Dokumentation der Wettervorhersage-API

Diese API bietet Zugriff auf Wettervorhersagedaten für alle Modelle. Sie können historische und aktuelle Vorhersagedaten über Zeitraum, Koordinaten und gewünschte Variablen abrufen.

Sie können unseren Python-Client auf GitHub verwenden oder mit den Details unten eine eigene Integration bauen.

Wenn Sie GribStream mit einem KI-Tool integrieren, starten Sie mit GribStream für KI-Tools.

Timeseries-Endpoint

Für eine Koordinate, einen Wetterparameter und einen Zeitraum sind mehrere Vorhersagewerte verfügbar. Jeder Wert entspricht einer anderen Lead Time, also dem Abstand zwischen Modelllauf und gültiger Zeit.

Die API gibt für jeden Zeitpunkt den Vorhersagewert mit der kürzesten gültigen Lead Time zurück. Damit erhalten Sie den neuesten Modelllauf, der nach den Request-Filtern zulässig ist, normalerweise die nützlichste Vorhersage. In Datenanalyse-Workflows wird dies oft als Serie der besten zulässigen Vorhersage oder als Nowcast bezeichnet.

POST https://gribstream.com/api/v2/<model>/timeseries

Umbenannt Früher /history. Der alte Pfad funktioniert weiterhin.

Verfügbare Modelle

rap - Rapid Refresh (RAP)
gfs - Global Forecast System (GFS)
gdas - Global Data Assimilation System (GDAS)
nbm - National Blend of Models (NBM) (CONUS core)
nbmak - National Blend of Models (NBM) (Alaska core)
nbmhi - National Blend of Models (NBM) (Hawaii core)
nbmpr - National Blend of Models (NBM) (Puerto Rico core)
nbmgu - National Blend of Models (NBM) (Guam core)
nbmoc - National Blend of Models (NBM) (Oceanic core)
nbmqmd - National Blend of Models QMD (CONUS)
nbmpar - National Blend of Models Parallel (CONUS core, NBM v5)
nbmparak - National Blend of Models Parallel (Alaska core, NBM v5)
nbmparhi - National Blend of Models Parallel (Hawaii core, NBM v5)
nbmparpr - National Blend of Models Parallel (Puerto Rico core, NBM v5)
nbmpargu - National Blend of Models Parallel (Guam core, NBM v5)
nbmparoc - National Blend of Models Parallel (Oceanic core, NBM v5)
nbmparqmd - National Blend of Models Parallel QMD (CONUS, NBM v5)
aigfssfc - AI Global Forecast System Surface (AIGFS Surface)
aigfspres - AI Global Forecast System Pressure Levels (AIGFS Pressure)
aigefssfc - AI Global Ensemble Forecast System Surface (AIGEFS Surface)
aigefspres - AI Global Ensemble Forecast System Pressure Levels (AIGEFS Pressure)
dafsgtg - Domestic Aviation Forecast System Graphical Turbulence Guidance (CONUS)
dafsificonus - Domestic Aviation Forecast System In-Flight Icing (CONUS)
dafsifiak - Domestic Aviation Forecast System In-Flight Icing (Alaska)
cwawrf15 - Taiwan CWA WRF 15 km Regional Forecast
ccpa1hndgd25 - Climatologically Calibrated Precipitation Analysis (1-hour CONUS)
spctstm1hr - SPC HREF Thunderstorm Probability (1 hour)
spctstm4hr - SPC HREF Thunderstorm Probability (4 hour)
spcltg4hr - SPC HREF Lightning-density Probability (4 hour)
spchail4hr - SPC HREF Calibrated Hail Probability (4 hour)
spctor4hr - SPC HREF Calibrated Tornado Probability (4 hour)
spcwind4hr - SPC HREF Calibrated Severe Wind Probability (4 hour)
uvi - NOAA Ultraviolet Index Forecast
fourcastnetgfs - FourCastNet Global Forecast System (FourCastNetGFS)
urma - Unrestricted Mesoscale Analysis (URMA)
rtma - Real-Time Mesoscale Analysis API (RTMA)
hrrr - High-Resolution Rapid Refresh (HRRR)
rrfsprslev - Rapid Refresh Forecast System pressure levels (RRFS)
rrfs2dfld - Rapid Refresh Forecast System 2D fields (RRFS)
refsprslev - Rapid Refresh Forecast System Ensemble (RRFS Ens)
graphcast - GraphCast Global Forecast System (GFS GraphCast)
gefsatmosmean - Global Ensemble Forecast System (GEFS Atmos Mean)
gefsatmos - Global Ensemble Forecast System (GEFS Atmos)
gefschem - Global Ensemble Forecast System (GEFS Chem)
gefswaveprob - Global Ensemble Forecast System (GEFS Wave Prob)
cfsflxf - Climate Forecast System (CFS Radiative Fluxes)
cfspgbf - Climate Forecast System (CFS Pressure)
cfsipvf - Climate Forecast System (CFS Isentropic)
cfsocnf - Climate Forecast System (CFS Ocean)
cdas - Climate Data Assimilation System (CDAS1)
ifsoper - Integrated Forecasting System - Operational (IFS Oper)
ifswave - Integrated Forecasting System - Wave (IFS Wave)
ifsenfo - Integrated Forecasting System - Ensemble Forecast (IFS Enfo)
ifswaef - Integrated Forecasting System - Wave Ensemble Forecast (IFS Waef)
aifsoper - Artificial Intelligence Forecasting System (AIFS)
aifsenfo - Artificial Intelligence Forecasting System Ensemble (AIFS Ensemble)

