Allgemeine Informationen
Wie unterscheidet sich die Weather API von Google von spezialisierten Anbietern von Wetterdaten?
Google integriert die Technologie aus der Übernahme eines renommierten Wetterunternehmens mit den Fortschritten der MetNet und WeatherNext KI-Modelle von Google DeepMind (2025). Dabei wird die bewährte Zuverlässigkeit der Google Maps Platform genutzt.
Was ist der Unterschied zwischen den in Earth Engine und BigQuery verfügbaren Wetterdaten und der Weather API von Google?
Die Wetterproduktpalette von Google bietet eine umfassende Auswahl an Lösungen für unterschiedliche Anforderungen. WeatherNext-Modelle (nämlich GraphCast und GenCast) liefern rohe, KI-basierte Modellvorhersagen, einschließlich Parametern, die sich ideal für Forschung, Modellierung und Analyse eignen. Sie werden mithilfe von Open-Source-Code und historischen oder aktuellen Wetterdatensätzen über die Earth Engine und die BigQuery APIs zur Verfügung gestellt.
Die Weather API der Google Maps Platform liefert hingegen verarbeitete Wetterdaten für aktuelle Bedingungen, stündliche Vorhersagen und Tagesvorhersagen, indem sie KI- und traditionelle Vorhersagesysteme in einem entwicklerfreundlichen Format kombiniert, das sich nahtlos in Apps und Webdienste einfügt. Dieser duale Ansatz deckt sowohl spezielle Forschungsanforderungen als auch eine breite Zugänglichkeit für Entwickler ab.
Warum verlässt sich Google nicht nur auf Messungen von Wetterstationen?
Google verwendet eine Vielzahl von Eingabe quellen für sein Wettermodell, darunter Beobachtungen von Wetterstationen, numerische Wettervorhersagemodelle und Wetter-KI-Modelle. Der Grund für die Verwendung dieser verschiedenen Eingabequellen ist, dass Beobachtungen von Wetterstationen nur Informationen über das Wetter am Standort der Station zum Zeitpunkt der Messung liefern. Beobachtungen von Wetterstationen können für diesen genauen Standort sehr genau sein, aber Wetterphänomene wie Niederschlag, insbesondere bei Schauern oder Gewittern, sind oft lokal begrenzt und können sich über kurze Entfernungen hinweg erheblich unterscheiden.
Beispielsweise kann es direkt am Standort der Station zu einem starken Regenguss kommen, während es einige Kilometer entfernt nur leicht nieselt oder gar nicht regnet. Da eine einzelne Stationsmessung möglicherweise nicht repräsentativ für ein größeres Gebiet ist, sind Modelle erforderlich, um zusätzliche Informationen zwischen den Stationen zu liefern.
Außerdem liefern Wetterstationen in der Regel stündliche oder halbstündliche Messungen. Auch wenn diese nahezu in Echtzeit bereitgestellt werden, kann es zu einer leichten Verzögerung zwischen den tatsächlichen Niederschlagsereignissen und der Meldung kommen. Modelle helfen auch dabei, die aktuellen Bedingungen so nah wie möglich an die erlebte Realität am abgefragten Standort anzunähern.
API-Nutzung
Welche Abdeckung bietet die Weather API?
Die Weather API unterstützt alle Länder weltweit außer Japan, Korea und verbotenen Gebieten. Bei der ersten Einführung unterstützen wir besiedelte Gebiete (mit Ausnahme abgelegener Orte wie dem mittleren Ozean, Wüsten und Berggipfeln). Wir planen bis 2025 kontinuierliche Verbesserungen der Auflösung und Qualität.
Wie hoch ist die räumliche Granularität der Weather API von Google?
Die Datenauflösung ist so hoch, dass Vorhersagen für jeden Standort weltweit innerhalb weniger Kilometer erstellt werden.
Wie oft werden die Daten der Weather API aktualisiert?
| Endpunkt | Aktuelle Wetterlage | Stdl. Vorhersage | Tägliche Vorhersage | Stündlicher Verlauf |
|---|---|---|---|---|
| Aktualisierungsrate | 15 Minuten (periodisch innerhalb der Stunde) | 30 Minuten (periodisch innerhalb der Stunde) | 30 Minuten (wird gleichzeitig mit der stündlichen Vorhersage aktualisiert) | Zweimal täglich (7:00 Uhr und 19:00 Uhr PST) |
Bietet die Weather API Nowcasting-Vorhersagen für Niederschlag?
