আবহাওয়া API FAQ

সাধারণ তথ্য

গুগলের ওয়েদার এপিআই এবং বিশেষায়িত ওয়েদার ডেটা বিক্রেতাদের মধ্যে পার্থক্য কীভাবে করবেন?

গুগল আমাদের স্বনামধন্য আবহাওয়া কোম্পানির অধিগ্রহণের প্রযুক্তিকে গুগল ডিপমাইন্ডের মেটনেট এবং ওয়েদারনেক্সট এআই মডেল (২০২৫) এর অগ্রগতির সাথে একীভূত করছে। এটি গুগল ম্যাপস প্ল্যাটফর্মের প্রমাণিত নির্ভরযোগ্যতার উপর নির্ভর করে।

আর্থ ইঞ্জিন এবং বিগকুয়েরিতে উপলব্ধ আবহাওয়ার তথ্য এবং গুগলের ওয়েদার এপিআই-এর মধ্যে পার্থক্য কী?

গুগলের আবহাওয়া পণ্য স্যুট বিভিন্ন চাহিদার জন্য বিস্তৃত সমাধান প্রদান করে। WeatherNext মডেলগুলি (যেমন GraphCast এবং GenCast ) গবেষণা, মডেলিং এবং বিশ্লেষণের জন্য আদর্শ প্যারামিটার সহ কাঁচা, AI-ভিত্তিক মডেল পূর্বাভাস আউটপুট প্রদান করে, যা ওপেন-সোর্স কোড এবং আর্থ ইঞ্জিন এবং BigQuery API ব্যবহার করে ঐতিহাসিক বা বর্তমান আবহাওয়া ডেটাসেট ব্যবহার করে উপলব্ধ করা হয়।

বিপরীতে, গুগল ম্যাপস প্ল্যাটফর্ম ওয়েদার এপিআই বর্তমান পরিস্থিতি, ঘন্টার পূর্বাভাস এবং দৈনিক পূর্বাভাসের জন্য প্রক্রিয়াজাত আবহাওয়ার ডেটা সরবরাহ করে, এআই এবং ঐতিহ্যবাহী পূর্বাভাস সিস্টেমগুলিকে একটি ডেভেলপার-বান্ধব ফর্ম্যাটে একত্রিত করে যা অ্যাপ এবং ওয়েব পরিষেবাগুলিতে নির্বিঘ্নে সংহত হয়। এই দ্বৈত পদ্ধতিটি বিশেষায়িত গবেষণার চাহিদা এবং বিস্তৃত বিকাশকারীদের অ্যাক্সেসযোগ্যতা উভয়ই পূরণ করে।

গুগল কেন কেবল আবহাওয়া স্টেশন থেকে পরিমাপের উপর নির্ভর করছে না?

গুগল তার আবহাওয়া মডেলের জন্য বিভিন্ন ধরণের ইনপুট উৎস ব্যবহার করে, যার মধ্যে রয়েছে আবহাওয়া স্টেশন থেকে পর্যবেক্ষণ, সংখ্যাসূচক আবহাওয়া পূর্বাভাস মডেল এবং আবহাওয়ার এআই মডেল। এই বিভিন্ন ইনপুট উৎস ব্যবহার করার কারণ হল আবহাওয়া স্টেশন থেকে পর্যবেক্ষণগুলি কেবলমাত্র পরিমাপের সময় স্টেশনের অবস্থান সম্পর্কে তথ্য সরবরাহ করে। আবহাওয়া স্টেশন পর্যবেক্ষণগুলি সেই সুনির্দিষ্ট স্থানের জন্য অত্যন্ত নির্ভুল হতে পারে, তবে বৃষ্টিপাতের মতো আবহাওয়ার ঘটনা, বিশেষ করে বৃষ্টিপাত বা বজ্রঝড়, প্রায়শই স্থানীয়করণ করা হয় এবং অল্প দূরত্বে উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হতে পারে।

