Общие сведения
Чем Weather API от Google отличается от специализированных поставщиков данных о погоде?
Google интегрирует технологии приобретенной нами авторитетной метеорологической компании с достижениями ИИ-моделей MetNet и WeatherNext от Google DeepMind (2025 г.). Это позволяет использовать проверенную надежность платформы Google Карт.
В чем разница между данными о погоде, доступными в Earth Engine и BigQuery, и Google Weather API?
Google предлагает набор продуктов, которые позволяют узнавать погоду разными способами. Модели WeatherNext (а именно GraphCast и GenCast) предоставляют необработанные выходные данные прогнозов на основе ИИ, включая параметры, идеально подходящие для исследований, моделирования и анализа. Эти данные доступны через ПО с открытым исходным кодом и наборы данных о погоде за прошлые периоды или текущие данные с использованием API Earth Engine и BigQuery API.
Weather API платформы Google Карт предоставляет обработанные данные о текущей погоде, а также почасовые и ежедневные прогнозы, сочетая ИИ и традиционные системы прогнозирования в удобном для разработчиков формате, который легко интегрируется в приложения и веб-сервисы. Такой двойной подход удовлетворяет как специализированные исследовательские потребности, так и широкую доступность для разработчиков.
Почему Google не полагается только на измерения метеостанций?
Для модели прогнозирования погоды Google использует различные источники данных, включая наблюдения метеостанций, численные модели прогнозирования погоды и ИИ-модели. Причина использования этих различных источников входных данных заключается в том, что наблюдения с метеостанций предоставляют информацию о погоде только в месте расположения станции на момент измерения. Данные метеостанций могут быть очень точными для конкретного места, но погодные явления, такие как осадки, особенно ливни или грозы, часто носят локальный характер и могут значительно различаться на небольшом расстоянии.
Например, сильный ливень может идти прямо над станцией, а в нескольких километрах от нее – лишь небольшой дождь или вообще сухо. Поскольку показания одной станции могут не отражать ситуацию на более обширной территории, для получения дополнительной информации между станциями необходимы модели.
Кроме того, метеостанции обычно предоставляют данные каждый час или полчаса. Даже если данные предоставляются почти в реальном времени, между фактическим выпадением осадков и его регистрацией может быть небольшая задержка. Модели также помогают получить текущие условия, максимально приближенные к реальности в запрашиваемом месте.
Использование API
Какова зона покрытия Weather API?
Weather API поддерживает все страны, кроме запрещенных территорий. Для Японии и Южной Кореи данные о погоде предоставляет Weathernews Inc. – официально лицензированный оператор метеорологической службы.
Какова пространственная детализация Google Weather API?
Разрешение данных позволяет создавать прогнозы в пределах нескольких километров для любого местоположения в мире.
Как часто обновляется Weather API?
| Конечная точка | Текущая погода | Прогноз погоды по часам | Прогноз по дням | Почасовая история |
|---|---|---|---|---|
| Частота обновления | Рассчитывается в реальном времени. | Обновляются каждый час. | Обновляются каждый час. | Два раза в день (в 7:00 и 19:00 по тихоокеанскому стандартному времени). |
- Краткосрочный прогноз осадков (первые 12 часов). Обновляется каждые 2–15 минут на основе данных радаров и моделей текущего прогноза с высоким разрешением.
- Прогноз без осадков и расширенный прогноз осадков (до 10 дней). Обновляется каждый час, чтобы вы получали самые актуальные данные.
Предоставляет ли Weather API текущий прогноз осадков?
Google не предоставляет текущий прогноз (поминутный) в API, но предоставляет текущие условия, почасовые и ежедневные прогнозы.
Предоставляет ли Weather API отдельные значения для UVA и UVB?
УФ-индекс – это единый индекс, который объединяет UVA и UVB. Мы не предоставляем разбивку по компонентам.
Как Weather API создает прогноз?
Как показано на диаграмме ниже, прогнозы Weather API создаются внутренней системой, которая использует модели прогнозирования и наблюдения за погодой от ведущих метеорологических служб всего мира. Для улучшения модели прогнозирования используются данные общедоступных датчиков погоды.
Насколько точны прогнозы погоды от Google Погода для разных регионов и периодов по сравнению с прогнозами от ведущих государственных метеорологических агентств?
На рисунках в таблице 1 сравнивается Корень среднеквадратической ошибки (RMSE) для температуры и скорости ветра в прогнозе на 240 часов (10 дней) между данными Google Погода и глобальными и региональными моделями погоды от государственных учреждений за 11 месяцев (с 15 августа 2024 г. по 1 июля 2025 г.).
Прогнозы Google Погоды по всему миру точнее, чем прогнозы от ведущих государственных учреждений. Для Европы и Северной Америки данные Google Погоды имеют меньшую погрешность, чем самые точные региональные государственные модели, по крайней мере для более поздней части их горизонтов прогнозирования. Особенно впечатляют результаты долгосрочных прогнозов, которые обычно сложнее всего составить.