Google bietet in der API keine Nowcasting-Vorhersagen (Minutenvorhersagen) an, aber es werden aktuelle Bedingungen, stündliche Vorhersagen und Tagesvorhersagen bereitgestellt.
Bietet die Weather API separate UVA- und UVB-Werte?
Der UV-Index ist ein einzelner Index, der sowohl UVA als auch UVB kombiniert. Eine Aufschlüsselung nach Komponenten ist nicht verfügbar.
Wie erstellt die Weather API eine Vorhersage?
Wie im folgenden Diagramm dargestellt, werden die Vorhersagen der Weather API über ein internes Vorhersagesystem erstellt, das Wettermodelle und Beobachtungen von globalen Wetteragenturen als Eingaben verwendet. Daten von öffentlichen Ground-Truth-Wettersensoren werden verwendet, um das Vorhersagemodell zu verbessern.
Wie genau ist die Wettervorhersage von Google für verschiedene Regionen und Vorhersagezeiträume im Vergleich zu Vorhersagen von führenden staatlichen Wetteragenturen?
In Tabelle 1 werden die Wurzel der mittleren Fehlerquadratsumme (Root Mean Squared Error, RMSE) für Temperatur und Windgeschwindigkeit für einen Vorhersagezeitraum von 240 Stunden (10 Tagen) zwischen den Wetterdaten von Google und globalen und regionalen Wettermodellen von staatlichen Stellen über 11 Monate (15. August 2024 bis 1. Juli 2025) verglichen.
Weltweit übertrifft die Wettervorhersage von Google die Vorhersagen von führenden staatlichen Stellen. Für Europa und Nordamerika haben die Wetterdaten von Google einen geringeren Fehler als die genauesten regionalen staatlichen Modelle, zumindest für den späteren Teil ihrer Vorhersagezeiträume. Die hervorragende Leistung der Wetterdaten von Google für längere Vorhersagezeiträume ist besonders bemerkenswert, da diese am schwierigsten genau vorherzusagen sind.
In Tabelle 1 sind die durchschnittlichen RMSE-Werte für die gesamten Vorhersagezeiträume aufgeführt, die für jede regionale Modellkombination relevant sind. Ein niedrigerer RMSE-Wert deutet auf eine bessere Leistung hin. Die Wettervorhersagen von Google haben für fast alle Parameter, Regionen und Vorhersagezeiträume die niedrigsten oder mit die niedrigsten durchschnittlichen RMSE-Werte.
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| Temperatur | Windgeschwindigkeit | |
|---|---|---|
| Global |  |
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| Nordamerika |  |
 |
| Europa |  |
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Tabelle 1. Durchschnittliche RMSE-Werte für relevant für jede regionale Modellkombination
In Tabelle 2 sind die durchschnittlichen RMSE-Werte für relevante Vorhersagezeiträume für jedes Modell aufgeführt (Google-Werte in Fettdruck). Parameter (Temperatur, Wind) und Vorhersagezeiträume, für die Google die niedrigste durchschnittliche RMSE hat, sind dunkelgrün hervorgehoben. Parameter und Vorhersagezeiträume, für die Google zusammen mit einem oder mehreren anderen Modellen die niedrigste durchschnittliche RMSE hat, sind hellgrün hervorgehoben.
Tabelle 2. Durchschnittliche RMSE-Werte für relevante Vorhersagezeiträume pro Modell
Spiegeln die Daten des Endpunkts für Verlaufsdaten die tatsächlichen Wetterdaten wider (d.h. durch lokale Messungen bestätigt)?
Verlaufsdaten zum Wetter sind hauptsächlich modellierte Ausgaben. Sie enthalten zwar Beobachtungen von globalen Wetter agenturen und numerischen Wettervorhersagemodellen, werden aber in das Wettermodell von Google integriert, um eine vollständige und konsistente Verlaufsaufzeichnung zu erstellen. Tatsächliche Stationsmessungen gelten an ihren jeweiligen Standorten als „Ground Truth“, aber ihre begrenzte globale Verteilung reicht nicht aus, um ein vollständiges weltweites Bild zu liefern.
