Usage[edit]. Data extrapolation, including development or dissipation, can be used to find the likely location of a moving weather system. The intensity of rainfall from a particular cloud or group of clouds can be estimated, giving a very good indication as to whether to expect flooding, the swelling of a river. Чаще всего говорят о наукастинге развития конвективных (кучево-дождевых) облаков и связанных с ними опасных метеорологических явлений (ОЯ) — ливневых осадков, гроз, града, шквалов, смерчей. За полтора часа в центре Москвы выпала почти треть апрельской нормы осадков, заявила в беседе с РИА Новости ведущий сотрудник Гидрометцентра России Марина Макарова. Опасные явления — шквалистый ветер, сильные ливневые осадки, град — живут недолго, поэтому о них часто предупреждают лишь за несколько часов до возникновения.
Кабинет синоптика
Кроме этих распространенных вариантов, следует упомянуть наукастинг (до 2 часов) и климатический (на 2 года и более). Продукция региональных краткосрочных прогнозов. Прогноз осадков на 2 часа (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). На портале "Метеовести" центра погоды "Фобос" сообщается, что на Москву надвигается новая холодная и дождливая волна. Радарный наукастинг осадков Анимированная карта явлений погоды за последние 3 часа по данным радарных наблюдений (подготовлено Центральной аэрологической обсерваторией).
АИИС «МетеоТрасса» для автодорог
Опасные явления — шквалистый ветер, сильные ливневые осадки, град — живут недолго, поэтому о них часто предупреждают лишь за несколько часов до возникновения. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). Прогноз погоды и погодные новости от ФОБОС. В Москве с 17 октября среднесуточная температура воздуха станет устойчиво отрицательной, что характерно для метеорологической зимы. В настоящее время существует ряд алгоритмов по обнаружению осадков и приблизительной оценке их интенсивности, однако результаты их работы не применяются для решения задачи наукастинга. Точнее, ещё точнее: прогноз погоды на 2 часа, наукастинг и карты погоды.
10 самых точных сервисов прогноза погоды
Невозможно спасти имущество, но сохранить человеческую жизнь — да, возможно Средняя заблаговременность прогнозов торнадо в США составляет 19 минут. Это большой успех, потому что в начале 2000-х годов она составляла шесть минут. Невозможно спасти имущество, но сохранить человеческую жизнь — да, возможно. В атмосфере такие быстро развивающиеся процессы в ряде районов существуют и повторяются часто.
К большому счастью, у нас не торнадоопасный регион. Но все-таки смерчи бывают. А шквалы?
Предупреждение об этом позволяет сохранить жизни. В Пекине некоторые расчеты ведутся, в Нью-Йорке. Здесь у нас будет не менее сильная, просто одна из пионерских, работ.
Нужно обязательно отметить, что вся эта работа — и по развитию современной наблюдательной сети, и по созданию системы раннего предупреждения, — в изложении кажется стройной легкой, логичной. Мне бы не хотелось, чтобы создавалось такое ощущение. Предстоит очень напряженная работа с появлением вопросов, заранее неочевидных.
Например, на этапе создания градиентных наблюдений могут возникнуть юридические проблемы. Разработка модели высокого разрешения требует наличия очень детального описания городской топографии в цифровом виде и многое другое. Понятно, что при выполнении пионерских работ могут возникать неожиданные преграды.
Но эта многоаспектная работа настолько социально значима и настолько профессионально интересна, что она должна быть завершена за два года. Можете рассказать о ней? Каковы распределения температур в глубине?
На одном и том же поле почвы имеют разный состав. Важно понять, насколько эффективны приборы, насколько репрезентативны данные для описания всего поля. Еще целый ряд аспектов возникает: существует спутниковая информация, которая дает полное покрытие по всему Земному шару, а мы используем только станции.
Но спутниковая информация имеет погрешности, ошибки. Стоит задача калибровки спутниковой информации по этим натурным данным, чтобы, откалибровав, распространить ее на значительную территорию. Но эта калибровка не может быть выполнена раз и навсегда.
При следующем пролете спутника над этой территорией ее нужно произвести снова. Здесь у нас будет не менее сильная, просто одна из пионерских, работ Кстати говоря, для нашей службы очень важны всевозможные схемы интерпретации спутниковой информации. Можно получить максимально полное представление о том, что происходит на полях: засушлива почва или нет, условия вегетации соответствую норме или не совсем, находится ли растение в подавленном состоянии, ну и т.
