الأسئلة الشائعة حول Weather API

معلومات عامة

كيف يمكنك تمييز Weather API من Google عن مورّدي بيانات الطقس المتخصّصين؟

تعمل Google على دمج تكنولوجيا من شركة الطقس الموثوقة التي استحوذنا عليها مع التطوّرات من نماذج الذكاء الاصطناعي MetNet وWeatherNext من Google DeepMind‏ (2025). ويستفيد هذا من الموثوقية المثبتة لـ "منصة خرائط Google".

ما الفرق بين بيانات الطقس المتاحة في Earth Engine وBigQuery وWeather API من Google؟

تقدّم مجموعة منتجات الطقس من Google مجموعة شاملة من الحلول لتلبية الاحتياجات المتنوعة. توفّر نماذج WeatherNext (أي GraphCast وGenCast) مخرجات أولية لتوقعات النماذج المستندة إلى الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك المَعلمات المثالية للبحث والنمذجة والتحليل، والتي تتم إتاحتها باستخدام برنامج مفتوح المصدر ومجموعات بيانات الطقس السابقة أو الحالية باستخدام واجهات برمجة تطبيقات Earth Engine وBigQuery.

في المقابل، توفّر Weather API في "منصة خرائط Google" بيانات طقس معالَجة للحالة الجوية الحالية والتوقعات لكل ساعة والتوقعات اليومية من خلال الجمع بين الذكاء الاصطناعي وأنظمة التوقعات التقليدية بتنسيق مناسب للمطوّرين يتكامل بسلاسة مع التطبيقات وخدمات الويب. يلبي هذا النهج المزدوج احتياجات البحث المتخصصة وإمكانية وصول المطورين على نطاق واسع.

لماذا لا تعتمد Google فقط على القياسات من محطات الأرصاد الجوية؟

تستخدم Google مجموعة متنوعة من مصادر البيانات لنموذج الطقس، بما في ذلك الملاحظات من محطات الأرصاد الجوية، ونماذج التوقعات الرقمية للأرصاد الجوية، ونماذج الذكاء الاصطناعي للأرصاد الجوية. السبب في استخدام مصادر الإدخال المختلفة هذه هو أنّ الملاحظات من محطات الأرصاد الجوية توفّر فقط معلومات عن الطقس في موقع المحطة في وقت القياس. يمكن أن تكون بيانات محطات الأرصاد الجوية دقيقة للغاية في ما يتعلق بموقع جغرافي محدّد، ولكن الظواهر الجوية، مثل هطول الأمطار، خاصةً من الزخات أو العواصف الرعدية، غالبًا ما تكون محلية ويمكن أن تختلف بشكل كبير على مسافة قصيرة.

على سبيل المثال، قد تهطل أمطار غزيرة في موقع المحطة، بينما على بُعد بضعة أميال، قد يكون هناك رذاذ خفيف أو لا تهطل أمطار على الإطلاق. بما أنّ قراءة محطة واحدة قد لا تمثّل منطقة أوسع، من الضروري استخدام النماذج لتوفير معلومات إضافية بين المحطات.

بالإضافة إلى ذلك، تقدّم محطات الأرصاد الجوية عادةً قراءات كل ساعة أو نصف ساعة. حتى إذا تم توفير هذه البيانات في الوقت الفعلي تقريبًا، قد يكون هناك تأخير بسيط بين أحداث هطول الأمطار الفعلية والإبلاغ عنها. تساعد النماذج أيضًا في الحصول على الظروف الحالية لتكون أقرب ما يمكن إلى الواقع الذي يواجهه المستخدم في الموقع الجغرافي الذي تم البحث عنه.

استخدام واجهة برمجة التطبيقات

ما هي تغطية Weather API؟

تتوفّر Weather API في جميع البلدان حول العالم باستثناء المناطق المحظورة. في اليابان وكوريا الجنوبية، توفّر شركة Weathernews Inc.‎ بيانات الطقس، وهي مشغّل خدمات أرصاد جوية مرخَّص رسميًا.

