Weather API के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

सामान्य जानकारी

Google के Weather API और मौसम का डेटा देने वाली खास कंपनियों के बीच क्या अंतर है?

Google, मौसम की जानकारी देने वाली एक जानी-मानी कंपनी की टेक्नोलॉजी को Google DeepMind के MetNet और WeatherNext एआई मॉडल (2025) की नई टेक्नोलॉजी के साथ इंटिग्रेट कर रहा है. यह Google Maps Platform की भरोसेमंद सेवा का इस्तेमाल करता है.

Earth Engine और BigQuery में उपलब्ध मौसम के डेटा और Google के Weather API में क्या फ़र्क़ है?

Google के मौसम की जानकारी देने वाले प्रॉडक्ट सुइट में, अलग-अलग ज़रूरतों के लिए कई तरह के समाधान उपलब्ध हैं. WeatherNext मॉडल (जैसे, GraphCast और GenCast) से, एआई पर आधारित मॉडल के पूर्वानुमानों का रॉ आउटपुट मिलता है. इसमें ऐसे पैरामीटर शामिल होते हैं जो रिसर्च, मॉडलिंग, और विश्लेषण के लिए सबसे सही होते हैं. ये ओपन-सोर्स कोड का इस्तेमाल करके उपलब्ध कराए जाते हैं. साथ ही, इनमें Earth Engine और BigQuery API का इस्तेमाल करके, मौसम के पुराने या मौजूदा डेटासेट का इस्तेमाल किया जाता है.

इसके उलट, Google Maps Platform Weather API, मौसम के पूर्वानुमान से जुड़ा डेटा उपलब्ध कराता है. इसमें मौजूदा स्थितियों, हर घंटे के पूर्वानुमान, और रोज़ के पूर्वानुमान शामिल होते हैं. यह डेटा, एआई और पूर्वानुमान के पारंपरिक सिस्टम को मिलाकर तैयार किया जाता है. यह डेवलपर के लिए आसान फ़ॉर्मैट में होता है, ताकि इसे ऐप्लिकेशन और वेब सेवाओं में आसानी से इंटिग्रेट किया जा सके. इस दोहरे तरीके से, खास रिसर्च की ज़रूरतों और डेवलपर के लिए ऐक्सेस की सुविधा को पूरा किया जाता है.

Google, सिर्फ़ मौसम स्टेशनों से मिले डेटा पर ही भरोसा क्यों नहीं करता?

Google, मौसम के मॉडल के लिए कई तरह के इनपुट सोर्स का इस्तेमाल करता है. इनमें मौसम स्टेशनों से मिले डेटा, मौसम के पूर्वानुमान के न्यूमेरिकल मॉडल, और मौसम के एआई मॉडल से मिले डेटा शामिल हैं. इन अलग-अलग इनपुट सोर्स का इस्तेमाल इसलिए किया जाता है, क्योंकि मौसम स्टेशनों से मिली जानकारी से सिर्फ़ यह पता चलता है कि मेज़रमेंट के समय स्टेशन की जगह पर मौसम कैसा था. मौसम स्टेशन से मिली जानकारी, किसी जगह के लिए सटीक हो सकती है. हालांकि, बारिश या बर्फ़बारी जैसी मौसम की घटनाएं अक्सर स्थानीय होती हैं. इसलिए, ये कुछ ही दूरी पर अलग-अलग हो सकती हैं.

उदाहरण के लिए, ऐसा हो सकता है कि स्टेशन के आस-पास तेज़ बारिश हो रही हो, जबकि कुछ किलोमीटर दूर हल्की बारिश हो रही हो या बारिश हो ही न रही हो. किसी एक स्टेशन पर की गई रीडिंग, बड़े इलाके के लिए सही नहीं हो सकती. इसलिए, स्टेशनों के बीच की अतिरिक्त जानकारी देने के लिए मॉडल ज़रूरी होते हैं.

इसके अलावा, मौसम स्टेशन आम तौर पर हर घंटे या हर आधे घंटे में रीडिंग देते हैं. भले ही, ये जानकारी रीयल-टाइम में उपलब्ध कराई जाती हो, लेकिन बारिश की असल घटनाओं और उनकी रिपोर्टिंग के बीच थोड़ा समय लग सकता है. मॉडल, क्वेरी की गई जगह पर मौसम की मौजूदा स्थितियों की जानकारी को, लोगों को दिखने या महसूस होने वाली स्थिति से मैच करने में भी मदद करते हैं.