উদাহরণস্বরূপ, স্টেশনের ঠিক পাশেই ভারী বৃষ্টিপাত হতে পারে, যখন কয়েক মাইল দূরে, কেবল হালকা গুঁড়ি গুঁড়ি বৃষ্টি হচ্ছে অথবা একেবারেই বৃষ্টি হচ্ছে না। যেহেতু একটি স্টেশন রিডিং একটি বৃহত্তর এলাকার প্রতিনিধিত্ব নাও করতে পারে, তাই স্টেশনগুলির মধ্যে অতিরিক্ত তথ্য প্রদানের জন্য মডেলগুলি প্রয়োজন।

অতিরিক্তভাবে, আবহাওয়া স্টেশনগুলি সাধারণত ঘন্টায় বা আধঘণ্টায় রিডিং প্রদান করে। এমনকি যদি সেগুলি প্রায় বাস্তব সময়ে প্রদান করা হয়, তবুও প্রকৃত বৃষ্টিপাতের ঘটনা এবং এর প্রতিবেদনের মধ্যে সামান্য বিলম্ব হতে পারে। মডেলগুলি অনুসন্ধানকৃত স্থানে বর্তমান পরিস্থিতি যতটা সম্ভব বাস্তবতার কাছাকাছি পেতে সহায়তা করে।

API ব্যবহার

ওয়েদার এপিআই কভারেজ কী?

জাপান, কোরিয়া এবং নিষিদ্ধ অঞ্চল ছাড়া বিশ্বব্যাপী সকল দেশকে Weather API সমর্থন করে। আমাদের প্রাথমিক লঞ্চের জন্য, আমরা জনবহুল এলাকাগুলিকে সমর্থন করছি (সমুদ্রের মাঝখানে, মরুভূমি এবং পর্বতশৃঙ্গের মতো প্রত্যন্ত স্থানগুলি বাদ দিয়ে)। আমরা ২০২৫ সাল পর্যন্ত ক্রমাগত রেজোলিউশন এবং মান উন্নয়নের পরিকল্পনা করছি।

গুগল ওয়েদার এপিআই-এর স্থানিক গ্র্যানুলারিটি কত?

ডেটা রেজোলিউশন এমন যে বিশ্বব্যাপী যেকোনো অবস্থানের জন্য কয়েক কিলোমিটারের মধ্যে পূর্বাভাস তৈরি করা যায়।

Weather API এর আপডেট ফ্রিকোয়েন্সি কত?

শেষবিন্দু	বর্তমান অবস্থা	প্রতি ঘণ্টার পূর্বাভাস	দৈনিক পূর্বাভাস	প্রতি ঘন্টার ইতিহাস
রিফ্রেশ রেট	১৫ মিনিট (এক ঘন্টার মধ্যে পর্যায়ক্রমে)	৩০ মিনিট (এক ঘন্টার মধ্যে পর্যায়ক্রমে)	৩০ মিনিট (ঘণ্টা পূর্বাভাসের সাথে একই সময়ে আপডেট করা হয়েছে)	দিনে দুবার (প্যাসিফিক স্ট্যান্ডার্ড সময় সকাল ৭টা এবং সন্ধ্যা ৭টা)।

আবহাওয়া API কি এখন বৃষ্টিপাতের পূর্বাভাস প্রদান করে?

গুগল API-তে Nowcast পূর্বাভাস (মিনিটের পূর্বাভাস) প্রদান করে না, তবে এটি বর্তমান পরিস্থিতি, ঘন্টার পূর্বাভাস এবং দৈনিক পূর্বাভাস প্রদান করে।

ওয়েদার এপিআই কি আলাদা UVA এবং UVB মান প্রদান করে?

UV সূচক হল একটি একক সূচক যা UVA এবং UVB উভয়কেই একত্রিত করে। আমরা উপাদান অনুসারে কোনও ভাঙ্গন প্রদান করি না।

ওয়েদার এপিআই কীভাবে পূর্বাভাস আউটপুট তৈরি করে?

