Training
Lernpfad
Use advance techniques in canvas apps to perform custom updates and optimization - Training
Use advance techniques in canvas apps to perform custom updates and optimization
Dieser Browser wird nicht mehr unterstützt.
Führen Sie ein Upgrade auf Microsoft Edge durch, um die neuesten Features, Sicherheitsupdates und den technischen Support zu nutzen.
In diesem Artikel werden Konzepte vorgestellt, die für die Wetterinfodienste von Azure Maps gelten. Es empfiehlt sich, diesen Artikel zu lesen, bevor Sie die Wetter-APIs verwenden.
Einige der Wetterdienst-APIs ermöglichen es dem Benutzer, anzugeben, ob die Daten entweder in metrischen oder in Zolleinheiten zurückgegeben werden. Die zurückgegebene Antwort für diese APIs enthält den unitType und einen numerischen Wert, der für die Übersetzung von Einheiten verwendet werden kann. Beachten Sie die folgende Tabelle, um diese Werte zu interpretieren.
unitType | BESCHREIBUNG |
---|---|
0 | Fuß |
1 | Zoll |
2 | Meilen |
3 | Millimeter |
4 | Zentimeter |
5 | Meter |
6 | Kilometer |
7 | kilometersPerHour |
8 | Knoten |
9 | milesPerHour |
10 | metersPerSecond |
11 | hectoPascals |
12 | inchesOfMercury |
13 | kiloPascals |
14 | Millibar |
15 | millimetersOfMercury |
16 | poundsPerSquareInch |
17 | celsius |
18 | fahrenheit |
19 | kelvin |
20 | Prozent |
21 | float |
22 | integer |
31 | MicrogramsPerCubicMeterOfAir |
Einige der Wetterinfodienst-APIs geben den iconCode
in der Antwort zurück. Der iconCode
ist ein numerischer Wert, der zum Definieren des Symbols verwendet wird. Stellen Sie aus Ihren Anwendungen keine direkten Verknüpfungen mit diesen Bildern her, da sich die URLs ändern können.
Symbolnummer | Symbol | Day (Tag) | Nacht | Text |
---|---|---|---|---|
1 | ![]() |
Ja | Nein | Sonnig |
2 | ![]() |
Ja | Nein | Größtenteils sonnig |
3 | ![]() |
Ja | Nein | Teilweise sonnig |
4 | ![]() |
Ja | Nein | Zeitweilig wolkig |
5 | ![]() |
Ja | Nein | Sonnenschein mit Schleierwolken |
6 | ![]() |
Ja | Nein | Größtenteils bewölkt |
7 | ![]() |
Ja | Ja | Bewölkt |
8 | ![]() |
Ja | Ja | Trüb (bedeckt) |
11 | ![]() |
Ja | Ja | Nebel |
12 | ![]() |
Ja | Ja | Regenschauer |
13 | ![]() |
Ja | Nein | Größtenteils bewölkt mit Regenschauern |
14 | ![]() |
Ja | Nein | Teilweise sonnig mit Regenschauern |
15 | ![]() |
Ja | Ja | Gewitter |
16 | ![]() |
Ja | Nein | Größtenteils bewölkt mit Gewittern |
17 | ![]() |
Ja | Nein | Teilweise sonnig mit Gewittern |
18 | ![]() |
Ja | Ja | Regen |
19 | ![]() |
Ja | Ja | Böen |
20 | ![]() |
Ja | Nein | Größtenteils bewölkt mit Böen |
21 | ![]() |
Ja | Nein | Teilweise sonnig mit Böen |
22 | ![]() |
Ja | Ja | Schnee |
23 | ![]() |
Ja | Nein | Größtenteils bewölkt mit Schnee |
24 | ![]() |
Ja | Ja | Eis |
25 | ![]() |
Ja | Ja | Schneeregen |
26 | ![]() |
Ja | Ja | Gefrierender Regen |
29 | ![]() |
Ja | Ja | Regen und Schnee |
30 | ![]() |
Ja | Ja | Heiß |
31 | ![]() |
Ja | Ja | Kalt |
32 | ![]() |
Ja | Ja | Windig |
33 | ![]() |
Nein | Ja | Löschen |
34 | ![]() |
Nein | Ja | Größtenteils klar |
35 | ![]() |
Nein | Ja | Teilweise bewölkt |
36 | ![]() |
Nein | Ja | Zeitweilig wolkig |
37 | ![]() |
Nein | Ja | Nebliges Mondlicht |
38 | ![]() |
Nein | Ja | Größtenteils bewölkt |
39 | ![]() |
Nein | Ja | Teilweise bewölkt mit Regenschauern |
40 | ![]() |
Nein | Ja | Größtenteils bewölkt mit Regenschauern |
41 | ![]() |
Nein | Ja | Teilweise bewölkt mit Gewittern |
42 | ![]() |
Nein | Ja | Größtenteils bewölkt mit Gewittern |
43 | ![]() |
Nein | Ja | Größtenteils bewölkt mit Böen |
44 | ![]() |
Nein | Ja | Größtenteils bewölkt mit Schnee |
Über die Get Map Tile v2-API können Benutzer die neuesten Radar- und Infrarotsatellitenbilder anfordern. Weitere Informationen zur Interpretation von Farben für Radar- und Satellitenkacheln finden Sie im folgenden Leitfaden.
