Allgemeine Informationen
Wie würden Sie die Weather API von Google von spezialisierten Anbietern von Wetterdaten unterscheiden?
Google integriert die Technologie aus der Übernahme eines renommierten Wetterunternehmens mit den Fortschritten der KI-Modelle MetNet und WeatherNext von Google DeepMind (2025). Dabei wird die bewährte Zuverlässigkeit der Google Maps Platform genutzt.
Was ist der Unterschied zwischen den Wetterdaten, die in Earth Engine und BigQuery verfügbar sind, und der Weather API von Google?
Die Wetterprodukt-Suite von Google bietet eine umfassende Palette von Lösungen für unterschiedliche Anforderungen. Die WeatherNext-Modelle (GraphCast und GenCast) liefern rohe, KI-basierte Modellvorhersageausgaben, einschließlich Parametern, die sich ideal für Forschung, Modellierung und Analyse eignen. Sie werden über Open-Source-Code und historische oder aktuelle Wetter-Datasets über die Earth Engine- und BigQuery-APIs zur Verfügung gestellt.
Die Google Maps Platform Weather API liefert hingegen verarbeitete Wetterdaten für aktuelle Bedingungen, stündliche Vorhersagen und Tagesvorhersagen. Dazu werden KI und herkömmliche Vorhersagesysteme in einem entwicklerfreundlichen Format kombiniert, das sich nahtlos in Apps und Webdienste einbinden lässt. Dieser duale Ansatz berücksichtigt sowohl spezielle Forschungsanforderungen als auch die breite Zugänglichkeit für Entwickler.
Warum stützt sich Google nicht nur auf Messungen von Wetterstationen?
Google verwendet für sein Wettermodell eine Vielzahl von Eingabequellen, darunter Beobachtungen von Wetterstationen, numerische Wettervorhersagemodelle und Wetter-KI-Modelle. Der Grund für die Verwendung dieser verschiedenen Eingabequellen ist, dass Beobachtungen von Wetterstationen nur Informationen über das Wetter am Standort der Station zum Zeitpunkt der Messung liefern. Die Beobachtungen von Wetterstationen können für den jeweiligen Standort sehr genau sein. Wetterphänomene wie Niederschlag, insbesondere bei Schauern oder Gewittern, sind jedoch oft lokal begrenzt und können sich über kurze Distanzen hinweg erheblich unterscheiden.
Beispielsweise kann es direkt am Standort der Wetterstation stark regnen, während es nur wenige Kilometer entfernt nur leicht nieselt oder gar nicht regnet. Da die Messung einer einzelnen Station möglicherweise nicht repräsentativ für ein größeres Gebiet ist, sind Modelle erforderlich, um zusätzliche Informationen zwischen den Stationen bereitzustellen.
Außerdem liefern Wetterstationen in der Regel stündliche oder halbstündliche Messwerte. Auch wenn diese Daten nahezu in Echtzeit bereitgestellt werden, kann es zu einer leichten Verzögerung zwischen den tatsächlichen Niederschlagsereignissen und der Berichterstellung kommen. Modelle helfen auch dabei, die aktuellen Bedingungen so genau wie möglich an die Realität am angefragten Ort anzupassen.
API-Nutzung
Was ist die Weather API-Abdeckung?
Die Weather API unterstützt alle Länder weltweit, mit Ausnahme von Japan, Korea und verbotenen Gebieten. Bei der ersten Einführung unterstützen wir besiedelte Gebiete (mit Ausnahme abgelegener Orte wie das offene Meer, Wüsten und Berggipfel). Wir planen, die Auflösung und Qualität bis 2025 kontinuierlich zu verbessern.
Welche räumliche Granularität hat die Google Weather API?
Die Datenauflösung ist so hoch, dass Vorhersagen für jeden Ort weltweit innerhalb weniger Kilometer erstellt werden können.
Wie oft wird die Weather API aktualisiert?
| Endpunkt | Aktuelle Wetterlage | Stdl. Vorhersage | Tagesvorhersage | Stündlicher Verlauf |
|---|---|---|---|---|
| Aktualisierungsrate | 15 Minuten (regelmäßig innerhalb der Stunde) | 30 Minuten (regelmäßig innerhalb der Stunde) | 30 Minuten (wird gleichzeitig mit der stündlichen Vorhersage aktualisiert) | Zweimal täglich (7:00 Uhr und 19:00 Uhr PST). |
Bietet die Weather API Nowcasting-Prognosen für Niederschlag?