ملاحظة: تخضع توقّعات الطقس بطبيعتها للتغيّرات الجوية، وقد تحتوي على أخطاء أو تناقضات. يتم توفير بيانات التوقعات لليابان وكوريا الجنوبية بالشراكة مع شركة Weathernews, Inc.‎. ولا تتحمّل Google مسؤولية دقة البيانات أو اتفاقية مستوى الخدمة المتعلقة بمعدل التحديثات لبيانات الطقس التي يتم عرضها للمواقع الجغرافية في اليابان وكوريا.

ما هي دقة البيانات المكانية في Weather API من طقس Google؟

تتيح دقة البيانات إنشاء توقّعات في نطاق بضعة كيلومترات لأي موقع جغرافي على مستوى العالم.

ما هو معدّل التحديثات في Weather API؟

نقطة نهاية	الأحوال الجوية الحالية	توقّعات الطقس على مدار الساعة	توقعات الطقس اليومية	السجلّ لكل ساعة
معدّل التحديث	يتم احتسابها في الوقت الفعلي.	يتم تعديلها كل ساعة.	يتم تعديلها كل ساعة.	مرّتان في اليوم (عند الساعة 7 صباحًا و7 مساءً بتوقيت المحيط الهادئ الرسمي)

• هطول الأمطار على المدى القصير (أول 12 ساعة من التوقعات): يتم تحديث البيانات كل دقيقتين إلى 15 دقيقة باستخدام الرادار ونماذج توقعات الطقس الحية العالية الدقة.
• التوقّعات الممتدة لعدم هطول الأمطار وهطولها (لمدة تصل إلى 10 أيام): يتم تحديثها كل ساعة لضمان تقديم أحدث التوقّعات.

هل توفّر Weather API توقعات الطقس الحية بشأن هطول الأمطار؟

لا توفّر Google توقّعات الطقس الحية (توقّعات الطقس لكل دقيقة) في واجهة برمجة التطبيقات، ولكنّها توفّر الأحوال الجوية الحالية وتوقّعات الطقس لكل ساعة وتوقّعات الطقس اليومية.

هل توفّر Weather API قيمًا منفصلة للأشعة فوق البنفسجية الطويلة (UVA) والمتوسطة (UVB)؟

مؤشر الأشعة فوق البنفسجية هو مؤشر واحد يجمع بين الأشعة فوق البنفسجية الطويلة والمتوسطة. ولا نقدّم تفاصيل حسب المكوّن.

كيف تنشئ Weather API توقّعات الطقس؟

كما هو موضّح في المخطّط البياني أدناه، يتم إنشاء التوقعات في Weather API من خلال نظام توقعات داخلي يستخدم نماذج الطقس وملاحظات من وكالات الطقس العالمية كمدخلات. يتم استخدام البيانات من أجهزة استشعار الطقس العامة المستندة إلى التجارب لتحسين نموذج التوقعات.

ما مدى دقة توقّعات "طقس Google" في مختلف المناطق والفترات الزمنية مقارنةً بتوقّعات وكالات الطقس الحكومية الرائدة؟

تقارن الأرقام الواردة في الجدول 1 جذر الخطأ التربيعي المتوسّط (RMSE) لدرجة الحرارة وسرعة الرياح في أفق توقّعات يمتد على مدار 240 ساعة (10 أيام) بين بيانات طقس Google ونماذج الطقس العالمية والإقليمية من الهيئات الحكومية على مدار 11 شهرًا (من 15 أغسطس 2024 إلى 1 يوليو 2025).

على الصعيد العالمي، تتفوّق توقّعات طقس Google على توقّعات الطقس الصادرة عن الهيئات الحكومية الرائدة. في أوروبا وأمريكا الشمالية، تتضمّن بيانات طقس Google أخطاء أقل من النماذج الحكومية الإقليمية الأكثر دقة، على الأقل في الجزء الأخير من آفاق التوقعات. يُعدّ الأداء الممتاز لبيانات الطقس من Google في توقّعات الطقس البعيدة المدى ملحوظًا بشكل خاص، إذ إنّ هذه التوقّعات هي الأصعب من حيث الدقة.

