Dataset Viewer
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Cannot load the dataset split (in streaming mode) to extract the first rows.
Error code:   StreamingRowsError
Exception:    CastError
Message:      Couldn't cast
indicativo: string
nombre: string
provincia: string
altitud: int64
lat: double
lon: double
datosDesde: timestamp[s]
datosHasta: timestamp[s]
diasConDatos: int64
ultimoPorTipo: struct<absolutoMax: struct<fecha: timestamp[s], valor: double, provisional: bool>, absolutoMin: stru (... 232 chars omitted)
  child 0, absolutoMax: struct<fecha: timestamp[s], valor: double, provisional: bool>
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      child 2, provisional: bool
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...
, prov: string, n: int64>
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  child 0, max: list<item: struct<ind: string, nombre: string, prov: string, alt: int64, valor: double, fecha: times (... 9 chars omitted)
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to
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...
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because column names don't match
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/src/worker/utils.py", line 147, in get_rows_or_raise
                  return get_rows(
                      dataset=dataset,
                  ...<4 lines>...
                      column_names=column_names,
                  )
                File "/src/libs/libcommon/src/libcommon/utils.py", line 272, in decorator
                  return func(*args, **kwargs)
                File "/src/services/worker/src/worker/utils.py", line 127, in get_rows
                  rows_plus_one = list(itertools.islice(safe_iter(ds, dataset=dataset), rows_max_number + 1))
                File "/src/services/worker/src/worker/utils.py", line 478, in safe_iter
                  yield from ds.decode(False) if ds.features else ds
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2818, in __iter__
                  for key, example in ex_iterable:
                                      ^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2355, in __iter__
                  for key, pa_table in self._iter_arrow():
                                       ~~~~~~~~~~~~~~~~^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2380, in _iter_arrow
                  for key, pa_table in self.ex_iterable._iter_arrow():
                                       ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 536, in _iter_arrow
                  for key, pa_table in iterator:
                                       ^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 419, in _iter_arrow
                  for key, pa_table in self.generate_tables_fn(**gen_kwags):
                                       ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 343, in _generate_tables
                  self._cast_table(pa_table, json_field_paths=json_field_paths),
                  ~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 132, in _cast_table
                  pa_table = table_cast(pa_table, self.info.features.arrow_schema)
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 2369, in table_cast
                  return cast_table_to_schema(table, schema)
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 2297, in cast_table_to_schema
                  raise CastError(
                  ...<3 lines>...
                  )
              datasets.table.CastError: Couldn't cast
              indicativo: string
              nombre: string
              provincia: string
              altitud: int64
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              ultimoPorTipo: struct<absolutoMax: struct<fecha: timestamp[s], valor: double, provisional: bool>, absolutoMin: stru (... 232 chars omitted)
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              ...
              , prov: string, n: int64>
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              to
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              ...
               Value('timestamp[s]')}), '4': List({'ind': Value('string'), 'nombre': Value('string'), 'prov': Value('string'), 'alt': Value('int64'), 'valor': Value('float64'), 'fecha': Value('timestamp[s]')}), '5': List(Json(decode=True)), '6': List(Json(decode=True)), '7': List(Json(decode=True)), '8': List(Json(decode=True)), '9': List({'ind': Value('string'), 'nombre': Value('string'), 'prov': Value('string'), 'alt': Value('int64'), 'valor': Value('float64'), 'fecha': Value('timestamp[s]')}), '10': List(Json(decode=True)), '11': List(Json(decode=True)), '12': List(Json(decode=True))}}, 'recientes': List(Json(decode=True)), 'longevos': {'max': List({'ind': Value('string'), 'nombre': Value('string'), 'prov': Value('string'), 'alt': Value('int64'), 'valor': Value('float64'), 'fecha': Value('timestamp[s]')}), 'min': List({'ind': Value('string'), 'nombre': Value('string'), 'prov': Value('string'), 'alt': Value('int64'), 'valor': Value('float64'), 'fecha': Value('timestamp[s]')})}, 'mayorSalto': List({'ind': Value('string'), 'nombre': Value('string'), 'prov': Value('string'), 'tipo': Value('string'), 'valor': Value('float64'), 'valorAnterior': Value('float64'), 'salto': Value('float64'), 'fecha': Value('timestamp[s]')}), 'masActivas': {'anio': Value('int64'), 'esteAnio': List({'ind': Value('string'), 'nombre': Value('string'), 'prov': Value('string'), 'n': Value('int64')}), 'ultimos12m': List({'ind': Value('string'), 'nombre': Value('string'), 'prov': Value('string'), 'n': Value('int64')})}}
              because column names don't match

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Récords de temperatura por estación (AEMET)

Datos usados en https://records-temperatura.adrimaqueda.com/

JSONs ligeros con los récords de temperatura de las estaciones de AEMET, derivados de las observaciones climatológicas diarias. Es la capa de datos que consume directamente una app web (mapa + fichas de estación + agregados por provincia); no es un dump crudo de observaciones.