Google bietet in der API keine Nowcasting-Prognosen (Minutenprognosen) an, aber aktuelle Bedingungen, stündliche und tägliche Vorhersagen.
Werden in der Weather API separate UVA- und UVB-Werte angegeben?
Der UV-Index ist ein einzelner Index, der sowohl UVA als auch UVB kombiniert. Wir bieten keine Aufschlüsselung nach Komponente an.
Wie wird die Vorhersageausgabe der Weather API erstellt?
Wie im Diagramm unten dargestellt, werden Vorhersagen der Weather API über ein internes Vorhersagesystem erstellt, das Wettermodelle und Beobachtungen von globalen Wetteragenturen als Eingaben verwendet. Daten von öffentlichen Ground-Truth-Wettersensoren werden verwendet, um das Vorhersagemodell zu verbessern.
Wie genau ist die Wettervorhersage von Google im Vergleich zu Vorhersagen von führenden staatlichen Wetterbehörden für verschiedene Regionen und Vorhersagehorizonte?
In Tabelle 1 wird die Wurzel des mittleren quadratischen Fehlers (RMSE) für Temperatur und Windgeschwindigkeit für einen Vorhersagehorizont von 240 Stunden (10 Tage) zwischen Google-Wetterdaten und globalen und regionalen Wettermodellen von Regierungsbehörden über 11 Monate (15. August 2024 bis 1. Juli 2025) verglichen.
Weltweit ist die Wettervorhersage von Google besser als die Wettervorhersagen führender staatlicher Stellen. In Europa und Nordamerika weisen die Wetterdaten von Google einen geringeren Fehler auf als die genauesten regionalen Behördenmodelle, zumindest im späteren Teil ihres Vorhersagehorizonts. Besonders bemerkenswert ist die hervorragende Leistung der Google-Wetterdaten für längere Vorhersagezeiträume, die am schwierigsten genau vorherzusagen sind.
In Tabelle 1 sind die durchschnittlichen RMSE-Werte für die gesamten Prognosezeiträume aufgeführt, die für jede Kombination aus Region und Modell relevant sind. Ein niedrigerer RMSE-Wert deutet auf eine bessere Leistung hin. Die Wettervorhersagen von Google haben für fast alle Parameter, Regionen und Vorhersagehorizonte die niedrigsten oder einen der niedrigsten durchschnittlichen RMSE-Werte.
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| Temperatur | Windgeschwindigkeit | |
|---|---|---|
| Global |  |
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| Nordamerika |  |
 |
| Europa |  |
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Tabelle 1. Durchschnittliche RMSE-Werte für die jeweilige Kombination aus regionalem Modell
In Tabelle 2 sind die durchschnittlichen RMSE-Werte für die relevanten Vorhersagezeiträume für jedes Modell aufgeführt (Google-Werte in Fettdruck). Parameter (Temperatur, Wind) und Vorhersagehorizonte, für die Google den niedrigsten durchschnittlichen RMSE hat, sind dunkelgrün hervorgehoben. Parameter und Vorhersagehorizonte, für die Google den niedrigsten durchschnittlichen RMSE-Wert zusammen mit anderen Modellen hat, sind hellgrün hervorgehoben.
Tabelle 2 Durchschnittliche RMSE-Werte für relevante Prognosezeiträume pro Modell
Spiegeln die historischen Daten am Endpunkt die tatsächlichen Wetterdaten wider (d.h. durch lokale Messungen bestätigt)?
Verlaufsdaten zum Wetter sind in erster Linie modellierte Ausgaben. Das Modell berücksichtigt zwar Beobachtungen von globalen Wetterbehörden und numerische Wettervorhersagemodelle (Numerical Weather Prediction, NWP), diese werden jedoch in das Google-Wettermodell integriert, um einen vollständigen und konsistenten historischen Datensatz zu erstellen. Tatsächliche Stationsmessungen gelten an ihren jeweiligen Standorten als „Ground Truth“, aber ihre begrenzte globale Verteilung reicht nicht für ein vollständiges weltweites Bild aus.