एपीआई का इस्तेमाल

Weather API की कवरेज क्या है?

Weather API, दुनिया भर के सभी देशों में काम करता है. हालाँकि, यह जापान, कोरिया, और प्रतिबंधित इलाकों में काम नहीं करता. शुरुआत में, हम उन इलाकों में यह सुविधा उपलब्ध करा रहे हैं जहां लोग रहते हैं. हालांकि, हम दूर-दराज के इलाकों में यह सुविधा उपलब्ध नहीं करा रहे हैं. जैसे, समुद्र के बीच में, रेगिस्तान में, और पहाड़ों की चोटियों पर. हम 2025 में, इस समस्या को लगातार ठीक करने और क्वालिटी में सुधार करने का प्लान बना रहे हैं.

Google Weather API की स्थानिक ग्रेन्यूलरिटी क्या है?

डेटा का रिज़ॉल्यूशन ऐसा है कि दुनिया भर में किसी भी जगह के लिए, कुछ किलोमीटर के दायरे में अनुमान लगाए जा सकते हैं.

Weather API के लिए अपडेट फ़्रीक्वेंसी क्या है?

एंडपॉइंट मौजूदा स्थितियां घंटे के हिसाब से मिलने वाली मौसम की जानकारी रोज़ का पूर्वानुमान हर घंटे की जानकारी
रीफ़्रेश रेट 15 मिनट (हर घंटे में समय-समय पर) 30 मिनट (हर घंटे में समय-समय पर) 30 मिनट (हर घंटे के पूर्वानुमान के साथ ही अपडेट किया जाता है) दिन में दो बार (सुबह 7 बजे और शाम 7 बजे पैसिफ़िक स्टैंडर्ड टाइम).

क्या Weather API, बारिश या बर्फ़बारी वगैरह होने की जानकारी देता है?

Google, एपीआई में बारिश या बर्फ़बारी वगैरह की जानकारी देने वाली सुविधा (हर मिनट के हिसाब से पूर्वानुमान) उपलब्ध नहीं कराता. हालांकि, यह मौजूदा मौसम की स्थिति, हर घंटे के हिसाब से पूर्वानुमान, और रोज़ के हिसाब से पूर्वानुमान उपलब्ध कराता है.

क्या Weather API, यूवीए और यूवीबी की अलग-अलग वैल्यू देता है?

यूवी इंडेक्स एक ऐसा इंडेक्स है जिसमें यूवीए और यूवीबी, दोनों को शामिल किया जाता है. हम कॉम्पोनेंट के हिसाब से ब्यौरा नहीं देते.

Weather API, पूर्वानुमान का आउटपुट कैसे जनरेट करता है?

यहां दिए गए डायग्राम में दिखाया गया है कि Weather API के पूर्वानुमान, मौसम के पूर्वानुमान देने वाले एक इंटरनल सिस्टम की मदद से तैयार किए जाते हैं. इसमें मौसम के अलग-अलग मॉडल और दुनिया भर की एजेंसियों से मिले मौसम के डेटा का इस्तेमाल किया जाता है. पूर्वानुमान के मॉडल को बेहतर बनाने के लिए, सार्वजनिक तौर पर उपलब्ध मौसम के सेंसर से मिले डेटा का इस्तेमाल किया जाता है.

Weather API के पूर्वानुमान मॉडल का डायग्राम

अलग-अलग क्षेत्रों और पूर्वानुमान की अवधि के लिए, Google Weather के पूर्वानुमान की सटीकता कितनी है. इसकी तुलना, मौसम की जानकारी देने वाली सरकारी एजेंसियों के पूर्वानुमानों से करें.

टेबल 1 में दिए गए आंकड़ों में, 240 घंटे (10 दिन) के पूर्वानुमान के लिए, तापमान और हवा की रफ़्तार के रूट मीन स्क्वेयर्ड एरर (आरएमएसई) की तुलना की गई है. यह तुलना, Google के मौसम के डेटा और दुनिया भर की सरकारी एजेंसियों के ग्लोबल और रीजनल मौसम मॉडल के बीच की गई है. यह तुलना, 11 महीनों (15 अगस्त, 2024 से 1 जुलाई, 2025) के डेटा के आधार पर की गई है.

