Genel bilgiler
Google'ın Weather API'sini özel hava durumu verisi sağlayıcılarından nasıl ayırt edersiniz?
Google, satın aldığı saygın hava durumu şirketinin teknolojisini Google DeepMind'ın MetNet ve WeatherNext yapay zeka modellerindeki gelişmelerle entegre ediyor (2025). Bu sayede Google Haritalar Platformu'nun kanıtlanmış güvenilirliğinden yararlanabilirsiniz.
Earth Engine ve BigQuery'de bulunan hava durumu verileri ile Google'ın Weather API'si arasındaki fark nedir?
Google'ın hava durumu ürün paketi, farklı ihtiyaçlara yönelik kapsamlı çözümler sunar. WeatherNext modelleri (GraphCast ve GenCast), araştırma, modelleme ve analiz için ideal parametreler içeren ham, yapay zeka tabanlı model tahmin çıktıları sağlar. Bu çıktılar, açık kaynak kod ve Earth Engine ile BigQuery API'leri kullanılarak geçmiş veya mevcut hava durumu veri kümeleri aracılığıyla sunulur.
Google Haritalar Platformu Weather API ise mevcut koşullar, saatlik tahminler ve günlük tahminler için işlenmiş hava durumu verilerini sunar. Bunu yaparken yapay zeka ile geleneksel tahmin sistemlerini birleştirerek uygulamalara ve web hizmetlerine sorunsuz bir şekilde entegre olan, geliştirici dostu bir biçim kullanır. Bu ikili yaklaşım, hem özel araştırma ihtiyaçlarını karşılıyor hem de geliştiricilerin geniş bir kitleye erişmesini sağlıyor.
Google neden yalnızca meteoroloji istasyonlarından alınan ölçümlere güvenmiyor?
Google, hava durumu modeli için hava durumu istasyonlarından yapılan gözlemler, sayısal hava durumu tahmin modelleri ve hava durumu yapay zeka modelleri gibi çeşitli giriş kaynaklarını kullanır. Bu çeşitli giriş kaynaklarının kullanılmasının nedeni, hava durumu istasyonlarından yapılan gözlemlerin yalnızca ölçüm sırasında istasyonun bulunduğu yerdeki hava durumu hakkında bilgi vermesidir. Meteoroloji istasyonu gözlemleri, bulundukları nokta için son derece doğru olabilir ancak yağış (özellikle sağanak veya gök gürültülü fırtına) gibi hava olayları genellikle yereldir ve kısa bir mesafede önemli ölçüde değişiklik gösterebilir.
Örneğin, istasyonun bulunduğu yerde şiddetli yağmur yağarken birkaç kilometre ötede hafif bir çiseleme olabilir veya hiç yağmur yağmayabilir. Tek bir istasyonun ölçümü daha geniş bir alanı temsil etmeyebileceğinden istasyonlar arasında ek bilgi sağlamak için modeller gereklidir.
Ayrıca, hava durumu istasyonları genellikle saatlik veya yarım saatlik ölçümler sağlar. Bu veriler neredeyse gerçek zamanlı olarak sağlansa da gerçek yağış olayları ile raporlanması arasında küçük bir gecikme olabilir. Modeller, mevcut koşulların sorgulanan konumda deneyimlenen gerçekliğe mümkün olduğunca yakın olmasını sağlamaya da yardımcı olur.
API kullanımı
Weather API kapsamı nedir?
Weather API, yasaklı bölgeler hariç dünya genelindeki tüm ülkeleri destekler. Japonya ve Güney Kore'de hava durumu verileri, resmi lisanslı bir meteoroloji hizmeti operatörü olan Weathernews Inc. tarafından sağlanır.
Google Weather API'nin mekansal ayrıntı düzeyi nedir?
Veri çözünürlüğü, dünya genelindeki herhangi bir konum için birkaç kilometre içinde tahminler oluşturulacak şekildedir.
Weather API'nin güncelleme sıklığı nedir?
| Uç nokta | Güncel hava koşulları | Saatlik tahmin | Günlük tahmin | Saatlik geçmiş |
|---|---|---|---|---|
| Yenileme hızı | Gerçek zamanlı olarak hesaplanır. | Saatte bir yenilenir. | Saatte bir yenilenir. | Günde iki kez (Pasifik Standart Saati ile 07:00 ve 19:00). |
- Kısa vadeli yağış (tahminin ilk 12 saati): Radar ve yüksek çözünürlüklü anlık hava durumu tahmini modelleri kullanılarak her 2 ila 15 dakikada bir yenilenir.