In der folgenden Tabelle finden Sie Anleitungen zum Interpretieren der Radarbilder und zum Erstellen einer Kartenlegende für die Daten von Radarkacheln.
Hexadezimaler Farbcode | Farbbeispiel | Wetterbedingung |
---|---|---|
#93c701 | ![]() |
Rain-Light |
#ffd701 | ![]() |
Rain-Moderate |
#f05514 | ![]() |
Rain-Heavy |
#dc250e | ![]() |
Rain-Severe |
#9ec8f2 | ![]() |
Snow-Light |
#2a8fdb | ![]() |
Snow-Moderate |
#144bed | ![]() |
Snow-Heavy |
#020096 | ![]() |
Snow-Severe |
#e6a5c8 | ![]() |
Ice-Light |
#d24fa0 | ![]() |
Ice-Moderate |
#b71691 | ![]() |
Ice-Severe |
#7a1570 | ![]() |
Ice-Heavy |
#c196e6 | ![]() |
Mix-Light |
#ae6ee6 | ![]() |
Mix-Moderate |
#8a32d7 | ![]() |
Mix-Heavy |
#6500ba | ![]() |
Mix-Severe |
Eine ausführliche Farbpalette für Radarkacheln mit hexadezimalen Farbcodes und dBZ-Werten sehen Sie in der folgenden Tabelle. dBZ stellt die Niederschlagsintensität im Wetterradar dar.
REGEN | EIS | SCHNEE | GEMISCHT |
---|---|---|---|
dBZ (Farbe) | dBZ (Farbe) | dBZ (Farbe) | dBZ (Farbe) |
1,25 (#93C701) | 1,25 (#E6A5C8) | 1,25 (#9EC8F2) | 1,25 (#C196E6) |
2,5 (#92C201) | 2,5 (#E6A2C6) | 2,5 (#98C5F0) | 2,5 (#BF92E6) |
3,75 (#92BE01) | 3,75 (#E69FC5) | 3,75 (#93C3EF) | 3,75 (#BD8EE6) |
5 (#92BA02) | 5 (#E69DC4) | 5 (#8DC1EE) | 5 (#BB8BE6) |
6,25 (#92B502) | 6,25 (#E69AC2) | 6,25 (#88BFEC) | 6,25 (#BA87E6) |
6,75 (#92B403) | 7,5 (#E697C1) | 7,5 (#82BDEB) | 7,5 (#B883E6) |
8 (#80AD02) | 8,75 (#E695C0) | 8,75 (#7DBAEA) | 8,75 (#B680E6) |
9,25 (#6FA602) | 10 (#E692BE) | 10 (#77B8E8) | 10 (#B47CE6) |
10,5 (#5EA002) | 11,25 (#E68FBD) | 11,25 (#72B6E7) | 11,25 (#B378E6) |
11,75 (#4D9902) | 12,5 (#E68DBC) | 12,5 (#6CB4E6) | 12,5 (#B175E6) |
12,25 (#479702) | 13,75 (#E68ABA) | 13,75 (#67B2E5) | 13,75 (#AF71E6) |
13,5 (#3D9202) | 15 (#E687B9) | 15 (#61AEE4) | 15 (#AE6EE6) |
14,75 (#338D02) | 16,25 (#E685B8) | 16,25 (#5BABE3) | 16,25 (#AB6AE4) |
16 (#298802) | 17,5 (#E682B6) | 17,5 (#56A8E2) | 17,5 (#A967E3) |
17,25 (#1F8302) | 18,75 (#E67FB5) | 18,75 (#50A5E1) | 18,75 (#A764E2) |
17,75 (#1B8103) | 20 (#E67DB4) | 20 (#4BA2E0) | 20 (#A560E1) |
19 (#187102) | 21,25 (#E275B0) | 21,25 (#459EDF) | 21,25 (#A35DE0) |
20,25 (#166102) | 22,5 (#DF6DAD) | 22,5 (#409BDE) | 22,5 (#A15ADF) |
20,75 (#165B02) | 23,75 (#DC66AA) | 23,75 (#3A98DD) | 23,75 (#9F56DE) |
