Informazioni generali
In che modo l'API Weather di Google si differenzia dai fornitori di dati meteorologici specializzati?
Google sta integrando la tecnologia della società di previsioni meteo che ha acquisito con i progressi dei modelli AI MetNet e WeatherNext di Google DeepMind (2025). In questo modo, viene sfruttata l'affidabilità comprovata di Google Maps Platform.
Qual è la differenza tra i dati meteorologici disponibili in Earth Engine e BigQuery e l'API Weather di Google?
La suite di prodotti meteorologici di Google offre una gamma completa di soluzioni per esigenze diverse. I modelli WeatherNext (ovvero GraphCast e GenCast) forniscono output di previsione del modello basati sull'AI, inclusi parametri ideali per la ricerca, la modellazione e l'analisi, resi disponibili tramite codice open source e set di dati meteorologici storici o attuali utilizzando le API Earth Engine e BigQuery.
Al contrario, l'API Weather di Google Maps Platform fornisce dati meteorologici elaborati sulle condizioni attuali, previsioni orarie e previsioni giornaliere combinando l'AI e i sistemi di previsione tradizionali in un formato di facile utilizzo per gli sviluppatori che si integra perfettamente con app e servizi web. Questo duplice approccio soddisfa sia le esigenze di ricerca specializzate sia l'ampia accessibilità degli sviluppatori.
Perché Google non si affida solo alle misurazioni delle stazioni meteorologiche?
Google utilizza una varietà di fonti di input per il suo modello meteorologico, tra cui osservazioni di stazioni meteorologiche, modelli di previsione meteorologica numerica e modelli meteorologici AI. Il motivo per cui vengono utilizzate queste varie fonti di input è che le osservazioni delle stazioni meteorologiche forniscono informazioni sul meteo solo nella posizione della stazione al momento della misurazione. Le osservazioni delle stazioni meteorologiche possono essere molto accurate per quel punto preciso, ma i fenomeni meteorologici come le precipitazioni, soprattutto quelle dovute a rovesci o temporali, sono spesso localizzati e possono variare in modo significativo su una breve distanza.
Ad esempio, potrebbe esserci un forte acquazzone proprio nella posizione della stazione, mentre a pochi chilometri di distanza c'è solo una leggera pioggerellina o non piove affatto. Poiché la lettura di una singola stazione potrebbe non essere rappresentativa di un'area più ampia, sono necessari modelli per fornire informazioni aggiuntive tra le stazioni.
Inoltre, le stazioni meteorologiche in genere forniscono letture orarie o ogni mezz'ora. Anche se queste vengono fornite quasi in tempo reale, può comunque esserci un leggero ritardo tra gli eventi di precipitazione effettivi e la loro segnalazione. I modelli aiutano anche a ottenere le condizioni attuali il più vicino possibile alla realtà sperimentata nella località di cui è stata eseguita la query.
Utilizzo delle API
Qual è la copertura dell'API Weather?
L'API Weather supporta tutti i paesi a livello globale, ad eccezione di Giappone, Corea e territori vietati. Per il lancio iniziale, supportiamo le aree popolate (escluse le località remote come il centro dell'oceano, i deserti e le cime delle montagne). Prevediamo miglioramenti continui della risoluzione e della qualità fino al 2025.
Qual è la granularità spaziale dell'API Google Meteo?
La risoluzione dei dati è tale che le previsioni vengono create entro pochi chilometri per qualsiasi località a livello globale.
Qual è la frequenza di aggiornamento dell'API Weather?
| Endpoint | Condizioni attuali | Previsione oraria | Previsione giornaliera | Cronologia oraria |
|---|---|---|---|---|
| Frequenza di aggiornamento | 15 minuti (periodicamente nell'arco dell'ora) | 30 minuti (periodicamente nell'arco dell'ora) | 30 minuti (aggiornata contemporaneamente alla previsione oraria) | Due volte al giorno (alle 7:00 e alle 19:00 del fuso orario PST). |
L'API Weather fornisce previsioni di precipitazioni nowcast?
Google non fornisce previsioni nowcast (previsioni al minuto) nell'API, ma fornisce condizioni attuali, previsioni orarie e previsioni giornaliere.
L'API Weather fornisce valori UVA e UVB separati?
L'indice UV è un indice singolo che combina sia UVA che UVB. Non forniamo una suddivisione per componente.
In che modo l'API Weather produce un output di previsione?
Come mostrato nel diagramma riportato di seguito, le previsioni dell'API Weather vengono create a partire da un sistema di previsioni interno che utilizza modelli meteorologici e osservazioni di agenzie meteorologiche di tutto il mondo come input. I dati dei sensori meteorologici basati su dati empirici pubblici vengono utilizzati per migliorare il modello di previsione.
Qual è l'accuratezza delle previsioni di Google Meteo, per diverse regioni e orizzonti di previsione, rispetto alle previsioni delle principali agenzie meteorologiche governative?
Le cifre della Tabella 1 confrontano l'errore quadratico medio (RMSE) per la temperatura e la velocità del vento per un orizzonte di previsione di 240 ore (10 giorni) tra i dati meteorologici di Google e i modelli meteorologici globali e regionali delle agenzie governative in 11 mesi (dal 15 agosto 2024 al 1° luglio 2025).
A livello globale, le previsioni meteo di Google superano le previsioni meteo delle principali agenzie governative. Per l'Europa e il Nord America, i dati meteorologici di Google hanno un errore inferiore rispetto ai modelli governativi regionali più accurati per almeno la parte successiva dei loro orizzonti di previsione. Le prestazioni eccellenti dei dati meteorologici di Google per gli orizzonti di previsione più lunghi sono particolarmente degne di nota, in quanto possono essere le più difficili da prevedere con precisione.
