Radar meteo — ARPA Lombardia (banda X) e ARPAE Emilia-Romagna (banda C)

dati aperti ODIM HDF5, decodificati e riproiettati in Web Mercator

\n \n \n \n data \n opacita' \n \n

\n \n \n \n \n \n —\n

\n satellite \n opacita' \n quota nube \n \n

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\n\n`;\n}\n",[162],"668fd4a1-d2e4-4c32-949e-d17393921dee","colormaps.ts","a0962790-869c-11f1-93a2-1607ee4eb77e",["D",1784842683410],1,"export type Stop = [value: number, hex: string];\n\nexport interface Palette {\n label: string;\n unit: string;\n /** spiegazione in linguaggio comune, mostrata sotto la mappa */\n desc: string;\n stops: Stop[];\n /** valori sotto questa soglia = trasparenti (rumore/no eco) */\n floor?: number;\n /** se true, i limiti sono +/- NI letto dal file */\n nyquist?: boolean;\n}\n\nconst DBZ_STOPS: Stop[] = [\n [5, \"#04e9e7\"], [10, \"#019ff4\"], [15, \"#0300f4\"], [20, \"#02fd02\"],\n [25, \"#01c501\"], [30, \"#008e00\"], [35, \"#fdf802\"], [40, \"#e5bc00\"],\n [45, \"#fd9500\"], [50, \"#fd0000\"], [55, \"#d40000\"], [60, \"#bc0000\"],\n [65, \"#f800fd\"], [70, \"#9854c6\"],\n];\n\nexport const PALETTES: Record = {\n DBZH: {\n label: \"Riflettività\",\n unit: \"dBZ\",\n desc:\n \"Quanta acqua c'è nel fascio: è il radar “classico”, quello dei siti meteo. Più alto il valore, \" +\n \"più intensa la precipitazione. Sotto 20 dBZ è pioviggine, 35-45 è pioggia vera, oltre 50 è un \" +\n \"rovescio forte e sopra 55-60 quasi sempre c'è grandine. Attenzione: misura quello che il radar \" +\n \"vede in quota, non necessariamente quello che tocca terra.\",\n floor: 5,\n stops: DBZ_STOPS,\n },\n TH: {\n label: \"Riflettività totale (non filtrata)\",\n unit: \"dBZ\",\n desc:\n \"La stessa cosa della riflettività, ma senza i filtri che eliminano gli echi non meteorologici. \" +\n \"Qui vedi anche montagne, edifici, stormi e insetti. Serve per capire cosa il radar stia \" +\n \"realmente ricevendo, e per riconoscere i disturbi fissi che si ripetono uguali ogni giorno.\",\n floor: 5,\n stops: DBZ_STOPS,\n },\n RHOHV: {\n label: \"Coefficiente di correlazione\",\n unit: \"\",\n desc:\n \"Quanto si somigliano fra loro le particelle dentro il fascio. Vicino a 1 significa “tutte uguali”, \" +\n \"cioè pioggia ordinata di gocce simili. Sotto 0,9 c'è un miscuglio disordinato: grandine, neve che \" +\n \"si sta sciogliendo, oppure roba che non è affatto meteo — colline, palazzi, uccelli, insetti. \" +\n \"È il modo migliore per capire se un eco è vera precipitazione o spazzatura.\",\n stops: [\n [0.20, \"#2b2b3d\"], [0.65, \"#3b4cc0\"], [0.80, \"#4a9bd6\"],\n [0.90, \"#6bd0d5\"], [0.95, \"#b0f27a\"], [0.97, \"#ffd24d\"],\n [0.99, \"#ff6b4a\"], [1.05, \"#d21f3c\"],\n ],\n },\n VRADH: {\n label: \"Velocità radiale\",\n unit: \"m/s\",\n desc:\n \"Quanto velocemente l'aria (e la pioggia dentro di essa) si avvicina o si allontana dal radar. \" +\n \"Verde = viene verso di noi, rosso = se ne va, scuro = ferma. Importante: non è il vento completo, \" +\n \"ma solo la sua componente lungo la linea di vista. Un vento che soffia di traverso al raggio \" +\n \"risulta zero anche se è fortissimo. Le due tinte accostate bruscamente indicano aria che ruota \" +\n \"o converge, il segnale che i meteorologi cercano nei temporali.