22 (#135001) | 25 (#D85EA6) | 25 (#3595DC) | 25 (#9D53DD) |
23,25 (#114501) | 26,25 (#D556A3) | 26,25 (#2F92DB) | 26,25 (#9B50DC) |
24,5 (#0F3A01) | 27,5 (#D24FA0) | 27,5 (#2A8FDB) | 27,5 (#9648DA) |
25,75 (#124C01) | 28,75 (#CE479E) | 28,75 (#2581DE) | 28,75 (#9241D9) |
27 (#114401) | 30 (#CB409C) | 30 (#2173E2) | 30 (#8E39D8) |
28,25 (#0F3D01) | 31,25 (#C7399A) | 31,25 (#1C66E5) | 31,25 (#8A32D7) |
28,75 (#0F3A01) | 32,5 (#C43298) | 32,5 (#1858E9) | 32,5 (#862ED2) |
30 (#375401) | 33,75 (#C12B96) | 33,75 (#144BED) | 33,75 (#832BCE) |
31,25 (#5F6E01) | 35 (#BD2494) | 35 (#1348EA) | 35 (#7F28C9) |
32,5 (#878801) | 36,25 (#BA1D92) | 36,25 (#1246E7) | 36,25 (#7C25C5) |
33,75 (#AFA201) | 37,5 (#B71691) | 37,5 (#1144E4) | 37,5 (#7822C1) |
35 (#D7BC01) | 38,75 (#B51690) | 38,75 (#1142E1) | 38,75 (#751FBC) |
36,25 (#FFD701) | 40 (#B3168F) | 40 (#1040DE) | 40 (#711CB8) |
37,5 (#FEB805) | 41,25 (#B1168E) | 41,25 (#0F3EDB) | 41,25 (#6E19B4) |
38,75 (#FCAB06) | 42,5 (#AF168D) | 42,5 (#0F3CD8) | 42,5 (#6D18B4) |
40 (#FA9E07) | 43,75 (#AD168C) | 43,75 (#0E3AD5) | 43,75 (#6D17B4) |
41,25 (#F89209) | 45 (#AB168B) | 45 (#0D38D2) | 45 (#6D16B4) |
42,5 (#F05514) | 46,25 (#A9168A) | 46,25 (#0C36CF) | 46,25 (#6C15B4) |
43,75 (#E74111) | 47,5 (#A81689) | 47,5 (#0C34CC) | 47,5 (#6C14B5) |
45 (#DF2D0F) | 48,75 (#A61688) | 48,75 (#0B32C9) | 48,75 (#6C13B5) |
45,5 (#DC250E) | 50 (#A41687) | 50 (#0A30C6) | 50 (#6B12B5) |
46,75 (#D21C0C) | 51,25 (#A21686) | 51,25 (#0A2EC4) | 51,25 (#6B11B5) |
48 (#C9140A) | 52,5 (#A01685) | 52,5 (#092BC1) | 52,5 (#6B10B6) |
49,25 (#BF0C09) | 53,75 (#9E1684) | 53,75 (#0929BF) | 53,75 (#6A0FB6) |
50 (#BA0808) | 55 (#9C1683) | 55 (#0826BC) | 55 (#6A0EB6) |
56,25 (#6f031b) | 56,25 (#9B1682) | 56,25 (#0824BA) | 56,25 (#6A0DB6) |
57,5 (#9f0143) | 57,5 (#981580) | 57,5 (#0721B7) | 57,5 (#690CB6) |
58,75 (#c10060) | 58,75 (#96157F) | 58,75 (#071FB5) | 58,75 (#690CB7) |
60 (#e70086) | 60 (#94157E) | 60 (#071DB3) | 60 (#690BB7) |
61,25 (#e205a0) | 61,25 (#92157D) | 61,25 (#061AB0) | 61,25 (#680AB7) |
62,5 (#cc09ac) | 62,5 (#90157C) | 62,5 (#0618AE) | 62,5 (#6809B7) |
63,75 (#b50eb7) | 63,75 (#8D157A) | 63,75 (#0515AB) | 63,75 (#6808B8) |
65 (#9315c8) | 65 (#8B1579) | 65 (#0513A9) | 65 (#6707B8) |
