Información general
¿Cómo diferenciarías la API de Weather de Google de los proveedores especializados de datos meteorológicos?
Google está integrando la tecnología de nuestra adquisición de una empresa meteorológica de renombre con los avances de los modelos de IA MetNet y WeatherNext de Google DeepMind (2025). Esto aprovecha la confiabilidad comprobada de Google Maps Platform.
¿Cuál es la diferencia entre los datos meteorológicos disponibles en Earth Engine y BigQuery, y la API de Weather de Google?
El conjunto de productos meteorológicos de Google ofrece una amplia gama de soluciones para diversas necesidades. Los modelos WeatherNext (es decir, GraphCast y GenCast) proporcionan resultados de pronóstico de modelos sin procesar basados en IA, incluidos parámetros ideales para la investigación, el modelado y el análisis, que están disponibles a través de código abierto y conjuntos de datos meteorológicos históricos o actuales con las APIs de Earth Engine y BigQuery.
Por el contrario, la API de Weather de Google Maps Platform ofrece datos meteorológicos procesados para condiciones actuales y pronósticos diarios y por hora, combinando IA y sistemas de pronóstico tradicionales en un formato apto para desarrolladores que se integra sin problemas en apps y servicios web. Este enfoque dual satisface tanto las necesidades de investigación especializadas como la accesibilidad general para desarrolladores.
¿Por qué Google no se basa solo en las mediciones de las estaciones meteorológicas?
Google usa una variedad de fuentes de entrada para su modelo meteorológico, incluidas las observaciones de estaciones meteorológicas, los modelos de predicción numérica del clima y los modelos de IA meteorológica. El motivo para usar estas diversas fuentes de entrada es que las observaciones de las estaciones meteorológicas solo proporcionan información sobre el clima en la ubicación de la estación en el momento de la medición. Las observaciones de las estaciones meteorológicas pueden ser muy precisas para ese lugar exacto, pero los fenómenos meteorológicos, como las precipitaciones, en especial las lluvias o las tormentas eléctricas, suelen ser localizados y pueden variar significativamente en una distancia corta.
Por ejemplo, puede haber una lluvia torrencial en la ubicación de la estación, mientras que, a unos kilómetros de distancia, solo hay una llovizna ligera o no llueve en absoluto. Debido a que una sola lectura de la estación podría no ser representativa de un área más amplia, los modelos son necesarios para proporcionar información adicional entre las estaciones.
Además, las estaciones meteorológicas suelen proporcionar lecturas por hora o cada media hora. Incluso si se proporcionan casi en tiempo real, puede haber una pequeña demora entre los eventos de precipitación reales y su informe. Los modelos también ayudan a obtener las condiciones actuales lo más cerca posible de la realidad experimentada en la ubicación consultada.
Uso de la API
¿Cuál es la cobertura de la API de Weather?
La API de Weather admite todos los países del mundo, excepto Japón, Corea y territorios prohibidos. Para nuestro lanzamiento inicial, admitimos áreas pobladas (excepto ubicaciones remotas, como el medio del océano, los desiertos y las cimas de las montañas). Tenemos previsto realizar mejoras continuas en la resolución y la calidad hasta 2025.
¿Cuál es la granularidad espacial de la API de Clima de Google?
La resolución de los datos es tal que los pronósticos se crean en un radio de unos pocos kilómetros para cualquier ubicación a nivel global.
¿Cuál es la frecuencia de actualización de la API de Weather?
| Extremo | Condiciones actuales | Pronóstico por hora | Pronóstico diario | Historial por hora |
|---|---|---|---|---|
| Frecuencia de actualización | 15 minutos (periódicamente dentro de la hora) | 30 minutos (periódicamente dentro de la hora) | 30 minutos (se actualiza al mismo tiempo que el pronóstico por hora) | Dos veces al día (7 a.m. y 7 p.m., hora estándar del Pacífico). |
¿La API de Weather proporciona pronósticos de precipitación inmediatos?
Google no proporciona pronósticos inmediatos (pronóstico por minuto) en la API, pero sí proporciona condiciones actuales, pronósticos por hora y pronósticos diarios.
¿La API de Weather proporciona valores UVA y UVB separados?
El índice UV es un índice único que combina UVA y UVB. No proporcionamos un desglose por componente.
¿Cómo produce la API de Weather un resultado de pronóstico?
Como se muestra en el siguiente diagrama, los pronósticos de la API de Weather se crean a partir de un sistema de pronóstico interno que utiliza modelos y observaciones meteorológicos de agencias climáticas globales como entradas. Los datos de los sensores meteorológicos públicos de verdad fundamental se usan para mejorar el modelo de pronóstico.
¿Cuál es la precisión del pronóstico de Google Clima para diferentes regiones y horizontes de pronóstico, en comparación con los pronósticos de las principales agencias meteorológicas gubernamentales?
Las cifras de la Tabla 1 comparan la raíz cuadrada del error cuadrático medio (RMSE) para la temperatura y la velocidad del viento para un horizonte de pronóstico de 240 horas (10 días) entre los datos meteorológicos de Google y los modelos meteorológicos globales y regionales de agencias gubernamentales durante 11 meses (del 15 de agosto de 2024 al 1 de julio de 2025).
A nivel global, el pronóstico del tiempo de Google supera a los pronósticos del tiempo de las principales agencias gubernamentales. En el caso de Europa y América del Norte, los datos meteorológicos de Google tienen un error menor que los modelos gubernamentales regionales más precisos, al menos en la parte posterior de sus horizontes de pronóstico. El excelente rendimiento de los datos meteorológicos de Google para horizontes de pronóstico más largos es particularmente notable, ya que puede ser lo más difícil de predecir con precisión.
