Genel bilgiler
Google'ın Hava Durumu API'sini, özel hava durumu verisi satıcılarından nasıl ayırırsınız?
Google, saygın hava durumu şirketi satın alımımızdan elde edilen teknolojiyi Google DeepMind'ın MetNet ve WeatherNext yapay zeka modellerindeki gelişmelerle entegre ediyor (2025). Bu, Google Haritalar Platformu'nun kanıtlanmış güvenilirliğinden yararlanır.
Earth Engine ve BigQuery'de bulunan hava durumu verileri ile Google Hava Durumu API'si arasındaki fark nedir?
Google'ın hava durumu ürün paketi, çeşitli ihtiyaçlara yönelik kapsamlı bir çözüm yelpazesi sunar. WeatherNext modelleri (yani GraphCast ve GenCast), Earth Engine ve BigQuery API'leri kullanılarak açık kaynaklı kod ve geçmiş veya mevcut hava durumu veri kümeleriyle kullanıma sunulan, araştırma, modelleme ve analiz için ideal parametreler de dahil olmak üzere ham, yapay zeka tabanlı model tahmin çıktıları sağlar.
Buna karşılık Google Haritalar Platformu Hava Durumu API'si, mevcut koşullar, saatlik tahminler ve günlük tahminler için işlenmiş hava durumu verilerini sunar. Bu veriler, uygulamalara ve web hizmetlerine sorunsuz bir şekilde entegre olan, geliştirici dostu bir biçimde yapay zeka ve geleneksel tahmin sistemleri birleştirilerek oluşturulur. Bu ikili yaklaşım, hem özel araştırma ihtiyaçlarına hem de geliştiricilerin erişimine hitap eder.
Google neden yalnızca hava durumu istasyonlarının ölçümlerini kullanmıyor?
Google, hava durumu modeli için hava durumu istasyonlarından alınan gözlemler, sayısal hava durumu tahmini modelleri ve hava durumu yapay zeka modelleri gibi çeşitli giriş kaynakları kullanır. Bu çeşitli giriş kaynaklarının kullanılmasının nedeni, hava durumu istasyonlarından alınan gözlemlerin yalnızca ölçüm sırasında istasyonun bulunduğu yerdeki hava durumu hakkında bilgi vermesidir. Hava durumu istasyonu gözlemleri, söz konusu nokta için oldukça doğru olabilir. Ancak yağış gibi hava olayları (özellikle sağanak veya gök gürültülü fırtınalardan kaynaklanan) genellikle yereldir ve kısa mesafede önemli ölçüde değişebilir.
Örneğin, istasyonun bulunduğu yerde şiddetli yağmur yağarken birkaç kilometre ötede sadece hafif bir çiseleme olabilir veya hiç yağmur yağmayabilir. Tek bir istasyon okuması daha geniş bir alanı temsil etmeyebileceğinden, istasyonlar arasında ek bilgi sağlamak için modeller gereklidir.
Ayrıca, hava durumu istasyonları genellikle saatlik veya yarım saatlik okumalar sağlar. Bu bilgiler neredeyse gerçek zamanlı olarak sağlansa da yağış olayları ile bunların raporlanması arasında kısa bir gecikme olabilir. Modeller, sorgulanan konumdaki mevcut koşulların deneyimlenen gerçekliğe mümkün olduğunca yakın olmasını da sağlar.
API kullanımı
Weather API'nin kapsamı nedir?
Weather API, Japonya, Kore ve yasaklanmış bölgeler hariç tüm ülkelerde desteklenir. İlk lansmanımızda, yerleşim yerlerini (okyanusun ortası, çöller ve dağ zirveleri gibi uzak yerler hariç) destekliyoruz. 2025 boyunca çözünürlük ve kaliteyi sürekli olarak iyileştirmeyi planlıyoruz.
Google Weather API'nin mekansal ayrıntı düzeyi nedir?
Veri çözünürlüğü, dünya genelindeki herhangi bir konum için birkaç kilometre içinde tahminler oluşturulabilecek düzeydedir.
Hava Durumu API'sinin güncelleme sıklığı nedir?
| Uç nokta | Güncel hava koşulları | Saatlik tahmin | Günlük tahmin | Saatlik geçmiş |
|---|---|---|---|---|
| Yenileme hızı | 15 dakika (saat içinde periyodik olarak) | 30 dakika (saat içinde periyodik olarak) | 30 dakika (saatlik tahminle aynı anda güncellenir) | Günde iki kez (Pasifik Standart Saati ile 07:00 ve 19:00). |
Weather API, anlık yağış tahmini sağlıyor mu?
