это cверхкраткосрочный прогноз явлений погоды в пределах 0 – 6 ч от срока наблюдения. высокоточным прогнозам на несколько часов - в зоне действия девяти радаров (Кострома, Нижний Новгород, Валдай, Внуково, Воейково, Тула, Смоленск, Брянск, Курск). Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). Ведущий специалист центра погоды «Фобос» Александр Синенков спрогнозировал резкие перепады температуры воздуха в ряде регионов России. Грозовые дожди в Новгородской области.
Прогнозирование ошибок при помощи нейросетей как способ увеличения точности прогноза погоды
Наукастинг в реальной жизни — по крайней мере, в головах менеджеров — выглядит либо как уведомление человеку в виде текста или пуш-нотификации, либо как карта осадков, которая движется со временем. "Сейчас в Москве прошел дождь, он был интенсивный, летний, всего за час выпало от 8 до 11 миллиметров осадков. Чаще всего говорят о наукастинге развития конвективных (кучево-дождевых) облаков и связанных с ними опасных метеорологических явлений (ОЯ) — ливневых осадков, гроз, града, шквалов, смерчей. Прогноз осадков на ближайшие 2-6 часов / скриншот с сайта Гидрометцентра России.
Яндекс научился предсказывать осадки на ближайшие 2 часа
Поделиться Новая карта осадков в «Яндекс погоде» — с прогнозом на сутки вперед «Яндекс погода» обновила карту осадков. Теперь она показывает прогноз на целые сутки вперед. Пользователи смогут увидеть, как будут перемещаться тучи до конца дня и завтра, и, исходя из этого, строить планы. Об этом CNews сообщили представители « Яндекса ».
Михайловицы уровень снизился еще на 2 см. Продолжается медленный рост уровня воды на 2 см на р. Ветлуга у г. Шарья, а на притоках рр. Вохма и Нея — снижение уровня на 7-9 см. Молога у пгт Максатиха д. Фабрика — глубина затопления от 15 см —8 см за сутки ; р.
Макарьев — глубина затопления от 62 см —21 см за сутки ; р. Михайловицы — глубина затопления от 56 см -2 см за сутки ; р. Вохма у с. Тихон — глубина затопления от 2 см -8 см за сутки ; р. Вохма у д. Гробовщино — глубина затопления от 83 см -7 см за сутки ; р. Нея у пгт Поназырево — глубина затопления от 155 см —9 см за сутки. В ближайшие сутки продолжится снижение уровня на р. В ближайшие 1-3 суток пик половодья пройдет на р. Кажирово и г.
Шарья, освободится от воды пойма р. Тихон и р. В связи с ожидаемыми дождями возможны локальные повышения уровня на реках в центральной и восточной части Костромской области. Продолжится медленный рост уровня воды озера Селигер, сохранится опасное явление ОЯ «Высокое половодье» на оз. Сохранится затопление поймы на рр. Унжа, Ветлуга, Вохма и Нея. Бассейн Оки На всем протяжении р. Ока кроме г. Муром наблюдается снижение уровня воды на 5-31 см. Муром уровень воды остановился на пике половодья.
На притоках Верхней Оки уровень воды снижается на 4-25 см за сутки. Продолжается снижение уровня воды в нижнем течении р.
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.
Эта погода на 3-4 градуса превышает климатическую норму для Москвы, по словам специалиста. Ранее климатолог заявил , что в РФ будет расти число потопов и других природных катаклизмов.
Что думаешь? Подписывайтесь на «Газету.
Как мы отказались от нейросетей, а затем вернули их в прогноз осадков Яндекс.Погоды
Ниже приведена таблица с изменениями по сравнению с решением на базе optical flow: Если F1 и IoU — широко известные метрики, то на двух последних стоит задержаться, так как именно они характеризуют пользовательское восприятие прогноза. 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. А доля идеальных прогнозов показывает, какая часть двухчасовых последовательностей предсказана без ошибки на каком-либо шаге. Таким образом, эти метрики позволяют нам оценить пользовательский опыт использования наукастинга. Также посмотрим на зависимость метрик от дальности прогноза: Рисунок 4. График среднего IoU от дальности предсказанного кадра по времени Для расчёта optical flow мы использовали Dense Inverse Search с константным вектором переноса на графике показан лучший из полученных вариантов , который лучше всего себя показал среди других optical flow алгоритмов для задачи наукастинга и в наших экспериментах, и в экспериментах коллег. 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.