Request-Header

Header	Wert	Kommentar
`Content-Type`	`application/json`	Standardwert und einziger gültiger Wert.
`Accept`	Einen auswählen: `text/csv` `application/json` `application/ndjson`	Wählt das Response-Format. Standard ist `text/csv`
`Accept-Encoding`	`gzip`	Optional und empfohlen für eine komprimierte Response
`Authorization`	`Bearer <token>`	Ersetzen Sie <token> durch Ihren Authentifizierungs-Token

Request-Body-Parameter

Der Request-Body muss ein JSON-Objekt mit folgender Struktur sein:

Parameter	Typ	Beschreibung	Erforderlich
`fromTime`	`string` (ISO 8601)	Startzeit des Vorhersagezeitraums.	Ja, entweder (fromTime, untilTime) oder timesList
`untilTime`	`string` (ISO 8601)	Endzeit des Vorhersagezeitraums.	Ja, entweder (fromTime, untilTime) oder timesList
`timesList`	`array` von string (ISO 8601)	Explizite Liste gültiger Zeiten, die zurückgegeben werden sollen; jeder Wert entspricht `forecasted_time`.	Ja, entweder (fromTime, untilTime) oder timesList
`asOf`?	`string` (ISO 8601)	Cutoff nach Modelllaufzeit: Es werden nur Modellläufe berücksichtigt, die zu diesem Zeitpunkt oder davor generiert wurden.	Nein
`minLeadTime`	`string` (duration)	Minimale Lead Time (inklusive). Duration-String wie `"45m"` oder `"18h"`. Hat Vorrang vor `minHorizon`/`maxHorizon`.	Nein
`maxLeadTime`	`string` (duration)	Maximale Lead Time (inklusive). Duration-String wie `"45m"` oder `"18h"`. Hat Vorrang vor `minHorizon`/`maxHorizon`.	Nein
`minHorizon`	`integer`	Veraltet (verwenden Sie `minLeadTime`). Minimale Lead Time in Stunden (inklusive).	Nein
`maxHorizon`	`integer`	Veraltet (verwenden Sie `maxLeadTime`). Maximale Lead Time in Stunden (inklusive).	Nein
`coordinates`	`array` von `coordinate`	Liste geografischer Koordinaten. Optional, wenn `grid` angegeben ist; beide können gesendet werden.	Ja - mindestens `coordinates` oder `grid` muss angegeben werden
`grid`	`grid`-Objekt	Regulärer rechteckiger Bereich. Der Server gibt jeden Punkt innerhalb der Grenzen mit dem angegebenen räumlichen `step` zurück. Kann zusammen mit `coordinates` verwendet werden.	Ja - mindestens `coordinates` oder `grid` muss angegeben werden
`variables`	`array` von `variable`	Liste der abzurufenden Wetterparameter.	Ja
`expressions`	`array` von `expression`	Von GribStream berechnete Spalten aus den angeforderten Variablen. Jeder Eintrag wird als eigene Spalte mit dem angegebenen Alias zurückgegeben. Siehe Dokumentation	Nein
`filter`	`filter`-Objekt	Boolescher Filter, der angewendet wird, nachdem alle `expressions` ausgewertet wurden. Muss ein einzelnes Feld `expression` vom Typ `string` enthalten. Zeilen, für die die Expression `false` ergibt, werden aus der Response weggelassen.	Nein
`members`	`array` von integer	Für Ensemble-Modelle (`gefsatmos`, `ifsenfo`, `ifswaef` …) werden damit die Ensemble-Mitglieder ausgewählt, die in die Response aufgenommen werden. Beispiel: `"members": [2,3,4]`. Standardmäßig wird `[0]` verwendet und nur Ensemble-Mitglied 0, also die Kontrollvorhersage, zurückgegeben.	Nein (nur Ensemble-Modelle)

