আবহাওয়া API FAQ

সাধারণ তথ্য

বিশেষায়িত আবহাওয়ার তথ্য সরবরাহকারীদের থেকে আপনি গুগলের ওয়েদার এপিআই-কে কীভাবে আলাদা করবেন?

গুগল আমাদের স্বনামধন্য আবহাওয়া সংস্থা অধিগ্রহণের প্রযুক্তির সাথে গুগল ডিপমাইন্ডের মেটনেট এবং ওয়েদারনেক্সট এআই মডেল (২০২৫)-এর অগ্রগতিসমূহকে একীভূত করছে। এটি গুগল ম্যাপস প্ল্যাটফর্মের প্রমাণিত নির্ভরযোগ্যতাকে কাজে লাগায়।

আর্থ ইঞ্জিন ও বিগকোয়েরিতে উপলব্ধ আবহাওয়ার ডেটা এবং গুগলের ওয়েদার এপিআই-এর মধ্যে পার্থক্য কী?

গুগলের আবহাওয়া পণ্যসম্ভার বিভিন্ন ধরনের প্রয়োজনের জন্য একটি বিস্তৃত সমাধান প্রদান করে। WeatherNext মডেলগুলো (বিশেষত GraphCast এবং GenCast ) গবেষণা, মডেলিং এবং বিশ্লেষণের জন্য আদর্শ প্যারামিটারসহ সরাসরি, এআই-ভিত্তিক মডেল পূর্বাভাস আউটপুট প্রদান করে, যা ওপেন-সোর্স কোড এবং Earth Engine ও BigQuery API ব্যবহার করে ঐতিহাসিক বা বর্তমান আবহাওয়ার ডেটাসেটের মাধ্যমে উপলব্ধ করা হয়।

অন্যদিকে, গুগল ম্যাপস প্ল্যাটফর্ম ওয়েদার এপিআই, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং প্রচলিত পূর্বাভাস পদ্ধতির সমন্বয়ে, বর্তমান পরিস্থিতি, ঘণ্টাভিত্তিক ও দৈনিক পূর্বাভাসের জন্য প্রক্রিয়াজাত আবহাওয়ার ডেটা একটি ডেভেলপার-বান্ধব ফরম্যাটে সরবরাহ করে, যা অ্যাপ এবং ওয়েব পরিষেবাগুলিতে নির্বিঘ্নে একীভূত হয়। এই দ্বৈত পদ্ধতিটি বিশেষায়িত গবেষণার চাহিদা এবং ডেভেলপারদের জন্য ব্যাপক সহজলভ্যতা—উভয়কেই পূরণ করে।

গুগল কেন শুধু আবহাওয়া কেন্দ্রের পরিমাপের ওপর নির্ভর করছে না?

গুগল তার আবহাওয়া মডেলের জন্য বিভিন্ন ধরনের ইনপুট উৎস ব্যবহার করে, যার মধ্যে রয়েছে আবহাওয়া স্টেশন থেকে প্রাপ্ত পর্যবেক্ষণ, সংখ্যাসূচক আবহাওয়া পূর্বাভাস মডেল এবং আবহাওয়া এআই মডেল। এই বিভিন্ন ইনপুট উৎস ব্যবহারের কারণ হলো, আবহাওয়া স্টেশন থেকে প্রাপ্ত পর্যবেক্ষণ শুধুমাত্র পরিমাপের সময় স্টেশনটির অবস্থানের আবহাওয়া সম্পর্কে তথ্য প্রদান করে। আবহাওয়া স্টেশনের পর্যবেক্ষণ সেই নির্দিষ্ট স্থানের জন্য অত্যন্ত নির্ভুল হতে পারে, কিন্তু বৃষ্টিপাতের মতো আবহাওয়াগত ঘটনা, বিশেষ করে ঝিরঝিরে বৃষ্টি বা বজ্রঝড়, প্রায়শই একটি নির্দিষ্ট স্থানে সীমাবদ্ধ থাকে এবং অল্প দূরত্বের মধ্যেই এর ব্যাপক পরিবর্তন হতে পারে।