Эти аспекты очень важны методически и в последующем для оценки урожая. Не везде ведь сейчас хватает метеостанций. Решить эту задачу, например, в рамках Российского метеорологического общества, которое планируется создать?
Для того чтобы вести наблюдения, человеку нужно получить лицензию. И все. На самом деле, я-то позитивно отношусь к людям, волонтерам, которые готовы вести наблюдения и передавать эту информацию.
Но объективно для достоверного описания состояния атмосферы есть ряд сложностей. Есть "большие данные", big data.
А ещё вы узнаете, как мы улучшали визуальное восприятие самой карты на границе радарных и спутниковых наблюдений. И снова про наукастинг Когда мы говорим о прогнозе погоды, то чаще всего подразумеваем температуру и осадки, например, на завтра или ближайшие выходные.
В этом случае хватает традиционных погодных трендов. Но если вы идёте обедать на улицу или на прогулку с ребёнком и при этом не хотите попасть под дождь, то важно знать точный момент начала дождя в течение ближайшего получаса. В таких ситуациях приходит на помощь наша карта осадков aka nowcasting. Рисунок 1.
Карта осадков Яндекс. Погоды Nowcasting — это сверхкраткосрочный прогноз погоды до 2—6 часов с шагом в 5—15 минут, предсказывающий поведение погодных явлений с коротким жизненным циклом. Такой прогноз в той или иной степени сводится к задаче экстраполяции наблюдаемых метеорологических явлений, так как настоящие тяжёлые физические модели для него менее приспособлены и не могут оперативно учитывать быстро меняющие условия.
Тема погоды остаётся актуальной тысячелетиями. Ради обильного полива урожая или безопасного моря для уходящих на лодках рыбаков древние люди молились и даже приносили жертвы. У египтян на этот случай был бога Солнца по имени Ра.
У древних славян — бог-громовержец Перун и солнечный бог Хорс, покровитель хорошей погоды. Верховный бог древних греков Зевс владел именно небом, а не землёй: небо карает засухой, молниями и пожарами, но оно и наполняет реки чистой водой и награждает корабли попутным ветром. Именно ветры приносят погоду — это понимали люди ещё в древности. Для каждого направления ветра у древних греков были свои названия: Борей — северный, Нот — южный, Зефир — западный, Эвр — восточный. Их изображали крылатыми божествами. Боги ветров были и в Скандинавии, и у славянских народов.
Имена давали каждому из них, причём не только по направлению ветра, как у греков, но и по характеру, составу воздушных масс, которые приносит ветер: суховей, бриз, баргузин, самум, хамсин. Жители тех мест, где дуют эти ветра, знают, какую погоду они приносят. Баргузин — мощный байкальский ветер, приносящий ясные дни. Бриз — лёгкий ветерок на побережье, который ночью дует с остывающего берега, а днём — с прохладного моря на нагретый солнцем берег. Это очень удобно для морепавателей, которые всегда знают, что выходить в море надо с попутным ветром ранним утром, а причаливать — до заката. Пустынный шквальный самум поднимает горячие песчаные бури, затмевающие солнце, а сигналом о нём служит поющий песок: песчинки трутся друг о друга, предвещая грозу.
Чтобы спастись во время такой грозы, нужно лечь и накрыться плотной тканью. Оказаться в её эпицентре, например в пустыне Сахара, опасно для жизни. Намного менее жестокий и не такой горячий пустынный ветер — суховей, который до сих пор приносит засуху в южные степные районы России, Украины, Казахстана и опасен только для сельского хозяйства. С чего начались метеорологические наблюдения Впрочем, молитвы не мешали древним людям наблюдать за изменениями и обращать внимание на взаимосвязи некоторых фактов с предстоящими изменениями погоды. Древние предсказатели погоды, как и современные, пользовались определённым набором примет: высотой и формой облаков, оттенками солнца на закате или восходе, поведением птиц. Аристотель в IV веке до нашей эры описал разные природные явления в своей книге «Метеорологика» — и, собственно, дал название науке о погоде.
В переводе с древнегреческого это означает «небесные предметы» — поскольку философ считал солнце, звёзды, кометы и дожди явлениями одной природы. Старейшие из дошедших до нас метеорологических записей — это глиняные дощечки из Вавилонии, хранящиеся теперь в Британском музее, в Лондоне.