নীচের চিত্রে যেমন দেখানো হয়েছে, আবহাওয়া API পূর্বাভাস একটি অভ্যন্তরীণ পূর্বাভাস ব্যবস্থা থেকে তৈরি করা হয় যা আবহাওয়ার মডেল এবং বিশ্বব্যাপী আবহাওয়া সংস্থাগুলির পর্যবেক্ষণগুলিকে ইনপুট হিসাবে ব্যবহার করে। পূর্বাভাস মডেল উন্নত করতে পাবলিক গ্রাউন্ড-ট্রুথ আবহাওয়া সেন্সর থেকে প্রাপ্ত ডেটা ব্যবহার করা হয়।

বিভিন্ন অঞ্চল এবং পূর্বাভাসের দিগন্তের জন্য গুগলের আবহাওয়ার পূর্বাভাসের নির্ভুলতা, শীর্ষস্থানীয় সরকারি আবহাওয়া সংস্থাগুলির পূর্বাভাসের তুলনায় কত?

সারণি ১- এর পরিসংখ্যানগুলি ১১ মাস (১৫ আগস্ট ২০২৪ থেকে ১ জুলাই ২০২৫) ধরে সরকারি সংস্থাগুলির গুগল আবহাওয়ার তথ্য এবং বৈশ্বিক ও আঞ্চলিক আবহাওয়া মডেলের মধ্যে ২৪০ ঘন্টা (১০ দিন) পূর্বাভাসের জন্য তাপমাত্রা এবং বাতাসের গতির জন্য রুট মিন স্কোয়ারড এরর (RMSE) তুলনা করে।

বিশ্বব্যাপী, গুগলের আবহাওয়ার পূর্বাভাস নেতৃস্থানীয় সরকারি সংস্থাগুলির আবহাওয়ার পূর্বাভাসকে ছাড়িয়ে যায়। ইউরোপ এবং উত্তর আমেরিকার জন্য, গুগলের আবহাওয়ার তথ্যে তাদের পূর্বাভাসের দিগন্তের অন্তত পরবর্তী অংশের জন্য সবচেয়ে সঠিক আঞ্চলিক সরকারী মডেলগুলির তুলনায় কম ত্রুটি রয়েছে। দীর্ঘ পূর্বাভাসের দিগন্তের জন্য গুগলের আবহাওয়ার তথ্যের চমৎকার কর্মক্ষমতা বিশেষভাবে উল্লেখযোগ্য, যা সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করা সবচেয়ে চ্যালেঞ্জিং হতে পারে।

সারণি ১-এ প্রতিটি অঞ্চলের মডেল সংমিশ্রণের জন্য প্রাসঙ্গিক সমগ্র পূর্বাভাস দিগন্তের গড় RMSE মান তালিকাভুক্ত করা হয়েছে। একটি কম RMSE মান উন্নত কর্মক্ষমতা নির্দেশ করে। গুগল আবহাওয়ার পূর্বাভাসে প্রায় সমস্ত পরামিতি, অঞ্চল এবং পূর্বাভাস দিগন্তের পরিসরের জন্য সর্বনিম্ন, অথবা সর্বনিম্ন গড় RMSE মান রয়েছে।

একটি বর্ধিত সংস্করণ দেখতে একটি ছবিতে ক্লিক করুন।

	তাপমাত্রা	বাতাসের গতি
বিশ্বব্যাপী
উত্তর আমেরিকা
ইউরোপ

সারণি ১. প্রতিটি আঞ্চলিক মডেল সংমিশ্রণের জন্য প্রাসঙ্গিক গড় RMSE মান

সারণি ২-এ প্রতিটি মডেলের জন্য প্রাসঙ্গিক পূর্বাভাস দিগন্তের গড় RMSE মান তালিকাভুক্ত করা হয়েছে (গুগলের মান মোটা অক্ষরে)। যেসব প্যারামিটার (তাপমাত্রা, বাতাস) এবং পূর্বাভাস দিগন্তের জন্য গুগলের সর্বনিম্ন গড় RMSE রয়েছে সেগুলো গাঢ় সবুজ রঙে হাইলাইট করা হয়েছে। যেসব প্যারামিটার এবং পূর্বাভাস দিগন্তের জন্য গুগলের সর্বনিম্ন গড় RMSE রয়েছে সেগুলো (অন্যান্য মডেল) সহ হালকা সবুজ রঙে হাইলাইট করা হয়েছে।

সারণি ২। প্রতি মডেলের প্রাসঙ্গিক পূর্বাভাস দিগন্তের গড় RMSE মান

ঐতিহাসিক তথ্যের শেষ বিন্দু কি প্রকৃত আবহাওয়ার তথ্য (অর্থাৎ, স্থানীয় পরিমাপ দ্বারা যাচাইকৃত) প্রতিফলিত করে?

