Новости наукастинг осадков на 2 часа

Решение задачи наукастинга осадков, как правило, сводится к прогнозированию следующе-го кадра видеопоследовательности, а входными данными становится серия из более чем двух последовательных изображений, что позволяет более точно моделировать нелинейные. Кроме этих распространенных вариантов, следует упомянуть наукастинг (до 2 часов) и климатический (на 2 года и более). Live wind, rain, radar or temperature maps, more than 50 weather layers, detailed forecast for your place, data from the best weather forecast models with high resolution.

Предоставляем метео данные

Доля точно предсказанных случаев начала дождя — это отношение количества правильно предсказанных случаев начала первого дождя на рассматриваемом окне в два часа ко всем случаям начала первого дождя на двухчасовых окнах. Раньше карта осадков давала прогноз на два часа вперед с десятиминутным интервалом. "Сейчас в Москве прошел дождь, он был интенсивный, летний, всего за час выпало от 8 до 11 миллиметров осадков. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). Ведущий специалист центра погоды «Фобос» Александр Синенков спрогнозировал резкие перепады температуры воздуха в ряде регионов России. это.> Анимация текущих данных радарных наблюдений. Наукастинг (прогноз на 2 ч).

Антициклон на Урале сменит циклон: синоптики спрогнозировали «погодный калейдоскоп»

Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). «Русскую» зиму отменили синоптики из-за феномена Эль-Ниньо в сезоне-2023/24. Ключевые слова: наукастинг, поля осадков, нейронные сети, прогнозирование ошибок, многослойный персептрон. Главная» Новости» Гидрометцентр наукастинг. Во-первых, наукастинг осадков оказался полезным на интервале одного-полутора часов как в точках выделенной сетки, так и по областям сильных осадков. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). Сотрудники «Фобоса» предупредили россиян о мощнейшей за шесть лет вспышке на Солнце. Погода в Казахстане 16 февраля: ожидаются сильные морозы, на юго-востоке — осадки. Фобос – последние новости. Главная» Новости» Гидрометцентр наукастинг.

В китайской провинции Гуандун после нескольких дней осадков реки вышли из берегов

наукастинг, который позволяет выпускать прогноз об опасных явлениях погоды на ближайшие несколько часов. Главная» Новости» Гидрометцентр наукастинг. Есть такое понятие как наукастинг – текущий прогноз погоды на срок до трех часов. Есть такое понятие как наукастинг – текущий прогноз погоды на срок до трех часов. В отдельных районах менее чем за час выпало свыше 70% месячной нормы осадков. Нейросетевые методы наукастинга осадков: обзор и апробация существующих решений.

Арбат, Москва

Лучше всего для этого подходят метеорологические радары, предоставляющие такую информацию напрямую в виде изображений, и геостационарные спутники, снимки с которых надо предварительно обработать. Как решать Если исходить из того, что наукастинг сводится к задаче экстраполяции рисунок 2 , то формальное определение будет выглядеть так: где — количество кадров, на основе которых делается предсказание, — количество предсказываемых кадров. При этом можно интерпретировать кадр как обычную картинку и свести задачу к работе с видеоизображением. Рисунок 2. Пример изображений с метеорологического радара. Вверху: пример входных кадров для модели. Внизу: ожидаемые кадры во время предсказания.

Здесь , а Мы предсказываем на два часа вперёд с шагом 10 минут. Это 12 кадров плюс ещё несколько про запас на случай перебоя в поставке данных с радара. Чаще всего решение такой задачи сводится либо к применению алгоритмов optical flow 1, 2, 3 , либо к нейросетевым методам 1, 2, 3, 4, 5, 6. Долгое время в продакшене у нас работал алгоритм на основе optical flow, который мы смогли натюнить таким образом, что он побил по метрикам нашу предыдущую нейросетевую архитектуру. Далее расскажем о том, как мы наконец обошли optical flow и сделали более качественный прогноз с использованием нейросетей. Авторы добавили вход для пространственной памяти обозначение в статье и расширили output gate, чтобы научиться её учитывать рисунок 3.

Утверждается, что это помогает лучше запоминать пространственные изменения в последовательности кадров видеоряда. Рисунок 3. Только для изображений из будущего, которые мы пока не знаем.

Преимущества модульного метео-информационного комплекса Модульная система дает возможность гибко настроить только необходимые параметры отображения для каждого партнера, что дает ряд преимуществ: Оптимальная стоимость абонентского обслуживания комплекса информации. Дает возможность сосредоточится только на необходимой информации. Высокая скорость работы комплекса и снижение объема передачи данных. Результаты расчетов отображаются в виде графиков с возможностью наложения друг на друга для удобного сравнения между собой и текущим фактическим состоянием погоды, а также в виде анимированных карт.