Мы видели его на карте и ничего не могли с ним поделать, пока не вызвали Частотнадзор. Пожалуйста, если покупаете Wi-Fi-точки где-то в Китае, настраивайте их на российские частоты. Кроме радарных данных, надо еще откуда-то взять векторное поле. Принципиально его можно взять всего из двух мест: либо проанализировав предыдущие радарные снимки и применив, скажем, алгоритмы оптического потока, либо из каких-то других источников. Например, можно воспользоваться метеомоделированием и результатом работы того же ОРФ или Метеума.
Берем поле ветров и с его помощью переносим картинки, которые возвращает радар. Оба способа получения векторных полей имеют недостатки. Оптический поток нельзя посчитать в местах, где не летит облако. Там не от чего отражаться радарному лучу, и нет никаких данных о скорости воздуха и направлении движения. Метеомоделирование может не совпадать с реальностью. Поэтому если бы мы использовали только данные метеомодели, могло бы так получиться, что в исторических данных радара облако летит в одну сторону, а потом в прогнозе ветров резко разворачивается и летит в другую сторону. Третий компонент наукастинга — алгоритм применения векторного поля.
Здесь наука умеет довольно многое. Мы взяли за основу thin plate spline transform — преобразование картинки, которое представляет ее в виде тонкой резиновой пластины и растягивает некоторые места. Мы параметризуем это преобразование всего несколькими опорными векторами, а все остальные вектора движения внутри картинки восстанавливаем сплайновой интерполяцией. Такая технология используется, например, в восстановлении движения по последнему кадру из видео. Известная научная работа. Вооружившись полученными знаниями, мы начали пытаться строить прогноз. Первое решение, которое пришло в голову, — просто обучить несколько нейросетей так, чтобы первая нейросеть предсказывала ситуацию на радаре через 10 минут, вторая — через 20 минут, третья — через 30.
Требование было следующим: предсказывать радарные данные где-то на два часа вперед. Предсказания получались вот такие. Примерно тогда же, когда мы обучили 12 нейросетей, у нас появилась возможность визуализировать данные на карте. Посмотрев на скачущие облака, менеджеры сказали: это мы выпускать точно не будем. Один из них сказал: конечно, я понимаю, что это максимизирует вероятность чего-то там, но пользователю такое не объяснить — в жизни облака так не скачут. Во время следующей итерации мы решили считать только векторное поле и умножать опорные вектора на 2 и 3, чтобы получить перенос не на 10, а на 20 минут и 30 минут соответственно. На ближних горизонтах результаты выглядели довольно прилично, но чем дальше, тем чаще с краю появлялись артефакты.
Оказалось, что в векторном поле слишком большие вектора разрывают thin plate spline, и у нас появляется второе зеркальное отражение нашей картинки. Потом отражения сливаются. На ближних горизонтах артефакт не был заметен, но на дальних проявлялся очень сильно. Из ниоткуда возникало облако. Третьим решением стало последовательное применение одного и того же преобразования thin plate spline к одной картинке. С одной стороны, оно способствовало накоплению ошибок. Это было первое реально работающее решение, которое мы показывали при внутреннем бета-тесте.
Нейросеть получала на вход шесть радарных снимков за последний час, несколькими свертками приводила их к тензору из 16 векторов 4 x 4.
Синоптики: на Москву за сутки выпадет 30% месячной нормы осадков
Случилось это в 1971 году. 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.
Здесь сейчас полетят яйца и помидоры в сторону гидрометеорологической службы. Начнутся возгласы: всё враньё, постоянно беру зонт, когда по прогнозу дождь, а его нет, а когда не беру, на улице град по макушке бьёт. И где вообще нынче снег уже, синоптики-недоучки? Чем вы там занимаетесь вообще тут автора статьи конкретно понесло, видимо сам натерпелся от «повелителей погоды» … Точную официальную статистику по России сложно привести, однозначно можно сказать следующее: Российские модели прогноза погоды ПЛ-АВ, COSMO отстают от зарубежных ну естественно, другого и не ожидал услышать… , но за последние 5—7 лет значительно догнали их. Всё, что было сказано выше, кратко отражено в таблице. Вид прогноза.
Мониторинг метеорологических условий и состояния поверхности дорог Контроль качества данных Формирование и передача сообщений в ИТС Контроль состояния поверхности дорог коэффициент сцепления Специализированный прогноз зимней скользкости на 4 часа Прием данных от прогностических центров Расчет статистических характеристик на основе архивных данных Подготовка рекомендаций по количеству внесения реагента Прием данных от прогностических центров Расчет статистических характеристик на основе архивных данных Наукастинг осадков по данным ДМРЛ на 2 часа Мониторинг состояния автомобильных дорог, рекомендации по обработке Наукастинг осадков по данным ДМРЛ на 2 часа Специализированный прогноз зимней скользкости Для специализированного прогноза зимней скользкости используются: Численная гидротермодинамическая модель пограничного слоя атмосферы Данные дорожных метеостанций.