66,25 (#8f21cc) | 66,25 (#891578) | 66,25 (#0410A6) | 66,25 (#6706B8) |
67,5 (#983acb) | 67,5 (#871577) | 67,5 (#040EA4) | 67,5 (#6705B8) |
68,75 (#9d49cb) | 68,75 (#851576) | 68,75 (#040CA2) | 68,75 (#6604B8) |
70 (#a661ca) | 70 (#821574) | 70 (#03099F) | 70 (#6603B9) |
71,25 (#ad72c9) | 71,25 (#801573) | 71,25 (#03079D) | 71,25 (#6602B9) |
72,5 (#b78bc6) | 72,5 (#7E1572) | 72,5 (#02049A) | 72,5 (#6501B9) |
73,75 (#bf9bc4) | 73,75 (#7C1571) | 73,75 (#020298) | 73,75 (#6500B9) |
75 (#c9b5c2) | 75 (#7A1570) | 75 (#020096) | 75 (#6500BA) |
In der folgenden Tabelle finden Sie Anleitungen zur Interpretation der Infrarotsaellitenbilder, die Wolken nach ihrer Temperatur zeigen, sowie zum Erstellen einer Kartenlegende für diese Kacheln.
Hexadezimaler Farbcode | Farbbeispiel | Wolkentemperatur |
---|---|---|
#b5b5b5 | ![]() |
Temperature-Low |
#d24fa0 | ![]() |
|
#8a32d7 | ![]() |
|
#144bed | ![]() |
|
#479702 | ![]() |
|
#72b403 | ![]() |
|
#93c701 | ![]() |
|
#ffd701 | ![]() |
|
#f05514 | ![]() |
|
#dc250e | ![]() |
|
#ba0808 | ![]() |
|
#1f1f1f | ![]() |
Temperature-High |
Die detaillierte Farbpalette für Infrarotsatellitenkacheln sehen Sie in der folgenden Tabelle.
Temperatur (Kelvin) | Hexadezimaler Farbcode |
---|---|
198 | #fe050505 |
198,43 | #fe120505 |
198,87 | #fc1f0505 |
199,3 | #fc2c0606 |
199,74 | #fa390606 |
200,17 | #fa460606 |
200,61 | #f8530606 |
201,04 | #f8600707 |
201,48 | #f66c0707 |
201,91 | #f6790707 |
202,35 | #f4860707 |
202,78 | #f4930707 |
203,22 | #f2a00808 |
203,65 | #f2ad0808 |
204,09 | #f0ba0808 |
204,52 | #f0bd0a09 |
204,96 | #eec00d09 |
205,39 | #eec30f0a |
205,83 | #ecc5120a |
206,26 | #ecc8140b |
206,7 | #eacb170b |
207,13 | #eace190c |
207,57 | #e8d11b0c |
208 | #e8d41e0d |
208,43 | #e6d6200d |
208,87 | #e6d9230e |
209,3 | #e4dc250e |
209,74 | #e4df2c0f |
210,17 | #e2e23310 |
210,61 | #e2e53a11 |
211,04 | #e0e73a11 |
211,48 | #e0ea4712 |
211,91 | #deed4e13 |
212,35 | #def05514 |
212,78 | #dcf15e13 |
213,22 | #dcf26811 |
213,65 | #daf37110 |
214,09 | #daf47a0f |
214,52 | #d8f5830d |
214,96 | #d8f68d0c |
215,39 | #d6f8960b |
215,83 | #d6f99f09 |
216,26 | #d4faa908 |
216,7 | #d4fbb206 |
217,13 | #d2fcbb05 |
217,57 | #d2fdc404 |
218 | #d0fece02 |
218,43 | #d0ffd701 |
218,87 | #cef8d601 |
219,3 | #cef2d501 |
219,74 | #ccebd401 |
220,17 | #cce4d301 |