Google, API'de anlık hava durumu tahmini (dakikalık tahmin) sağlamaz ancak mevcut koşulları, saatlik tahminleri ve günlük tahminleri sağlar.
Hava durumu API'si ayrı UVA ve UVB değerleri sağlıyor mu?
UV indeksi, hem UVA hem de UVB'yi birleştiren tek bir indekstir. Bileşenlere göre döküm sağlamıyoruz.
Hava Durumu API'si nasıl tahmin çıktısı oluşturur?
Aşağıdaki şemada gösterildiği gibi, Weather API tahminleri, giriş olarak küresel hava durumu ajanslarının hava durumu modellerini ve gözlemlerini kullanan bir dahili tahmin sisteminden oluşturulur. Tahmin modelini iyileştirmek için herkese açık kesin referans hava durumu sensörlerinden alınan veriler kullanılır.
Google Hava Durumu tahmininin farklı bölgeler ve tahmin süreleri için doğruluk oranı, önde gelen resmi hava durumu kurumlarının tahminleriyle karşılaştırıldığında nasıldır?
Tablo 1'deki rakamlar, 11 ay boyunca (15 Ağustos 2024 - 1 Temmuz 2025) 240 saatlik (10 günlük) tahmin aralığında Google hava durumu verileri ile devlet kurumlarının küresel ve bölgesel hava durumu modelleri arasındaki sıcaklık ve rüzgar hızı için Karesi Alınmış Ortalama Hatayı (RMSE) karşılaştırır.
Google hava durumu tahmini, dünya genelinde önde gelen devlet kurumlarının hava durumu tahminlerinden daha iyi performans gösterir. Avrupa ve Kuzey Amerika'da Google hava durumu verileri, tahmin ufuklarının en azından sonraki bölümünde en doğru bölgesel devlet modellerinden daha az hata içerir. Google hava durumu verilerinin, doğru tahmin etmenin en zor olabileceği uzun tahmin süreleri için mükemmel performans göstermesi özellikle dikkat çekicidir.
Tablo 1'de, her bölge modeli kombinasyonu için geçerli olan tüm tahmin aralıklarının ortalama RMSE değerleri listelenmektedir. Daha düşük bir RMSE değeri, daha iyi performansı gösterir. Google hava durumu tahminleri, neredeyse tüm parametreler, bölgeler ve tahmin ufku aralıkları için en düşük veya en düşükler arasında ortalama RMSE değerlerine sahiptir.
Büyütülmüş sürümünü görmek için resmi tıklayın.
| Sıcaklık | Rüzgar hızı | |
|---|---|---|
| Global |  |
 |
| Kuzey Amerika |  |
 |
| Avrupa |  |
 |
Tablo 1. İlgili her bölgesel model kombinasyonu için ortalama RMSE değerleri
Tablo 2'de her model için ilgili tahmin aralıklarının ortalama RMSE değerleri listelenmektedir (Google değerleri kalın harflerle gösterilmiştir). Google'ın benzersiz bir şekilde en düşük ortalama RMSE'ye sahip olduğu parametreler (sıcaklık, rüzgar) ve tahmin ufukları koyu yeşille vurgulanır. Google'ın diğer modellerle birlikte en düşük ortalama RMSE'ye sahip olduğu parametreler ve tahmin ufukları açık yeşille vurgulanır.
Tablo 2. Model başına ilgili tahmin ufukları için ortalama RMSE değerleri
Geçmiş veriler uç noktası, gerçek hava durumu verilerini (ör. yerel ölçümlerle doğrulanmış) yansıtıyor mu?
Geçmiş hava durumu verileri öncelikle modellenmiş çıktıdır. Küresel hava durumu ajanslarının gözlemlerini ve sayısal hava durumu tahmini (NWP) modellerini içerse de bunlar, eksiksiz ve tutarlı bir geçmiş kaydı oluşturmak için Google Hava Durumu modeline dahil edilir. Gerçek istasyon ölçümleri, belirli konumlarında "gerçek değer" olarak kabul edilir ancak sınırlı küresel dağıtımları nedeniyle dünya genelinde eksiksiz bir resim için yeterli değildir.
weatherCondition, precipitation.probability.percent, precipitation.qpf.quantity alanları ne anlama geliyor ve aralarındaki ilişki nasıl?