Кстати, обычно смотрят на ласточек... На сим пока всё, на этом откланиваюсь... Кстати, не забудьте взять зонтик!..
Предоставляем метео данные
Сейчас наблюдательная сеть небольшая совсем, есть пробелы. Они будут заполнены. Таким образом, предполагается, что количество станций увеличится примерно на полторы сотни. Это очень много. А это очень важно. Когда на удалении сначала прогнозируешь, а затем при перемещении видишь, совпадают или не совпадают расчеты с фактом, можно изменить модель, увидеть, в чем ее несоответствие. Кроме того, эту систему будут разрабатывать не "вообще", а конкретно для Москвы. Получив хороший результат мы очень надеемся на это , можно будет транслировать этот опыт на другие города-миллионники. Конфигурация зданий, улиц, отражение солнечных лучей от крыш домов — все это влияет на атмосферные процессы в городе. В той или иной ситуации, скажем, когда воздушные массы перемещаются с севера или с юга, совершенно по-разному могут развиваться события: либо будет интенсификация опасных явлений, либо, наоборот, структура города будет препятствовать воздушному потоку, энергия будет рассеиваться. Есть кустарники, деревья, в которых происходят свои процессы.
Все эти многочисленные факторы нужно описать в модели. Я встречался много раз с тем, что люди считают, что воздух нагревается от солнца. Это глубокое заблуждение. Солнечные лучи падают на подстилающую поверхность, нагревают землю, почву, и за счет турбулентности, за счет конвекции это тепло передается в атмосферу. В городе, где много зданий, не только подстилающая поверхность нагревается, но и стены домов. В том числе и изнутри. Создается дополнительная тепловая энергия, которая трансформируется в кинетическую энергию. Поэтому если наблюдаются условия для быстрого перемещения воздушных масс вверх, то в городе, как правило, этот процесс усугубляется. Нормальные процессы становятся опасными. Мы предполагаем, что будет функционировать прогностическая модель с шагом менее 1 км.
В результате интегрирования уравнения мы будем выпускать прогнозы с шагом в 1 км, но процессы, которые мы будем описывать, будут характерны для описания с масштабом 6—8 км. Это тоже очень здорово: в районе действия такой-то управы ожидается дождь, а где-нибудь в 10 км другая управа, там дождя не ожидается. Именно это и происходит в крупном городе. Нужно проводить вычислительные эксперименты, установить эти приборы — очень многое нужно сделать. С момента подписания договора два года должно пройти минимум. За 10—12 часов, если возникают условия для процессов, которые создают сложности для жизни жителей, для функционирования транспорта, строительства, высотных работ. Иногда за час-два прогнозы будут выпускаться. Тут ничего удивительного нет и не должно быть, потому что в условиях города создаются сложные условия, которые невозможно заранее просчитать. И только вот за час-два модель может показать, а синоптик проанализировать и понять, что возникает очень сложная ситуация. Нужно понимать, что каждая минута — это спасенные жизни.
Невозможно спасти имущество, но сохранить человеческую жизнь — да, возможно Средняя заблаговременность прогнозов торнадо в США составляет 19 минут. Это большой успех, потому что в начале 2000-х годов она составляла шесть минут. Невозможно спасти имущество, но сохранить человеческую жизнь — да, возможно. В атмосфере такие быстро развивающиеся процессы в ряде районов существуют и повторяются часто. К большому счастью, у нас не торнадоопасный регион.
Так выглядит карта ветров в Яндекс. Погоде Так выглядит карта ветров в Яндекс. Погоде В 2018 году мы прошли ещё один важный этап в развитии гиперлокального прогноза: добавили в алгоритм расчёта данные со спутниковых снимков, эта технология получила название спутникового наукастинга. Снимки со спутников позволили повысить точность прогноза в зонах со слабым радарным покрытием и снизили зависимость прогноза от радиолокаторов, которые иногда выходят из строя. Самым сложным оказалось вывести данные с радаров и спутников на одной карте, ведь нужно было согласовать их по времени и правильно склеить. С этой задачей помогла нейросеть — благодаря хитрой склейке на карте незаметны границы зон действия радаров и нет резких изменений областей осадков на стыках радаров и спутника. Они позволяют строить точные прогнозы, но у каждого из них есть недостаток: станций не так много, у радаров есть погрешности из-за рельефа местности, зданий и птиц, а спутники висят над экватором, поэтому высокие широты, где и находится Россия, на снимках не очень хорошо видны. Выход есть: можно попросить людей рассказывать нам о погоде. Возможно, вы видели в Яндекс. Погоде вопрос типа «На улице дождь? С 2020 года мы используем данные пользователей для построения прогнозов, наравне с данными от метеостанций и локаторов.