220,61 | #caddd201 |
221,04 | #cad7d101 |
221,48 | #c8d0d001 |
221,91 | #c8c9cf01 |
222,35 | #c6c2ce01 |
222,78 | #c6bccd01 |
223,22 | #c4b5cc01 |
223,65 | #c4aecb01 |
224,09 | #c2a7ca01 |
224,52 | #c2a1c901 |
224,96 | #c09ac801 |
225,39 | #c093c701 |
225,83 | #be90c501 |
226,26 | #be8ec401 |
226,7 | #bc8bc202 |
227,13 | #bc88c102 |
227,57 | #ba85bf02 |
228 | #ba83be02 |
228,43 | #b880bc02 |
228,87 | #b87dba02 |
229,3 | #b678b703 |
229,74 | #b675b603 |
230,17 | #b472b403 |
230,61 | #b46eb203 |
231,04 | #b26bb203 |
231,48 | #b267ad03 |
231,97 | #b064aa03 |
232,35 | #b060a803 |
232,78 | #ae5da603 |
233,22 | #ae59a302 |
233,65 | #ac55a102 |
234,09 | #ac529e02 |
234,52 | #aa4e9c02 |
234,96 | #aa4b9902 |
235,39 | #a8479702 |
235,83 | #a845940b |
236,26 | #a6439115 |
236,7 | #a6418e1e |
237,13 | #a43f8b28 |
237,57 | #a43d8831 |
238 | #a23b853a |
238,43 | #a2398244 |
238,87 | #a0377f4d |
239,3 | #a0357c57 |
239,74 | #9e337960 |
240,17 | #9e317669 |
240,61 | #9c2f7373 |
241,04 | #9c2c6f7c |
241,48 | #9a2a6c86 |
241,91 | #9a28698f |
242,35 | #98266698 |
242,78 | #982463a2 |
243,22 | #962260ab |
243,65 | #96205db5 |
244,09 | #941e5abe |
244,52 | #941c57c7 |
244,85 | #921a54d1 |
245,39 | #921851da |
245,83 | #90164ee4 |
246,26 | #90144bed |
246,7 | #8e2148eb |
247,13 | #8e2e45e8 |
247,57 | #8c3b43e6 |
248 | #8c4840e3 |
248,43 | #8a563de1 |
248,87 | #8a633ade |
249,3 | #887038dc |
249,74 | #887d35d9 |
250,17 | #868a32d7 |
250,61 | #869034d2 |
251,04 | #849637ce |
251,48 | #849c39c9 |
251,91 | #82a23cc5 |
252,35 | #82a83ec0 |
252,78 | #80ae41bc |
253,22 | #80b443b7 |
253,65 | #7eba45b2 |
253,09 | #7ec048ae |
254,52 | #7cc64aa9 |
254,96 | #7ccc4da5 |
255,39 | #7ad24fa0 |
255,83 | #7ad85fac |
256,26 | #78dd6eb8 |
256,7 | #78e37ec4 |
257,13 | #76e98ed0 |
257,57 | #76ee9ddb |
258 | #74f4ade7 |
258,43 | #74f9bcf3 |
258,87 | #72ffccff |
259,3 | #71ffffff |
259,74 | #71fcfcfc |
260,17 | #6ff6f6f6 |
260,61 | #6ff6f6f6 |
261,04 | #6df3f3f3 |
261,48 | #6df3f3f3 |
261,91 | #6bededed |
262,35 | #6bededed |
262,78 | #69e7e7e7 |
263,22 | #69e7e7e7 |
263,65 | #67e1e1e1 |
264,09 | #67e1e1e1 |
264,52 | #65dedede |
264,96 | #65dedede |
265,39 | #63d8d8d8 |
265,83 | #63d8d8d8 |
265,84 | #61d1d1d1 |
266,26 | #61d1d1d1 |
267,13 | #5fcecece |
267,57 | #5fcecece |