ঐতিহাসিক আবহাওয়ার তথ্য মূলত মডেল করা হয়। যদিও এতে বিশ্বব্যাপী আবহাওয়া সংস্থাগুলির পর্যবেক্ষণ এবং সংখ্যাসূচক আবহাওয়া পূর্বাভাস (NWP) মডেল অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে, তবুও একটি সম্পূর্ণ এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ ঐতিহাসিক রেকর্ড তৈরি করার জন্য এগুলিকে Google আবহাওয়া মডেলের সাথে একীভূত করা হয়েছে। প্রকৃত স্টেশন পরিমাপগুলিকে তাদের নির্দিষ্ট অবস্থানে "স্থল সত্য" হিসাবে বিবেচনা করা হয়, তবে তাদের সীমিত বিশ্বব্যাপী বিতরণ বিশ্বব্যাপী একটি সম্পূর্ণ চিত্রের জন্য এগুলিকে অপর্যাপ্ত করে তোলে।

weatherCondition , precipitation.probability.percent , precipitation.qpf.quantity ক্ষেত্রগুলির অর্থ কী এবং এগুলি কীভাবে সম্পর্কিত?

এই ক্ষেত্রগুলি বৃষ্টিপাত এবং সামগ্রিক আবহাওয়া সম্পর্কে স্বতন্ত্র কিন্তু সম্পর্কিত অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।

• weatherCondition : এই ক্ষেত্রটি অনুসন্ধানকৃত এলাকার সামগ্রিক আবহাওয়ার একটি সাধারণ, স্বজ্ঞাত বর্ণনা প্রদান করে, সহজে বোঝার জন্য বিভিন্ন পরামিতি বিবেচনা করে।
• precipitation.probability.percent (PoP): এটি বৃষ্টিপাতের সম্ভাবনাকে প্রতিনিধিত্ব করে। পূর্বাভাসের স্থানে নির্ধারিত সময়কালে (সাধারণত ঘন্টায়) বৃষ্টিপাত হওয়ার সম্ভাবনা।
• precipitation.qpf.quantity (QPF): এটি পরিমাণগত বৃষ্টিপাতের পূর্বাভাসকে বোঝায় এবং গভীরতা (উদাহরণস্বরূপ, মিলিমিটার বা ইঞ্চি) হিসাবে পরিমাপ করা প্রত্যাশিত বৃষ্টিপাতের পরিমাণ নির্দেশ করে। এই মানটি নির্দিষ্ট সময় এবং অবস্থানের মধ্যে কতটা বৃষ্টিপাত প্রত্যাশিত তা প্রতিনিধিত্ব করে।

দ্রষ্টব্য: যদিও উভয়ই বৃষ্টিপাতের সাথে সম্পর্কিত, PoP (সম্ভাব্যতা) আপনাকে বৃষ্টিপাতের সম্ভাবনা আছে কিনা তা বলে, অন্যদিকে QPF (পরিমাণ) আপনাকে কতটা পড়তে পারে তা বলে। একটি অ-শূন্য PoP সাধারণত একটি অ-শূন্য QPF বোঝায়, তবে এগুলি সর্বদা সরাসরি স্কেল করে না। উদাহরণস্বরূপ, একটি কম PoP উচ্চ QPF (যেমন খুব ভারী বজ্রপাতের একটি ছোট সম্ভাবনা) এর সাথে মিলে যেতে পারে, অথবা বিপরীতভাবে।

কোন নির্দিষ্ট স্থানে বৃষ্টি হচ্ছে কিনা তা আমি কীভাবে নির্ধারণ করব?