Когда на удалении сначала прогнозируешь, а затем при перемещении видишь, совпадают или не совпадают расчеты с фактом, можно изменить модель, увидеть, в чем ее несоответствие. Кроме того, эту систему будут разрабатывать не "вообще", а конкретно для Москвы. Получив хороший результат мы очень надеемся на это , можно будет транслировать этот опыт на другие города-миллионники. Конфигурация зданий, улиц, отражение солнечных лучей от крыш домов — все это влияет на атмосферные процессы в городе. В той или иной ситуации, скажем, когда воздушные массы перемещаются с севера или с юга, совершенно по-разному могут развиваться события: либо будет интенсификация опасных явлений, либо, наоборот, структура города будет препятствовать воздушному потоку, энергия будет рассеиваться. Есть кустарники, деревья, в которых происходят свои процессы. Все эти многочисленные факторы нужно описать в модели. Я встречался много раз с тем, что люди считают, что воздух нагревается от солнца. Это глубокое заблуждение. Солнечные лучи падают на подстилающую поверхность, нагревают землю, почву, и за счет турбулентности, за счет конвекции это тепло передается в атмосферу. В городе, где много зданий, не только подстилающая поверхность нагревается, но и стены домов. В том числе и изнутри. Создается дополнительная тепловая энергия, которая трансформируется в кинетическую энергию. Поэтому если наблюдаются условия для быстрого перемещения воздушных масс вверх, то в городе, как правило, этот процесс усугубляется. Нормальные процессы становятся опасными. Мы предполагаем, что будет функционировать прогностическая модель с шагом менее 1 км. В результате интегрирования уравнения мы будем выпускать прогнозы с шагом в 1 км, но процессы, которые мы будем описывать, будут характерны для описания с масштабом 6—8 км. Это тоже очень здорово: в районе действия такой-то управы ожидается дождь, а где-нибудь в 10 км другая управа, там дождя не ожидается. Именно это и происходит в крупном городе. Нужно проводить вычислительные эксперименты, установить эти приборы — очень многое нужно сделать. С момента подписания договора два года должно пройти минимум. За 10—12 часов, если возникают условия для процессов, которые создают сложности для жизни жителей, для функционирования транспорта, строительства, высотных работ. Иногда за час-два прогнозы будут выпускаться. Тут ничего удивительного нет и не должно быть, потому что в условиях города создаются сложные условия, которые невозможно заранее просчитать. И только вот за час-два модель может показать, а синоптик проанализировать и понять, что возникает очень сложная ситуация. Нужно понимать, что каждая минута — это спасенные жизни. Невозможно спасти имущество, но сохранить человеческую жизнь — да, возможно Средняя заблаговременность прогнозов торнадо в США составляет 19 минут. Это большой успех, потому что в начале 2000-х годов она составляла шесть минут. Невозможно спасти имущество, но сохранить человеческую жизнь — да, возможно. В атмосфере такие быстро развивающиеся процессы в ряде районов существуют и повторяются часто. К большому счастью, у нас не торнадоопасный регион. Но все-таки смерчи бывают. А шквалы? Предупреждение об этом позволяет сохранить жизни. В Пекине некоторые расчеты ведутся, в Нью-Йорке. Здесь у нас будет не менее сильная, просто одна из пионерских, работ.