दुनिया भर में, Google Weather का पूर्वानुमान, मौसम के पूर्वानुमान देने वाली प्रमुख सरकारी एजेंसियों के पूर्वानुमान से ज़्यादा सटीक होता है. यूरोप और उत्तरी अमेरिका के लिए, Google के मौसम के डेटा में, क्षेत्रीय सरकार के सबसे सटीक मॉडल की तुलना में कम गड़बड़ी होती है. ऐसा कम से कम, पूर्वानुमान के बाद के हिस्से के लिए होता है. Google के मौसम के डेटा की परफ़ॉर्मेंस, लंबे समय के पूर्वानुमान के लिए बहुत अच्छी है. सटीक पूर्वानुमान लगाना सबसे मुश्किल काम होता है.

टेबल 1 में, अनुमानित अवधि के लिए औसत आरएमएसई वैल्यू दी गई हैं. ये वैल्यू, हर क्षेत्र के मॉडल कॉम्बिनेशन के लिए काम की हैं. आरएमएसई की कम वैल्यू का मतलब है कि परफ़ॉर्मेंस बेहतर है. Google के मौसम के पूर्वानुमानों के लिए, लगभग सभी पैरामीटर, क्षेत्रों, और पूर्वानुमान की समयसीमा की रेंज के लिए, औसत आरएमएसई वैल्यू सबसे कम या सबसे कम में से एक है.

इमेज को बड़ा करके देखने के लिए, उस पर क्लिक करें.

तापमान हवा की रफ़्तार
ग्लोबल
उत्तरी अमेरिका
यूरोप

पहली टेबल. हर क्षेत्र के मॉडल कॉम्बिनेशन के लिए, औसत आरएमएसई वैल्यू

टेबल 2 में, हर मॉडल के लिए अनुमानित समयसीमा के हिसाब से, औसत आरएमएसई वैल्यू दी गई हैं. इसमें Google की वैल्यू को बोल्ड किया गया है. जिन पैरामीटर (तापमान, हवा) और पूर्वानुमान के लिए Google का औसत आरएमएसई सबसे कम है उन्हें गहरे हरे रंग में हाइलाइट किया गया है. जिन पैरामीटर और पूर्वानुमान के लिए Google के पास सबसे कम औसत आरएमएसई है उन्हें हल्के हरे रंग में हाइलाइट किया गया है. साथ ही, अन्य मॉडल को भी हाइलाइट किया गया है.

अनुमानित समयसीमा के लिए, औसत आरएमएसई वैल्यू टेबल 2. हर मॉडल के लिए, अनुमान के समयसीमा से जुड़ी औसत आरएमएसई वैल्यू

क्या पुराने डेटा के एंडपॉइंट में, मौसम का असल डेटा दिखता है. जैसे, स्थानीय मेज़रमेंट से पुष्टि किया गया डेटा?

मौसम की जानकारी का पुराना डेटा, मुख्य रूप से मॉडल का आउटपुट होता है. इसमें दुनिया भर की मौसम एजेंसियों से मिले डेटा और मौसम के पूर्वानुमान के लिए संख्यात्मक मॉडल (एनडब्ल्यूपी) का इस्तेमाल किया जाता है. हालांकि, इस डेटा को Google Weather मॉडल में शामिल किया जाता है, ताकि पूरा और एक जैसा पुराना रिकॉर्ड बनाया जा सके. स्टेशन पर की गई मेज़रमेंट को उनकी खास जगहों पर "ग्राउंड ट्रुथ" माना जाता है. हालांकि, दुनिया भर में इनकी सीमित उपलब्धता की वजह से, ये दुनिया भर की पूरी जानकारी देने के लिए काफ़ी नहीं हैं.

इन फ़ील्ड से, बारिश और मौसम की सामान्य जानकारी मिलती है. हालांकि, ये दोनों अलग-अलग जानकारी होती हैं.

  • weatherCondition: इस फ़ील्ड में, क्वेरी किए गए इलाके में मौसम की सामान्य जानकारी दी जाती है. इसमें अलग-अलग पैरामीटर को ध्यान में रखा जाता है, ताकि जानकारी को आसानी से समझा जा सके.
  • precipitation.probability.percent (बारिश की संभावना): इससे बारिश होने की संभावना का पता चलता है. इस बात की संभावना कि तय समयावधि (आम तौर पर हर घंटे) के दौरान, पूर्वानुमान की जगह पर बारिश होगी.
  • precipitation.qpf.quantity (QPF): इसका मतलब है कि बारिश की मात्रा का पूर्वानुमान. इससे बारिश की अनुमानित मात्रा का पता चलता है. इसे गहराई के हिसाब से मापा जाता है. उदाहरण के लिए, मिलीमीटर या इंच. इस वैल्यू से पता चलता है कि तय किए गए समय और जगह पर बारिश होने पर, कितनी बारिश होने की संभावना है.

