Informations générales
Comment différencier l'API Weather de Google des fournisseurs de données météorologiques spécialisés ?
Google intègre la technologie de l'entreprise météorologique réputée qu'il a acquise aux avancées des modèles d'IA MetNet et WeatherNext de Google DeepMind (2025). Cela s'appuie sur 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 météo de Google propose une gamme complète de solutions pour répondre à divers besoins. Les modèles WeatherNext (à savoir GraphCast et GenCast) fournissent des prévisions brutes basées sur l'IA, y compris des paramètres idéaux pour la recherche, la modélisation et l'analyse. Ils sont 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 Google Maps Platform Weather fournit des données météorologiques traitées pour les conditions actuelles, les prévisions horaires et les prévisions quotidiennes 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 l'accessibilité générale des développeurs.
Pourquoi Google ne s'appuie-t-il pas uniquement sur les mesures des stations météo ?
Google utilise différentes sources d'entrée pour son modèle météorologique, y compris les observations des stations météo, les modèles numériques de prévision météorologique et les modèles d'IA météorologique. L'utilisation de ces différentes sources d'entrée est due au fait que les observations des stations météorologiques ne fournissent des informations sur la météo que pour l'emplacement de la station au moment de la mesure. Les observations des stations météo peuvent être très précises pour un endroit donné, 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, il peut pleuvoir des cordes à l'emplacement de la station, tandis qu'à quelques kilomètres de là, il ne pleut que légèrement ou pas du tout. Étant donné qu'une seule lecture de station peut ne pas être représentative d'une zone plus vaste, des modèles sont nécessaires pour fournir des informations supplémentaires entre les stations.
De plus, les stations météo fournissent généralement des relevés toutes les heures ou toutes les demi-heures. Même si ces données sont fournies en temps quasi réel, il peut y avoir un léger décalage entre les précipitations réelles et leur signalement. Les modèles permettent également d'obtenir les conditions actuelles les plus proches possible de la réalité vécue 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 zones isolées telles que le milieu de l'océan, les déserts et les sommets des montagnes). Nous prévoyons d'améliorer continuellement la résolution et la qualité d'ici 2025.
Quelle est la précision spatiale de l'API Google Weather ?
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 au cours de l'heure) | 30 minutes (périodiquement au cours de l'heure) | 30 minutes (mise à jour en même temps que les prévisions horaires) | Deux fois par jour (à 7h et 19h, heure normale du Pacifique). |
L'API Weather fournit-elle des prévisions immédiates des précipitations ?
Google ne fournit pas de prévisions immédiates (prévisions à la minute) dans l'API, mais il 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 des prévisions ?
Comme indiqué dans 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 d'agences météorologiques du monde entier comme entrées. Les données des capteurs météorologiques publics de vérité terrain sont utilisées pour améliorer le modèle de prévision.
Quelle est la précision des prévisions météo de Google, 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 météo Google et les modèles météo mondiaux et régionaux des agences gouvernementales sur 11 mois (du 15 août 2024 au 1er juillet 2025).
À l'échelle mondiale, les prévisions météo de Google sont plus performantes que celles des principales agences gouvernementales. Pour l'Europe et l'Amérique du Nord, les données Google Météo présentent une marge d'erreur inférieure à celle des modèles gouvernementaux régionaux les plus précis, au moins pour la dernière partie de leurs horizons de prévision. Les excellentes performances des données météo de Google pour les horizons de prévision plus longs sont particulièrement remarquables, car ce sont les plus difficiles à prédire avec précision.
Le tableau 1 liste les valeurs RMSE moyennes pour l'ensemble des horizons de prévision pertinents pour chaque combinaison de modèle et de région. Plus la valeur de la RMSE est faible, plus les performances sont bonnes. Les prévisions météo de Google présentent les valeurs RMSE moyennes les plus faibles (ou parmi les plus faibles) pour presque tous les paramètres, régions et plages d'horizon 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 modèles régionaux
Le tableau 2 liste les valeurs RMSE moyennes pour les horizons de prévision pertinents pour chaque modèle (les valeurs Google sont en gras). Les paramètres (température, vent) et les horizons de prévision pour lesquels Google présente la RMSE moyenne la plus faible sont mis en évidence en vert foncé. Les paramètres et les horizons de prévision pour lesquels Google présente la RMSE moyenne la plus faible, ainsi que d'autres modèles, sont mis en évidence 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 résultats de modélisation. Bien qu'il intègre des observations provenant d'agences météorologiques mondiales et des modèles de prévision numérique du temps (NWP), ceux-ci sont assimilés au modèle Google Météo pour créer un historique complet et cohérent. Les mesures réelles des stations sont considérées comme des "vérités de terrain" à leurs emplacements spécifiques, mais leur distribution mondiale limitée les rend insuffisantes pour obtenir une image complète à l'échelle mondiale.
Que signifient les champs weatherCondition, precipitation.probability.percent et precipitation.qpf.quantity, et comment sont-ils liés ?
Ces champs fournissent des informations distinctes, mais liées, sur les précipitations et les conditions météorologiques générales.
weatherCondition: ce champ fournit une description générale et intuitive des conditions météorologiques globales dans la zone interrogée, en tenant compte de différents paramètres pour une compréhension facile.precipitation.probability.percent(PoP) : représente la probabilité de précipitations. Probabilité de précipitations à l'emplacement de la prévision au cours de la période définie (généralement par heure).precipitation.qpf.quantity(QPF) : il s'agit de la prévision quantitative des précipitations. Elle 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 au cours de la période et à l'endroit spécifiés.
Comment savoir s'il pleut 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 (PLUIE, PLUIE LÉGÈRE, AVERSES, FORTE PLUIE, VENT ET PLUIE, ORAGE, FORT ORAGE, AVERSE ORAGEUSE, AVERSES ÉPARSES, PLUIE ORAGEUSE LÉGÈRE, ORAGES ÉPARS, PLUIE ET NEIGE). Ces conditions sont conçues pour capturer toutes les instances de pluie faible, forte, continue ou éparse, et pour faire la différence entre la pluie et la neige. Selon votre cas d'utilisation spécifique (par exemple, si votre cas d'utilisation ne concerne que les fortes pluies), vous pouvez choisir de n'utiliser qu'un sous-ensemble pertinent de ces conditions.
Les "conditions actuelles" sont-elles équivalentes aux observations effectuées dans les stations météorologiques ? Comment les "conditions actuelles" sont-elles déterminées dans les zones sans stations ?
Nos "conditions actuelles" fournissent les informations météorologiques les plus récentes en combinant diverses 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 (cumulés au cours de la dernière heure), la valeur présentée dans la réponse currentConditions est toujours dérivée des prévisions les plus récentes. 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 aux API
Existe-t-il une limite de fréquence pour l'API ?
Pour l'API Weather, la limite de requêtes par défaut est de 6 000 par minute.
Puis-je accéder aux données de manière groupée ?
Les données groupées 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 ?
Vous devez disposer d'un compte de facturation valide 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 une zone géographique non prise en charge ?
Si la latitude et la longitude ne figurent pas dans la liste des pays acceptés, la réponse renvoie un code d'erreur 404 avec le message "Informations non disponibles pour cette position. Veuillez essayer avec un autre emplacement."