Bu alanlar, yağış ve genel hava durumu hakkında farklı ancak birbiriyle ilişkili analizler sağlar.
weatherCondition: Bu alan, sorgulanan bölgedeki genel hava koşullarının anlaşılması kolay, genel ve sezgisel bir açıklamasını sağlar. Bu açıklamada, çeşitli parametreler dikkate alınır.precipitation.probability.percent(PoP): Bu, yağış olasılığını gösterir. Belirlenen süre içinde (genellikle saatlik) tahminin yapıldığı konumda yağış görülme olasılığı.precipitation.qpf.quantity(QPF): Yağış sayısal tahmini anlamına gelir ve derinlik (ör. milimetre veya inç) olarak ölçülen beklenen yağış miktarını gösterir. Bu değer, belirtilen zaman ve konumda yağış olması durumunda beklenen yağış miktarını gösterir.
Belirli bir konumda yağmur yağıp yağmadığını nasıl belirleyebilirim?
Belirli bir konumda yağmur yağıp yağmadığını anlamak için weatherCondition alanını kullanmanızı öneririz. Yağmur yağdığını gösteren birden fazla koşul olabilir (YAĞMUR, HAFİF YAĞMUR, YAĞMUR SAĞANAĞI, ŞİDDETLİ YAĞMUR, RÜZGAR VE YAĞMUR, GÖK GÜRÜLTÜLÜ FIRTINA, ŞİDDETLİ GÖK GÜRÜLTÜLÜ FIRTINA, GÖK GÜRÜLTÜLÜ YAĞMUR SAĞANAĞI, DAĞINIK YAĞMUR SAĞANAĞI, HAFİF GÖK GÜRÜLTÜLÜ YAĞMUR, DAĞINIK GÖK GÜRÜLTÜLÜ FIRTINA, YAĞMUR VE KAR). Bu koşullar, hafif, şiddetli, sürekli veya aralıklı yağmur yağışının tüm örneklerini yakalamak ve yağmuru kardan ayırt etmek için tasarlanmıştır. Kullanım alanınıza bağlı olarak (ör. kullanım alanınızda yalnızca yoğun yağış dikkate alınıyorsa) bu koşulların yalnızca alakalı bir alt kümesini kullanmayı tercih edebilirsiniz.
"Mevcut koşullar", hava durumu istasyonu konumlarındaki gözlemlere eşdeğer mi? İstasyon bulunmayan yerlerde "mevcut koşullar" nasıl belirlenir?
"Mevcut koşullar" bölümümüz, çeşitli veri kaynaklarını birleştirerek en güncel hava durumu bilgilerini sağlar ancak her durumda doğrudan istasyon gözlemlerine tam olarak eşdeğer değildir.
precipitation.probability.percent ve precipitation.qpf.quantity
(son bir saat içinde biriken) için currentConditions
yanıtında sunulan değer her zaman en son tahminden elde edilir. Olasılık, doğrudan gözlemlenen bir nicelik değil, modellenmiş bir niceliktir.
Bu yaklaşım, doğrudan sensör kapsamı olmayan bölgelerde bile kapsamlı "mevcut koşullar" bilgisi sunmamıza olanak tanıyarak her zaman mevcut olan en iyi bilgileri sağlar.
API sınırları ve erişimi
API'de hız sınırı var mı?
Weather API için varsayılan hız sınırı dakikada 6.000 sorgudur.
Verilere toplu olarak erişebilir miyim?
Toplu veriler kullanılamaz. Kota (6.000 QPM) dahilinde Weather API'yi sorgulayabilir ve Hizmet Şartları'nda belirtilen önbelleğe alma şartlarına uyabilirsiniz.
Faturalandırmayı etkinleştirmem gerekiyor mu?
Weather API'yi kullanmak için geçerli bir faturalandırma hesabı gerekir. Projenizi faturalandırma hesabıyla ayarlamak için Faturalandırmayı etkinleştirme bölümüne bakın.
Desteklenmeyen bir konum için sorgu gönderirsem ne olur?
Enlem ve boylam, desteklenen ülkeler listesinde yer almıyorsa yanıt, "Bu konum için bilgi mevcut değil." mesajıyla birlikte 404 hata kodunu döndürür. Lütfen farklı bir konum deneyin."