HINWEIS: Die ausgewählte Zeit muss über den Bereich (fromTime, untilTime) oder timesList angegeben werden

Koordinatenobjekt

Feld	Typ	Beschreibung	Erforderlich
`lat`	`float`	Breitengrad der Koordinate.	Ja
`lon`	`float`	Längengrad der Koordinate.	Ja
`name`	`string`	Optionaler Name der Koordinate, der in der Response zurückgegeben wird, um den Ort zu identifizieren.	Nein

Grid-Objekt

Feld	Typ	Beschreibung	Erforderlich
`minLatitude`	number	Südliche Grenze (°N)	Ja
`maxLatitude`	number	Nördliche Grenze (°N)	Ja
`minLongitude`	number	Westliche Grenze (°E)	Ja
`maxLongitude`	number	Östliche Grenze (°E)	Ja
`step`	number	Auflösung in Dezimalgrad	Ja

Variablenobjekt

Die Felder name, level und info bilden den exakten Selektor der Wettervariable. Kopieren Sie diese Werte aus dem Katalog oder von der Modellseite; es sind API-Identifier, keine zu übersetzenden Labels.

Prüfen Sie die vollständige Liste verfügbarer Parameter pro Modell.

Feld	Typ	Beschreibung	Erforderlich
`name`	`string`	Exakter Wetterparametercode aus dem Katalog (z. B. `"TMP"` für Temperatur). Nicht übersetzen.	Ja
`level`	`string`	Exaktes Atmosphären- oder Oberflächenniveau aus dem Katalog (z. B. `"2 m above ground"`).	Ja
`info`	`string`	Exaktes Unterscheidungsmerkmal, wenn das Modell mehrere Parameter mit demselben `name` und `level` hat. Nur leer lassen, wenn der Katalogwert leer ist.	Nein
`alias`	`string`	Optionaler Alias für die Variable. Falls angegeben, wird dieser Alias als Spaltenheader in der Response verwendet.	Nein

Expression-Objekt

Feld	Typ	Beschreibung	Erforderlich
`expression`	`string`	Erstellt berechnete Spalten. Alle ausgewählten Variablen sind über ihren Alias adressierbar. Siehe Dokumentation	Ja
`alias`	`string`	Spaltenname in der Response für dieses berechnete Ergebnis.	Ja

Filterobjekt

Feld	Typ	Beschreibung	Erforderlich
`expression`	string	Boolesche Expression in derselben DSL wie `expressions`. Sie kann zuvor definierte Aliase im Request-Body referenzieren.	Ja

Beispiel-Request

POST https://gribstream.com/api/v2/hrrr/timeseries
Content-Type: application/json
Accept-Encoding: gzip
Authorization: Bearer <token>
Payload:
{
    "fromTime": "2024-09-10T00:00:00Z",
    "untilTime": "2024-09-10T10:00:00Z",
    "asOf": "2024-09-10T05:00:00Z",
    "minLeadTime": "1h",
    "maxLeadTime": "48h",
    "coordinates": [{ "lat": 40.7306, "lon": -73.9352, "name": "New York City" }],
    "variables": [
        { "name": "UGRD", "level": "1000 mb", "alias": "uwind" },
        { "name": "VGRD", "level": "1000 mb", "alias": "vwind" }
    ],
    "expressions": [
        { "expression": "func.Hypot(uwind, vwind)", "alias": "wind_magnitude" },
        { "expression": "int(270 - func.Atan2(vwind, uwind) * 180 / 3.14159) % 360", "alias": "wind_direction" }
    ]
}

Beispiel-Response

Das Response-Format wird durch den Header Accept bestimmt. Die API unterstützt drei Response-Formate:

Accept: text/csv - die Response ist eine CSV-Datei mit den Vorhersagedaten.
Accept: application/json - die Response ist ein einzelnes JSON-Array von Objekten.
Accept: application/ndjson - die Response ist zeilengetrenntes JSON mit einem JSON-Objekt pro Zeile.

