Información general
¿Cómo diferenciarías la API de Weather de Google de los proveedores especializados de datos meteorológicos?
Google está integrando la tecnología de nuestra reconocida empresa de meteorología adquirida con los avances de los modelos de IA MetNet y WeatherNext de Google DeepMind (2025). Esto aprovecha la confiabilidad comprobada de Google Maps Platform.
¿Cuál es la diferencia entre los datos meteorológicos disponibles en Earth Engine y BigQuery, y la API de Weather de Google?
El paquete de productos meteorológicos de Google ofrece una amplia gama de soluciones para diversas necesidades. Los modelos de WeatherNext (específicamente GraphCast y GenCast) proporcionan resultados de previsión del modelo sin procesar basados en IA, incluidos parámetros ideales para la investigación, el modelado y el análisis, disponibles a través de código de código abierto y conjuntos de datos meteorológicos históricos o actuales con las APIs de Earth Engine y BigQuery.
Por el contrario, la API de Weather de Google Maps Platform proporciona datos meteorológicos procesados para las condiciones actuales, los pronósticos por hora y los pronósticos diarios combinando sistemas de pronóstico tradicionales y de IA en un formato fácil de usar para los desarrolladores que se integra sin problemas en las apps y los servicios web. Este enfoque dual satisface tanto las necesidades de investigación especializadas como la amplia accesibilidad para los desarrolladores.
¿Por qué Google no se basa solo en las mediciones de las estaciones meteorológicas?
Google usa una variedad de fuentes de entrada para su modelo meteorológico, incluidas las observaciones de las estaciones meteorológicas, los modelos numéricos de predicción meteorológica y los modelos de IA meteorológica. El motivo para usar estas diversas fuentes de entrada es que las observaciones de las estaciones meteorológicas solo proporcionan información sobre el clima en la ubicación de la estación en el momento de la medición. Las observaciones de las estaciones meteorológicas pueden ser muy precisas para ese punto exacto, pero los fenómenos meteorológicos, como las precipitaciones, especialmente las lluvias o las tormentas eléctricas, suelen ser localizados y pueden variar significativamente en una distancia corta.
Por ejemplo, podría estar lloviendo torrencialmente en la ubicación de la estación, mientras que, a unos kilómetros de distancia, solo hay una llovizna ligera o no llueve en absoluto. Debido a que la lectura de una sola estación podría no ser representativa de un área más amplia, los modelos son necesarios para proporcionar información adicional entre las estaciones.
Además, las estaciones meteorológicas suelen proporcionar lecturas cada hora o media hora. Incluso si se proporcionan casi en tiempo real, puede haber una pequeña demora entre los eventos de precipitación reales y su informe. Los modelos también ayudan a obtener las condiciones actuales lo más cercanas posible a la realidad experimentada en la ubicación consultada.
Uso de la API
¿Cuál es la cobertura de la API de Weather?
La API de Weather admite todos los países del mundo, excepto Japón, Corea y los territorios prohibidos. En el lanzamiento inicial, admitimos áreas pobladas (sin incluir ubicaciones remotas, como el medio del océano, desiertos y cimas de montañas). Tenemos previsto realizar mejoras continuas en la resolución y la calidad a lo largo del 2025.
¿Cuál es la granularidad espacial de la API de Google Weather?
La resolución de los datos es tal que las previsiones se crean a pocos kilómetros de cualquier ubicación a nivel mundial.
¿Cuál es la frecuencia de actualización de la API de Weather?
| Extremo | Condiciones actuales | Pronóstico por hora | Pronóstico diario | Historial por hora |
|---|---|---|---|---|
| Frecuencia de actualización | 15 minutos (periódicamente dentro de la hora) | 30 minutos (periódicamente dentro de la hora) | 30 minutos (se actualiza al mismo tiempo que la previsión por hora) | Dos veces al día (7 a.m. y 7 p.m., hora estándar del Pacífico). |
¿La API de Weather proporciona pronósticos inmediatos de precipitaciones?
Google no proporciona pronósticos inmediatos (pronósticos por minuto) en la API, pero sí proporciona las condiciones actuales, los pronósticos por hora y los pronósticos diarios.
¿La API de Weather proporciona valores separados de UVA y UVB?
El índice UV es un índice único que combina los rayos UVA y UVB. No proporcionamos un desglose por componente.
¿Cómo genera la API de Weather un resultado de previsión?
Como se muestra en el siguiente diagrama, los pronósticos de la API de Weather se crean a partir de un sistema de pronóstico interno que utiliza modelos y observaciones meteorológicos de agencias climáticas globales como entradas. Los datos de los sensores meteorológicos públicos de verdad fundamental se utilizan para mejorar el modelo de previsión.
¿Cuál es la precisión del pronóstico del clima de Google en comparación con los pronósticos de los principales organismos gubernamentales de meteorología para diferentes regiones y horizontes de pronóstico?
Las cifras de la Tabla 1 comparan la raíz cuadrada del error cuadrático medio (RMSE) para la temperatura y la velocidad del viento en un horizonte de previsión de 240 horas (10 días) entre los datos meteorológicos de Google y los modelos meteorológicos globales y regionales de las agencias gubernamentales durante 11 meses (del 15 de agosto de 2024 al 1 de julio de 2025).
A nivel mundial, el pronóstico del tiempo de Google supera a los pronósticos de las principales agencias gubernamentales. En el caso de Europa y América del Norte, los datos del clima de Google tienen un error menor que los modelos gubernamentales regionales más precisos, al menos en la última parte de sus horizontes de previsión. El excelente rendimiento de los datos meteorológicos de Google para horizontes de previsión más largos es particularmente notable, ya que puede ser lo más difícil de predecir con precisión.
