 Uhr für längerfristige Vergleiche. |
Deterministisch statt zufällig
Die Daten sehen variabel aus, sind aber nicht zufällig. Für Station und Zeitpunkt wird aus stabilen Eingabewerten immer derselbe Messwert berechnet. Damit eignen sich die Daten besonders für Unterricht, weil Beispiele, Lösungen und Ergebnisse reproduzierbar bleiben und gleichzeitig realistische Schwankungen enthalten.
Fachlich nachvollziehbare Simulationslogik
Die einzelnen Messgrößen sind nicht unabhängig voneinander erzeugt, sondern folgen einfachen, nachvollziehbaren Regeln.
- Temperatur: Jahreszeit, Tageszeit, Stationslage, Höhe und Wetterlage beeinflussen den Verlauf.
- Niederschlag: Zusammenhängende Wetterphasen erzeugen trockenes Wetter, leichten Regen, Regen oder stärkere Niederschläge.
- Luftfeuchtigkeit: Temperatur, Tageszeit, Standort und Niederschlag wirken gemeinsam auf den Wert.
- Wind und Luftdruck: Stationslage, Höhe und Wetterlage erzeugen plausible Unterschiede zwischen den Standorten.
- Luftqualität: Standort, Tageszeit, Wind und Niederschlag beeinflussen PM10, PM2.5 und NO2.
- Flusspegel: Der Pegel berücksichtigt saisonale Einflüsse und Niederschläge der vorherigen Tage statt nur des aktuellen Messpunkts.
Vom ersten API-Aufruf zum Datenprojekt
Die Wetter-API kann schrittweise in Unterrichtsreihen eingebunden und mit anderen CodeRoom DataServices kombiniert werden.
1. Stationen laden
Eine Stationsliste wird per API abgerufen und als JSON verarbeitet.
2. Messwerte untersuchen
Einzelne Wetter- und Umweltwerte werden gelesen, formatiert und fachlich interpretiert.
3. Zeitreihen visualisieren
Mehrere Messpunkte werden als Diagramm dargestellt und miteinander verglichen.
4. Kennzahlen berechnen
Minimum, Maximum, Mittelwerte oder eigene Statusregeln werden aus den Daten abgeleitet.
5. Daten persistieren
Ausgewählte Messwerte werden in der CodeRoom User-DB gespeichert und als eigener Datenbestand weitergeführt.
6. Anwendungen entwickeln
Aus Zeitreihen und persistenten Daten entstehen beispielsweise Umweltarchive, Warnsysteme oder Dashboards.
Vorteile für den schulischen Einsatz
Die Datenquelle ist speziell darauf ausgelegt, technische Hürden zu reduzieren und gleichzeitig realistische Aufgabenstellungen zu ermöglichen.
- Keine externen API-Schlüssel: Es ist kein zusätzlicher Wetterdienst erforderlich.
- Reproduzierbare Aufgaben: Gleiche Station und gleicher Zeitpunkt liefern identische Werte.
- Keine personenbezogenen oder realen Standortdaten: Die gesamte Datenwelt ist fiktiv.
- Geeignet für Musterlösungen: Feste Ergebnisse erleichtern Unterrichtsvorbereitung, Korrektur und gemeinsame Besprechung.
- Fachübergreifend nutzbar: Informatik lässt sich mit Mathematik, Physik, Geografie und Umweltthemen verbinden.
- Direkt mit der User-DB kombinierbar: Flüchtige API-Daten können in persistente eigene Datenbestände überführt werden.
Hinweise für die Unterrichtsplanung
Das Intervall day liefert einen einzelnen Messpunkt pro Tag um 12:00 Uhr und keinen Tagesmittelwert. Zeitreihen sind auf maximal 10.000 Messpunkte pro Anfrage begrenzt. Da die Werte synthetisch erzeugt werden, eignen sie sich zur Modellierung und Datenanalyse, stellen jedoch keine realen meteorologischen Messungen oder amtlichen Umweltwerte dar.
Sie können mit einfachen Messwertabfragen beginnen und daraus schrittweise umfangreichere Analysen, Umweltarchive oder Dashboards entwickeln.
Über einen CodeRoom-Zugang lässt sich die API direkt mit eigenen Lerninhalten und der persistenten User-DB kombinieren.