- Yağışsız ve uzun süreli yağışlı dönem (10 güne kadar): En güncel tahminleri sunmak için saatlik olarak yenilenir.
Weather API, anlık yağış tahmini sağlıyor mu?
Google, API'de anlık hava durumu tahmini (dakikalık tahmin) sunmaz ancak mevcut koşulları, saatlik tahminleri ve günlük tahminleri sunar.
Weather API, ayrı UVA ve UVB değerleri sağlar mı?
UV indeksi, hem UVA hem de UVB'yi birleştiren tek bir indekstir. Bileşenlere göre döküm sunmuyoruz.
Weather API, hava durumu tahminlerini nasıl oluşturur?
Aşağıdaki diyagramda gösterildiği gibi, Weather API tahminleri, küresel hava durumu ajanslarından alınan hava durumu modellerini ve gözlemlerini girdi olarak kullanan bir dahili tahmin sisteminden oluşturulur. Tahmin modelini iyileştirmek için herkese açık gerçek doğru hava durumu sensörlerinden alınan veriler kullanılır.
Google Hava Durumu tahmininin doğruluğu, önde gelen resmi hava durumu kurumlarının tahminleriyle karşılaştırıldığında farklı bölgeler ve tahmin süreleri için ne kadar?
Tablo 1'deki rakamlar, 11 ay boyunca (15 Ağustos 2024 - 1 Temmuz 2025) 240 saatlik (10 gün) tahmin aralığında sıcaklık ve rüzgar hızı için Google hava durumu verileri ile devlet kurumlarının küresel ve bölgesel hava durumu modelleri arasındaki Kök Ortalama Kare Hatası'nı (RMSE) karşılaştırmaktadır.
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, en doğru bölgesel resmi modellerden daha düşük hata oranına sahiptir. Bu durum, en azından tahmin sürelerinin sonraki bölümleri için geçerlidir. Google hava durumu verilerinin daha uzun tahmin süreleri için gösterdiği mükemmel performans özellikle dikkat çekicidir. Bu süreler, doğru tahmin edilmesi en zor olan süreler olabilir.
Tablo 1'de, her bölge modeli kombinasyonuyla alakalı tüm tahmin dönemleri için ortalama RMSE değerleri listelenir. Daha düşük bir RMSE değeri, daha iyi performans gösterir. Google hava durumu tahminleri, neredeyse tüm parametreler, bölgeler ve tahmin ufku aralıkları için en düşük veya en düşük ortalama RMSE değerleri arasındadır.
Büyütmek için resmi tıklayın.
| Sıcaklık | Rüzgar hızı | |
|---|---|---|
| Global |  |
 |
| Kuzey Amerika |  |
 |
| Avrupa |  |
 |
Tablo 1. Her bir bölgesel model kombinasyonu için ortalama RMSE değerleri
Tablo 2'de, her model için ilgili tahmin aralıklarının ortalama RMSE değerleri listelenmiştir (Google değerleri kalın yazı tipindedir). Google'ın benzersiz bir şekilde en düşük ortalama RMSE'ye sahip olduğu parametreler (sıcaklık, rüzgar) ve tahmin ufukları koyu yeşil renkle vurgulanmıştır. Google'ın diğer modellerle birlikte en düşük ortalama RMSE'ye sahip olduğu parametreler ve tahmin ufukları açık yeşil renkle vurgulanır.
Tablo 2. Model başına ilgili tahmin aralıkları için ortalama RMSE değerleri
Geçmiş veriler uç noktası, gerçek hava durumu verilerini (ör. yerel ölçümlerle doğrulanmış) yansıtıyor mu?
Geçmiş hava durumu verileri, öncelikle model çıktısıdır. Küresel hava durumu ajanslarından ve sayısal hava durumu tahmini (NWP) modellerinden gelen gözlemleri içerse de bunlar, eksiksiz ve tutarlı bir geçmiş kayıt oluşturmak için Google Hava Durumu modeline dahil edilir. Gerçek istasyon ölçümleri, bulundukları konumlarda "gerçek doğru" olarak kabul edilir ancak dünya genelindeki sınırlı dağılımları nedeniyle dünya çapında eksiksiz bir tablo sunmak için yeterli değildir.
weatherCondition, precipitation.probability.percent, precipitation.qpf.quantity alanları ne anlama gelir ve birbiriyle nasıl ilişkilidir?
