Informations générales
Comment différencier l'API Weather de Google des fournisseurs spécialisés de données météorologiques ?
Google intègre la technologie de notre société météorologique réputée acquise aux avancées des modèles d'IA MetNet et WeatherNext de Google DeepMind (2025). Cela exploite la fiabilité éprouvée de Google Maps Platform.
Quelle est la différence entre les données météorologiques disponibles dans Earth Engine et BigQuery, et l'API Weather de Google ?
La suite de produits météorologiques de Google offre une gamme complète de solutions pour répondre à divers besoins. Les modèles WeatherNext (à savoir GraphCast et GenCast) fournissent des sorties de prévisions de modèles brutes basées sur l'IA, y compris des paramètres idéaux pour la recherche, la modélisation et l'analyse, disponibles à l'aide de code Open Source et d'ensembles de données météorologiques historiques ou actuels à l'aide des API Earth Engine et BigQuery.
À l'inverse, l'API Weather de Google Maps Platform fournit des données météorologiques traitées pour les conditions actuelles, les prévisions par heure et les prévisions par jour en combinant l'IA et les systèmes de prévision traditionnels dans un format convivial pour les développeurs qui s'intègre parfaitement aux applications et aux services Web. Cette double approche répond à la fois aux besoins de recherche spécialisés et à une large accessibilité pour les développeurs.
Pourquoi Google ne s'appuie-t-il pas uniquement sur les mesures des stations météorologiques ?
Google utilise diverses sources d'entrée pour son modèle météorologique, y compris les observations des stations météorologiques, les modèles de prévision numérique du temps et les modèles d'IA météorologique. La raison pour laquelle nous utilisons ces différentes sources d'entrée est que les observations des stations météorologiques ne fournissent des informations sur la météo que sur le lieu de la station au moment de la mesure. Les observations des stations météorologiques peuvent être très précises pour cet endroit précis, mais les phénomènes météorologiques tels que les précipitations, en particulier les averses ou les orages, sont souvent localisés et peuvent varier considérablement sur une courte distance.
Par exemple, une forte averse peut se produire directement à l'emplacement de la station, tandis qu'à quelques kilomètres de là, il n'y a qu'une légère bruine ou pas de pluie du tout. Étant donné qu'une seule lecture de station peut ne pas être représentative d'une zone plus large, des modèles sont nécessaires pour fournir des informations supplémentaires entre les stations.
De plus, les stations météorologiques fournissent généralement des lectures toutes les heures ou toutes les demi-heures. Même si elles sont fournies en temps quasi réel, il peut toujours y avoir un léger délai entre les événements de précipitations réels et leur signalement. Les modèles permettent également d'obtenir les conditions actuelles aussi proches que possible de la réalité constatée à l'emplacement demandé.
Utilisation de l'API
Quelle est la couverture de l'API Weather ?
L'API Weather est compatible avec tous les pays du monde, à l'exception du Japon, de la Corée et des territoires interdits. Pour notre lancement initial, nous prenons en charge les zones peuplées (à l'exclusion des lieux isolés tels que le milieu de l'océan, les déserts et les sommets des montagnes). Nous prévoyons des améliorations continues de la résolution et de la qualité jusqu'en 2025.
Quelle est la granularité spatiale de l'API Google Météo ?
La résolution des données est telle que les prévisions sont créées à quelques kilomètres près pour n'importe quel lieu dans le monde.
Quelle est la fréquence de mise à jour de l'API Weather ?
| Point de terminaison | Conditions actuelles | Prévisions horaires | Prévisions quotidiennes | Historique horaire |
|---|---|---|---|---|
| Fréquence d'actualisation | 15 minutes (périodiquement dans l'heure) | 30 minutes (périodiquement dans l'heure) | 30 minutes (actualisé en même temps que les prévisions horaires) | Deux fois par jour (7h et 19h, heure normale du Pacifique). |
L'API Weather fournit-elle des prévisions immédiates de précipitations ?
Google ne fournit pas de prévisions immédiates (prévisions à la minute) dans l'API, mais fournit les conditions actuelles, les prévisions horaires et les prévisions quotidiennes.
L'API Weather fournit-elle des valeurs distinctes pour les UVA et les UVB ?
L'indice UV est un indice unique qui combine les UVA et les UVB. Nous ne fournissons pas de répartition par composant.
Comment l'API Weather produit-elle une sortie de prévision ?
Comme le montre le schéma ci-dessous, les prévisions de l'API Weather sont créées à partir d'un système de prévisions interne qui utilise les modèles météorologiques et les observations des agences météorologiques mondiales comme entrées. Les données des capteurs météorologiques publics de vérité terrain sont utilisées pour améliorer le modèle de prévision.
Quelle est la précision de Google Météo, pour différentes régions et différents horizons de prévision, par rapport aux prévisions des principales agences météorologiques gouvernementales ?
Les chiffres du Tableau 1 comparent la racine carrée de l'erreur quadratique moyenne (RMSE) pour la température et la vitesse du vent pour un horizon de prévision de 240 heures (10 jours) entre les données météorologiques de Google et les modèles météorologiques mondiaux et régionaux des agences gouvernementales sur 11 mois (du 15 août 2024 au 1er juillet 2025).
À l'échelle mondiale, les prévisions météorologiques de Google sont plus performantes que celles des principales agences gouvernementales. Pour l'Europe et l'Amérique du Nord, les données météorologiques de Google présentent une erreur inférieure à celle des modèles gouvernementaux régionaux les plus précis, au moins pour la dernière partie de leurs horizons de prévision. L'excellente performance des données météorologiques de Google pour les horizons de prévision plus longs est particulièrement remarquable, car il peut être très difficile de les prédire avec précision.