En la Tabla 1 , se enumeran los valores promedio de RMSE para los horizontes de pronóstico pertinentes para cada combinación de modelo regional. Un valor de RMSE más bajo indica un mejor rendimiento. Los pronósticos del tiempo de Google tienen los valores promedio de RMSE más bajos o entre los más bajos para casi todos los parámetros, regiones y rangos de horizontes de pronóstico.
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| Temperatura | Velocidad del viento | |
|---|---|---|
| Global |  |
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| Norteamérica |  |
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| Europa |  |
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Tabla 1: Valores promedio de RMSE para cada combinación de modelo regional
En la Tabla 2 , se enumeran los valores promedio de RMSE para los horizontes de pronóstico pertinentes para cada modelo (valores de Google en negrita). Los parámetros (temperatura, viento) y los horizontes de pronóstico para los que Google tiene de forma exclusiva el RMSE promedio más bajo se destacan en verde oscuro. Los parámetros y los horizontes de pronóstico para los que Google tiene el RMSE promedio más bajo junto con otro (s) modelo(s) se destacan en verde claro.
Tabla 2: Valores promedio de RMSE para los horizontes de pronóstico pertinentes por modelo
¿El extremo de datos históricos refleja datos meteorológicos reales (es decir, verificados por mediciones locales)?
Los datos meteorológicos históricos son principalmente resultados modelados. Si bien incorpora observaciones de agencias meteorológicas globales y modelos de predicción numérica del clima (NWP), estos se asimilan al modelo de Google Clima para crear un registro histórico completo y coherente. Las mediciones reales de las estaciones se consideran "verdad fundamental" en sus ubicaciones específicas, pero su distribución global limitada las hace insuficientes para obtener una imagen completa en todo el mundo.
¿Qué significan los campos weatherCondition, precipitation.probability.percent y precipitation.qpf.quantity, y cómo se relacionan?
Estos campos proporcionan estadísticas distintas, pero relacionadas, sobre las precipitaciones y el clima en general.
weatherCondition: Este campo proporciona una descripción general e intuitiva de las condiciones meteorológicas generales en el área consultada, teniendo en cuenta varios parámetros para facilitar la comprensión.precipitation.probability.percent(PoP): Representa la probabilidad de precipitación. La probabilidad de que se produzcan precipitaciones en la ubicación del pronóstico durante el período definido (por lo general, por hora).precipitation.qpf.quantity(QPF): Significa pronóstico cuantitativo de precipitación y indica la cantidad esperada de precipitación, medida como una profundidad (por ejemplo, milímetros o pulgadas). Este valor representa la cantidad de precipitación que se espera si ocurre dentro del tiempo y la ubicación especificados.
¿Cómo puedo determinar si está lloviendo o no en una ubicación determinada?
Te recomendamos que uses el campo weatherCondition para comprender si está lloviendo o no en una ubicación determinada. Varias condiciones pueden indicar que está lloviendo (RAIN, LIGHT RAIN, RAIN SHOWERS, HEAVY RAIN, WIND AND RAIN, THUNDERSTORM, HEAVY THUNDERSTORM, THUNDERSHOWER, SCATTERED SHOWERS, LIGHT THUNDERSTORM RAIN, SCATTERED THUNDERSTORMS, RAIN AND SNOW). Estas condiciones están diseñadas para capturar todas las instancias de lluvia ligera, fuerte, continua o dispersa, y también para diferenciar la lluvia de la nieve. Según tu caso de uso específico (por ejemplo, si solo considera las lluvias intensas), puedes elegir usar solo un subconjunto pertinente de estas condiciones.
¿Las "condiciones actuales" equivalen a las observaciones en las ubicaciones de las estaciones meteorológicas? ¿Cómo se determinan las "condiciones actuales" en ubicaciones sin estaciones?
Nuestras "condiciones actuales" proporcionan la información meteorológica más actualizada combinando varias fuentes de datos, pero no son estrictamente equivalentes a las observaciones directas de las estaciones en todos los casos.
Para precipitation.probability.percent y precipitation.qpf.quantity (acumulados durante la última hora), el valor presentado en la respuesta currentConditions siempre se deriva del pronóstico más reciente. La probabilidad en sí es una cantidad modelada, en lugar de observada directamente.
Este enfoque nos permite proporcionar "condiciones actuales" integrales incluso en áreas sin cobertura directa de sensores, lo que garantiza la mejor información disponible en todo momento.
Límites y acceso a la API
¿Existe un límite de frecuencia en la API?
En el caso de la API de Weather, existe un límite de frecuencia predeterminado de 6,000 consultas por minuto.
¿Puedo acceder a los datos de forma masiva?
Los datos masivos no están disponibles. Puedes consultar la API de Weather dentro de la cuota (6,000 QPM) y respetar las condiciones de almacenamiento en caché que se describen en las Condiciones del Servicio.
¿Debo habilitar la facturación?
Se requiere una cuenta de facturación válida para usar la API de Weather. Consulta Habilita la facturación para configurar tu proyecto con una cuenta de facturación.
¿Qué sucede si consulto una ubicación que no es compatible?
Si la latitud y la longitud no están incluidas en la lista de países admitidos, la respuesta mostrará un código de error 404 con el mensaje "La información no está disponible para esta ubicación. Prueba con otra ubicación".