উদাহরণস্বরূপ, স্টেশনটির ঠিক অবস্থানেই হয়তো মুষলধারে বৃষ্টি হচ্ছে, অথচ কয়েক মাইল দূরে শুধু হালকা গুঁড়ি গুঁড়ি বৃষ্টি হচ্ছে বা একেবারেই বৃষ্টি হচ্ছে না। যেহেতু একটিমাত্র স্টেশনের পাঠ বৃহত্তর এলাকার প্রতিনিধিত্ব নাও করতে পারে, তাই স্টেশনগুলোর মধ্যবর্তী অঞ্চলের অতিরিক্ত তথ্য প্রদানের জন্য মডেলের প্রয়োজন হয়।

এছাড়াও, আবহাওয়া কেন্দ্রগুলো সাধারণত প্রতি ঘণ্টা বা আধ ঘণ্টার পাঠ প্রদান করে। যদিও সেগুলো প্রায় রিয়েল-টাইমে প্রদান করা হয়, তবুও প্রকৃত বৃষ্টিপাত এবং তার প্রতিবেদনের মধ্যে সামান্য বিলম্ব হতে পারে। মডেলগুলোও জিজ্ঞাসিত স্থানের অনুভূত বাস্তবতার যতটা সম্ভব কাছাকাছি বর্তমান পরিস্থিতি তুলে ধরতে সহায়তা করে।

এপিআই ব্যবহার

ওয়েদার এপিআই-এর আওতা কী?

ওয়েদার এপিআই জাপান, কোরিয়া এবং নিষিদ্ধ অঞ্চলসমূহ ছাড়া বিশ্বব্যাপী সকল দেশকে সমর্থন করে। আমাদের প্রাথমিক লঞ্চের জন্য, আমরা জনবহুল এলাকাগুলোকে সমর্থন করছি (সমুদ্রের মাঝখান, মরুভূমি এবং পর্বতের চূড়ার মতো প্রত্যন্ত স্থানগুলো বাদে)। আমরা ২০২৫ সাল পর্যন্ত রেজোলিউশন এবং গুণমানের ক্রমাগত উন্নতির পরিকল্পনা করছি।

গুগল ওয়েদার এপিআই-এর স্থানিক সূক্ষ্মতা কী?

ডেটার রেজোলিউশন এমন যে, বিশ্বব্যাপী যেকোনো অবস্থানের জন্য কয়েক কিলোমিটারের মধ্যেই পূর্বাভাস তৈরি করা যায়।

ওয়েদার এপিআই-এর আপডেটের হার কত?

এন্ডপয়েন্ট	বর্তমান পরিস্থিতি	ঘণ্টাভিত্তিক পূর্বাভাস	দৈনিক পূর্বাভাস	ঘণ্টাভিত্তিক ইতিহাস
রিফ্রেশ রেট	১৫ মিনিট (ঘণ্টার মধ্যে নির্দিষ্ট সময় অন্তর)	৩০ মিনিট (ঘণ্টার মধ্যে নির্দিষ্ট সময় অন্তর)	৩০ মিনিট (ঘণ্টাভিত্তিক পূর্বাভাসের সাথে একই সময়ে আপডেট করা হয়)	দিনে দুইবার (প্যাসিফিক স্ট্যান্ডার্ড টাইম অনুযায়ী সকাল ৭টা এবং সন্ধ্যা ৭টা)।

ওয়েদার এপিআই কি তাৎক্ষণিক বৃষ্টিপাতের পূর্বাভাস প্রদান করে?

গুগল তার এপিআই-তে তাৎক্ষণিক পূর্বাভাস (মিনিটের পূর্বাভাস) প্রদান করে না, তবে এটি বর্তমান পরিস্থিতি, ঘণ্টাভিত্তিক পূর্বাভাস এবং দৈনিক পূর্বাভাস দিয়ে থাকে।

ওয়েদার এপিআই কি ইউভিএ এবং ইউভিবি-এর আলাদা মান প্রদান করে?

ইউভি ইনডেক্স একটি একক সূচক যা ইউভিএ এবং ইউভিবি উভয়কে একত্রিত করে। আমরা উপাদান অনুযায়ী কোনো বিভাজন প্রদান করি না।

ওয়েদার এপিআই কীভাবে পূর্বাভাস আউটপুট তৈরি করে?