Примерно так. Тот же Центральный регион значительно плотнее населен. В нем больше всевозможных промышленных объектов, и так далее. Поэтому, когда речь идет об ущербе, вы понимаете, что если взять Крайний Север, где плотность населения меньше одного человека на квадратный километр и нет инфраструктуры, то какой бы силы ураган ни пролетел, он не причинит ущерба просто потому, что там ничего нет. А в Центральном регионе все наоборот. Можно ли для каждого региона разработать прогноз природных катаклизмов, учитывая особенности местности? Из общих соображений можно предположить, что, например, на Дальнем Востоке, где часто происходят наводнения, засуха не будет представлять угрозы. Таким образом можно определить список неблагоприятных аномалий, которые могут возникнуть в каком-то регионе, но спрогнозировать точное время их возникновения и степень угрозы, к сожалению, сложно. Я должен добавить еще одну вещь. Ураганы, вихри, наводнения — это все же краткосрочные явления, которые длятся несколько часов, дней, недель. Однако для России существуют не только краткосрочные, но и долгосрочные угрозы. Две трети территории нашей страны расположены в зоне вечной мерзлоты, хотя это название не совсем точное, правильнее говорить многолетняя мерзлота. Вследствие повышения температуры многолетняя мерзлота деградирует, и возникают серьезные угрозы для этих территорий Чем это опасно? Это может привести к дополнительным рискам аварийности для уже построенных объектов. Ведь когда строили [объекты на Севере], то никому не приходило в голову, что мерзлота будет себя вести так подло по отношению к человеку. Это потребует дополнительной инфраструктуры, которую, возможно, придется строить заново в районе побережья. В любом случае нам нужно быть готовыми к возможным опасностям, связанным с деградацией вечной мерзлоты и изменением климата, и быть готовыми к значительным вложениям. Кроме того, в многолетней мерзлоте содержатся парниковые газы, которые способствуют нынешнему изменению климата и глобальному потеплению. Это углекислый газ и метан. Когда мерзлота тает, содержащиеся в ней газы попадают в атмосферу. Если углекислый газ просто высвобождается из мерзлого грунта, то с метаном все сложнее. Мало того, что он тоже перемещается в атмосферу, еще и оживают производящие метан анаэробные бактерии, работающие в условиях отсутствия или острого дефицита кислорода. Когда они находятся в мерзлоте, они спят, но при оттаивании снова начинают вырабатывать метан. Еще одна опасность связана с могильниками, которые расположены в вечной мерзлоте. При ее деградации они могут вскрыться, что приведет к высвобождению потенциальных заболеваний, которые человечество победило в прошлом. Возможно, о некоторых болезнях мы даже не знаем. Но я не специалист в этой области и могу только констатировать факт На сколько градусов стало теплее за последнее время в Центральной России? В России температура воздуха повышается примерно в 2,7 раза быстрее, чем в среднем по земному шару. С 1880 по 2012 год потепление составило 0,85 градуса.
10 самых точных сервисов прогноза погоды
Мы предсказываем на два часа вперёд с шагом 10 минут. 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. Это стало возможным благодаря технологии наукастинга — краткосрочного гиперлокального прогноза осадков.
Как менялась Яндекс.Погода: от виджета до погодных карт
Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). По данным центра «ФОБОС», Ленобласть находится под воздействием активного атлантического циклона, центр которого выходит в акваторию Ботнического залива. есть сайт метеовести это погодного центра фобос, ну и разумеется данные гидрометцентров РФ и РТ, у рф центра есть крутой раздел наукастинг 2 часа, там можно за дождями, снегом следить. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). последние новости сегодня в Москве. Продукция региональных краткосрочных прогнозов. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). 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.
Как мы отказались от нейросетей, а затем вернули их в прогноз осадков Яндекс.Погоды
Пустынный шквальный самум поднимает горячие песчаные бури, затмевающие солнце, а сигналом о нём служит поющий песок: песчинки трутся друг о друга, предвещая грозу. Чтобы спастись во время такой грозы, нужно лечь и накрыться плотной тканью. Оказаться в её эпицентре, например в пустыне Сахара, опасно для жизни. Намного менее жестокий и не такой горячий пустынный ветер — суховей, который до сих пор приносит засуху в южные степные районы России, Украины, Казахстана и опасен только для сельского хозяйства. С чего начались метеорологические наблюдения Впрочем, молитвы не мешали древним людям наблюдать за изменениями и обращать внимание на взаимосвязи некоторых фактов с предстоящими изменениями погоды. Древние предсказатели погоды, как и современные, пользовались определённым набором примет: высотой и формой облаков, оттенками солнца на закате или восходе, поведением птиц. Аристотель в IV веке до нашей эры описал разные природные явления в своей книге «Метеорологика» — и, собственно, дал название науке о погоде. В переводе с древнегреческого это означает «небесные предметы» — поскольку философ считал солнце, звёзды, кометы и дожди явлениями одной природы. Старейшие из дошедших до нас метеорологических записей — это глиняные дощечки из Вавилонии, хранящиеся теперь в Британском музее, в Лондоне. На них записаны различные приметы погоды большей частью связанные с урожаем. Например, такие: «Когда гром гремит в месяце Себат, то появится саранча» или «Когда солнце окружено кругом, то пойдёт дождь».