La Tabella 1 elenca i valori RMSE medi per gli orizzonti di previsione pertinenti per ogni combinazione di modelli regionali. Un valore RMSE inferiore indica prestazioni migliori. Le previsioni meteo di Google hanno i valori RMSE medi più bassi o tra i più bassi per quasi tutti i parametri, le regioni e gli intervalli di orizzonte di previsione.
Fai clic su un'immagine per visualizzarne una versione ingrandita.
| Temperatura | Velocità del vento | |
|---|---|---|
| Globale |  |
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| Nord America |  |
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| Europa |  |
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Tabella 1. Valori RMSE medi per ogni combinazione di modelli regionali
La Tabella 2 elenca i valori RMSE medi per gli orizzonti di previsione pertinenti per ogni modello (valori di Google in grassetto). I parametri (temperatura, vento) e gli orizzonti di previsione per i quali Google ha in modo univoco il valore RMSE medio più basso sono evidenziati in verde scuro. I parametri e gli orizzonti di previsione per i quali Google ha il valore RMSE medio più basso insieme ad altri modelli sono evidenziati in verde chiaro.
Tabella 2. Valori RMSE medi per gli orizzonti di previsione pertinenti per modello
L'endpoint dei dati storici riflette i dati meteorologici effettivi (ovvero verificati dalle misurazioni locali)?
I dati meteorologici storici sono principalmente output modellati. Sebbene incorporino le osservazioni delle agenzie meteorologiche di tutto il mondo e i modelli di previsione meteorologica numerica (NWP), questi vengono assimilati nel modello meteorologico di Google per creare un record storico completo e coerente. Le misurazioni effettive delle stazioni sono considerate "dati empirici reali" nelle loro posizioni specifiche, ma la loro distribuzione globale limitata le rende insufficienti per un quadro completo a livello mondiale.
Che cosa significano i campi weatherCondition, precipitation.probability.percent, precipitation.qpf.quantity e qual è la loro relazione?
Questi campi forniscono insight distinti ma correlati sulle precipitazioni e sul meteo in generale.
weatherCondition: questo campo fornisce una descrizione generale e intuitiva delle condizioni meteorologiche complessive nell'area di cui è stata eseguita la query, tenendo conto di vari parametri per una facile comprensione.precipitation.probability.percent(PoP): rappresenta la probabilità di precipitazioni. La probabilità che si verifichino precipitazioni nella località della previsione durante il periodo di tempo definito (in genere orario).precipitation.qpf.quantity(QPF): sta per previsione quantitativa delle precipitazioni e indica la quantità prevista di precipitazioni, misurata come profondità (ad esempio, millimetri o pollici). Questo valore rappresenta la quantità di precipitazioni prevista se si verifica entro l'ora e la località specificate.
Come faccio a sapere se sta piovendo o meno in una determinata località?
Ti consigliamo di utilizzare il campo weatherCondition per capire se sta piovendo o meno in una determinata località. Più condizioni possono indicare che sta piovendo (RAIN, LIGHT RAIN, RAIN SHOWERS, HEAVY RAIN, WIND AND RAIN, THUNDERSTORM, HEAVY THUNDERSTORM, THUNDERSHOWER, SCATTERED SHOWERS, LIGHT THUNDERSTORM RAIN, SCATTERED THUNDERSTORMS, RAIN AND SNOW). Queste condizioni sono progettate per acquisire tutte le istanze di pioggia leggera, forte, continua o sparsa e anche per distinguere la pioggia dalla neve. A seconda del caso d'uso specifico, ad esempio se il caso d'uso considera solo le forti piogge, puoi scegliere di utilizzare solo un sottoinsieme pertinente di queste condizioni.
Le "condizioni attuali" sono equivalenti alle osservazioni nelle località delle stazioni meteorologiche? Come vengono determinate le "condizioni attuali" nelle località senza stazioni?
Le nostre "condizioni attuali" forniscono le informazioni meteorologiche più aggiornate combinando varie fonti di dati, ma non sono strettamente equivalenti alle osservazioni dirette delle stazioni in tutti i casi.
Per precipitation.probability.percent e precipitation.qpf.quantity (accumulati nell'ultima ora), il valore presentato nella risposta currentConditions è sempre derivato dalla previsione più recente. La probabilità stessa è una quantità modellata, anziché osservata direttamente.
Questo approccio ci consente di fornire "condizioni attuali" complete anche nelle aree senza copertura diretta dei sensori, garantendo sempre le informazioni migliori disponibili.
Limiti e accesso alle API
Esiste un limite di frequenza per l'API?
Per l'API Weather, esiste un limite di frequenza predefinito di 6000 query al minuto.
Posso accedere ai dati in blocco?
I dati in blocco non sono disponibili. Puoi eseguire query sull'API Weather entro la quota (6000 QPM) e rispettare i termini di memorizzazione nella cache descritti nei Termini di servizio.
Devo attivare la fatturazione?
Per utilizzare l'API Weather è necessario un account di fatturazione valido. Consulta Attivare la fatturazione per configurare il progetto con un account di fatturazione.
Che cosa succede se eseguo una query su una località non supportata?
Se la latitudine e la longitudine non sono incluse nell'elenco dei paesi supportati, la risposta restituirà un codice di errore 404 con il messaggio "Le informazioni non sono disponibili per questa località. Prova con un'altra località".