নিচের ডায়াগ্রামে যেমন দেখানো হয়েছে, ওয়েদার এপিআই (Weather API) পূর্বাভাসগুলো একটি অভ্যন্তরীণ পূর্বাভাস সিস্টেম থেকে তৈরি করা হয়, যা ইনপুট হিসেবে আবহাওয়া মডেল এবং বিশ্বব্যাপী আবহাওয়া সংস্থাগুলোর পর্যবেক্ষণ ব্যবহার করে। পূর্বাভাস মডেলটিকে উন্নত করার জন্য পাবলিক গ্রাউন্ড-ট্রুথ ওয়েদার সেন্সর থেকে প্রাপ্ত ডেটা ব্যবহার করা হয়।

বিভিন্ন অঞ্চল এবং পূর্বাভাসের সময়সীমার ক্ষেত্রে, শীর্ষস্থানীয় সরকারি আবহাওয়া সংস্থাগুলোর পূর্বাভাসের তুলনায় গুগল ওয়েদারের পূর্বাভাসের নির্ভুলতা কেমন?

সারণি ১- এর পরিসংখ্যানগুলো ১১ মাসব্যাপী (১৫ আগস্ট ২০২৪ থেকে ১ জুলাই ২০২৫ পর্যন্ত) ২৪০ ঘণ্টা (১০ দিন) পূর্বাভাসের মেয়াদে গুগলের আবহাওয়ার ডেটা এবং সরকারি সংস্থাগুলোর বৈশ্বিক ও আঞ্চলিক আবহাওয়া মডেলগুলোর মধ্যে তাপমাত্রা ও বাতাসের গতিবেগের রুট মিন স্কয়ার্ড এরর (RMSE) -এর তুলনা করে।

বিশ্বব্যাপী, গুগলের আবহাওয়ার পূর্বাভাস শীর্ষস্থানীয় সরকারি সংস্থাগুলোর পূর্বাভাসের চেয়ে উন্নত। ইউরোপ এবং উত্তর আমেরিকার ক্ষেত্রে, অন্তত পূর্বাভাসের শেষ ভাগের জন্য, গুগলের আবহাওয়ার তথ্যে ত্রুটির হার সবচেয়ে নির্ভুল আঞ্চলিক সরকারি মডেলগুলোর চেয়ে কম। দীর্ঘমেয়াদী পূর্বাভাসের ক্ষেত্রে গুগলের আবহাওয়ার তথ্যের এই চমৎকার কার্যকারিতা বিশেষভাবে উল্লেখযোগ্য, কারণ এই সময়কালের পূর্বাভাস নির্ভুলভাবে দেওয়াই সবচেয়ে কঠিন হতে পারে।

সারণি ১-এ প্রতিটি অঞ্চল-মডেল সমন্বয়ের জন্য প্রাসঙ্গিক সম্পূর্ণ পূর্বাভাস সময়সীমার গড় আরএমএসই (RMSE) মান তালিকাভুক্ত করা হয়েছে। কম আরএমএসই মান উন্নততর কর্মক্ষমতা নির্দেশ করে। প্রায় সকল প্যারামিটার, অঞ্চল এবং পূর্বাভাস সময়সীমার জন্য গুগলের আবহাওয়ার পূর্বাভাসগুলোর গড় আরএমএসই মান সর্বনিম্ন বা অন্যতম সর্বনিম্ন।

ছবিটি বড় করে দেখতে এর উপর ক্লিক করুন।

	তাপমাত্রা	বাতাসের গতি
বিশ্বব্যাপী
উত্তর আমেরিকা
ইউরোপ

সারণি ১. প্রতিটি আঞ্চলিক মডেল সমন্বয়ের জন্য প্রাসঙ্গিক গড় আরএমএসই (RMSE) মান

সারণি ২-এ প্রতিটি মডেলের জন্য প্রাসঙ্গিক পূর্বাভাস দিগন্তের গড় RMSE মান তালিকাভুক্ত করা হয়েছে (গুগলের মান গাঢ় অক্ষরে)। যে সকল প্যারামিটার (তাপমাত্রা, বায়ু) এবং পূর্বাভাস দিগন্তের জন্য গুগলের গড় RMSE এককভাবে সর্বনিম্ন, সেগুলোকে গাঢ় সবুজ রঙে চিহ্নিত করা হয়েছে। যে সকল প্যারামিটার এবং পূর্বাভাস দিগন্তের জন্য গুগলের গড় RMSE সর্বনিম্ন এবং এর সাথে অন্য কোনো মডেলেরও সর্বনিম্ন মান রয়েছে, সেগুলোকে হালকা সবুজ রঙে চিহ্নিত করা হয়েছে।

সারণি ২. প্রতিটি মডেলের জন্য প্রাসঙ্গিক পূর্বাভাস সময়সীমার গড় আরএমএসই (RMSE) মান

ঐতিহাসিক ডেটার শেষবিন্দুটি কি প্রকৃত আবহাওয়ার তথ্য প্রতিফলিত করে (অর্থাৎ, স্থানীয় পরিমাপ দ্বারা যাচাইকৃত)?

