सामान्य जानकारी
Google के Weather API को, मौसम का डेटा देने वाली खास कंपनियों के API से कैसे अलग किया जा सकता है?
Google, मौसम की जानकारी देने वाली हमारी भरोसेमंद कंपनी की टेक्नोलॉजी को, Google DeepMind's MetNet और WeatherNext एआई मॉडल (2025) की नई टेक्नोलॉजी के साथ इंटिग्रेट कर रहा है. इससे Google Maps Platform की भरोसेमंद परफ़ॉर्मेंस का फ़ायदा मिलता है.
Earth Engine और BigQuery में उपलब्ध मौसम के डेटा और Google के Weather API में क्या अंतर है?
Google के मौसम की जानकारी देने वाले प्रॉडक्ट सुइट में, अलग-अलग ज़रूरतों के हिसाब से कई तरह के सलूशन उपलब्ध हैं. WeatherNext मॉडल (यानी, GraphCast और GenCast) आपको एआई की मदद से मौसम के पूर्वानुमान का रॉ डेटा देते हैं. इसमें रिसर्च, मॉडलिंग, और विश्लेषण के लिए बेहतर पैरामीटर शामिल होते हैं. इन मॉडल को ओपन-सोर्स कोड के साथ-साथ मौसम से जुड़े पुराने या मौजूदा डेटासेट का इस्तेमाल करके, Earth Engine और BigQuery API पर उपलब्ध कराया गया है.
इसके उलट, Google Maps Platform का Weather API, मौसम की मौजूदा स्थितियों का डेटा, हर घंटे के पूर्वानुमान, और हर दिन के पूर्वानुमान प्रोसेस करके देता है. इसके लिए, एआई और पूर्वानुमान के पारंपरिक तरीकों को मिलाकर, डेवलपर के लिए बेहतर फ़ॉर्मैट में डेटा उपलब्ध कराया जाता है. यह फ़ॉर्मैट, ऐप्लिकेशन और वेब सेवाओं में आसानी से इंटिग्रेट हो जाता है. इस दोहरे तरीके से, खास रिसर्च की ज़रूरतों और डेवलपर के लिए आसानी से ऐक्सेस की सुविधा, दोनों को पूरा किया जाता है.
Google, मौसम की जानकारी देने वाले स्टेशनों से मिले डेटा पर ही क्यों निर्भर नहीं है?
Google, मौसम के मॉडल के लिए अलग-अलग इनपुट सोर्स से डेटा लेता है. इनमें मौसम की जानकारी देने वाले स्टेशनों से मिले डेटा, मौसम के पूर्वानुमान के न्यूमेरिकल मॉडल, और मौसम के एआई मॉडल शामिल हैं. इन अलग-अलग सोर्स से डेटा लेने की वजह यह है कि मौसम की जानकारी देने वाले स्टेशनों से मिले डेटा में, सिर्फ़ उस स्टेशन की जगह के मौसम की जानकारी मिलती है. वह भी उस समय की, जब डेटा लिया गया था. मौसम की जानकारी देने वाले स्टेशनों से मिले डेटा, उस जगह के लिए सटीक हो सकते हैं. हालांकि, बारिश या बर्फ़बारी वगैरह जैसी मौसम की घटनाएं अक्सर किसी खास जगह पर होती हैं. साथ ही, ये कम दूरी में भी अलग-अलग हो सकती हैं.
उदाहरण के लिए, हो सकता है कि स्टेशन की जगह पर तेज़ बारिश हो रही हो, जबकि कुछ किलोमीटर दूर, हल्की बूंदा-बांदी हो रही हो या बारिश हो ही न रही हो. ऐसा हो सकता है कि किसी एक स्टेशन से मिला डेटा, बड़े इलाके के मौसम की जानकारी न दे पाए. इसलिए, स्टेशनों के बीच के मौसम की जानकारी देने के लिए, मॉडल की ज़रूरत होती है.
इसके अलावा, मौसम की जानकारी देने वाले स्टेशन आम तौर पर, हर घंटे या आधे घंटे में डेटा देते हैं. अगर यह डेटा रीयल-टाइम में भी मिलता है, तब भी बारिश या बर्फ़बारी वगैरह की असल घटनाओं और उनकी रिपोर्टिंग के बीच थोड़ा समय लग सकता है. मॉडल, क्वेरी की गई जगह के मौसम की मौजूदा स्थितियों की जानकारी, असल स्थितियों के जितना करीब हो सके, देने में भी मदद करते हैं.
