作者：黄天元，复旦大学博士在读，热爱数据科学与开源工具（R），致力于利用数据科学迅速积累行业经验优势和科学知识发现，涉猎内容包括但不限于信息计量、机器学习、数据可视化、应用统计建模、知识图谱等，著有《R语言高效数据处理指南》（《R语言数据高效处理指南》(黄天元)【摘要 书评 试读】- 京东图书）。知乎专栏：R语言数据挖掘。邮箱：huang.tian-yuan@qq.com.欢迎合作交流。
在生态、环境、地理、大气物理等领域的科学家们，经常需要用到世界各地的气象数据。这个数据现在可以利用stationaRy直接调出来，非常给力，因此将这个包记录下来。先上链接：
https://github.com/rich-iannone/stationaRyDetailed Meteorological Data from Stations All Over the World如果要找到特定地区的气象信息，先需要使用get_station_metadata()函数对站点的元数据进行了解，从而可以根据年份、国家、经纬度、海拔等信息先去筛选站点，然后再去找特定地点的气象数据信息。
谢谢评论提醒的prism包，链接如下：
CRAN - Package prismropensci/prism
眼下看到的差别就是，这个包只涵盖了美国大陆地区，而且时间粒度只有日、月和30年。而我看到的stationaRy包的结果已经细到小时级别，这就很开心了，有了小时的数据自然就能够自己合成更大时间尺度的均值（请使用dplyr或data.table）。不知道是不是所有站点都是这样，这要看实际站点所提供的数据，欢迎大家探索评论。话说，prism提供的数据类型也不限于气象数据，是一个项目的成果：
http://www.prism.oregonstate.edu/PRISM Climate Group, Oregon State UPRISM Climate Group, Oregon State Uprism包提供了直接对其数据进行访问的R语言API接口。
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