يسرد الجدول 1 متوسط قيم جذر الخطأ التربيعي المتوسّط (RMSE) لكل النطاقات الزمنية للتوقعات ذات الصلة بكل مجموعة من نماذج المناطق. تشير قيمة جذر الخطأ التربيعي المتوسّط المنخفضة إلى أداء أفضل. تحقّق توقّعات طقس Google أدنى قيم لمتوسط جذر الخطأ التربيعي المتوسّط (RMSE) أو من بين أدنى القيم، وذلك لجميع المَعلمات والمناطق ونطاقات أفق التوقّعات تقريبًا.

انقر على صورة لعرض نسخة مكبّرة منها.

	درجة الحرارة	سرعة الرياح
جميع أنحاء العالم
أمريكا الشمالية
أوروبا

الجدول 1: متوسط قيم جذر الخطأ التربيعي المتوسّط لكل مجموعة نماذج إقليمية

يسرد الجدول 2 متوسط قيم جذر الخطأ التربيعي المتوسّط لآفاق التوقعات ذات الصلة لكل نموذج (قيم Google بالخط العريض). يتم تمييز المَعلمات (درجة الحرارة والرياح) وآفاق التوقعات التي تحقّق فيها Google بشكل فريد أدنى متوسط لجذر الخطأ التربيعي المتوسّط باللون الأخضر الداكن. يتم تمييز المَعلمات وآفاق التوقّعات التي سجّلت فيها Google أدنى متوسط لجذر الخطأ التربيعي المتوسّط مع نماذج أخرى باللون الأخضر الفاتح.

الجدول 2 متوسط قيم جذر الخطأ التربيعي المتوسّط (RMSE) لفترات التوقّعات ذات الصلة لكل نموذج

هل تعكس نقطة نهاية البيانات السابقة بيانات الطقس الفعلية (أي التي تم التحقّق منها من خلال القياسات المحلية)؟

بيانات الطقس السابقة هي في الأساس مخرجات نموذجية. ومع أنّها تتضمّن ملاحظات من وكالات الطقس العالمية ونماذج التوقّعات الرقمية للطقس (NWP)، يتم دمجها في نموذج "طقس Google" لإنشاء سجلّ تاريخي كامل ومتّسق. تُعدّ قياسات المحطات الفعلية "معلومات فعلية" في مواقعها الجغرافية المحدّدة، ولكنّ توزيعها العالمي المحدود يجعلها غير كافية لتقديم صورة كاملة على مستوى العالم.

ما معنى الحقول weatherCondition وprecipitation.probability.percent وprecipitation.qpf.quantity، وما هي العلاقة بينها؟

توفر هذه الحقول رؤى متميزة ولكنها ذات صلة بهطول الأمطار والطقس بشكل عام.

• weatherCondition: يقدّم هذا الحقل وصفًا عامًا وبديهيًا لأحوال الطقس العامة في المنطقة التي تم الاستعلام عنها، مع مراعاة مَعلمات مختلفة لتسهيل الفهم.
• precipitation.probability.percent (PoP): يمثّل هذا المقياس احتمال هطول الأمطار. احتمال هطول الأمطار في الموقع الجغرافي للتوقعات خلال الفترة الزمنية المحدّدة (عادةً كل ساعة)
• precipitation.qpf.quantity (QPF): يشير هذا الاختصار إلى التوقّعات الكمية لهطول الأمطار، ويبيّن كمية الأمطار المتوقّعة، ويتم قياسه بالعمق (على سبيل المثال، بالملليمتر أو البوصة). وتمثّل هذه القيمة كمية الأمطار المتوقّعة في حال هطولها خلال الوقت المحدّد وفي الموقع الجغرافي المحدّد.