\",\n nyquist: true,\n stops: [\n [-1.0, \"#00ff88\"], [-0.60, \"#00c853\"], [-0.25, \"#1b7a3d\"],\n [-0.04, \"#123322\"], [0.04, \"#33161a\"], [0.25, \"#a33131\"],\n [0.60, \"#e53935\"], [1.0, \"#ff8a80\"],\n ],\n },\n WRADH: {\n label: \"Ampiezza spettrale\",\n unit: \"m/s\",\n desc:\n \"Quanto sono diverse fra loro le velocità nello stesso punto. Valori bassi = aria che si muove \" +\n \"compatta; valori alti = turbolenza, correnti che si mescolano, aria rimescolata dentro un temporale.\",\n stops: [\n [0, \"#101820\"], [1, \"#2c5f8a\"], [2, \"#3ba99c\"],\n [3, \"#8fd14f\"], [4, \"#ffd166\"], [6, \"#ef476f\"],\n ],\n },\n ZDR: {\n label: \"Riflettività differenziale\",\n unit: \"dB\",\n desc:\n \"Quanto sono schiacciate le particelle. Una goccia grande cade appiattita come un panino e dà \" +\n \"valori alti; una gocciolina è sferica e sta vicino a zero. Il chicco di grandine ruota su se \" +\n \"stesso mentre cade, quindi in media appare tondo: valori vicini a zero insieme a riflettività \" +\n \"altissima è la firma classica della grandine, ed è così che la si distingue dalla pioggia intensa.\",\n stops: [\n [-2, \"#6a3d9a\"], [-0.5, \"#3b4cc0\"], [0, \"#5a6b7a\"],\n [0.5, \"#4caf50\"], [1.5, \"#ffeb3b\"], [3, \"#ff9800\"], [6, \"#e53935\"],\n ],\n },\n KDP: {\n label: \"Fase differenziale specifica\",\n unit: \"°/km\",\n desc:\n \"Quanto il segnale viene “rallentato” attraversando la pioggia, chilometro per chilometro. \" +\n \"Cresce con la quantità di acqua liquida ed è quasi insensibile alla grandine, alla taratura \" +\n \"dell'antenna e all'attenuazione: quando la riflettività è dubbia, questo resta il miglior \" +\n \"indicatore di pioggia davvero forte in atto.\",\n stops: [\n [-1, \"#6a3d9a\"], [-0.2, \"#3b4cc0\"], [0.1, \"#4a5560\"],\n [0.5, \"#4caf50\"], [1.5, \"#ffeb3b\"], [3, \"#ff9800\"], [6, \"#e53935\"],\n ],\n },\n PHIDP: {\n label: \"Fase differenziale\",\n unit: \"°\",\n desc:\n \"Il dato grezzo da cui si ricava il KDP: lo sfasamento accumulato lungo tutto il percorso del \" +\n \"fascio. Cresce sempre man mano che ci si allontana dal radar, quindi preso da solo dice poco — \" +\n \"conta la sua pendenza, non il suo valore.\",\n stops: [\n [0, \"#2b2b3d\"], [60, \"#3b4cc0\"], [120, \"#3ba99c\"],\n [180, \"#8fd14f\"], [240, \"#ffd166\"], [360, \"#ef476f\"],\n ],\n },\n};\n\nconst hexToRgb = (h: string): [number, number, number] => [\n parseInt(h.slice(1, 3), 16),\n parseInt(h.slice(3, 5), 16),\n parseInt(h.slice(5, 7), 16),\n];\n\n/** LUT a 512 livelli fra min e max, con interpolazione lineare fra gli stop. */\nexport function buildLut(stops: Stop[], min: number, max: number, n = 512): Uint8Array {\n const lut = new Uint8Array(n * 3);\n const rgb = stops.map(([, h]) => hexToRgb(h));\n for (let i = 0; i < n; i++) {\n const v = min + ((max - min) * i) / (n - 1);\n let k = 0;\n while (k < stops.length - 1 && v > stops[k + 1][0]) k++;\n let c: [number, number, number];\n if (v <= stops[0][0]) c = rgb[0];\n else if (v >= stops[stops.length - 1][0]) c = rgb[rgb.length - 1];\n else {\n const [v0] = stops[k], [v1] = stops[k + 1];\n const t = (v - v0) / (v1 - v0 || 1);\n c = [\n rgb[k][0] + t * (rgb[k + 1][0] - rgb[k][0]),\n rgb[k][1] + t * (rgb[k + 1][1] - rgb[k][1]),\n rgb[k][2] + t * (rgb[k + 1][2] - rgb[k][2]),\n ];\n }\n lut[i * 3] = c[0];\n lut[i * 3 + 1] = c[1];\n lut[i * 3 + 2] = c[2];\n }\n return lut;\n}\n\n/** Estremi della scala per una variabile (NI serve solo per la velocita'). */\nexport function scaleRange(varName: string, NI: number): [number, number] {\n const p = PALETTES[varName];\n if (p?.nyquist) return [-Math.abs(NI || 10), Math.abs(NI || 10)];\n const s = p?.stops ?? [[0, \"#000000\"] as