ঐতিহাসিক আবহাওয়ার তথ্য মূলত মডেল থেকে প্রাপ্ত ফলাফল। যদিও এতে বিশ্বব্যাপী আবহাওয়া সংস্থা এবং সংখ্যাসূচক আবহাওয়া পূর্বাভাস (NWP) মডেলের পর্যবেক্ষণ অন্তর্ভুক্ত থাকে, একটি সম্পূর্ণ ও সামঞ্জস্যপূর্ণ ঐতিহাসিক রেকর্ড তৈরি করার জন্য এই তথ্যগুলোকে গুগল ওয়েদার মডেলে একীভূত করা হয়। স্টেশনগুলোর প্রকৃত পরিমাপকে তাদের নির্দিষ্ট অবস্থানে 'গ্রাউন্ড ট্রুথ' বা বাস্তব সত্য হিসেবে বিবেচনা করা হয়, কিন্তু বিশ্বজুড়ে এর সীমিত বিস্তৃতির কারণে একটি সম্পূর্ণ বিশ্বব্যাপী চিত্র পাওয়ার জন্য তা অপর্যাপ্ত।

weatherCondition , precipitation.probability.percent , precipitation.qpf.quantity ফিল্ডগুলোর অর্থ কী এবং এদের মধ্যে সম্পর্ক কী?

এই ক্ষেত্রগুলো বৃষ্টিপাত এবং সামগ্রিক আবহাওয়া সম্পর্কে স্বতন্ত্র কিন্তু পরস্পর সম্পর্কিত ধারণা প্রদান করে।

• weatherCondition : এই ফিল্ডটি সহজবোধ্যতার জন্য বিভিন্ন প্যারামিটার বিবেচনা করে জিজ্ঞাসিত এলাকার সামগ্রিক আবহাওয়ার একটি সাধারণ ও সহজবোধ্য বিবরণ প্রদান করে।
• precipitation.probability.percent (PoP): এটি বৃষ্টিপাতের সম্ভাবনাকে বোঝায়। অর্থাৎ, পূর্বাভাসের স্থানে একটি নির্দিষ্ট সময়কালে (সাধারণত ঘণ্টাভিত্তিক) বৃষ্টিপাত হওয়ার সম্ভাবনা।
• precipitation.qpf.quantity (QPF): এর পূর্ণরূপ হলো পরিমাণগত বৃষ্টিপাতের পূর্বাভাস এবং এটি প্রত্যাশিত বৃষ্টিপাতের পরিমাণ নির্দেশ করে, যা গভীরতা (যেমন, মিলিমিটার বা ইঞ্চি) হিসেবে পরিমাপ করা হয়। এই মানটি বোঝায় যে, নির্দিষ্ট সময় ও স্থানে বৃষ্টিপাত হলে ঠিক কী পরিমাণ বৃষ্টিপাত প্রত্যাশিত।

দ্রষ্টব্য: যদিও উভয়ই বৃষ্টিপাতের সাথে সম্পর্কিত, PoP (সম্ভাবনা) আপনাকে বলে যে বৃষ্টি হওয়ার সম্ভাবনা আছে কিনা, অন্যদিকে QPF (পরিমাণ) আপনাকে বলে যে কী পরিমাণ বৃষ্টি হতে পারে। একটি অশূন্য PoP সাধারণত একটি অশূন্য QPF নির্দেশ করে, কিন্তু এগুলি সবসময় সরাসরি সমানুপাতিক হয় না। উদাহরণস্বরূপ, একটি কম PoP একটি উচ্চ QPF-এর সাথে মিলে যেতে পারে (যেমন খুব ভারী বজ্রঝড়ের সামান্য সম্ভাবনা), অথবা এর বিপরীতও হতে পারে।

কোনো নির্দিষ্ট স্থানে বৃষ্টি হচ্ছে কি না, তা আমি কীভাবে নির্ণয় করতে পারি?

