Using the ts_id codes and by providing a given date period, download the corresponding time series from the waterinfo.be website

get_timeseries_tsid(ts_id, period = NULL, from = NULL, to = NULL,
  datasource = 1, token = NULL)

Arguments

ts_id

waterinfo.be database ts_id, defining a timeserie variable and frequency it is defined.

period

input string according to format required by waterinfo: De period string is provided as P#Y#M#DT#H#M#S, with P defines `Period`, each # is an integer value and the codes define the number of... Y - years M - months D - days T required if information about sub-day resolution is present H - hours D - days M - minutes S - seconds Instead of D (days), the usage of W - weeks is possible as well Examples of valid period strings: P3D, P1Y, P1DT12H, PT6H, P1Y6M3DT4H20M30S.

from

date of datestring as start of the time series

to

date of datestring as end of the time series

datasource

int [0-3] defines the `meetnet` of which the measurement station is part of. VMM based stations are net '1', MOW-HIC is net '2'

token

token to use with the call (optional, can be retrieved via get_token)

Format

A data.frame with 3 variables:

Timestamp

Datetime of the measurement.

Value

Measured value.

Quality Code

Quality code of the measurement, dependent on the data source used:

  • VMM Quality Code Interpretation (datasource 1)

    • 10/110 - Excellent

    • 30/100/130 - Good

    • 50/150 - Moderate

    • 70/170 - Poor

    • 80/180 - Estimated

    • 90/190 - Suspect

    • 220 - Default

    • -1 - Missing

  • HIC Quality Code Interpretation (datasource 2)

    • 40 - Good

    • 80 - Estimated

    • 120 - Suspect

    • 200 - Unchecked

    • 60 - Complete

    • 160 - Incomplete

    • -1 - Missing

  • Aggregated timeseries

    • 40 - Good

    • 100 - Estimated

    • 120 - Suspect

    • 200 - Unchecked

    • -1 - Missing

The URL of the specific request is provided as a comment attribute to the returned data.frame. Use comment(df) to get the request URL.