В таблице 1 приведены средние значения RMSE для всех горизонтов прогнозирования, относящихся к каждой комбинации региона и модели. Чем ниже значение RMSE, тем выше эффективность. Прогнозы погоды от Google Погода имеют самые низкие или одни из самых низких средних значений RMSE почти для всех параметров, регионов и диапазонов горизонтов прогнозирования.
Нажмите на изображение, чтобы увеличить его.
| Температура | Скорость ветра | |
|---|---|---|
| Все страны |  |
 |
| Северная Америка |  |
 |
| Европа |  |
 |
Таблица 1. Средние значения RMSE для каждой комбинации региональных моделей
В таблице 2 приведены средние значения RMSE для соответствующих горизонтов прогнозирования для каждой модели (значения Google выделены жирным шрифтом). Параметры (температура, ветер) и горизонты прогнозирования, для которых у Google уникально низкий средний показатель RMSE, выделены темно-зеленым цветом. Параметры и горизонты прогнозирования, для которых у Google и других моделей самый низкий средний показатель RMSE, выделены светло-зеленым цветом.
Таблица 2. Средние значения RMSE для соответствующих горизонтов прогнозирования по моделям
Отражает ли конечная точка статистики фактические данные о погоде (т.е. подтвержденные местными измерениями)?
Исторические данные о погоде – это в основном выходные данные модели. Хотя в нем используются наблюдения международных метеорологических служб и модели численного прогнозирования погоды, они интегрируются в модель Google Погоды для создания полной и согласованной истории. Фактические измерения станций считаются "фундаментальной истиной" в их конкретных местоположениях, но их ограниченное глобальное распределение делает их недостаточными для полной картины во всем мире.
Что означают поля weatherCondition, precipitation.probability.percent и precipitation.qpf.quantity и как они связаны?
Эти поля предоставляют разные, но связанные между собой данные об осадках и погоде в целом.
weatherCondition. Это поле содержит общее интуитивно понятное описание погодных условий в запрашиваемой области с учетом различных параметров.precipitation.probability.percent(PoP). Вероятность осадков. Вероятность выпадения осадков в месте прогноза в течение определенного периода времени (обычно ежечасно).precipitation.qpf.quantity(QPF). Количественный прогноз осадков, который указывает на ожидаемое количество осадков, измеряемое в миллиметрах или дюймах. Это значение показывает, сколько осадков ожидается, если они выпадут в указанное время и в указанном месте.
Как узнать, идет ли дождь в определенном месте?
Чтобы узнать, идет ли дождь в определенном месте, рекомендуем использовать поле weatherCondition. Дождь может обозначаться разными значениями: RAIN, LIGHT RAIN, RAIN SHOWERS, HEAVY RAIN, WIND AND RAIN, THUNDERSTORM, HEAVY THUNDERSTORM, THUNDERSHOWER, SCATTERED SHOWERS, LIGHT THUNDERSTORM RAIN, SCATTERED THUNDERSTORMS, RAIN AND SNOW. Эти условия позволяют зафиксировать все случаи слабого, сильного, непрерывного или рассеянного дождя, а также отличить дождь от снега. В зависимости от конкретного случая использования, например если вас интересуют только сильные дожди, вы можете выбрать только подмножество этих условий.
Совпадают ли данные о текущих условиях с наблюдениями на метеостанциях? Как определяются текущие условия в местах, где нет метеостанций?
Информация о текущих условиях – это самые актуальные данные о погоде, полученные из разных источников. Они не всегда совпадают с данными метеостанций.
Для precipitation.probability.percent и precipitation.qpf.quantity (накопленных за последний час) значение, представленное в ответе currentConditions, всегда берется из последнего прогноза. Вероятность сама по себе является смоделированной, а не непосредственно наблюдаемой величиной.
Такой подход позволяет нам предоставлять полные данные о текущих условиях даже в тех регионах, где нет датчиков.
Ограничения и доступ к API
Есть ли ограничение на частоту запросов к API?
Для Weather API по умолчанию установлено ограничение частоты запросов в 6000 запросов в минуту.
Можно ли получить доступ к данным сразу нескольких профилей?
Массовые данные недоступны. Вы можете отправлять запросы к Weather API в пределах квоты (6000 запросов в минуту) и соблюдать условия кеширования,изложенные в Условиях использования.
Нужно ли включать оплату?
Чтобы использовать Weather API, нужен действительный платежный аккаунт. Чтобы настроить платежный аккаунт для проекта, ознакомьтесь со статьей Как включить оплату.
Что произойдет, если я запрошу местоположение, которое не поддерживается?
Если широта и долгота не входят в список поддерживаемых стран, ответ вернет код ошибки 404 с сообщением "Информация недоступна для этого местоположения. Выберите другое место.