ملاحظة: على الرغم من أنّ كلا المقياسَين يرتبطان بهطول الأمطار، فإنّ PoP (الاحتمال) يخبرك بما إذا كان من المحتمل هطول الأمطار، بينما يخبرك QPF (الكمية) بكمية الأمطار التي قد تهطل. وعادةً ما يشير احتمال هطول الأمطار غير الصفري إلى كمية هطول أمطار متوقعة غير صفرية، ولكن لا يتم دائمًا قياسهما بشكل مباشر. على سبيل المثال، يمكن أن يتزامن انخفاض احتمال هطول الأمطار مع ارتفاع كمية الهطول المتوقعة (مثل احتمال ضعيف لحدوث عاصفة رعدية شديدة جدًا)، أو العكس.

كيف يمكنني تحديد ما إذا كانت السماء تمطر في موقع جغرافي معيّن؟

ننصحك باستخدام الحقل weatherCondition لمعرفة ما إذا كان الطقس ممطرًا في موقع جغرافي معيّن. يمكن أن تشير حالات متعددة إلى هطول الأمطار (مطر، مطر خفيف، زخات مطر، مطر غزير، رياح ومطر، عاصفة رعدية، عاصفة رعدية شديدة، عاصفة رعدية، زخات متفرقة، مطر خفيف مصحوب بعاصفة رعدية، عواصف رعدية متفرقة، مطر وثلج). تم تصميم هذه الشروط لتشمل جميع حالات هطول الأمطار الخفيفة أو القوية أو المستمرة أو المتفرقة، وكذلك للتمييز بين المطر والثلج. بناءً على حالة الاستخدام المحدّدة، على سبيل المثال، إذا كانت حالة الاستخدام تأخذ في الاعتبار هطول الأمطار الغزيرة فقط، يمكنك اختيار استخدام مجموعة فرعية ذات صلة فقط من هذه الشروط.

هل "الأحوال الجوية الحالية" تعادل الملاحظات في مواقع محطات الأرصاد الجوية؟ كيف يتم تحديد "الأحوال الجوية الحالية" في المواقع الجغرافية التي لا تتضمّن محطات؟

توفّر ميزة "الأحوال الجوية الحالية" أحدث معلومات الطقس من خلال دمج مصادر بيانات مختلفة، ولكنّها لا تعادل تمامًا الملاحظات المباشرة من المحطات في جميع الحالات.

بالنسبة إلى precipitation.probability.percent وprecipitation.qpf.quantity (المتراكمة خلال الساعة الماضية)، يتم دائمًا اشتقاق القيمة المعروضة في استجابة currentConditions من أحدث التوقعات. الاحتمال نفسه هو كمية نموذجية، وليس كمية مرصودة بشكل مباشر.

يتيح لنا هذا النهج تقديم "ظروف حالية" شاملة حتى في المناطق التي لا تغطيها أدوات الاستشعار بشكل مباشر، ما يضمن توفير أفضل المعلومات المتاحة في جميع الأوقات.

حدود واجهة برمجة التطبيقات والوصول إليها

هل هناك حدّ أقصى لمعدّل استخدام واجهة برمجة التطبيقات؟

بالنسبة إلى Weather API، يبلغ الحدّ الأقصى التلقائي لمعدّل الطلبات 6,000 طلب في الدقيقة.

هل يمكنني الوصول إلى البيانات بشكل مجمّع؟

لا تتوفّر البيانات المجمّعة. يمكنك إرسال طلبات البحث إلى Weather API ضمن الحصة (6,000 طلب بحث في الدقيقة) والالتزام ببنود التخزين المؤقت الموضّحة في بنود الخدمة.

هل عليّ تفعيل الفوترة؟

يجب توفّر حساب فوترة صالح لاستخدام Weather API. يُرجى الاطّلاع على مقالة تفعيل الفوترة لإعداد مشروعك باستخدام حساب فوترة.

ماذا يحدث إذا طلبت موقعًا جغرافيًا غير متاح؟

إذا لم يكن خط العرض وخط الطول مشمولَين في قائمة البلدان المتاحة، سيعرض الردّ رمز الخطأ 404 مع الرسالة "المعلومات غير متاحة لهذا الموقع الجغرافي". يُرجى تجربة موقع جغرافي آخر".