Bu alanlar, yağış ve genel hava durumu hakkında farklı ancak birbiriyle ilişkili analizler sağlar.
weatherCondition: Bu alan, sorgulanan bölgedeki genel hava koşullarının genel ve sezgisel bir açıklamasını sağlar. Kolay anlaşılması için çeşitli parametreler dikkate alınır.precipitation.probability.percent(PoP): Yağış olasılığını temsil eder. Belirlenen zaman diliminde (genellikle saatlik) tahminin yapıldığı konumda yağış olma olasılığıdır.precipitation.qpf.quantity(QPF): Bu, nicel yağış tahminini ifade eder ve beklenen yağış miktarını derinlik olarak (ör. milimetre veya inç) gösterir. Bu değer, belirtilen zaman ve konumda yağış olması durumunda ne kadar yağış beklendiğini gösterir.
Belirli bir konumda yağmur yağıp yağmadığını nasıl öğrenebilirim?
Belirli bir konumda yağmur yağıp yağmadığını anlamak için weatherCondition alanını kullanmanızı öneririz. Yağmur yağdığını gösteren birden fazla koşul olabilir (YAĞMUR, HAFİF YAĞMUR, SAĞANAK YAĞIŞ, ŞİDDETLİ YAĞMUR, RÜZGAR VE YAĞMUR, GÖK GÜRÜLTÜLÜ FIRTINA, ŞİDDETLİ GÖK GÜRÜLTÜLÜ FIRTINA, GÖK GÜRÜLTÜLÜ SAĞANAK YAĞIŞ, YER YER SAĞANAK YAĞIŞ, HAFİF GÖK GÜRÜLTÜLÜ YAĞMUR, YER YER GÖK GÜRÜLTÜLÜ FIRTINA, YAĞMUR VE KAR). Bu koşullar; hafif, şiddetli, sürekli veya aralıklı yağmurun tüm örneklerini yakalamak ve yağmuru kardan ayırt etmek için tasarlanmıştır. Özel kullanım alanınıza bağlı olarak (ör. kullanım alanınız yalnızca şiddetli yağışları dikkate alıyorsa) bu koşulların yalnızca ilgili bir alt kümesini kullanmayı seçebilirsiniz.
"Mevcut koşullar", hava durumu istasyonu konumlarındaki gözlemlerle eşdeğer mi? İstasyon bulunmayan konumlarda "mevcut koşullar" nasıl belirlenir?
"Mevcut koşullar" bölümümüz, çeşitli veri kaynaklarını birleştirerek en güncel hava durumu bilgilerini sağlar ancak her durumda doğrudan istasyon gözlemleriyle tam olarak eşdeğer değildir.
precipitation.probability.percent ve precipitation.qpf.quantity için (son bir saat içinde birikmiş), currentConditions yanıtında sunulan değer her zaman en son tahminden elde edilir. Olasılık, doğrudan gözlemlenen bir miktar değil, modellenmiş bir miktardır.
Bu yaklaşım, doğrudan sensör kapsamı olmayan alanlarda bile kapsamlı "mevcut koşullar" sunmamıza olanak tanıyarak her zaman en iyi bilgileri sağlar.
API sınırları ve erişim
API'de sıklık sınırlaması var mı?
Weather API için varsayılan sıklık sınırı, dakikada 6.000 sorgudur.
Verilere toplu olarak erişebilir miyim?
Toplu veriler kullanılamıyor. Weather API'yi kota (6.000 QPM) dahilinde sorgulayabilir ve Hizmet Şartları'nda belirtilen önbelleğe alma şartlarına uyabilirsiniz.
Faturalandırmayı etkinleştirmem gerekir mi?
Weather API'yi kullanmak için geçerli bir faturalandırma hesabı gerekir. Projenizi bir 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 olarak "Bu konum için bilgi yok." mesajını içeren bir 404 hata kodu döndürülür. Lütfen farklı bir konum deneyin."