Wenn der Header Accept-Encoding: gzip enthalten ist, wird die Response mit gzip komprimiert.

HINWEIS: Die Response ist nicht strikt sortiert.

CSV-Response-Beispiel

forecasted_at,forecasted_time,lat,lon,name,uwind,vwind,wind_direction,wind_magnitude
2024-09-10T02:00:00Z,2024-09-10T03:00:00Z,40.7306,-73.9352,New York City,7.1213,1.7680,256,7.3375
2024-09-10T05:00:00Z,2024-09-10T08:00:00Z,40.7306,-73.9352,New York City,5.2585,-1.1512,282,5.3831
2024-09-10T01:00:00Z,2024-09-10T02:00:00Z,40.7306,-73.9352,New York City,8.1815,1.6363,258,8.3435
2024-09-10T05:00:00Z,2024-09-10T07:00:00Z,40.7306,-73.9352,New York City,6.9156,-1.4414,281,7.0642
2024-09-10T00:00:00Z,2024-09-10T01:00:00Z,40.7306,-73.9352,New York City,8.0572,2.9389,249,8.5765
2024-09-10T03:00:00Z,2024-09-10T04:00:00Z,40.7306,-73.9352,New York City,6.4841,2.5385,248,6.9633
2024-09-10T05:00:00Z,2024-09-10T06:00:00Z,40.7306,-73.9352,New York City,6.8368,0.1001,269,6.8375
2024-09-10T04:00:00Z,2024-09-10T05:00:00Z,40.7306,-73.9352,New York City,6.4087,3.0921,244,7.1157
2024-09-09T23:00:00Z,2024-09-10T00:00:00Z,40.7306,-73.9352,New York City,6.1795,3.9539,237,7.3362
2024-09-10T05:00:00Z,2024-09-10T09:00:00Z,40.7306,-73.9352,New York City,4.7715,-0.5644,276,4.8047

JSON-Response-Beispiel (JSON-Array)

[{"forecasted_at":"2024-09-10T02:00:00Z","forecasted_time":"2024-09-10T03:00:00Z","lat":40.7306,"lon":-73.9352,"name":"New York City","uwind":7.121286392211914,"vwind":1.7680130004882812,"wind_direction":256,"wind_magnitude":7.337478439477567}
,{"forecasted_at":"2024-09-10T00:00:00Z","forecasted_time":"2024-09-10T01:00:00Z","lat":40.7306,"lon":-73.9352,"name":"New York City","uwind":8.057228088378906,"vwind":2.938892364501953,"wind_direction":249,"wind_magnitude":8.576480210336284}
,{"forecasted_at":"2024-09-10T01:00:00Z","forecasted_time":"2024-09-10T02:00:00Z","lat":40.7306,"lon":-73.9352,"name":"New York City","uwind":8.181510925292969,"vwind":1.6362571716308594,"wind_direction":258,"wind_magnitude":8.34352794400556}
,{"forecasted_at":"2024-09-10T05:00:00Z","forecasted_time":"2024-09-10T06:00:00Z","lat":40.7306,"lon":-73.9352,"name":"New York City","uwind":6.836750030517578,"vwind":0.10012435913085938,"wind_direction":269,"wind_magnitude":6.837483152964509}
,{"forecasted_at":"2024-09-09T23:00:00Z","forecasted_time":"2024-09-10T00:00:00Z","lat":40.7306,"lon":-73.9352,"name":"New York City","uwind":6.179473876953125,"vwind":3.953920364379883,"wind_direction":237,"wind_magnitude":7.33616954846356}
,{"forecasted_at":"2024-09-10T05:00:00Z","forecasted_time":"2024-09-10T07:00:00Z","lat":40.7306,"lon":-73.9352,"name":"New York City","uwind":6.915561676025391,"vwind":-1.4414329528808594,"wind_direction":281,"wind_magnitude":7.064185887458082}
,{"forecasted_at":"2024-09-10T03:00:00Z","forecasted_time":"2024-09-10T04:00:00Z","lat":40.7306,"lon":-73.9352,"name":"New York City","uwind":6.484088897705078,"vwind":2.538473129272461,"wind_direction":248,"wind_magnitude":6.963279016482147}
,{"forecasted_at":"2024-09-10T04:00:00Z","forecasted_time":"2024-09-10T05:00:00Z","lat":40.7306,"lon":-73.9352,"name":"New York City","uwind":6.408748626708984,"vwind":3.0920562744140625,"wind_direction":244,"wind_magnitude":7.115677828885149}
,{"forecasted_at":"2024-09-10T05:00:00Z","forecasted_time":"2024-09-10T08:00:00Z","lat":40.7306,"lon":-73.9352,"name":"New York City","uwind":5.258523941040039,"vwind":-1.1512451171875,"wind_direction":282,"wind_magnitude":5.383069696589422}
,{"forecasted_at":"2024-09-10T05:00:00Z","forecasted_time":"2024-09-10T09:00:00Z","lat":40.7306,"lon":-73.9352,"name":"New York City","uwind":4.771465301513672,"vwind":-0.564422607421875,"wind_direction":276,"wind_magnitude":4.804732459078015}
]