Los datos proceden de AEMET (climatologías diarias de OpenData). Este dataset es una elaboración propia: récords calculados a partir de esas observaciones. No es un producto oficial de AEMET.

Resumen

Estaciones activas (fichas publicadas) 861
Estaciones con histórico (en los agregados) 945
Cobertura temporal 1920 – 2026 (definitivo hasta 2026-07-07)
Récords batidos contabilizados 110.718
Ámbitos de los agregados 1 nacional + 52 provincias
Ficheros 864 JSON (~22 MB)
Actualización 2×/día (09:00 y 21:00, hora peninsular)

Ficheros

stations.json              # array, 1 entrada por estación activa (resumen para el mapa)
stations/{indicativo}.json # detalle por estación: récords vigentes + timeline
stats.json                 # agregados anuales y mensuales (nacional y por provincia)
rankings.json              # clasificaciones (top absolutos, longevos, mayores saltos, …)

Codificación UTF-8, JSON minificado (sin espacios). El {indicativo} es el identificador de estación de AEMET (p. ej. 0009X).


stations.json

Array con una entrada por estación activa. Pensado para pintar el mapa y filtrar.

Campo Tipo Descripción
indicativo string ID de estación AEMET
nombre string Nombre de la estación
provincia string Provincia (nomenclatura AEMET)
altitud int Altitud en metros
lat, lon float Coordenadas (grados decimales)
datosDesde / datosHasta date Primer y último día con dato definitivo
diasConDatos int Nº de días con observación definitiva
ultimoPorTipo object Último récord batido de cada uno de los 4 tipos (o null)
recientes15d object Récords batidos en los últimos 15 días, por tipo
totalRecordsAbsolutos int totales.absolutoMax + totales.absolutoMin
totalRecordsMensuales int totales.mensualMax + totales.mensualMin
totales object Récords batidos acumulados por tipo: absolutoMax, absolutoMin, mensualMax, mensualMin
{
  "indicativo": "0009X",
  "nombre": "ALFORJA",
  "provincia": "TARRAGONA",
  "altitud": 406,
  "lat": 41.2139, "lon": 0.9633,
  "datosDesde": "2008-06-25",
  "datosHasta": "2026-06-14",
  "diasConDatos": 6196,
  "ultimoPorTipo": {
    "absolutoMax": { "fecha": "2023-08-23", "valor": 40.2 },
    "absolutoMin": { "fecha": "2015-07-29", "valor": 22.9 },
    "mensualMax":  { "fecha": "2026-05-28", "valor": 35.0, "mes": 5 },
    "mensualMin":  { "fecha": "2023-11-13", "valor": 16.0, "mes": 11 }
  },
  "recientes15d": { "absolutoMax": 0, "absolutoMin": 0, "mensualMax": 1, "mensualMin": 0 },
  "totalRecordsAbsolutos": 15,
  "totalRecordsMensuales": 165,
  "totales": { "absolutoMax": 8, "absolutoMin": 7, "mensualMax": 98, "mensualMin": 67 }
}

stations/{indicativo}.json

Detalle de una estación: récords vigentes y el histórico de récords batidos.

Campo Tipo Descripción
(cabecera) indicativo, nombre, provincia, altitud, lat, lon, datosDesde, datosHasta, diasConDatos, totales (igual que en stations.json)
vigentes object Récord vigente (el más alto jamás registrado): absolutoMax, absolutoMin
ultimoRecord object|null Récord batido más reciente (cualquier tipo)
mensuales array[12] Por mes (mes 1–12): max y min vigentes con su fecha. El récord mensual que coincide con el absoluto vigente lleva abs: true (clave omitida si es false)
eventos array Timeline (desc por fecha) de récords batidos

Cada entrada de eventos:

Campo Tipo Descripción
fecha date Día del récord
tipo string absoluto-max · absoluto-min · mensual-max · mensual-min
mes int|null Mes 1–12 en los tipos mensuales; null en los absolutos
valor float Temperatura del récord (°C)
valorAnterior float Récord vigente justo antes
diasDesdeAnterior int Días transcurridos desde el récord anterior de esa categoría
provisional bool true si el dato proviene del horario en tiempo real (aún no definitivo)
{
  "indicativo": "0009X", "nombre": "ALFORJA", "provincia": "TARRAGONA",
  "altitud": 406, "lat": 41.2139, "lon": 0.9633,
  "datosDesde": "2008-06-25", "datosHasta": "2026-06-14", "diasConDatos": 6196,
  "totales": { "absolutoMax": 8, "absolutoMin": 7, "mensualMax": 98, "mensualMin": 67 },
  "vigentes": {
    "absolutoMax": { "fecha": "2023-08-23", "valor": 40.2 },
    "absolutoMin": { "fecha": "2015-07-29", "valor": 22.9 }
  },
  "ultimoRecord": { "fecha": "2026-05-28", "tipo": "mensual-max", "mes": 5, "valor": 35.0, "provisional": false },
  "mensuales": [
    { "mes": 1, "max": { "fecha": "2022-01-02", "valor": 22.7 }, "min": { "fecha": "2018-01-04", "valor": 13.4 } },
    { "mes": 8, "max": { "fecha": "2023-08-23", "valor": 40.2, "abs": true }, "min": { "fecha": "2015-08-05", "valor": 21.8 } }
    /* … 12 meses; el récord mensual que coincide con el absoluto lleva "abs": true … */
  ],
  "eventos": [
    { "fecha": "2026-05-28", "tipo": "mensual-max", "mes": 5, "valor": 35.0, "valorAnterior": 34.7, "diasDesdeAnterior": 4032, "provisional": false }
    /* … */
  ]
}

stats.json

Agregados para la página de estadísticas. Las filas viajan en formato tupla compacto (un array por celda) para no repetir claves en ~30k registros; el orden de la tupla lo define rowFields.

Campo Tipo Descripción
generadoEn datetime Momento real de generación (ISO 8601 con offset, p. ej. 2026-06-18T21:02:35+02:00)
anioMin / anioMax int Rango de años cubierto
rowFields string[] Nombres de las posiciones de cada tupla (ver abajo)
anios int[] Eje de años (paralelo a anual.*)
ejeMensual [int,int][] Eje [año, mes] (paralelo a mensual.*)
grupos object[] id, nombre, nEstaciones, provinciasAemet[]
anual object { grupo_id: [tupla por año] }
mensual object { grupo_id: [tupla por (año,mes)] }

rowFields (orden de cada tupla):

[ absolutoMax, absolutoMin, mensualMax, mensualMin,
  estacionesConDatos, estacionesBatieronMax, estacionesBatieronMin ]
  • absolutoMax/Min, mensualMax/Min → nº de récords batidos de ese tipo en el periodo.
  • estacionesConDatos → estaciones que reportaron temperatura (denominador).
  • estacionesBatieronMax/Min → estaciones que batieron ≥1 récord de máx / mín.

grupo_id es "total" (nacional) o el slug de provincia ("a-coruna", …).

{
  "generadoEn": "2026-06-18T21:02:35+02:00",
  "anioMin": 1920, "anioMax": 2026,
  "rowFields": ["absolutoMax","absolutoMin","mensualMax","mensualMin","estacionesConDatos","estacionesBatieronMax","estacionesBatieronMin"],
  "anios": [1920, 1921, 1922, "…"],
  "ejeMensual": [[1920,1],[1920,2], "…"],
  "grupos": [
    { "id": "total", "nombre": "Todas las estaciones", "nEstaciones": 944, "provinciasAemet": [] },
    { "id": "a-coruna", "nombre": "A Coruña", "nEstaciones": 19, "provinciasAemet": ["A CORUÑA"] }
  ],
  "anual":  { "total": [[0,0,0,0,107,0,0], [51,42,1312,859,109,104,105], "…"] },
  "mensual": { "total": [[0,0,0,0,105,0,0], "…"] }
}

rankings.json

Clasificaciones ("leaderboards") para la página de estadísticas, derivadas del historial de récords. Solo estaciones activas y solo récords definitivos (sin provisionales).

Campo Tipo Descripción
generadoEn datetime Momento real de generación (ISO 8601 con offset)
topAbs {max,min} Récords absolutos vigentes más altos (TMAX / TMIN)
topMes {max,min} Como topAbs pero por mes calendario: { "1": [...], …, "12": [...] }
recientes array Récords batidos más recientes de toda la red (definitivos)
longevos {max,min} Récords absolutos vigentes que llevan más tiempo sin superarse
mayorSalto array Récords absolutos que más superaron al anterior (salto = valor − valorAnterior)
masActivas object Estaciones que más récords baten: anio, esteAnio[], ultimos12m[]

Cada entrada de estación lleva (según la tabla): ind, nombre, prov, alt, valor, fecha y, donde aplica, tipo, mes, valorAnterior, salto, n. Los récords mensuales (topMes y las entradas mensuales de recientes) llevan abs: true cuando coinciden con el récord absoluto vigente de su estación (clave omitida si es false).