मैं यह कैसे पता लगाऊं कि किसी जगह पर बारिश हो रही है या नहीं?

हमारा सुझाव है कि किसी जगह पर बारिश हो रही है या नहीं, यह जानने के लिए weatherCondition फ़ील्ड का इस्तेमाल करें. बारिश होने की कई स्थितियां हो सकती हैं. जैसे, बारिश (RAIN, LIGHT RAIN, RAIN SHOWERS, HEAVY RAIN, WIND AND RAIN, THUNDERSTORM, HEAVY THUNDERSTORM, THUNDERSHOWER, SCATTERED SHOWERS, LIGHT THUNDERSTORM RAIN, SCATTERED THUNDERSTORMS, RAIN AND SNOW). इन स्थितियों को इस तरह से डिज़ाइन किया गया है कि हल्की, तेज़, लगातार या छिटपुट बारिश के सभी उदाहरणों को कैप्चर किया जा सके. साथ ही, बारिश और बर्फ़बारी के बीच अंतर किया जा सके. इस्तेमाल के अपने खास उदाहरण के हिसाब से, इन शर्तों का सिर्फ़ काम का सबसेट इस्तेमाल किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, अगर इस्तेमाल के आपके उदाहरण में सिर्फ़ भारी बारिश को ध्यान में रखा गया है.

क्या "मौजूदा स्थिति" की जानकारी, मौसम स्टेशन की जगहों पर की गई टिप्पणियों के बराबर होती है? स्टेशन के बिना जगहों पर "मौजूदा स्थितियां" कैसे तय की जाती हैं?

"मौजूदा मौसम की स्थिति" में, अलग-अलग डेटा सोर्स से मिली जानकारी को मिलाकर, मौसम की सबसे नई जानकारी दी जाती है. हालांकि, यह जानकारी हर मामले में, स्टेशन से मिले मौसम के डेटा के बराबर नहीं होती.

precipitation.probability.percent और precipitation.qpf.quantity (पिछले एक घंटे में इकट्ठा किया गया) के लिए, currentConditions रिस्पॉन्स में दिखाई गई वैल्यू हमेशा सबसे हाल के अनुमान से मिलती है. संभाव्यता को सीधे तौर पर नहीं देखा जाता, बल्कि इसका अनुमान लगाया जाता है.

इस तरीके से, हमें उन इलाकों में भी "मौसम की मौजूदा स्थिति" के बारे में पूरी जानकारी देने में मदद मिलती है जहां सेंसर सीधे तौर पर काम नहीं करते. इससे यह पक्का किया जा सकता है कि हर समय सबसे अच्छी जानकारी उपलब्ध हो.

एपीआई की सीमाएं और ऐक्सेस

क्या एपीआई के इस्तेमाल की कोई तय सीमा है?

Weather API के लिए, एक मिनट में 6,000 क्वेरी की डिफ़ॉल्ट सीमा होती है.

क्या एक साथ कई डिवाइसों का डेटा ऐक्सेस किया जा सकता है?

बल्क डेटा उपलब्ध नहीं है. क्वोडे (6,000 QPM) के अंदर Weather API से क्वेरी की जा सकती है. साथ ही, सेवा की शर्तों में बताई गई कैश मेमोरी से जुड़ी शर्तों का पालन किया जा सकता है.

क्या मुझे बिलिंग चालू करनी होगी?

Weather API का इस्तेमाल करने के लिए, एक मान्य बिलिंग खाता होना ज़रूरी है. बिलिंग खाते से अपने प्रोजेक्ट को सेट अप करने के लिए, बिलिंग चालू करें लेख पढ़ें.

अगर मैं ऐसी जगह के बारे में क्वेरी करता हूं जहां यह सुविधा काम नहीं करती, तो क्या होगा?

अगर अक्षांश और देशांतर, उन देशों की सूची में शामिल नहीं हैं जहां यह सुविधा उपलब्ध है, तो जवाब में 404 गड़बड़ी कोड दिखेगा. साथ ही, यह मैसेज दिखेगा, "इस जगह के लिए जानकारी उपलब्ध नहीं है. कृपया कोई दूसरी जगह डालकर देखें."