Allgemeine Informationen
Wie unterscheidet sich die Weather API von Google von spezialisierten Wetterdatenanbietern?
Google integriert Technologie aus der Übernahme eines renommierten Wetterunternehmens mit den Fortschritten der KI-Modelle MetNet und WeatherNext von Google DeepMind (2025). Dabei wird die bewährte Zuverlässigkeit der Google Maps Platform genutzt.
Was ist der Unterschied zwischen den Wetterdaten, die in Earth Engine und BigQuery verfügbar sind, und der Weather API von Google?
Die Wetterprodukt-Suite von Google bietet eine umfassende Palette von Lösungen für unterschiedliche Anforderungen. Die WeatherNext-Modelle (GraphCast und GenCast) liefern rohe, KI-basierte Modellvorhersageausgaben, einschließlich Parametern, die sich ideal für Forschung, Modellierung und Analyse eignen. Sie werden mithilfe von Open-Source-Code und bisherigen oder aktuellen Wetterdatensätzen über die Earth Engine- und 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 einbinden lässt. Dieser duale Ansatz deckt sowohl spezielle Forschungsanforderungen als auch die breite Zugänglichkeit für Entwickler ab.
Warum stützt sich Google nicht nur auf Messungen von Wetterstationen?
Google verwendet für sein Wettermodell eine Vielzahl von Eingabequellen, darunter Beobachtungen von Wetterstationen, numerische Wettervorhersagemodelle und KI-Modelle für das Wetter. 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. Die Beobachtungen von Wetterstationen können für den jeweiligen Standort sehr genau sein, aber Wetterphänomene wie Niederschlag, insbesondere durch Schauer oder Gewitter, sind oft lokal begrenzt und können sich über kurze Entfernungen erheblich unterscheiden.
So kann es beispielsweise direkt am Standort der Wetterstation zu einem starken Regenguss kommen, während es nur wenige Kilometer entfernt nur leicht regnet oder gar nicht. Da die Messwerte einer einzelnen Station möglicherweise nicht repräsentativ für ein größeres Gebiet sind, sind Modelle erforderlich, um zusätzliche Informationen zwischen den Stationen zu liefern.
Außerdem liefern Wetterstationen in der Regel stündliche oder halbstündliche Messwerte. Auch wenn diese Daten nahezu in Echtzeit bereitgestellt werden, kann es zu einer leichten Verzögerung zwischen den tatsächlichen Niederschlagsereignissen und der Berichterstattung kommen. Modelle helfen auch dabei, die aktuellen Bedingungen so nah wie möglich an die erlebte Realität am abgefragten Ort heranzubringen.
API-Nutzung
Was ist die Weather API-Abdeckung?
Die Weather API unterstützt alle Länder weltweit, mit Ausnahme von Japan, Korea und verbotenen Gebieten. Bei der ersten Einführung unterstützen wir bewohnte Gebiete (mit Ausnahme abgelegener Orte wie das offene Meer, Wüsten und Berggipfel). Wir planen, die Auflösung und Qualität bis 2025 kontinuierlich zu verbessern.
Welche räumliche Granularität hat die Google Weather API?
Die Datenauflösung ist so hoch, dass Vorhersagen für jeden Ort weltweit innerhalb weniger Kilometer erstellt werden können.
Wie hoch ist die Updatehäufigkeit für die Weather API?
| Endpunkt | Aktuelle Wetterlage | Stdl. Vorhersage | Vorhersage für heute | Stündlicher Verlauf |
|---|---|---|---|---|
| Aktualisierungsrate | 15 Minuten (regelmäßig innerhalb der Stunde) | 30 Minuten (regelmäßig 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-Prognosen für Niederschlag?
Google bietet in der API keine Nowcasting-Prognosen (Minutenprognosen) an, aber aktuelle Bedingungen, stündliche Vorhersagen und Tagesvorhersagen.
Liefert die Weather API separate UVA- und UVB-Werte?
Der UV-Index ist ein einzelner Index, der sowohl UVA als auch UVB kombiniert. Wir bieten keine Aufschlüsselung nach Komponenten an.
Wie wird die Vorhersageausgabe der Weather API erstellt?
Wie im Diagramm unten dargestellt, werden Vorhersagen der Weather API über ein internes Vorhersagesystem erstellt, das Wettermodelle und Beobachtungen von globalen Wetteragenturen als Eingaben verwendet. Daten von öffentlichen Grundwahrheit-Wettersensoren werden verwendet, um das Vorhersagemodell zu verbessern.
Wie genau sind die Wettervorhersagen von Google für verschiedene Regionen und Vorhersagezeiträume im Vergleich zu Vorhersagen von führenden staatlichen Wetterbehörden?
In Tabelle 1 wird die Wurzel der mittleren Fehlerquadratsumme (RMSE) für Temperatur und Windgeschwindigkeit für einen Vorhersagezeitraum von 240 Stunden (10 Tagen) zwischen Google-Wetterdaten und globalen und regionalen Wettermodellen von Behörden über einen Zeitraum von 11 Monaten (15. August 2024 bis 1. Juli 2025) verglichen.
Weltweit ist die Wettervorhersage von Google besser als die Wettervorhersagen führender staatlicher Stellen. In Europa und Nordamerika weisen die Google-Wetterdaten zumindest für den späteren Teil des Vorhersagezeitraums weniger Fehler auf als die genauesten regionalen Behördenmodelle. Besonders bemerkenswert ist die hervorragende Leistung von Google-Wetterdaten für längere Vorhersagezeiträume, die am schwierigsten genau vorherzusagen sind.
