ამინდი უფრო სასარგებლოა, როდესაც ის დაგეხმარებათ გადაწყვიტოთ, როდის წახვიდეთ. Gusty აერთიანებს ადაპტირებად ამინდის დაფას, ანიმაციურ რადარს და აქტივობის პროგნოზებს ერთ შესანიშნავად პერსონალიზებულ აპლიკაციაში.
დაგეგმეთ ამინდის მიხედვით
იხილეთ ყველაზე შესაფერისი ფანჯრები სირბილის, ველოსიპედით სეირნობის, ლაშქრობის, დრონებით ფრენის, ფოტოგრაფიისა და ვარსკვლავების დაკვირვებისთვის. Gusty აფასებს პროგნოზს, განმარტავს მნიშვნელოვან პირობებს და საშუალებას გაძლევთ შეადაროთ მომავალი დღეები.
ნახეთ, რა გელოდებათ
გაეცანით წვიმისა და თოვლის რადარს, ხშირ ამინდის პროგნოზებს, ქარს, ტალღებს, ელვას, ტემპერატურას, ტენიანობას და წნევას გლუვ ინტერაქტიულ რუკაზე. საფრთხის ფენები მოიცავს შტორმებს, ამინდის შეტყობინებებს, ხანძრებს, წყალდიდობებს და მიწისძვრებს, სადაც მონაცემები ხელმისაწვდომია.
შექმენით თქვენი ამინდის დაფა
აირჩიეთ თქვენთვის მნიშვნელოვანი ბარათები: მიმდინარე დაკვირვებები, ტექსტური შეჯამებები, საათობრივი და დღიური პროგნოზები, დიაგრამები, რუკები, ასტრონომია და სხვა. პერსონალიზეთ განლაგება თემებით, დინამიური სცენებით და თქვენი საკუთარი ფოტოებით.
დააკავშირეთ თქვენი ამინდის სადგური
იხილეთ Ecowitt მონაცემები ადგილობრივად ან ღრუბლის საშუალებით, მათ შორის ახლომდებარე ელვის დარტყმები. Gusty ასევე მხარს უჭერს თავსებად Weather Underground-ის პერსონალურ მეტეოროლოგიურ სადგურებს, მიმდინარე ჩვენებებით და დიაგრამებით, რომლებიც აერთიანებს დაკვირვებებს პროგნოზებთან.
პროგნოზის გაგების მეტი გზა
• შეადარეთ მრავალი პროგნოზის პროვაიდერი
• შეისწავლეთ ტემპერატურის, წვიმის, ქარის, ულტრაიისფერი გამოსხივების, წნევის და ღრუბლის დეტალური ეკრანები
• შეამოწმეთ მზის ამოსვლა, ჩასვლა, მთვარის ფაზები და ფოტოგრაფიის განათების დრო
• შეინახეთ რამდენიმე ადგილმდებარეობა და შექმენით თქვენი დაფის სარეზერვო ასლი
პროგნოზები დაგეგმვის დამხმარე საშუალებებია და არა უსაფრთხოების რჩევები. გარე აქტივობების დაწყებამდე ყოველთვის შეამოწმეთ ოფიციალური გაფრთხილებები და ადგილობრივი პირობები.
WEAR OS-ის მიმოხილვა
Gusty მოიცავს Wear OS-ის თანმხლებ აპლიკაციას საათის ციფერბლატით, გართულებებით, ფილებით, პროგნოზებით, რადარით და ფონური ამინდის განახლებით.
იპოვეთ შესაფერისი დრო აქტივობებისთვის რადარის, ვიჯეტებისა და PWS სადგურის მონაცემების გამოყენებით.