Was bedeuten die Felder weatherCondition, precipitation.probability.percent und precipitation.qpf.quantity und wie hängen sie zusammen?
Diese Felder liefern unterschiedliche, aber zusammenhängende Informationen zu Niederschlag und Wetter im Allgemeinen.
weatherCondition:Dieses Feld enthält eine allgemeine, intuitive Beschreibung der Wetterbedingungen im abgefragten Gebiet. Dabei werden verschiedene Parameter berücksichtigt, um die Informationen leicht verständlich zu machen.precipitation.probability.percent(Niederschlagswahrscheinlichkeit): Dies ist die Wahrscheinlichkeit für Niederschlag. Die Wahrscheinlichkeit, dass es am Ort der Vorhersage im definierten Zeitraum (in der Regel stündlich) zu Niederschlag kommt.precipitation.qpf.quantity(QPF): Das steht für „quantitative precipitation forecast“ (Vorhersage der Niederschlagsmenge) und gibt die erwartete Niederschlagsmenge an, gemessen als Tiefe (z. B. Millimeter oder Zoll). Dieser Wert gibt an, wie viel Niederschlag erwartet wird, wenn es am angegebenen Ort und zur angegebenen Zeit regnet.
Wie kann ich herausfinden, ob es an einem bestimmten Ort regnet?
Wir empfehlen, das Feld weatherCondition zu verwenden, um herauszufinden, ob es an einem bestimmten Ort regnet. Mehrere Bedingungen können darauf hinweisen, dass es regnet (RAIN, LIGHT RAIN, RAIN SHOWERS, HEAVY RAIN, WIND AND RAIN, THUNDERSTORM, HEAVY THUNDERSTORM, THUNDERSHOWER, SCATTERED SHOWERS, LIGHT THUNDERSTORM RAIN, SCATTERED THUNDERSTORMS, RAIN AND SNOW). Diese Bedingungen sind so konzipiert, dass alle Fälle von leichtem, starkem, kontinuierlichem oder vereinzelten Regen erfasst werden und Regen von Schnee unterschieden wird. Je nach Anwendungsfall, z. B. wenn nur starker Regen berücksichtigt werden soll, können Sie auch nur eine relevante Teilmenge dieser Bedingungen verwenden.
Entsprechen die „aktuellen Bedingungen“ den Beobachtungen an Wetterstationsstandorten? Wie werden die „aktuellen Bedingungen“ an Orten ohne Wetterstationen ermittelt?
Unsere „aktuellen Bedingungen“ liefern die aktuellsten Wetterinformationen, indem verschiedene Datenquellen kombiniert werden. Sie entsprechen jedoch nicht in allen Fällen direkten Stationsbeobachtungen.
Für precipitation.probability.percent und precipitation.qpf.quantity (kumuliert über die letzte Stunde) wird der in der currentConditions-Antwort angezeigte Wert immer aus der letzten Prognose abgeleitet. Die Wahrscheinlichkeit selbst ist eine modellierte und keine direkt beobachtete Größe.
So können wir umfassende Informationen zu den aktuellen Bedingungen bereitstellen, auch in Gebieten ohne direkte Sensorabdeckung.
API-Limits und -Zugriff
Gibt es eine Ratenbegrenzung für die API?
Für die Weather API gilt ein standardmäßiges Ratenlimit von 6.000 Abfragen pro Minute.
Kann ich auf die Daten im Bulk zugreifen?
Es sind keine Massendaten verfügbar. Sie können die Weather API innerhalb des Kontingents (6.000 Anfragen pro Minute) abfragen und die in den Nutzungsbedingungen beschriebenen Caching-Bedingungen einhalten.
Muss ich die Abrechnung aktivieren?
Für die Verwendung der Weather API ist ein gültiges Rechnungskonto erforderlich. Unter Abrechnung aktivieren erfahren Sie, wie Sie ein Abrechnungskonto für Ihr Projekt einrichten.
Was passiert, wenn ich einen nicht unterstützten Standort abfrage?
Wenn der Breiten- und Längengrad nicht in der Liste der unterstützten Länder enthalten ist, wird in der Antwort der Fehlercode 404 mit der Meldung „Informationen für diesen Standort sind nicht verfügbar“ zurückgegeben. Bitte versuche es mit einem anderen Ort.“