Из графика видно, что optical flow лучше нейросеток только на первой десятиминутке. Потом его предсказания начинают сильно деградировать, и на втором часе он проигрывает всем вариантам. Помимо этого, возвращение нейросетевой архитектуры даёт возможность и дальше улучшать качество прогноза осадков, так как позволяет дополнительно учитывать фичи, которые потенциально помогают прогнозировать внезапное возникновение или исчезновение зон с осадками, тогда как подход, основанный на optical flow, позволяет только передвигать их по вектору переноса. Склейка радарных и спутниковых снимков В прошлый раз мы рассказали, как расширили зону наукастинга за пределы мест установки метеорологических радаров за счёт использования спутниковых снимков. Напомним, что мы использовали нейронные сети для восстановления радарных полей по спутниковым снимкам. В этом случае наша модель по качеству была близка к самим радарам, но так как спутники и радары по факту различаются по способу измерения осадков, то возможно неполное совпадение областей дождя между ними. Поэтому нередко нам справедливо указывали на резкие границы между зоной радарного и спутникового наукаста. Мы использовали нейросети для решения и этой задачи — аккуратного перехода из одной зоны в другую, чтобы карта осадков выглядела более реалистично, а границы были менее заметны для пользователей. Перед тем как показывать прогнозы на единой карте, необходимо согласовать изображения с метеорологических радаров и геостационарных спутников. Это необходимо, чтобы избежать границ вокруг зоны действия радаров и резких изменений областей осадков на стыках радаров и спутника. Наша идея заключается в том, что мы делаем хитрую нейросетевую склейку на стыках изображений. Рисунок 5. Пример работы алгоритма из оригинальной статьи «Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions» Наглядный пример работы алгоритма, который дорисовывает недостающие части, можно посмотреть на рисунке выше, а также на этом видео. Только вместо дорисовывания изображения на закрашенной области мы создаём маску на границе радар — спутник, где пробуем восстановить переход осадков между соседними зонами. Решение этой задачи состоит из двух шагов: Выполняется альфа-смешивание радарных и спутниковых изображений — получается постепенный переход от спутника к радару. Переход перерисовывается с помощью инпейнтинга, при этом к центру перехода сетка получает всё меньше данных из входного изображения.

Роман Вильфанд: Да, существует саркастическая фраза, что синоптик ошибается только один раз, но каждый день. За последние два десятилетия качество прогнозов постоянно повышается. Сейчас мы прогнозируем погоду на сутки с успешностью 96 процентов. Так что сегодня эта шутка уже не актуальна. Мы надеемся, что к 2020 году доведем точность прогнозов температуры до 98 процентов. И тогда будет справедливо совсем не ироничное утверждение: "Синоптик ошибается один раз в 50 дней". Но никогда прогноз погоды не будет достоверным на 100 процентов. Весной Гидрометцентр начал делать высокоточные краткосрочные прогнозы, буквально на два часа. Сейчас в каких территориях их можно сделать? Роман Вильфанд: Это новое направление - наукастинг, который позволяет выпускать прогноз об опасных явлениях погоды на ближайшие несколько часов. В России он пока в стадии становления. Развивать его можно только если территория страны покрыта радарами. Причем радарами с доплеровским эффектом. Очень важны данные грозопеленгаторов. Активно используется спутниковая информация. И конечно же, для наукастинга постоянно совершенствуется мезомасштабная модель атмосферы. Работа ведется в тесном сотрудничестве с Центральной аэрологической обсерваторией и научно-исследовательским центром "Планета". Сейчас мы только-только выпустили инструкцию, как использовать синоптику радарные данные. И ее еще придется дорабатывать. Еще раз повторю: сейчас стадия эксперимента, но она близка к завершению. Думаю, что со следующего года в Московском регионе, да и не только в Московском, в Центральном федеральном округе эта система заработает. Какие явления можно будет прогнозировать? Вряд ли речь идет о температуре, она не меняется так резко за пару часов. Наверное, это грозы, ливни? Но в первую очередь, конечно, оценивается риск таких опасных явлений, как очень сильный дождь, сильнейшая гроза, ливень, когда за час выпадает более 30 - 50 мм осадков, что приводит к коллапсу на дорогах. Ливневка не может справиться с таким количеством осадков. Машины останавливаются. Во Франции гроза считается одним из самых опасных явлений, особенно сухая гроза, приводящая к возгоранию лесов. Снегопады с использованием наукастинга на самом деле мы надежно прогнозируем уже сегодня. Вообще зимой люди могут чувствовать себя спокойнее, о зимних ненастьях синоптики предупреждают заблаговременно. Что потребуется для того, чтобы отладить систему краткосрочного прогнозирования не в "пилотном" режиме, а на постоянной основе? Серьезные финансовые вложения? Роман Вильфанд: В Центральном регионе радаров и остальных приборов хоть и не избыточно, но в первом приближении достаточно. Наши ожидания связаны с тем, что в результате реализации проекта модернизации Росгидромета в 2017 году у нас появится суперкомпьютер, совершенно отличающийся по своим ресурсам от того суперкомпьютера, который был установлен в 2009 году. Это совершенно другой класс центрального вычислителя.