Под кругом имеется в виду солнечное гало, атмосферное оптическое явление — древний признак ухудшения погоды. Гало и на самом деле может означать, что будет дождь, поскольку эта радужная сфера образуется от сверкания кристалликов льда в облаках на высоте около 5 км, которые относятся к плотным тёплым облакам зимой — снежным, летом — дождевым. О погоде много писали астрологи Индии и Китая. И даже Гиппократ посвятил этой теме отдельный труд. Первым термометром была стеклянная трубка с полым шаром на конце, а другой конец стоял в воде. Он был похож на барометр, только воздух из трубки не откачивался, а служил детектором температуры. Остывая, воздух в шаре сжимался, и вода поднималась, а при её повышении происходило обратное. Показания такого термоскопа зависели не только от температуры, но и от давления, поскольку прибор не был запаян. Нужно было сделать приёмником температуры воду и заключить её в герметический резервуар. Исаак Ньютон пытался вывести и использовать формулы, которые помогут рассчитать погоду на несколько дней вперёд, и некоторые его расчёты до сих пор не потеряли актуальности.
Уже в XVII веке учёным было очевидно, что погода «делается» с помощью движения холодных и тёплых воздушных масс, которые встречаются между собой, всегда образуют в месте встречи возмущение атмосферы и двигаются вроде в более-менее предсказуемых направлениях. Но раз на раз не приходится — формула по-прежнему даёт сбои.
Но тем не менее, кое-что сегодня благодаря современным технологиям построить удается... Несколько наиболее "точных" примет я собрал ниже... Кстати, обычно смотрят на ласточек...
Новенький iCeasar, на котором установлена модель, прогнозирующая осадки, завис. На внешнем SSD остался только датасет одного метеорологического радиолокатора, который регистрирует наличие влаги в атмосфере на большой площади. Задача - подготовить модель, которая сможет прогнозировать объём осадков в конкретное время и в конкретном месте. Сохраните веру в Сикстиниана Апреля, помогите избежать заката Римской империи. В файлах для каждого момента времени шаг 10 минут хранятся данные про интенсивность осадков, отражаемость облаков и их радиальную скорость, погодные явления. Обученную модель надо будет проверить на данных из файла 2022-test-public. Пример с визуализацией данных находится в файле Jupyter Notebook draw-samples.
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. В качестве функции потерь использовали ставшую классической сумму кросс-энтропии и dice: где — пример из обучающей выборки, а — предсказанное значение. Результаты При сравнении новой модели с предыдущей мы смотрели как на стандартные метрики для задач сегментации и классификации F1, IoU , так и специально построили метрики, которые отражают пользовательское ощущение прогноза например, доля идеальных прогнозов.
10 самых точных сервисов прогноза погоды
прогноз осадков на ближайшие 2 часа. На сайте сервиса можно также найти «погодные новости» из разных регионов России и мира, метеорологические карты и графики, статьи на тему погоды и детский раздел с познавательно-развлекательной информацией. это.> Анимация текущих данных радарных наблюдений. Наукастинг — это сверхкраткосрочный прогноз, на 2–5 часов вперёд. Главная» Новости» Больше всего осадков в городе 2024. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). На портале "Метеовести" центра погоды "Фобос" сообщается, что на Москву надвигается новая холодная и дождливая волна.
Росгидромет: в Москве за полтора часа выпала треть месячной нормы осадков
Графики строятся по параметрам: температура, давление, относительная влажность, скорость и направление ветра, порывы ветра, количество осадков с указанием фазы осадков , накопленное количество осадков, облачность, высота снега. Карты отображают следующие характеристики: количество осадков за период, количество осадков накопленное, температура воздуха и другие основные метеопараметры у поверхности земли и на основных изобарических поверхностях. Рекомендуемое применение Резервирование уборочной техники и работников для оперативного устранения последствий ожидаемых негативных погодных явлений ливни, снегопады, гололед, сильные порывы ветра, грозы Заблаговременная подготовка коллектива и рабочей инфраструктуры, зависимой от погоды, к эксплуатации при возникновении негативных погодных условий. Своевременное проведение профилактических работ, направленных на минимизацию рисков при негативных явлениях погоды.