एपीआई का इस्तेमाल करना
Weather API किन देशों में उपलब्ध है?
Weather API, जापान, कोरिया, और प्रतिबंधित इलाकोंको छोड़कर, दुनिया के सभी देशों में उपलब्ध है. शुरुआत में, हम आबादी वाले इलाकों में यह सुविधा उपलब्ध करा रहे हैं. इसमें समुद्र के बीच, रेगिस्तान, और पहाड़ों की चोटियों जैसी दूर-दराज की जगहें शामिल नहीं हैं. हमारी योजना है कि हम साल 2025 तक, रिज़ॉल्यूशन और क्वालिटी में लगातार सुधार करते रहें.
Google Weather API, मौसम के डेटा को कितने बड़े इलाके के लिए दिखाता है?
डेटा का रिज़ॉल्यूशन ऐसा है कि दुनिया की किसी भी जगह के लिए, कुछ किलोमीटर के दायरे में मौसम के पूर्वानुमान लगाए जा सकते हैं.
Weather API, मौसम के डेटा को कितने समय के अंतराल पर अपडेट करता है?
| एंडपॉइंट | मौजूदा स्थितियां | घंटे के हिसाब से मिलने वाली मौसम की जानकारी | रोज़ का पूर्वानुमान | हर घंटे का पुराना डेटा |
|---|---|---|---|---|
| रीफ़्रेश होने की दर | 15 मिनट (हर घंटे में समय-समय पर) | 30 मिनट (हर घंटे में समय-समय पर) | 30 मिनट (घंटे के हिसाब से मिलने वाली मौसम की जानकारी के साथ ही अपडेट होता है) | दिन में दो बार (सुबह 7 बजे और शाम 7 बजे, पैसिफ़िक स्टैंडर्ड टाइम). |
क्या Weather API, बारिश या बर्फ़बारी वगैरह की जानकारी देने के लिए, Nowcast पूर्वानुमान की सुविधा देता है?
Google, API में Nowcast पूर्वानुमान (हर मिनट का पूर्वानुमान) की सुविधा नहीं देता. हालांकि, यह मौजूदा स्थितियों, हर घंटे के पूर्वानुमान, और हर दिन के पूर्वानुमान की जानकारी देता है.
क्या Weather API, यूवीए और यूवीबी की अलग-अलग वैल्यू देता है?
यूवी इंडेक्स एक ऐसा इंडेक्स है जिसमें यूवीए और यूवीबी, दोनों की वैल्यू शामिल होती हैं. हम कॉम्पोनेंट के हिसाब से ब्रेकडाउन नहीं देते.
Weather API, मौसम के पूर्वानुमान का डेटा कैसे जनरेट करता है?
नीचे दिए गए डायग्राम में दिखाया गया है कि Weather API के पूर्वानुमान, मौसम के पूर्वानुमान देने वाले एक इंटरनल सिस्टम से तैयार किए जाते हैं. इसके लिए, मौसम के मॉडल और दुनिया भर की एजेंसियों से मिले मौसम के डेटा का इस्तेमाल किया जाता है. दुनिया भर की एजेंसियों से मिले मौसम के डेटा का इस्तेमाल किया जाता है. पूर्वानुमान के मॉडल को बेहतर बनाने के लिए, मौसम के सेंसर से मिले सार्वजनिक तौर पर उपलब्ध डेटा का इस्तेमाल किया जाता है.
अलग-अलग इलाकों और पूर्वानुमान की समयावधियों के लिए, Google के मौसम के पूर्वानुमान की सटीक जानकारी, मौसम की जानकारी देने वाली सरकारी एजेंसियों के पूर्वानुमानों के मुकाबले कितनी सटीक होती है?
टेबल 1 में, 240 घंटे (10 दिन) के पूर्वानुमान की समयावधि के लिए, Google के मौसम के डेटा और दुनिया भर की सरकारी एजेंसियों के मौसम के मॉडल के बीच, तापमान और हवा की रफ़्तार के लिए रूट मीन स्क्वेयर्ड एरर (आरएमएसई) की तुलना 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 का मौसम का पूर्वानुमान, मौसम की जानकारी देने वाली सरकारी एजेंसियों के पूर्वानुमानों से बेहतर है. यूरोप और उत्तरी अमेरिका के लिए, Google के मौसम के डेटा में, मौसम की जानकारी देने वाली सरकारी एजेंसियों के सबसे सटीक मॉडल के मुकाबले, पूर्वानुमान की समयावधियों के आखिरी हिस्से के लिए कम गड़बड़ी होती है. पूर्वानुमान की लंबी समयावधियों के लिए, Google के मौसम के डेटा की परफ़ॉर्मेंस काफ़ी बेहतर है. सटीक अनुमान लगाने के लिए, यह सबसे मुश्किल हो सकता है.