268 | #5dc8c8c8 |
268,43 | #5dc8c8c8 |
268,87 | #5bc2c2c2 |
269,3 | #5bc2c2c2 |
269,74 | #59bcbcbc |
270,17 | #59bcbcbc |
270,61 | #57b9b9b9 |
271,04 | #57b9b9b9 |
271,48 | #55b3b3b3 |
271,91 | #55b3b3b3 |
272,35 | #53adadad |
272,78 | #53adadad |
273,22 | #51aaaaaa |
273,65 | #51aaaaaa |
274,09 | #4fa4a4a4 |
274,52 | #4fa4a4a4 |
274,96 | #4d9e9e9e |
275,39 | #4d9e9e9e |
275,83 | #4b989898 |
276,26 | #4b989898 |
276,7 | #49959595 |
277,13 | #49959595 |
277,57 | #478f8f8f |
278 | #478f8f8f |
278,43 | #45898989 |
278,87 | #45898989 |
279,2 | #43868686 |
279,74 | #43868686 |
280,17 | #417f7f7f |
280,61 | #417f7f7f |
281,04 | #3f797979 |
281,48 | #3f797979 |
281,91 | #3d737373 |
282,35 | #3d737373 |
282,78 | #3b707070 |
283,22 | #3b707070 |
283,65 | #396a6a6a |
284,09 | #396a6a6a |
284,52 | #37646464 |
284,96 | #37646464 |
285,39 | #35616161 |
285,83 | #35616161 |
286,26 | #335b5b5b |
286,7 | #335b5b5b |
287,13 | #31555555 |
287,57 | #31555555 |
288 | #2f4f4f4f |
288,43 | #2f4f4f4f |
288,87 | #2d4c4c4c |
289,3 | #2d4c4c4c |
289,74 | #2b464646 |
290,17 | #2b464646 |
290,61 | #29404040 |
291,04 | #29404040 |
291,48 | #273d3d3d |
291,91 | #273d3d3d |
292,35 | #25373737 |
292,78 | #25373737 |
293,22 | #23313131 |
293,65 | #23313131 |
294,09 | #212a2a2a |
294,52 | #212a2a2a |
294,96 | #1f272727 |
295,39 | #1f272727 |
295,83 | #1d212121 |
296,26 | #1d212121 |
296,7 | #1b1b1b1b |
297,13 | #1b1b1b1b |
297,57 | #19181818 |
298 | #19181818 |
298,43 | #17121212 |
298,87 | #17121212 |
299,3 | #150c0c0c |
299,74 | #150c0c0c |
300,17 | #13060606 |
300,61 | #13060606 |
301,04 | #11000000 |
301,48 | #11000000 |
301,91 | #0f797979 |
302,35 | #0f797979 |
302,78 | #0d737373 |
303,22 | #0d737373 |
303,65 | #0b6d6d6d |
304,09 | #0b6d6d6d |
304,52 | #09676767 |
304,92 | #09676767 |
305,39 | #07616161 |
305,83 | #07616161 |
306,26 | #055b5b5b |
306,7 | #055b5b5b |
307,13 | #02555555 |
307,57 | #02555555 |
308 | #00525252 |
308 | #00525252 |
Über die API zum Abrufen von Tagesindizes können Benutzer die zurückgegebenen Ergebnisse auf bestimmte Indextypen oder Indexgruppen beschränken.
In der folgenden Tabelle sind die verfügbaren Index-IDs, die zugehörigen Namen und einen Link zu deren Bereichen aufgelistet. Danach folgt eine Tabelle mit den verschiedenen Indexgruppen.