Le Tableau 1 répertorie les valeurs RMSE moyennes pour l'ensemble des horizons de prévision pertinents pour chaque combinaison de modèle régional. Une valeur RMSE inférieure indique de meilleures performances. Les prévisions météorologiques de Google présentent les valeurs RMSE moyennes les plus basses, ou parmi les plus basses, pour presque tous les paramètres, régions et plages d'horizons de prévision.
Cliquez sur une image pour l'agrandir.
| Température | Vitesse du vent | |
|---|---|---|
| Monde |  |
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| Amérique du Nord |  |
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| Europe |  |
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Tableau 1. Valeurs RMSE moyennes pour chaque combinaison de modèle régional
Le Tableau 2 répertorie les valeurs RMSE moyennes pour les horizons de prévision pertinents pour chaque modèle (valeurs Google en gras). Les paramètres (température, vent) et les horizons de prévision pour lesquels Google présente uniquement la valeur RMSE moyenne la plus basse sont mis en surbrillance en vert foncé. Les paramètres et les horizons de prévision pour lesquels Google présente la valeur RMSE moyenne la plus basse, ainsi qu'un ou plusieurs autres modèles, sont mis en surbrillance en vert clair.
Tableau 2. Valeurs RMSE moyennes pour les horizons de prévision pertinents par modèle
Le point de terminaison des données historiques reflète-t-il les données météorologiques réelles (c'est-à-dire vérifiées par des mesures locales) ?
Les données météorologiques historiques sont principalement des sorties modélisées. Bien qu'elles intègrent des observations d'agences météorologiques mondiales et des modèles de prévision numérique du temps, elles sont assimilées au modèle météorologique de Google pour créer un enregistrement historique complet et cohérent. Les mesures réelles des stations sont considérées comme une "vérité terrain" à leurs emplacements spécifiques, mais leur distribution mondiale limitée les rend insuffisantes pour une image complète du monde.
Que signifient les champs weatherCondition, precipitation.probability.percent et precipitation.qpf.quantity, et comment sont-ils liés ?
Ces champs fournissent des insights distincts, mais liés, sur les précipitations et la météo globale.
weatherCondition: ce champ fournit une description générale et intuitive des conditions météorologiques globales dans la zone demandée, en tenant compte de différents paramètres pour faciliter la compréhension.precipitation.probability.percent(PoP) : il représente la probabilité de précipitations. La probabilité que des précipitations se produisent à l'emplacement de la prévision pendant la période définie (généralement toutes les heures).precipitation.qpf.quantity(QPF) : il s'agit de la prévision quantitative des précipitations, qui indique la quantité de précipitations attendue, mesurée en profondeur (par exemple, en millimètres ou en pouces). Cette valeur représente la quantité de précipitations attendue si elles se produisent dans le délai et à l'emplacement spécifiés.
Comment savoir s'il pleut ou non à un endroit donné ?
Nous vous recommandons d'utiliser le champ weatherCondition pour savoir s'il pleut ou non à un endroit donné. Plusieurs conditions peuvent indiquer qu'il pleut (RAIN, LIGHT RAIN, RAIN SHOWERS, HEAVY RAIN, WIND AND RAIN, THUNDERSTORM, HEAVY THUNDERSTORM, THUNDERSHOWER, SCATTERED SHOWERS, LIGHT THUNDERSTORM RAIN, SCATTERED THUNDERSTORMS, RAIN AND SNOW). Ces conditions sont conçues pour capturer toutes les occurrences de précipitations légères, fortes, continues ou éparses, et pour distinguer la pluie de la neige. En fonction de votre cas d'utilisation spécifique (par exemple, si votre cas d'utilisation ne tient compte que des fortes précipitations), vous pouvez choisir de n'utiliser qu'un sous-ensemble pertinent de ces conditions.
Les "conditions actuelles" sont-elles équivalentes aux observations des stations météorologiques ? Comment les "conditions actuelles" sont-elles déterminées dans les lieux sans stations ?
Nos "conditions actuelles" fournissent les informations météorologiques les plus récentes en combinant différentes sources de données, mais elles ne sont pas strictement équivalentes aux observations directes des stations dans tous les cas.
Pour precipitation.probability.percent et precipitation.qpf.quantity (cumulées au cours de la dernière heure), la valeur présentée dans la réponse currentConditions est toujours dérivée de la prévision la plus récente. La probabilité elle-même est une quantité modélisée plutôt qu'observée directement.
Cette approche nous permet de fournir des "conditions actuelles" complètes, même dans les zones sans couverture directe des capteurs, ce qui garantit les meilleures informations disponibles à tout moment.
Limites et accès à l'API
L'API est-elle soumise à une limite de débit ?
Pour l'API Weather, la limite de débit par défaut est de 6 000 requêtes par minute.
Puis-je accéder aux données en bloc ?
Les données en bloc ne sont pas disponibles. Vous pouvez interroger l'API Weather dans la limite du quota (6 000 requêtes par minute) et respecter les conditions de mise en cache décrites dans les Conditions d' utilisation.
Dois-je activer la facturation ?
Un compte de facturation valide est requis pour utiliser l'API Weather. Consultez Activer la facturation pour configurer votre projet avec un compte de facturation.
Que se passe-t-il si j'interroge un lieu non compatible ?
Si la latitude et la longitude ne sont pas couvertes dans la liste des pays compatibles, la réponse renvoie un code d'erreur 404 avec le message "Les informations ne sont pas disponibles pour cet emplacement. Veuillez essayer un autre emplacement."