Stop];\n return [s[0][0], s[s.length - 1][0]];\n}\n",[169],"51cfbb7a-f65b-4609-98aa-5ccc12af119c","arpae.ts","18764aec-8765-11f1-86ef-1607ee4eb77e",43,["D",1784900369670],"import h5wasm from \"npm:h5wasm@0.7.8\";\n\nexport const ARPAE_BASE = \"https://dati-simc.arpae.it/opendata/radar/zlr\";\nexport const ARPAE_SITES: Record = {\n GAT: { name: \"Gattatico\", code: \"itgat\" },\n SPC: { name: \"San Pietro Capofiume\", code: \"itspc\" },\n};\n\nexport interface Grid {\n site: string;\n name: string;\n ts: string; // YYYYMMDDHHMMSS\n quantity: string;\n lat0: number;\n lon0: number;\n xsize: number;\n ysize: number;\n xscale: number; // metri per cella\n yscale: number;\n gain: number;\n offset: number;\n nodata: number;\n undetect: number;\n bbox: { latS: number; latN: number; lonW: number; lonE: number };\n data: Uint8Array;\n}\n\nconst num = (v: unknown) => (typeof v === \"bigint\" ? Number(v) : Number(v));\n\nfunction attrs(f: any, path: string): Record {\n const g = f.get(path);\n if (!g) return {};\n const out: Record = {};\n for (const [k, v] of Object.entries(g.attrs as any)) out[k] = (v as any).value;\n return out;\n}\n\nconst dayPath = (yyyymmdd: string) =>\n `${yyyymmdd.slice(0, 4)}/${yyyymmdd.slice(4, 6)}/${yyyymmdd.slice(6, 8)}`;\n\n/** Scadenze disponibili per un sito in un dato giorno (YYYYMMDD). */\nexport async function listArpaeTimes(site: string, yyyymmdd: string): Promise {\n const code = ARPAE_SITES[site].code;\n const res = await fetch(`${ARPAE_BASE}/${dayPath(yyyymmdd)}/`);\n if (!res.ok) return [];\n const html = await res.text();\n const re = new RegExp(`${code}_(\\\\d{14})\\\\.h5`, \"g\");\n const ts = [...new Set([...html.matchAll(re)].map((m) => m[1]))];\n ts.sort();\n return ts;\n}\n\n/** Legge una mappa di riflettivita' al suolo ARPAE (ODIM IMAGE, proiezione aeqd). */\nexport async function readArpaeGrid(site: string, ts: string): Promise {\n const { name, code } = ARPAE_SITES[site];\n const url = `${ARPAE_BASE}/${dayPath(ts.slice(0, 8))}/${code}_${ts}.h5`;\n const res = await fetch(url);\n if (!res.ok) throw new Error(`mappa non disponibile (HTTP ${res.status})`);\n const bytes = new Uint8Array(await res.arrayBuffer());\n\n const { FS } = await h5wasm.ready;\n const tmp = `/${crypto.randomUUID()}.h5`;\n FS.writeFile(tmp, bytes);\n const f = new h5wasm.File(tmp, \"r\");\n try {\n const where = attrs(f, \"where\");\n const what = attrs(f, \"dataset1/data1/what\");\n\n // il projdef e' del tipo: +proj=aeqd +lat_0=44.7909 +lon_0=10.4983 +units=m +datum=WGS84\n const projdef = String(where.projdef ?? \"\");\n const grab = (k: string) => {\n const m = projdef.match(new RegExp(`\\\\+${k}=([-\\\\d.]+)`));\n return m ? parseFloat(m[1]) : NaN;\n };\n const lat0 = grab(\"lat_0\"), lon0 = grab(\"lon_0\");\n if (!projdef.includes(\"+proj=aeqd\") || !isFinite(lat0) || !isFinite(lon0)) {\n throw new Error(`proiezione non gestita: ${projdef}`);\n }\n\n const lats = [where.LL_lat, where.LR_lat, where.UL_lat, where.UR_lat].map(num);\n const lons = [where.LL_lon, where.LR_lon, where.UL_lon, where.UR_lon].map(num);\n\n return {\n site,\n name,\n ts,\n quantity: String(what.quantity ?? \"DBZH\"),\n lat0,\n lon0,\n xsize: num(where.xsize),\n ysize: num(where.ysize),\n xscale: num(where.xscale),\n yscale: num(where.yscale),\n gain: num(what.gain),\n offset: num(what.offset),\n nodata: num(what.nodata),\n undetect: num(what.undetect),\n bbox: {\n latS: Math.min(...lats),\n latN: Math.max(...lats),\n lonW: Math.min(...lons),\n lonE: Math.max(...lons),\n },\n data: (f.get(\"dataset1/data1/data\") as any).value as Uint8Array,\n };\n } finally {\n f.close();\n try { FS.unlink(tmp); } catch { /* ignore */ }\n }\n}\n",[176],"pulls","forks","envVars",{"_188":54,"_190":54},"connections",{"_188":54,"_189":54},"count","unfilledCount","emptyCount",{"_20":175,"_13":176,"_122":177,"_124":-5,"_125":21,"_126":178,"_128":50,"_22":217,"_29":54,"_131":132,"_133":180,"_135":38,"_136":-5,"_199":218,"_90":219},{"_20":168,"_13":169,"_122":170,"_124":-5,"_125":21,"_126":164,"_128":50,"_22":214,"_29":172,"_131":132,"_133":173,"_135":38,"_136":-5,"_199":215,"_90":216},{"_20":161,"_13":162,"_122":48,"_124":-5,"_125":21,"_126":30,"_128":50,"_22":211,"_29":164,"_131":165,"_133":166,"_135":38,"_136":-5,"_199":212,"_90":213},{"_20":153,"_13":154,"_122":155,"_124":-5,"_125":21,"_126":156,"_128":50,"_22":208,"_29":158,"_131":132,"_133":159,"_135":38,"_136":-5,"_199":209,"_90":210},{"_20":146,"_13":147,"_122":148,"_124":-5,"_125":21,"_126":149,"_128":50,"_22":205,"_29":54,"_131":132,"_133":151,"_135":38,"_136":-5,"_199":206,"_90":207},{"_20":138,"_13":139,"_122":140,"_124":-5,"_125":21,"_126":141,"_128":50,"_22":202,"_29":143,"_131":132,"_133":144,"_135":38,"_136":-5,"_199":203,"_90":204},{"_20":120,"_13":121,"_122":123,"_124":-5,"_125":21,"_126":127,"_128":50,"_22":198,"_29":130,"_131":132,"_133":134,"_135":38,"_136":-5,"_199":200,"_90":201},["D",1784900403465],"children",[],[121],["D",1784842691548],[],[139],["D",1784900236087],[],[147],["D",1784813712462],[],[154],["D",1784901621332],[],[162],["D",1784842683410],[],[169],["D",1784900369670],[],[176],["D",1784813505760],{"_11":12,"_88":84},{"_11":12,"_82":-5,"_83":84,"_45":46,"_85":86,"_87":38},{"_29":30,"_13":26,"_20":21,"_27":28,"_31":-5,"_32":-5,"_77":-5,"_78":-5,"_79":-5,"_80":14,"_81":12},"ctx",{"_70":-5,"_110":257,"_258":259,"_260":261,"_262":38,"_263":38,"_264":38,"_265":50,"_266":-5,"_267":-7,"_268":-7,"_269":54,"_270":38,"_271":38,"_272":-5,"_273":38,"_274":38,"_275":38,"_276":-5},"ENV",{"_228":229,"_230":231,"_232":26,"_233":234,"_235":236,"_237":238,"_239":240,"_241":242,"_243":244,"_245":246,"_247":248,"_249":250,"_251":252,"_253":254,"_255":256},"REACT_APP_SENTRY_DSN","https://586020d86f05489db63a554690acf1e9@o1398359.ingest.sentry.io/6724499","RENDER_GIT_COMMIT","e87eb04e707cf64e7e532c8e8ec395f209e17f15","RENDER_GIT_BRANCH","POSTHOG_API_TOKEN","phc_nmoyuAkStEZuUp69rYlg1DZgrIt19Gx0Y4Hwf8tGgJP","POSTHOG_API_HOST","https://wart.val.town","WEB_API_TEMPLATE","https://{val}.web.val.run","APP_URL","https://www.val.town","MODULE_URL","https://esm.town","VANITY_WEB_API_TEMPLATE","https://{label}.val.run/","DENOLS_URL","https://lsp.val.town","NODE_ENV","production","CLOUDFLARE_TURNSTILE_SITE_KEY","0x4AAAAAACtaIZJH7s9rBMZ6","GOOGLE_CLIENT_ID","875989696899-jtsqkhlbdv5jrlsk8631p7ipjg3c6o62.apps.googleusercontent.com","STRIPE_PUBLISHABLE_KEY","pk_live_51N2zvWEpZTTLipIkVEwXrUG9AT0yeOOEYxszarZT1jpsZV58Ly6wlg3SltZpHN26CUalOBmUSY7adQRQiSkCZz2500qSXNkf8Y","API_URL","https://api.val.town",[],"preferencesKeybindings","default","preferencesTheme","light","preferencesFixers","preferencesCopilot","preferencesSelectionAi","preferencesCloseBrackets","preferencesChatPanelState","preferencesDprint","preferencesDenofmt","notificationCount","flagDenols","isBusinessOrgMember","businessOrgHandle","isBusinessOrgAdmin","isHigherTownieTier","navCollapsed","currentOrgId"]

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