In Tabelle 1 sind die durchschnittlichen RMSE-Werte für die gesamten Prognosezeiträume aufgeführt, die für jede Kombination aus Region und Modell 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 einen der niedrigsten durchschnittlichen RMSE-Werte.
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| Temperatur | Windgeschwindigkeit | |
|---|---|---|
| Global |  |
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| Nordamerika |  |
 |
| Europa |  |
 |
Tabelle 1. Durchschnittliche RMSE-Werte für die relevanten Kombinationen von regionalen Modellen
In Tabelle 2 sind die durchschnittlichen RMSE-Werte für relevante Prognosezeiträume für jedes Modell aufgeführt (Google-Werte in Fettdruck). Parameter (Temperatur, Wind) und Vorhersagezeiträume, für die Google den niedrigsten durchschnittlichen RMSE hat, sind dunkelgrün hervorgehoben. Parameter und Prognosezeiträume, für die Google zusammen mit (einem) anderen Modell(en) den niedrigsten durchschnittlichen RMSE hat, sind hellgrün hervorgehoben.
Tabelle 2. Durchschnittliche RMSE-Werte für relevante Prognosezeiträume pro Modell
Spiegeln die Verlaufsdaten im Endpunkt tatsächliche Wetterdaten wider, die durch lokale Messungen bestätigt wurden?
Historische Wetterdaten sind hauptsächlich Modellausgaben. Das Modell berücksichtigt zwar Beobachtungen von globalen Wetteragenturen und numerische Wettervorhersagemodelle (Numerical Weather Prediction, NWP), diese werden jedoch in das Google-Wettermodell integriert, um einen vollständigen und konsistenten Verlauf zu erstellen. Tatsächliche Stationsmessungen gelten an ihren spezifischen Standorten als „Grundwahrheit“, aber ihre begrenzte globale Verteilung reicht nicht aus, um ein vollständiges weltweites Bild zu erhalten.
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 Wetter im Allgemeinen.
weatherCondition:Dieses Feld enthält eine allgemeine, intuitive Beschreibung der Wetterbedingungen im abgefragten Gebiet. Dabei werden verschiedene Parameter berücksichtigt, um die Informationen leicht verständlich zu machen.precipitation.probability.percent(PoP): Dies ist die Niederschlagswahrscheinlichkeit. Die Wahrscheinlichkeit, dass es am Ort der Vorhersage während des definierten Zeitraums (normalerweise stündlich) zu Niederschlag kommt.precipitation.qpf.quantity(QPF): Dies steht für „quantitative precipitation forecast“ (quantitative Niederschlagsvorhersage) und gibt die erwartete Niederschlagsmenge an, gemessen als Tiefe (z. B. Millimeter oder Zoll). Dieser Wert gibt an, wie viel Niederschlag erwartet wird, wenn er am angegebenen Ort und zur angegebenen Zeit auftritt.
Wie kann ich feststellen, ob es an einem bestimmten Ort regnet?
Wir empfehlen, das Feld weatherCondition zu verwenden, um herauszufinden, ob es an einem bestimmten Ort regnet. Es gibt mehrere Bedingungen, die auf Regen hinweisen können (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 sind so konzipiert, dass alle Fälle von leichtem, starkem, kontinuierlichem oder vereinzelten Regen erfasst werden und Regen von Schnee unterschieden wird. Je nach Anwendungsfall, z. B. wenn nur starker Regen berücksichtigt werden soll, können Sie auch nur eine relevante Teilmenge dieser Bedingungen verwenden.
Entsprechen die „aktuellen Bedingungen“ den Beobachtungen an Wetterstationen? Wie werden die „aktuellen Bedingungen“ an Orten ohne Wetterstationen ermittelt?
Unsere „aktuellen Bedingungen“ liefern die aktuellsten Wetterinformationen, indem verschiedene Datenquellen kombiniert werden. 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 Wert in der currentConditions-Antwort immer aus der letzten Prognose abgeleitet. Die Wahrscheinlichkeit selbst ist eine modellierte und keine direkt beobachtete Größe.
So können wir umfassende Informationen zu den aktuellen Bedingungen bereitstellen, auch in Gebieten ohne direkte Sensorabdeckung.
API-Limits und -Zugriff
Gibt es eine Ratenbegrenzung für die API?
Für die Weather API gilt ein Standardlimit von 6.000 Abfragen pro Minute.
Kann ich auf die Daten im Bulk zugreifen?
Bulk-Daten sind nicht verfügbar. Sie können die Weather API im Rahmen des Kontingents (6.000 Anfragen pro Minute) abfragen und die in den Nutzungsbedingungen beschriebenen Caching-Bedingungen einhalten.
Muss ich die Abrechnung aktivieren?
Für die Verwendung der Weather API ist ein gültiges Rechnungskonto erforderlich. Informationen zum Einrichten eines Rechnungskontos für Ihr Projekt finden Sie unter Abrechnung aktivieren.
Was passiert, wenn ich einen nicht unterstützten Standort abfrage?
Wenn der Längen- und Breitengrad 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“ zurückgegeben. Bitte versuche es mit einem anderen Ort.“