কোনো নির্দিষ্ট স্থানে বৃষ্টি হচ্ছে কি না, তা বোঝার জন্য আমরা weatherCondition ফিল্ডটি ব্যবহার করার পরামর্শ দিই। একাধিক অবস্থা বৃষ্টির ইঙ্গিত দিতে পারে (বৃষ্টি, হালকা বৃষ্টি, ঝিরঝিরে বৃষ্টি, ভারী বৃষ্টি, বাতাস ও বৃষ্টি, বজ্রঝড়, ভারী বজ্রঝড়, বজ্রসহ বৃষ্টি, বিক্ষিপ্ত ঝিরঝিরে বৃষ্টি, হালকা বজ্রসহ বৃষ্টি, বিক্ষিপ্ত বজ্রঝড়, বৃষ্টি ও তুষারপাত)। এই অবস্থাগুলো হালকা, তীব্র, একটানা বা বিক্ষিপ্ত বৃষ্টিপাতের সমস্ত ঘটনা শনাক্ত করতে এবং বৃষ্টি ও তুষারপাতের মধ্যে পার্থক্য করতে তৈরি করা হয়েছে। আপনার নির্দিষ্ট ব্যবহারের ধরনের ওপর নির্ভর করে — উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে শুধু ভারী বৃষ্টিপাত বিবেচনা করা হয় — আপনি এই অবস্থাগুলোর একটি প্রাসঙ্গিক উপসেট ব্যবহার করতে পারেন।

"বর্তমান পরিস্থিতি" কি আবহাওয়া কেন্দ্রের পর্যবেক্ষণের সমতুল্য? যেসব স্থানে কেন্দ্র নেই, সেখানে "বর্তমান পরিস্থিতি" কীভাবে নির্ধারণ করা হয়?

আমাদের 'বর্তমান পরিস্থিতি' বিভিন্ন ডেটা উৎস একত্রিত করে সবচেয়ে হালনাগাদ আবহাওয়ার তথ্য প্রদান করে, কিন্তু সব ক্ষেত্রে তা সরাসরি স্টেশন পর্যবেক্ষণের হুবহু সমতুল্য নয়।

precipitation.probability.percent এবং precipitation.qpf.quantity (গত এক ঘণ্টায় সঞ্চিত) এর ক্ষেত্রে, currentConditions রেসপন্সে উপস্থাপিত মানটি সর্বদা সর্বশেষ পূর্বাভাস থেকে নেওয়া হয়। Probability নিজেই একটি মডেল-ভিত্তিক রাশি, যা সরাসরি পর্যবেক্ষণ করা হয় না।

এই পদ্ধতিটি আমাদেরকে সরাসরি সেন্সর কভারেজবিহীন এলাকাতেও ব্যাপক "বর্তমান পরিস্থিতি" প্রদান করতে সক্ষম করে, যা সর্বদা সর্বোত্তম উপলব্ধ তথ্য নিশ্চিত করে।

এপিআই সীমাবদ্ধতা এবং অ্যাক্সেস

এপিআই-তে কি কোনো রেট লিমিট আছে?

ওয়েদার এপিআই-এর জন্য প্রতি মিনিটে ৬,০০০ কোয়েরির একটি ডিফল্ট রেট লিমিট রয়েছে।

আমি কি একসাথে অনেকগুলো ডেটা অ্যাক্সেস করতে পারি?

বাল্ক ডেটা উপলব্ধ নেই। আপনি কোটার (৬,০০০ কিউপিএম) মধ্যে ওয়েদার এপিআই-তে কোয়েরি করতে পারেন এবং পরিষেবার শর্তাবলীতে বর্ণিত ক্যাশিং শর্তাবলী মেনে চলতে হবে।

আমাকে কি বিলিং চালু করতে হবে?

ওয়েদার এপিআই ব্যবহার করার জন্য একটি বৈধ বিলিং অ্যাকাউন্ট প্রয়োজন। আপনার প্রজেক্টে একটি বিলিং অ্যাকাউন্ট সেট আপ করতে ‘বিলিং সক্ষম করুন’ দেখুন।

অসমর্থিত কোনো অবস্থান থেকে অনুসন্ধান করলে কী হবে?

যদি অক্ষাংশ এবং দ্রাঘিমাংশ সমর্থিত দেশের তালিকায় অন্তর্ভুক্ত না থাকে, তাহলে প্রতিক্রিয়া হিসেবে একটি 404 ত্রুটি কোড এবং এই বার্তাটি আসবে: "এই অবস্থানের জন্য তথ্য অনুপলব্ধ। অনুগ্রহ করে অন্য একটি অবস্থান চেষ্টা করুন।"