{
  "generadoEn": "2026-06-18T21:02:35+02:00",
  "topAbs": { "max": [{ "ind": "4642E", "nombre": "…", "prov": "…", "alt": 7, "valor": 47.6, "fecha": "2021-08-14" }], "min": ["…"] },
  "topMes": { "max": { "1": ["…"], "7": [{ "ind": "5361X", "nombre": "MONTORO", "prov": "…", "alt": 155, "valor": 47.3, "fecha": "2017-07-13", "abs": true }] }, "min": { "…": [] } },
  "recientes": [{ "ind": "1387", "nombre": "…", "prov": "…", "tipo": "mensual-max", "mes": 6, "valor": 38.4, "valorAnterior": 37.9, "fecha": "2026-06-14", "provisional": false, "abs": true }],
  "longevos": { "max": ["…"], "min": ["…"] },
  "mayorSalto": [{ "ind": "C419X", "nombre": "ADEJE", "prov": "…", "tipo": "absoluto-max", "valor": 44.0, "valorAnterior": 35.0, "salto": 9.0, "fecha": "1976-08-09" }],
  "masActivas": { "anio": 2026, "esteAnio": [{ "ind": "…", "nombre": "…", "prov": "…", "n": 12 }], "ultimos12m": ["…"] }
}

recientes incluye un campo provisional, pero será siempre false: los provisionales se excluyen (muchos no se confirman). Ver más abajo.


Cómo se calcula un récord

Siempre se busca el valor más alto (es un proyecto sobre calor):

  • absoluto-max → la TMAX más alta jamás registrada (el día más caluroso).
  • absoluto-min → la TMIN más alta jamás registrada (la noche más cálida; no la más fría).
  • mensual-max / mensual-min → lo mismo, segmentado por mes calendario.

Reglas:

  • Empates no cuentan: un récord se bate solo si es estrictamente superior.
  • Vigente vs. batido: el récord vigente es el valor más alto en curso (en vigentes / mensuales). Un récord batido es un evento que superó al anterior (en eventos y en los totales).
  • La serie debe estar "madura": al estrenarse una serie casi todo es "récord" por el simple avance estacional, así que un evento solo cuenta como batido si la estación lleva ≥1 año con datos desde que empezó (o desde que se reanudó tras un hueco largo). Mientras no es madura, su valorAnterior es null. El valor sigue valiendo como récord vigente: si el máximo histórico se fijó antes de la madurez y nunca se superó, sigue vigente. (Esto evita "saltos" ficticios al comparar un récord nuevo contra una base rancia fijada antes de un hueco.)
  • Provisional: mientras AEMET publica el diario definitivo se reconstruyen récords provisionales desde la observación horaria. Van marcados provisional: true en el mapa (stations.json), se reemplazan al llegar el definitivo y se excluyen de toda la página de datos: ni los agregados de stats.json ni las clasificaciones de rankings.json (incluida la de récords recientes) los tienen en cuenta.

Cómo consumirlo

Los ficheros se sirven por HTTP desde resolve/main (no vía load_dataset):

https://huggingface.co/datasets/adrimaqueda/records-aemet/resolve/main/<fichero>
const BASE = "https://huggingface.co/datasets/adrimaqueda/records-aemet/resolve/main";
const estaciones = await (await fetch(`${BASE}/stations.json`)).json();
const ficha      = await (await fetch(`${BASE}/stations/0009X.json`)).json();
const stats      = await (await fetch(`${BASE}/stats.json`)).json();
const rankings   = await (await fetch(`${BASE}/rankings.json`)).json();

Sugerencia de caché: estos ficheros se sirven con caché por ETag/CDN. Para forzar frescura tras una actualización, cachea contra stats.generadoEn (p. ej. añadiéndolo como query param a las peticiones).

Actualización

Se regenera dos veces al día (09:00 y 21:00, hora peninsular) desde un cron. Cada pasada descarga lo nuevo de AEMET, recalcula los récords y republica estos JSONs (incluida esta tarjeta). El campo stats.generadoEn indica el momento exacto de la última generación.

Tarjeta generada automáticamente el 2026-07-10T21:01:18+02:00.

Fuente, atribución y licencia

  • Fuente primaria: AEMET OpenData — climatologías diarias. Histórico inicial cargado vía el dataset datania/aemet.
  • Atribución: © AEMET. Elaboración propia a partir de datos de AEMET.
  • Licencia: uso sujeto al aviso legal de AEMET sobre reutilización de sus datos (atribución y no tergiversación). Revisa esos términos antes de reutilizar.

Limitaciones

  • Solo temperatura (TMAX/TMIN); no incluye precipitación, viento, etc.
  • Histórico desde 1920; antes la cobertura es anecdótica.
  • stations.json y las fichas incluyen solo estaciones activas (≥180 días reportados en los últimos 12 meses); stats.json cubre el histórico completo.
  • Los récords se calculan por estación, no son récords provinciales ni nacionales homologados por AEMET.
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