Não há uma API simples e fácil de usar para isso, mas há uma infinidade de dados de modelo que você pode usar para derivar um proxy para locais de nuvem. Especificamente, o GFS e ECMWF ambos executam modelos de previsão global e existem vários modelos regionais (por exemplo, nos EUA, temos NAM, RAP, HRRR, conjuntos e várias corridas WRF de alta resolução. O GFS, por exemplo, fornece umidade relativa e razão de mistura de água na nuvem em seus pontos de grade verticais e, a partir deles, é possível modelar onde as nuvens provavelmente estarão.
É certamente possível modelar bases de nuvem com conjuntos de dados disponíveis publicamente, conforme demonstrado pelo pessoal do SunsetWX que pode atestar , como alturas de base de nuvens desempenham um papel em cores vivas ao pôr do sol.
Esta não será uma API de fácil consulta, mas também dentro da pesquisa de alguém disposto a trabalhar com dados existentes de previsão e observação (satélite (visível, IV, vapor de água), sondagens, perfiladores, radar, etc. ) para construir um modelo de localização de nuvem preditiva. Já pode haver literatura publicada sobre isso e você pode obter mais informações sobre Eco Science , se esse for o caso ou se houver algum conjunto de dados que já não estou ciente.