কোনও নির্দিষ্ট স্থানে বৃষ্টি হচ্ছে কিনা তা বোঝার জন্য আমরা weatherCondition ক্ষেত্রটি ব্যবহার করার পরামর্শ দিচ্ছি। একাধিক অবস্থা ইঙ্গিত দিতে পারে যে বৃষ্টি হচ্ছে (বৃষ্টি, হালকা বৃষ্টি, বৃষ্টিপাত, প্রবল বৃষ্টি, বাতাস এবং বৃষ্টি, বজ্রপাত, প্রবল বজ্রপাত, বজ্রপাত, বিক্ষিপ্ত বৃষ্টিপাত, হালকা বজ্রপাত, বিক্ষিপ্ত বজ্রপাত, বৃষ্টি এবং তুষার)। এই অবস্থাগুলি হালকা, তীব্র, অবিরাম বা বিক্ষিপ্ত বৃষ্টিপাতের সমস্ত ঘটনা ক্যাপচার করার জন্য এবং বৃষ্টি এবং তুষারকে আলাদা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। আপনার নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে নির্ভর করে - উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে শুধুমাত্র ভারী বৃষ্টিপাত বিবেচনা করা হয় - আপনি এই অবস্থার শুধুমাত্র একটি প্রাসঙ্গিক উপসেট ব্যবহার করতে পারেন।

"বর্তমান পরিস্থিতি" কি আবহাওয়া স্টেশনের অবস্থানের পর্যবেক্ষণের সমতুল্য? স্টেশনবিহীন স্থানগুলিতে "বর্তমান পরিস্থিতি" কীভাবে নির্ধারণ করা হয়?

আমাদের "বর্তমান পরিস্থিতি" বিভিন্ন তথ্য উৎস একত্রিত করে সবচেয়ে হালনাগাদ আবহাওয়ার তথ্য প্রদান করে, কিন্তু সব ক্ষেত্রেই এগুলি সরাসরি স্টেশন পর্যবেক্ষণের সমতুল্য নয়।

precipitation.probability.percent এবং precipitation.qpf.quantity (গত এক ঘন্টা ধরে সঞ্চিত) এর জন্য, currentConditions প্রতিক্রিয়ায় উপস্থাপিত মান সর্বদা সাম্প্রতিক পূর্বাভাস থেকে নেওয়া হয়। সম্ভাব্যতা নিজেই একটি মডেল করা পরিমাণ, সরাসরি পর্যবেক্ষণ করা নয়।

এই পদ্ধতির মাধ্যমে আমরা সরাসরি সেন্সর কভারেজ ছাড়াই এমন এলাকায়ও ব্যাপক "বর্তমান পরিস্থিতি" প্রদান করতে পারি, যা সর্বদা সর্বোত্তম উপলব্ধ তথ্য নিশ্চিত করে।

API সীমা এবং অ্যাক্সেস

API-তে কি কোন রেট লিমিট আছে?

ওয়েদার এপিআই-এর জন্য, প্রতি মিনিটে ৬,০০০টি প্রশ্নের ডিফল্ট রেট সীমা রয়েছে।

আমি কি প্রচুর পরিমাণে ডেটা অ্যাক্সেস করতে পারি?

বাল্ক ডেটা উপলব্ধ নেই। আপনি কোটার (6,000 QPM) মধ্যে Weather API জিজ্ঞাসা করতে পারেন এবং পরিষেবার শর্তাবলীতে বর্ণিত ক্যাশিং শর্তাবলী মেনে চলতে পারেন।

আমাকে কি বিলিং সক্ষম করতে হবে?

Weather API ব্যবহার করার জন্য একটি বৈধ বিলিং অ্যাকাউন্ট প্রয়োজন। একটি বিলিং অ্যাকাউন্ট দিয়ে আপনার প্রকল্প সেট আপ করতে বিলিং সক্ষম করুন দেখুন।

যদি আমি এমন কোনও অবস্থানের জন্য জিজ্ঞাসা করি যা সমর্থিত নয় তাহলে কী হবে?

যদি সমর্থিত দেশের তালিকায় অক্ষাংশ এবং দ্রাঘিমাংশ অন্তর্ভুক্ত না থাকে, তাহলে প্রতিক্রিয়াটি "এই অবস্থানের জন্য তথ্য অনুপলব্ধ। অনুগ্রহ করে একটি ভিন্ন অবস্থান চেষ্টা করুন" বার্তা সহ একটি 404 ত্রুটি কোড ফেরত দেবে।