NDJSON-Response-Beispiel (zeilengetrennt)

{"forecasted_at":"2024-09-10T05:00:00Z","forecasted_time":"2024-09-10T07:00:00Z","lat":40.7306,"lon":-73.9352,"name":"New York City","uwind":6.915561676025391,"vwind":-1.4414329528808594,"wind_direction":281,"wind_magnitude":7.064185887458082}
{"forecasted_at":"2024-09-10T05:00:00Z","forecasted_time":"2024-09-10T08:00:00Z","lat":40.7306,"lon":-73.9352,"name":"New York City","uwind":5.258523941040039,"vwind":-1.1512451171875,"wind_direction":282,"wind_magnitude":5.383069696589422}
{"forecasted_at":"2024-09-10T05:00:00Z","forecasted_time":"2024-09-10T09:00:00Z","lat":40.7306,"lon":-73.9352,"name":"New York City","uwind":4.771465301513672,"vwind":-0.564422607421875,"wind_direction":276,"wind_magnitude":4.804732459078015}
{"forecasted_at":"2024-09-10T05:00:00Z","forecasted_time":"2024-09-10T06:00:00Z","lat":40.7306,"lon":-73.9352,"name":"New York City","uwind":6.836750030517578,"vwind":0.10012435913085938,"wind_direction":269,"wind_magnitude":6.837483152964509}
{"forecasted_at":"2024-09-10T03:00:00Z","forecasted_time":"2024-09-10T04:00:00Z","lat":40.7306,"lon":-73.9352,"name":"New York City","uwind":6.484088897705078,"vwind":2.538473129272461,"wind_direction":248,"wind_magnitude":6.963279016482147}
{"forecasted_at":"2024-09-10T00:00:00Z","forecasted_time":"2024-09-10T01:00:00Z","lat":40.7306,"lon":-73.9352,"name":"New York City","uwind":8.057228088378906,"vwind":2.938892364501953,"wind_direction":249,"wind_magnitude":8.576480210336284}
{"forecasted_at":"2024-09-09T23:00:00Z","forecasted_time":"2024-09-10T00:00:00Z","lat":40.7306,"lon":-73.9352,"name":"New York City","uwind":6.179473876953125,"vwind":3.953920364379883,"wind_direction":237,"wind_magnitude":7.33616954846356}
{"forecasted_at":"2024-09-10T01:00:00Z","forecasted_time":"2024-09-10T02:00:00Z","lat":40.7306,"lon":-73.9352,"name":"New York City","uwind":8.181510925292969,"vwind":1.6362571716308594,"wind_direction":258,"wind_magnitude":8.34352794400556}
{"forecasted_at":"2024-09-10T04:00:00Z","forecasted_time":"2024-09-10T05:00:00Z","lat":40.7306,"lon":-73.9352,"name":"New York City","uwind":6.408748626708984,"vwind":3.0920562744140625,"wind_direction":244,"wind_magnitude":7.115677828885149}
{"forecasted_at":"2024-09-10T02:00:00Z","forecasted_time":"2024-09-10T03:00:00Z","lat":40.7306,"lon":-73.9352,"name":"New York City","uwind":7.121286392211914,"vwind":1.7680130004882812,"wind_direction":256,"wind_magnitude":7.337478439477567}