Was bedeuten die Felder weatherCondition, precipitation.probability.percent und precipitation.qpf.quantity und wie hängen sie zusammen?
Diese Felder liefern unterschiedliche, aber zusammenhängende Informationen zu Niederschlag und allgemeinem Wetter.
weatherCondition:Dieses Feld enthält eine allgemeine, intuitive Beschreibung der Wetterbedingungen im abgefragten Gebiet, wobei verschiedene Parameter berücksichtigt werden, um das Verständnis zu erleichtern.precipitation.probability.percent(PoP) : Dieser Wert gibt die Wahrscheinlichkeit für Niederschlag an. Die Wahrscheinlichkeit, dass es am Standort der Vorhersage während des definierten Zeitraums (in der Regel stündlich) zu Niederschlag kommt.precipitation.qpf.quantity(QPF) : Dieser Wert steht für die quantitative Niederschlagsvorhersage und gibt die erwartete Niederschlagsmenge an, gemessen als Tiefe (z. B. in Millimetern oder Zoll). Dieser Wert gibt an, wie viel Niederschlag erwartet wird, wenn er innerhalb des angegebenen Zeitraums und am angegebenen Ort auftritt.
Wie kann ich feststellen, ob es an einem bestimmten Ort regnet?
Wir empfehlen, das Feld weatherCondition zu verwenden, um zu ermitteln, ob es an einem bestimmten Ort regnet. Mehrere Bedingungen können darauf hindeuten, dass es regnet (RAIN, LIGHT RAIN, RAIN SHOWERS, HEAVY RAIN, WIND AND RAIN, THUNDERSTORM, HEAVY THUNDERSTORM, THUNDERSHOWER, SCATTERED SHOWERS, LIGHT THUNDERSTORM RAIN, SCATTERED THUNDERSTORMS, RAIN AND SNOW). Diese Bedingungen sollen alle Fälle von leichtem, starkem, kontinuierlichem oder verstreutem Regen erfassen und auch Regen von Schnee unterscheiden. Je nach Anwendungsfall – z. B. wenn nur starker Regen berücksichtigt werden soll – können Sie nur eine relevante Teilmenge dieser Bedingungen verwenden.
Entsprechen die „aktuellen Bedingungen“ den Beobachtungen an den Standorten der Wetterstationen? Wie werden die „aktuellen Bedingungen“ an Orten ohne Stationen ermittelt?
Unsere „aktuellen Bedingungen“ liefern die aktuellsten Wetterinformationen, indem sie verschiedene Datenquellen kombinieren. Sie sind jedoch nicht in allen Fällen mit direkten Stationsbeobachtungen identisch.
Für precipitation.probability.percent und precipitation.qpf.quantity (kumuliert über die letzte Stunde) wird der in der currentConditions-Antwort angegebene Wert immer aus der letzten Vorhersage abgeleitet. Die Wahrscheinlichkeit selbst ist eine modellierte und keine direkt beobachtete Größe.
Mit diesem Ansatz können wir auch in Gebieten ohne direkte Sensorabdeckung umfassende „aktuelle Bedingungen“ bereitstellen und so jederzeit die bestmöglichen Informationen gewährleisten.
API-Limits und Zugriff
Gibt es ein Ratenlimit für die API?
Für die Weather API gilt ein Standardratenlimit von 6.000 Abfragen pro Minute.
Kann ich auf die Daten im Bulk zugreifen?
Bulk-Daten sind nicht verfügbar. Sie können die Weather API innerhalb des Kontingents (6.000 Abfragen pro Minute) abfragen und die in den Nutzungs bedingungen beschriebenen Cache-Bedingungen einhalten.
Muss ich die Abrechnung aktivieren?
Für die Verwendung der Weather API ist ein gültiges Rechnungskonto erforderlich. Unter Abrechnung aktivieren erfahren Sie, wie Sie Ihr Projekt mit einem Rechnungskonto einrichten.
Was passiert, wenn ich einen nicht unterstützten Standort abfrage?
Wenn der Breiten- und Längengrad nicht in der Liste der unterstützten Länder enthalten ist, wird in der Antwort der Fehlercode 404 mit der Meldung „Informationen für diesen Standort sind nicht verfügbar. Bitte versuchen Sie es mit einem anderen Standort.“ zurückgegeben.