In der folgenden Tabelle sind die verfügbaren Indexgruppen (indexGroupId) aufgeführt:
ID | Gruppenname | Indizes in dieser Gruppe |
---|---|---|
1 | All | All |
2 | Schmerzen | Arthritis Pain (21) Migraine Headache (27) Sinus Headache (30) |
3 | Atmung | Asthma (23) Common Cold (25) Flu Forecast (26) |
4 | Gartenarbeit | Field Readiness (32) Lawn Mowing (28) Soil Moisture (34) |
5 | Umwelt | Compositing (38) Home Energy Efficiency (36) Fuel Economy (37) |
6 | Aktivitäten im Freien | Outdoor Barbecue (24) Mosquito Activity (17) |
7 | Strand und Meer | Beach & Pool (10) Fishing (13) Sailing (11) |
8 | Sportliche Aktivitäten | Fishing (13) Hunting (20) Outdoor Activity (29) |
9 | Landwirtschaft | Field Readiness (32) Soil Moisture (34) |
10 | Gesundheitswesen | Arthritis Pain (21) Asthma (23) Common Cold (25) Dust & Dander (18) Flu (26) Healthy Heart Fitness (16) Migraine Headache (27) |
11 | Outdoor-Aktivitäten | Outdoor Barbecue (24) Beach & Pool (10) Bicycling (4) Outdoor Concert (8) Field Readiness (32) Fishing (13) Golf Weather (5) Hiking (3) Hunting (20) Jogging (2) Kite Flying (9) Mosquito Activity (17) Lawn Mowing (28) Outdoor Activity (29) Running (1) Sailing (11) Skateboarding (7) Ski Weather (15) Soil Moisture (34) Stargazing (12) Tennis (6) |
12 | Sport | Bicycling (4) Golf Weather (5) Hiking (3) Jogging (2) Running (1) Skateboarding (7) Ski Weather (15) Tennis (6) |
13 | Startseite | Home Energy Efficiency (36) Fuel Economy (37) Indoor Activity (–2) |
Von der API zum Abrufen von Tagesindizes werden der Bereichswert und der zugehörige Kategoriename für die jeweilige Index-ID zurückgegeben. Bereichssätze sind nicht für alle Indizes identisch. Die folgenden Tabellen enthalten die verschiedenen Bereiche, die von den unter Index-IDs and Indexgruppen-IDs aufgeführten unterstützten Indizes verwendet werden. Von welchen Indizes welche Bereiche verwendet werden, erfahren Sie im Abschnitt Index-IDs and Indexgruppen-IDs dieses Dokuments.
Category Name | Bereichsbeginn | Bereichsende |
---|---|---|
Schlecht | 0 | 2,99 |
Mittelmäßig | 3 | 4,99 |
Gut | 5 | 6,99 |
Sehr gut | 7 | 8,99 |
Ausgezeichnet | 9 | 10 |
Category Name | Bereichsbeginn | Bereichsende |
---|---|---|
Schlecht | 0 | 3 |
Mittelmäßig | 3,01 | 6 |
Gut | 6.01 | 7,5 |
Sehr gut | 7,51 | 8,99 |
Ausgezeichnet | 9 | 10 |
Category Name | Bereichsbeginn | Bereichsende |
---|---|---|
Ausgezeichnet | 0.00 | 1.00 |
Sehr gut | 1.01 | 3.00 |
Gut | 3,01 | 5.00 |
Mittelmäßig | 5.01 | 7.00 |
Schlecht | 7,01 | 10,00 |
Category Name | Bereichsbeginn | Bereichsende |
---|---|---|
Niedrig | 0 | 1,99 |
Mittel | 2 | 3,99 |
Hoch | 4 | 5,99 |
Sehr hoch | 6 | 7,99 |
Extreme | 8 | 10 |
Category Name | Bereichsbeginn | Bereichsende |
---|---|---|
Niedrig | 0 | 2,99 |
Mittel | 3 | 4,99 |
Hoch | 5 | 6,99 |
Sehr hoch | 7 | 8,99 |
Extreme | 9 | 10 |
Category Name | Bereichsbeginn | Bereichsende |
---|---|---|
Sehr unwahrscheinlich | 0 | 1,99 |
Unwahrscheinlich | 2 | 3,99 |
Möglich | 4 | 5,99 |
Wahrscheinlich | 6 | 7,99 |
Sehr wahrscheinlich | 8 | 10 |
Category Name | Bereichsbeginn | Bereichsende |
---|---|---|
Sehr unwahrscheinlich | 0.00 | 1.00 |
Unwahrscheinlich | 1.01 | 3.00 |
Möglich | 3,01 | 5.00 |
Wahrscheinlich | 5.01 | 7.00 |
Sehr wahrscheinlich | 7,01 | 10,00 |
Category Name | Bereichsbeginn | Bereichsende |
---|---|---|
Unwahrscheinlich | 0 | 2,99 |
Überwachen | 3 | 4,99 |
Empfehlung | 5 | 6,99 |
Warnung | 7 | 8,99 |
Notfall | 9 | 10 |
Category Name | Bereichsbeginn | Bereichsende |
---|---|---|
Günstig | 0 | 1,99 |
Neutral | 2 | 3,99 |
Risiko | 4 | 5,99 |
Hohes Risiko | 6 | 7,99 |
Sehr hohes Risiko | 8 | 10 |
Training
Lernpfad
Use advance techniques in canvas apps to perform custom updates and optimization - Training
Use advance techniques in canvas apps to perform custom updates and optimization