Response-Felder:

Feld	Beschreibung
`forecasted_at`	Modelllaufzeit: wann die Vorhersage generiert oder ausgegeben wurde.
`forecasted_time`	Gültige Zeit: der Zeitpunkt, für den die Vorhersage gilt.
`lat`	Breitengrad der Koordinate.
`lon`	Längengrad der Koordinate.
`name`	Im Request angegebener Name für den Koordinatensatz.
`uwind` `vwind` `wind_direction` `wind_magnitude`	Eine Spalte pro Variable oder abgeleiteter Expression. Variablen verwenden standardmäßig `[name]\|[level]\|[info]`.

Nutzungshinweise

Alle Zeiten sollten im ISO-8601-Format sein (z. B. "2022-08-10T00:00:00Z").
Verwenden Sie minLeadTime/maxLeadTime (empfohlen) oder die veralteten Parameter minHorizon/maxHorizon (Stunden), um Lead Times zu begrenzen.
Sie müssen mindestens einen Ort (coordinates und/oder grid) und eine Variable angeben.
Der Parameter asOf? ist ein Cutoff nach Modelllaufzeit für rückblickende Abfragen. Die API berücksichtigt nur Modellläufe, die zu asOf oder davor generiert wurden. Das belegt nicht, dass die ausgewählten Daten zu dieser realen Uhrzeit bereits in GribStream verfügbar waren. Wenn nicht angegeben, werden die neuesten verfügbaren Vorhersagedaten verwendet.

Authentifizierung

Sie müssen einen gültigen Authentifizierungs-Token im Header Authorization angeben. Um einen Token zu erhalten,

Fügen Sie den Token wie folgt in die Request-Header ein:

Authorization: Bearer <token>

Beispiel-cURL-Befehl

curl -X POST 'https://gribstream.com/api/v2/hrrr/timeseries' \
        -H "Content-Type: application/json" \
        -H "Accept-Encoding: gzip" \
        -H "Authorization: Bearer [API_TOKEN]" \
        -d '{
            "fromTime": "2024-09-10T00:00:00Z",
            "untilTime": "2024-09-10T10:00:00Z",
            "asOf": "2024-09-10T05:00:00Z",
            "minLeadTime": "1h",
            "maxLeadTime": "48h",
            "coordinates": [{ "lat": 40.7306, "lon": -73.9352, "name": "New York City" }],
            "variables": [
              { "name": "UGRD", "level": "1000 mb", "alias": "uwind" },
              { "name": "VGRD", "level": "1000 mb", "alias": "vwind" }
            ],
            "expressions": [
              { "expression": "func.Hypot(uwind, vwind)", "alias": "wind_magnitude" },
              { "expression": "int(270 - func.Atan2(vwind, uwind) * 180 / 3.14159) % 360", "alias": "wind_direction" }
            ]
        }' | gunzip | head -20

Dieser Befehl ruft die Vorhersagedaten ab und gibt die ersten 20 Zeilen der dekomprimierten Response aus.

Fehlerbehandlung

Wenn der Request fehlerhaft ist, gibt die API eine Fehlermeldung mit passendem HTTP-Statuscode zurück.

Häufige Fehlercodes

Statuscode	Bedeutung	Beschreibung
400 Bad Request	Ungültige Request-Parameter.	Tritt auf, wenn erforderliche Parameter fehlen oder ungültige Werte haben.
401 Unauthorized	Authentifizierung fehlgeschlagen.	Tritt auf, wenn der Authentifizierungs-Token fehlt oder ungültig ist.
429 Too Many Requests	Kontingent überschritten.	Tritt auf, wenn das Kontingent aufgebraucht ist. Die Response enthält einen Header `Retry-After` mit der Wartezeit vor dem nächsten Versuch.
500 Internal Server Error	Serverfehler.	Tritt auf, wenn beim Verarbeiten des Requests ein Serverfehler auftritt.

Runs-Endpoint

Ruft alle Modellläufe in einem Zeitraum für eine Liste von Koordinaten und Wetterparametern ab. Optional kann nach einem Lead-Time-Bereich gefiltert werden.

POST https://gribstream.com/api/v2/<model>/runs

Umbenannt Früher /forecasts. Der alte Pfad funktioniert weiterhin.