Одна из главных целей Росгидромета на 2018 год - это повысить прогнозируемость опасных явлений до 98 процентов. Именно они в 2017 году подпортили статистику. В прошлом году синоптикам не удалось предсказать 22 опасных явления, что на пять больше, чем годом ранее. В результате оправдываемость прогнозов составила 93,8 процента, за год показатель снизился на 0,7 процента.
Всего в стране за год было зафиксировано 907 опасных явлений, из которых 378 нанесли значительный ущерб отраслям экономики и жизнедеятельности населения. В основном это сильные морозы, дожди и ветер, а также крупный град. Росгидромет спрогнозировал и выпустил предупреждение о 1850 штормовых предупреждениях. Они имели предсказуемость от нескольких часов до нескольких суток. Но оправдываемость таких прогнозов составляет 94 процента.
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. Рисунок 6. Сравнение карты осадков без нейросетевой склейки слева и с ней справа В итоге такой подход позволяет получить согласованное изображение предсказаний на всей области действия наукастинга без резких границ-полукругов. Заключение Эти улучшения — не потолок для нейросетевых подходов, и мы продолжаем экспериментировать с другими архитектурами и дополнительными данными, чтобы наш прогноз становился достовернее и радовал вас изо дня в день даже в условиях самоизоляции. Оставайтесь с нами и пользуйтесь нашей картой осадков, делитесь впечатлениями.
Метеомоделирование может не совпадать с реальностью. Поэтому если бы мы использовали только данные метеомодели, могло бы так получиться, что в исторических данных радара облако летит в одну сторону, а потом в прогнозе ветров резко разворачивается и летит в другую сторону. Третий компонент наукастинга — алгоритм применения векторного поля. Здесь наука умеет довольно многое. Мы взяли за основу thin plate spline transform — преобразование картинки, которое представляет ее в виде тонкой резиновой пластины и растягивает некоторые места. Мы параметризуем это преобразование всего несколькими опорными векторами, а все остальные вектора движения внутри картинки восстанавливаем сплайновой интерполяцией. Такая технология используется, например, в восстановлении движения по последнему кадру из видео. Известная научная работа. Вооружившись полученными знаниями, мы начали пытаться строить прогноз. Первое решение, которое пришло в голову, — просто обучить несколько нейросетей так, чтобы первая нейросеть предсказывала ситуацию на радаре через 10 минут, вторая — через 20 минут, третья — через 30. Требование было следующим: предсказывать радарные данные где-то на два часа вперед. Предсказания получались вот такие. Примерно тогда же, когда мы обучили 12 нейросетей, у нас появилась возможность визуализировать данные на карте. Посмотрев на скачущие облака, менеджеры сказали: это мы выпускать точно не будем. Один из них сказал: конечно, я понимаю, что это максимизирует вероятность чего-то там, но пользователю такое не объяснить — в жизни облака так не скачут. Во время следующей итерации мы решили считать только векторное поле и умножать опорные вектора на 2 и 3, чтобы получить перенос не на 10, а на 20 минут и 30 минут соответственно. На ближних горизонтах результаты выглядели довольно прилично, но чем дальше, тем чаще с краю появлялись артефакты. Оказалось, что в векторном поле слишком большие вектора разрывают thin plate spline, и у нас появляется второе зеркальное отражение нашей картинки. Потом отражения сливаются. На ближних горизонтах артефакт не был заметен, но на дальних проявлялся очень сильно. Из ниоткуда возникало облако. Третьим решением стало последовательное применение одного и того же преобразования thin plate spline к одной картинке. С одной стороны, оно способствовало накоплению ошибок. Это было первое реально работающее решение, которое мы показывали при внутреннем бета-тесте. Нейросеть получала на вход шесть радарных снимков за последний час, несколькими свертками приводила их к тензору из 16 векторов 4 x 4. Cплайновое преобразование восстанавливалось по векторам и последовательно применялось к картинке для получения каждого следующего горизонта прогноза. Решение довольно хорошо себя показало, но оставался единственный вопрос: зачем нужна нейросеть? Если красные свертки — единственная часть, которую мы обучаем, почему бы нам не вычислить векторное поле самостоятельно, алгоритмически? Так что четвертое решение, которое заметно улучшило результат, использовало явную минимизацию loss-функции. Мы искали векторное поле, которое бы одинаково хорошо приближало переход на 10 минут в последний час. От —60 минут до —50, потом до —40 и т. Мы применяли это векторное поле к t0, чтобы получить прогноз на 10 минут дальше. Алгоритмически гораздо лучше находить векторное поле с помощью минимизации. Оно быстрее работает, не требует обучения.