टेबल 1 में, हर इलाके के मॉडल के कॉम्बिनेशन के लिए, पूर्वानुमान की पूरी समयावधियों के लिए औसत आरएमएसई वैल्यू दी गई हैं. आरएमएसई की वैल्यू कम होने का मतलब है कि परफ़ॉर्मेंस बेहतर है. Google के मौसम के पूर्वानुमानों में, लगभग सभी पैरामीटर, इलाकों, और पूर्वानुमान की समयावधियों के लिए, आरएमएसई की औसत वैल्यू सबसे कम या सबसे कम वैल्यू में से एक होती है.
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| तापमान | हवा की रफ़्तार | |
|---|---|---|
| ग्लोबल |  |
 |
| उत्तरी अमेरिका |  |
 |
| यूरोप |  |
 |
टेबल 1. हर इलाके के मॉडल के कॉम्बिनेशन के लिए, आरएमएसई की औसत वैल्यू
टेबल 2 में, हर मॉडल के लिए, पूर्वानुमान की समयावधियों के लिए आरएमएसई की औसत वैल्यू दी गई हैं. इसमें Google की वैल्यू को बोल्ड में दिखाया गया है. जिन पैरामीटर (तापमान, हवा) और पूर्वानुमान की समयावधियों के लिए, Google के पास आरएमएसई की सबसे कम औसत वैल्यू है उन्हें गहरे हरे रंग में हाइलाइट किया गया है. जिन पैरामीटर और पूर्वानुमान की समयावधियों के लिए, Google के पास आरएमएसई की सबसे कम औसत वैल्यू है उन्हें हल्के हरे रंग में हाइलाइट किया गया है. साथ ही, इसमें अन्य मॉडल की वैल्यू भी शामिल हैं.
टेबल 2. हर मॉडल के लिए, पूर्वानुमान की समयावधियों के लिए आरएमएसई की औसत वैल्यू
क्या पुराने डेटा के एंडपॉइंट में, मौसम का असल डेटा दिखता है? जैसे, स्थानीय मेज़रमेंट से पुष्टि किया गया डेटा?
मौसम का पुराना डेटा, मुख्य रूप से मॉडल के आउटपुट पर आधारित होता है. इसमें दुनिया भर की एजेंसियों से मिले डेटा और मौसम के पूर्वानुमान के न्यूमेरिकल मॉडल (एनडब्ल्यूपी) से मिले डेटा को शामिल किया जाता है. हालांकि, Google के मौसम के मॉडल में, मौसम का पूरा और एक जैसा पुराना रिकॉर्ड बनाने के लिए, इन डेटा को शामिल किया जाता है. स्टेशन के मेज़रमेंट को, उनकी खास जगहों के लिए "ग्राउंड ट्रुथ" माना जाता है. हालांकि, दुनिया भर में इनकी सीमित उपलब्धता की वजह से, ये दुनिया भर के मौसम की पूरी जानकारी देने के लिए काफ़ी नहीं हैं.
weatherCondition, precipitation.probability.percent, precipitation.qpf.quantity फ़ील्ड का क्या मतलब है और ये एक-दूसरे से कैसे जुड़े हैं?
इन फ़ील्ड में, बारिश या बर्फ़बारी वगैरह और मौसम की पूरी जानकारी के बारे में अलग-अलग, लेकिन एक-दूसरे से जुड़ी जानकारी मिलती है.
