The dataset viewer is not available for this split.
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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...
, 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
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
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>
child 0, fecha: timestamp[s]
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child 3, mensualMin: struct<fecha: timestamp[s], valor: double, mes: int64, provisional: bool>
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recientes15d: struct<absolutoMax: int64, absolutoMin: int64, mensualMax: int64, mensualMin: int64>
child 0, absolutoMax: int64
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child 0, absolutoMax:
...
, prov: string, n: int64>
child 0, ind: string
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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)
child 0, item: struct<ind: string, nombre: string, prov: string, alt: int64, valor: double, fecha: timestamp[s]>
child 0, ind: string
child 1, nombre: string
child 2, prov: string
child 3, alt: int64
child 4, valor: double
child 5, fecha: timestamp[s]
child 1, min: list<item: struct<ind: string, nombre: string, prov: string, alt: int64, valor: double, fecha: times (... 9 chars omitted)
child 0, item: struct<ind: string, nombre: string, prov: string, alt: int64, valor: double, fecha: timestamp[s]>
child 0, ind: string
child 1, nombre: string
child 2, prov: string
child 3, alt: int64
child 4, valor: double
child 5, fecha: timestamp[s]
to
{'generadoEn': Value('timestamp[s]'), 'topAbs': {'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]')})}, 'topMes': {'max': {'1': List({'ind': Value('string'), 'nombre': Value('string'), 'prov': Value('string'), 'alt': Value('int64'), 'valor': Value('float64'), 'fecha': Value('timestamp[s]')}), '2': List({'ind': Value('string'), 'nombre': Value('string'), 'prov': Value('string'), 'alt': Value('int64'), 'valor': Value('float64'), 'fecha': Value('timestamp[s]')}), '3': List({'ind': Value('string'), 'nombre': Value('string'), 'prov': Value('string'), 'alt': Value('int64'), 'valor': Value('float64'), 'fecha': Value('timestamp[s]')}), '4': List(Json(decode=True)), '5': List(Json(decode=True)), '6': List(Json(decode=True)), '7': List(Json(decode=True)), '8': List(Json(decode=True)), '9': List(Json(decode=True)), '10': List(Json(decode=True)), '11': List({'ind': Value('string'), 'nombre': Value('string'), 'prov': Value('string'), 'alt': Value('int64'), 'valor': Value('float64'), 'fecha': Value('timestamp[s]')}), '12': List({'ind': Value('string'), 'nombre': Value('string'), 'prov': Value('string'), 'alt': Value('int64'), 'valor': Value('float64'), 'fecha': Value('timestamp[s]')})}, 'min': {'1': Lis
...
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 matchNeed help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.
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 (eneventosy en lostotales). - 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
valorAnterioresnull. El valor sí 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: trueen el mapa (stations.json), se reemplazan al llegar el definitivo y se excluyen de toda la página de datos: ni los agregados destats.jsonni las clasificaciones derankings.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.jsony las fichas incluyen solo estaciones activas (≥180 días reportados en los últimos 12 meses);stats.jsoncubre el histórico completo.- Los récords se calculan por estación, no son récords provinciales ni nacionales homologados por AEMET.
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