Предоставляем метео данные

Вот как выглядит провинция Гуандун. Несколько дней рекордных осадков. Местные реки вышли из берегов. Жертвами стихии стали четыре человека.

В 90-ые годы появилась корпорация «Метео-ТВ». С тех пор она занималась подготовкой программы с прогнозом погоды. Любопытный диалог состоялся в свое время у Сталина и метеорологической службы. Сталин: «Какой процент точности ваших прогнозов?

Сталин: «Тогда вам стоит говорить наоборот, и результат будет более точным». Критерии выбора источника прогнозов Благодаря современной науке мы можем узнать холодно или тепло на улице и брать ли с собой зонт, не выходя из дома, какую одежду надевать. Самые точные предсказания — те, что составлены на ближайшие три дня. Если прогнозируемый срок выше трех дней, то можно более-менее точно сориентировать по температуре воздуха, но не по осадкам. При поиске сайта стоит обратить внимание на: Период прогнозирования. Если он больше семи дней, его нельзя назвать достоверным. Есть источники, способные спрогнозировать метеорологическую обстановку на несколько месяцев вперед.

Рассчитывать на то, что это будут точные сведения, также не приходится. Есть ресурсы, которые рассказывают о погоде не только посредством цифр. Раздел «ощущения» поможет понять какую одежду выбрать для выхода на улицу.

Из графика на Рисунке 3 видно, что переобучение наступает примерно после 75 эпохи. Значение функции валидации, которого удалось достигнуть — 0,0123 Распределение ошибок в изначальных данных является следующим: минимальная ошибка — 0; средняя величина ошибки — 0,065. Заключение В результате, был описан метод, который позволит увеличить точность прогноза либо путем автоматической коррекции прогнозируемых значений, либо путем ручного контроля за слишком большими возникающими ошибками.

Так же была приведена тестовая архитектура нейронной сети, которая способна решать данную задачу и приведены результаты ее работы. Муравьев А. Сравнительная верификация усовершенствованной системы радарного наукастинга осадков с учетом пропусков и при различных методах формирования выборок по результатам испытаний в теплый период года май-сентябрь 2017 и 2020 гг. Интересная статья? Поделись ей с другими: ООО "Аспект", 443086, г. Самара, ул.

Панова д.

Просмотры: 53241 Youtube - InternetUrok. География в действии! Распределение атмосферного давления и осадков на Земле 6 лет назад. Просмотры: 36658 Youtube - Образование.

Обучение - Znaika TV. Погоды 6 лет назад.

Яндекс научился предсказывать осадки на ближайшие 2 часа

Мы предсказываем на два часа вперёд с шагом 10 минут. Метеорологическая карта прогноза осадков в Европе. За полтора часа в центре Москвы выпала почти треть апрельской нормы осадков, заявила в беседе с РИА Новости ведущий сотрудник Гидрометцентра России Марина Макарова. Мы предсказываем на два часа вперёд с шагом 10 минут. Фото: Владимир Астапкович / РИА Новости. Мы предсказываем на два часа вперёд с шагом 10 минут.

Как мы делали краткосрочный прогноз осадков. Лекция в Яндексе

Нейросетевые методы наукастинга осадков: обзор и апробация существующих решений. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). Согласно прогнозу, который озвучил ведущий специалист центра погоды «Фобос» Евгений Тишковец, первый весенний месяц будет холодным – усилятся морозы, будет идти снег. наукастинг – сроком до двух часов. Актуальные новости о погоде и окружающей среде. Главная» Новости» Гидрометцентр наукастинг.

Похожие новости:

Оцените статью
Добавить комментарий