weatherCondition: इस फ़ील्ड में, क्वेरी किए गए इलाके में मौसम की पूरी स्थितियों के बारे में सामान्य और आसानी से समझ में आने वाली जानकारी मिलती है. इसमें, आसानी से समझने के लिए अलग-अलग पैरामीटर शामिल किए जाते हैं.precipitation.probability.percent(पीओपी): इससे बारिश या बर्फ़बारी वगैरह की संभावना का पता चलता है. इससे यह पता चलता है कि तय समयावधि (आम तौर पर, हर घंटे) के दौरान, पूर्वानुमान की जगह पर बारिश या बर्फ़बारी वगैरह होने की कितनी संभावना है.precipitation.qpf.quantity(क्यूपीएफ़): इसका मतलब है, बारिश या बर्फ़बारी वगैरह की मात्रा का पूर्वानुमान. इससे बारिश या बर्फ़बारी वगैरह की अनुमानित मात्रा का पता चलता है. इसे गहराई के तौर पर मापा जाता है. जैसे, मिलीमीटर या इंच. इस वैल्यू से पता चलता है कि तय समय और जगह पर, बारिश या बर्फ़बारी वगैरह होने पर, इसकी कितनी मात्रा 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 समझने के लिए weatherCondition फ़ील्ड का इस्तेमाल करें. कई स्थितियों से यह पता चल सकता है कि बारिश हो रही है. जैसे, 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, हल्की, तेज़, लगातार या अलग-अलग जगहों पर होने वाली बारिश या बर्फ़बारी वगैरह की सभी घटनाओं को कैप्चर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है. साथ ही, इनसे बारिश और बर्फ़बारी के बीच अंतर भी पता चलता है. अपने इस्तेमाल के उदाहरण के हिसाब से — उदाहरण के लिए, अगर आपके इस्तेमाल के उदाहरण में सिर्फ़ तेज़ बारिश को शामिल किया जाता है — तो इन स्थितियों के सिर्फ़ काम के सबसेट का इस्तेमाल किया जा सकता है.
क्या "मौजूदा स्थितियां", मौसम की जानकारी देने वाले स्टेशन की जगहों पर मिले डेटा के बराबर होती हैं? जिन जगहों पर मौसम की जानकारी देने वाले स्टेशन नहीं हैं वहां "मौजूदा स्थितियां" कैसे तय की जाती हैं?
हमारी "मौजूदा स्थितियां", अलग-अलग सोर्स से मिले डेटा को मिलाकर, मौसम की सबसे अप-टू-डेट जानकारी देती हैं. हालांकि, ये सभी मामलों में, स्टेशन से मिले सीधे डेटा के बराबर नहीं होती हैं.
precipitation.probability.percent और precipitation.qpf.quantity (पिछले एक घंटे में इकट्ठा किया गया डेटा) के लिए, currentConditions रिस्पॉन्स में दिखाई गई वैल्यू हमेशा सबसे हाल के पूर्वानुमान से ली जाती है. संभावना, सीधे तौर पर देखी गई मात्रा के बजाय, मॉडल से मिली मात्रा होती है.
इस तरीके से, हम उन इलाकों में भी "मौजूदा स्थितियां" की पूरी जानकारी दे पाते हैं जहां सेंसर से सीधे तौर पर डेटा नहीं मिलता. इससे हर समय, सबसे सटीक जानकारी मिलती है.
एपीआई की सीमाएं और ऐक्सेस
क्या एपीआई पर, रेट लिमिट लागू होती है?
Weather API के लिए, हर मिनट में 6,000 क्वेरी की डिफ़ॉल्ट रेट लिमिट होती है.
क्या मैं बल्क में डेटा ऐक्सेस कर सकता/सकती हूं?
बल्क में डेटा उपलब्ध नहीं है. Weather API के लिए, तय कोटा (हर मिनट में 6,000 क्वेरी) के अंदर क्वेरी की जा सकती है. साथ ही, सेवा की शर्तों में बताई गई कैशिंग की शर्तों का पालन किया जा सकता है.
क्या मुझे बिलिंग की सुविधा चालू करनी होगी?
Weather API का इस्तेमाल करने के लिए, एक मान्य बिलिंग खाता होना ज़रूरी है. अपने प्रोजेक्ट को बिलिंग खाते से सेट अप करने के लिए, बिलिंग की सुविधा चालू करना लेख पढ़ें.
अगर मैं ऐसी जगह के लिए क्वेरी करता/करती हूं जहां यह सुविधा उपलब्ध नहीं है, तो क्या होगा?
अगर अक्षांश और देशांतर, सुविधा उपलब्ध वाले देशों की सूची में शामिल नहीं हैं, तो रिस्पॉन्स में 404 गड़बड़ी कोड दिखेगा. साथ ही, यह मैसेज दिखेगा, "इस जगह के लिए जानकारी उपलब्ध नहीं है. कृपया किसी दूसरी जगह के लिए क्वेरी करें."