En la Tabla 1, se enumeran los valores promedio del RMSE para todos los períodos de previsión pertinentes para cada combinación de modelos regionales. Un valor de RMSE más bajo indica un mejor rendimiento. Las previsiones meteorológicas de Google tienen los valores de RMSE promedio más bajos o entre los más bajos para casi todos los parámetros, las regiones y los rangos de horizonte de previsión.
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| Temperatura | Velocidad del viento | |
|---|---|---|
| Global |  |
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| Norteamérica |  |
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| Europa |  |
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Tabla 1: Valores de RMSE promedio para cada combinación de modelos regionales
En la tabla 2, se enumeran los valores promedio del RMSE para los horizontes de previsión pertinentes de cada modelo (los valores de Google están en negrita). Los parámetros (temperatura, viento) y los horizontes de previsión para los que Google tiene de forma exclusiva el RMSE promedio más bajo se destacan en verde oscuro. Los parámetros y los horizontes de previsión para los que Google tiene el RMSE promedio más bajo junto con otros modelos se destacan en verde claro.
Tabla 2 Valores de RMSE promedio para los horizontes de previsión pertinentes por modelo
¿El extremo de datos históricos refleja los datos meteorológicos reales (es decir, verificados por mediciones locales)?
Los datos históricos del clima son principalmente resultados modelados. Si bien incorpora observaciones de agencias meteorológicas globales y modelos numéricos de predicción del clima (NWP), estos se asimilan en el modelo de Clima de Google para crear un registro histórico completo y coherente. Las mediciones reales de las estaciones se consideran la "verdad fundamental" en sus ubicaciones específicas, pero su distribución global limitada las hace insuficientes para obtener una imagen completa del mundo.
¿Qué significan los campos weatherCondition, precipitation.probability.percent y precipitation.qpf.quantity, y cómo se relacionan?
Estos campos proporcionan estadísticas distintas, pero relacionadas, sobre las precipitaciones y el clima general.
weatherCondition: Este campo proporciona una descripción general intuitiva de las condiciones climáticas generales en el área consultada, teniendo en cuenta varios parámetros para facilitar la comprensión.precipitation.probability.percent(PoP): Representa la probabilidad de precipitaciones. Es la probabilidad de que se produzcan precipitaciones en la ubicación del pronóstico durante el período definido (por lo general, por hora).precipitation.qpf.quantity(QPF): Significa pronóstico cuantitativo de precipitaciones y hace referencia a la cantidad esperada de precipitaciones, medida como profundidad (por ejemplo, milímetros o pulgadas). Este valor representa la cantidad de precipitación que se espera si ocurre dentro del tiempo y la ubicación especificados.
¿Cómo puedo determinar si está lloviendo en una ubicación determinada?
Te recomendamos que uses el campo weatherCondition para saber si está lloviendo o no en una ubicación determinada. Varias condiciones pueden indicar que está lloviendo (LLUVIA, LLUVIA LIGERA, CHUBASCOS, LLUVIA INTENSA, VIENTO Y LLUVIA, TORMENTA, TORMENTA INTENSA, CHUBASCO CON TORMENTA, CHUBASCOS AISLADOS, LLUVIA LIGERA CON TORMENTA, TORMENTAS AISLADAS, LLUVIA Y NIEVE). Estas condiciones están diseñadas para capturar todos los casos de lluvia leve, intensa, continua o dispersa, y también para diferenciar la lluvia de la nieve. Según tu caso de uso específico (por ejemplo, si solo considera las lluvias intensas), puedes optar por usar solo un subconjunto pertinente de estas condiciones.
¿Las "condiciones actuales" son equivalentes a las observaciones en las ubicaciones de las estaciones meteorológicas? ¿Cómo se determinan las "condiciones actuales" en las ubicaciones sin estaciones?
Nuestras "condiciones actuales" proporcionan la información meteorológica más actualizada combinando varias fuentes de datos, pero no son estrictamente equivalentes a las observaciones directas de la estación en todos los casos.
En el caso de precipitation.probability.percent y precipitation.qpf.quantity (acumulados durante la última hora), el valor que se presenta en la respuesta de currentConditions siempre se deriva del pronóstico más reciente. La probabilidad en sí es una cantidad modelada, en lugar de observada directamente.
Este enfoque nos permite proporcionar "condiciones actuales" integrales incluso en áreas sin cobertura directa de sensores, lo que garantiza la mejor información disponible en todo momento.
Límites y acceso a la API
¿Hay un límite de frecuencia en la API?
En el caso de la API de Weather, hay un límite de frecuencia predeterminado de 6,000 consultas por minuto.
¿Puedo acceder a los datos de forma masiva?
Los datos masivos no están disponibles. Puedes consultar la API de Weather dentro de la cuota (6,000 CPM) y respetar las condiciones de almacenamiento en caché que se describen en las Condiciones del Servicio.
¿Debo habilitar la facturación?
Se requiere una cuenta de facturación válida para usar la API de Weather. Consulta Habilita la facturación para configurar tu proyecto con una cuenta de facturación.
¿Qué sucede si consulto una ubicación que no es compatible?
Si la latitud y la longitud no se incluyen en la lista de países admitidos, la respuesta mostrará un código de error 404 con el mensaje "La información no está disponible para esta ubicación. Prueba con otra ubicación".