Value

data.frame with the timestamps, values and quality code

Examples

get_timeseries_tsid("35055042", from = "2017-01-01", to = "2017-01-02")
#> Timestamp Value Quality Code #> 1 2016-12-31 23:00:00 0.00 130 #> 2 2016-12-31 23:15:00 0.00 130 #> 3 2016-12-31 23:30:00 0.00 130 #> 4 2016-12-31 23:45:00 0.00 130 #> 5 2017-01-01 00:00:00 0.00 130 #> 6 2017-01-01 00:15:00 0.00 130 #> 7 2017-01-01 00:30:00 0.00 130 #> 8 2017-01-01 00:45:00 0.00 130 #> 9 2017-01-01 01:00:00 0.00 130 #> 10 2017-01-01 01:15:00 0.00 130 #> 11 2017-01-01 01:30:00 0.00 130 #> 12 2017-01-01 01:45:00 0.00 130 #> 13 2017-01-01 02:00:00 0.00 130 #> 14 2017-01-01 02:15:00 0.00 130 #> 15 2017-01-01 02:30:00 0.00 130 #> 16 2017-01-01 02:45:00 0.00 130 #> 17 2017-01-01 03:00:00 0.00 130 #> 18 2017-01-01 03:15:00 0.00 130 #> 19 2017-01-01 03:30:00 0.00 130 #> 20 2017-01-01 03:45:00 0.00 130 #> 21 2017-01-01 04:00:00 0.00 130 #> 22 2017-01-01 04:15:00 0.00 130 #> 23 2017-01-01 04:30:00 0.00 130 #> 24 2017-01-01 04:45:00 0.00 130 #> 25 2017-01-01 05:00:00 0.00 130 #> 26 2017-01-01 05:15:00 0.00 130 #> 27 2017-01-01 05:30:00 0.00 130 #> 28 2017-01-01 05:45:00 0.00 130 #> 29 2017-01-01 06:00:00 0.00 130 #> 30 2017-01-01 06:15:00 0.00 130 #> 31 2017-01-01 06:30:00 0.00 130 #> 32 2017-01-01 06:45:00 0.00 130 #> 33 2017-01-01 07:00:00 0.00 130 #> 34 2017-01-01 07:15:00 0.00 130 #> 35 2017-01-01 07:30:00 0.00 130 #> 36 2017-01-01 07:45:00 0.00 130 #> 37 2017-01-01 08:00:00 0.00 130 #> 38 2017-01-01 08:15:00 0.00 130 #> 39 2017-01-01 08:30:00 0.00 130 #> 40 2017-01-01 08:45:00 0.00 130 #> 41 2017-01-01 09:00:00 0.00 130 #> 42 2017-01-01 09:15:00 0.00 130 #> 43 2017-01-01 09:30:00 0.00 130 #> 44 2017-01-01 09:45:00 0.00 130 #> 45 2017-01-01 10:00:00 0.00 130 #> 46 2017-01-01 10:15:00 0.00 130 #> 47 2017-01-01 10:30:00 0.00 130 #> 48 2017-01-01 10:45:00 0.00 130 #> 49 2017-01-01 11:00:00 0.00 130 #> 50 2017-01-01 11:15:00 0.00 130 #> 51 2017-01-01 11:30:00 0.00 130 #> 52 2017-01-01 11:45:00 0.00 130 #> 53 2017-01-01 12:00:00 0.00 130 #> 54 2017-01-01 12:15:00 0.00 130 #> 55 2017-01-01 12:30:00 0.00 130 #> 56 2017-01-01 12:45:00 0.00 130 #> 57 2017-01-01 13:00:00 0.00 130 #> 58 2017-01-01 13:15:00 0.00 130 #> 59 2017-01-01 13:30:00 0.00 130 #> 60 2017-01-01 13:45:00 0.00 130 #> 61 2017-01-01 14:00:00 0.00 130 #> 62 2017-01-01 14:15:00 0.00 130 #> 63 2017-01-01 14:30:00 0.00 130 #> 64 2017-01-01 14:45:00 0.00 130 #> 65 2017-01-01 15:00:00 0.00 130 #> 66 2017-01-01 15:15:00 0.00 130 #> 67 2017-01-01 15:30:00 0.00 130 #> 68 2017-01-01 15:45:00 0.00 130 #> 69 2017-01-01 16:00:00 0.00 130 #> 70 2017-01-01 16:15:00 0.00 130 #> 71 2017-01-01 16:30:00 0.00 130 #> 72 2017-01-01 16:45:00 0.00 130 #> 73 2017-01-01 17:00:00 0.00 130 #> 74 2017-01-01 17:15:00 0.00 130 #> 75 2017-01-01 17:30:00 0.00 130 #> 76 2017-01-01 17:45:00 0.03 130 #> 77 2017-01-01 18:00:00 0.00 130 #> 78 2017-01-01 18:15:00 0.04 130 #> 79 2017-01-01 18:30:00 0.00 130 #> 80 2017-01-01 18:45:00 0.03 130 #> 81 2017-01-01 19:00:00 0.00 130 #> 82 2017-01-01 19:15:00 0.03 130 #> 83 2017-01-01 19:30:00 0.03 130 #> 84 2017-01-01 19:45:00 0.00 130 #> 85 2017-01-01 20:00:00 0.03 130 #> 86 2017-01-01 20:15:00 0.00 130 #> 87 2017-01-01 20:30:00 0.00 130 #> 88 2017-01-01 20:45:00 0.00 130 #> 89 2017-01-01 21:00:00 0.00 130 #> 90 2017-01-01 21:15:00 0.03 130 #> 91 2017-01-01 21:30:00 0.00 130 #> 92 2017-01-01 21:45:00 0.00 130 #> 93 2017-01-01 22:00:00 0.00 130 #> 94 2017-01-01 22:15:00 0.11 130 #> 95 2017-01-01 22:30:00 0.82 130 #> 96 2017-01-01 22:45:00 0.69 130 #> 97 2017-01-01 23:00:00 0.34 130
get_timeseries_tsid("5156042", period = "P3D")
#> Timestamp Value Quality Code #> 1 2019-07-28 11:45:00 0.439 110 #> 2 2019-07-28 12:00:00 0.442 110 #> 3 2019-07-28 12:15:00 0.446 110 #> 4 2019-07-28 12:30:00 0.449 110 #> 5 2019-07-28 12:45:00 0.451 110 #> 6 2019-07-28 13:00:00 0.454 110 #> 7 2019-07-28 13:15:00 0.458 110 #> 8 2019-07-28 13:30:00 0.462 110 #> 9 2019-07-28 13:45:00 0.464 110 #> 10 2019-07-28 14:00:00 0.467 110 #> 11 2019-07-28 14:15:00 0.469 110 #> 12 2019-07-28 14:30:00 0.471 110 #> 13 2019-07-28 14:45:00 0.472 110 #> 14 2019-07-28 15:00:00 0.474 110 #> 15 2019-07-28 15:15:00 0.476 110 #> 16 2019-07-28 15:30:00 0.478 110 #> 17 2019-07-28 15:45:00 0.480 110 #> 18 2019-07-28 16:00:00 0.482 110 #> 19 2019-07-28 16:15:00 0.483 110 #> 20 2019-07-28 16:30:00 0.484 110 #> 21 2019-07-28 16:45:00 0.486 110 #> 22 2019-07-28 17:00:00 0.487 110 #> 23 2019-07-28 17:15:00 0.488 110 #> 24 2019-07-28 17:30:00 0.488 110 #> 25 2019-07-28 17:45:00 0.489 110 #> 26 2019-07-28 18:00:00 0.489 110 #> 27 2019-07-28 18:15:00 0.490 110 #> 28 2019-07-28 18:30:00 0.491 110 #> 29 2019-07-28 18:45:00 0.492 110 #> 30 2019-07-28 19:00:00 0.492 110 #> 31 2019-07-28 19:15:00 0.492 110 #> 32 2019-07-28 19:30:00 0.492 110 #> 33 2019-07-28 19:45:00 0.493 110 #> 34 2019-07-28 20:00:00 0.493 110 #> 35 2019-07-28 20:15:00 0.493 110 #> 36 2019-07-28 20:30:00 0.493 110 #> 37 2019-07-28 20:45:00 0.493 110 #> 38 2019-07-28 21:00:00 0.493 110 #> 39 2019-07-28 21:15:00 0.493 110 #> 40 2019-07-28 21:30:00 0.492 110 #> 41 2019-07-28 21:45:00 0.492 110 #> 42 2019-07-28 22:00:00 0.492 110 #> 43 2019-07-28 22:15:00 0.492 110 #> 44 2019-07-28 22:30:00 0.492 110 #> 45 2019-07-28 22:45:00 0.492 110 #> 46 2019-07-28 23:00:00 0.491 110 #> 47 2019-07-28 23:15:00 0.491 110 #> 48 2019-07-28 23:30:00 0.491 110 #> 49 2019-07-28 23:45:00 0.491 110 #> 50 2019-07-29 00:00:00 0.490 110 #> 51 2019-07-29 00:15:00 0.490 110 #> 52 2019-07-29 00:30:00 0.490 110 #> 53 2019-07-29 00:45:00 0.490 110 #> 54 2019-07-29 01:00:00 0.489 110 #> 55 2019-07-29 01:15:00 0.489 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