В настоящее время самым мощным компьютером для прогнозирования погоды является машина Метеорологического бюро Соединенного Королевства Cray XC40, которая обеспечивает производительность 7 петафлопс и находится под номером 11 в Top500. Второй самый мощный — это спустившийся в рейтинге на 2 позиции по сравнению с прошлым годом Cheyenne, установленный в Национальном центре атмосферных исследований США NCAR. Сегодня он занимает 22 место в списке, обеспечивая производительность 4,8 петафлопса. Один петафлопс означает, что за секунду машина может совершить тысячу триллионов операций с плавающей точкой. Главный вычислительный центр Росгидромета располагает на сегодняшний день тремя вычислительными кластерами общей производительностью 62 терафлопса триллиона операций в секунду. Новый суперкомпьютер планируют установить к концу года. Параметры его производительности не раскрываются. Актуальность в нем назрела после урагана, который произошел в Москве 29 мая. Тогда погибло 18 человек. По словам Романа Вильфанда, для окончательной настройки компьютера потребуется еще от 6 до 8 месяцев. Но прогнозы высокого разрешения для Московского региона с шагом в километр появятся еще позже — к концу 2019 года. Методы прогнозирования погоды Считается, что предсказание погоды является конечной целью исследования атмосферы. Прогнозирование отмечается как наиболее развитая область в метеорологии. Природа современного прогнозирования погоды достаточно сложна. Принято выделять три метода научного прогнозирования погоды: синоптическое прогнозирование погоды, численный он же гидродинамический метод и статистический. Синоптическое прогнозирование — это традиционный подход к прогнозированию погоды. До конца 1950-х годов этот метод использовался как основной. Он основывается на построении и анализе синоптических карт, изображающих атмосферные условия в конкретный момент времени. На них выделяются отдельные объекты циклоны, антициклоны, атмосферные фронты и т. Современный метеорологический центр ежедневно готовит серию синоптических карт. Такие карты составляют основу прогнозов погоды. Задача подготовки синоптических карт на постоянной основе включает в себя сбор и анализ огромного количества данных наблюдений, полученных с множества метеорологических станций. Первую карту погоды составил французский математик, директор Парижской обсерватории Урбен Леверье 19 февраля 1855 года. Этот процесс отнял немало времени. Ее составили на основе данных, полученных по телеграфу из нескольких городов Европы. Разносторонний Леверье также известен тем, что на основании его расчетов была открыта планета Нептун. На основе тщательного изучения метеорологических карт на протяжении многих лет были сформулированы определенные эмпирические правила. Эти правила помогают метеорологам оценить скорость и направление движения погодных систем. Например, когда известен тип погоды, создаваемой вдоль фронта, а также скорость и направление движущейся бури, можно сделать довольно точный прогноз погоды для выбранной местности. Но из-за внезапных изменений в циклонической системе эти прогнозы действительны на протяжении лишь короткого периода времени, скажем, в течение нескольких часов или дня. Прогнозирование на более длительный период уже затруднительно. Численный метод включает в себя много математики. Он также называется «гидродинамическим» и основан на построении математических моделей атмосферы и моделей взаимодействия атмосферы и океана. В нем решаются уравнения гидро- и термодинамики и используются основные физические законы. Газы атмосферы подчиняются ряду физических принципов, и если известны текущие условия атмосферы, то известные физические законы могут использоваться для прогнозирования будущей погоды.
Видеоурок по географии 6 класс 7 лет назад. Просмотры: 53241 Youtube - InternetUrok. География в действии! Распределение атмосферного давления и осадков на Земле 6 лет назад. Просмотры: 36658 Youtube - Образование. Обучение - Znaika TV.
Морозы немного ослабеют, в дальнейшем Центральный федеральный округ. Сибирский федеральный округ. На Сахалине 6-9 января аномально холодная погода, 7 января на юге сильный снег.
Цветные осадки: дождь с песком придет на Южный Урал
Об этом сообщает РИА Новости со ссылкой на данные Росгидрометцентра. Высота осадков составила 20 мм. Наукастинг в реальной жизни — по крайней мере, в головах менеджеров — выглядит либо как уведомление человеку в виде текста или пуш-нотификации, либо как карта осадков, которая движется со временем. Точнее, ещё точнее: прогноз погоды на 2 часа, наукастинг и карты погоды. И снова про наукастинг Когда мы говорим о прогнозе погоды, то чаще всего подразумеваем температуру и осадки, например, на завтра или ближайшие выходные. 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.
Наукастинг осадков на 2 часа
Наукастинг осадков на 2 часа. Радар осадков и гроз. Кратковременный дождь с грозой и порывами ветра до 11-18 м/с выпадает на последнее воскресенье апреля. высокоточным прогнозам на несколько часов - в зоне действия девяти радаров (Кострома, Нижний Новгород, Валдай, Внуково, Воейково, Тула, Смоленск, Брянск, Курск). "Сейчас в Москве прошел дождь, он был интенсивный, летний, всего за час выпало от 8 до 11 миллиметров осадков.
MARKET.CNEWS
- Search code, repositories, users, issues, pull requests...
- рПЗПДБ Ч НЙТЕ
- Основные виды прогнозов и их особенности.
- Погода сейчас
- И снова про наукастинг
- ГИДРОМЕТЦЕНТР РОССИИ: О ПОГОДЕ - ИЗ ПЕРВЫХ РУК 2024 | ВКонтакте
Наукастинг осадков на 2 часа
Об этом сообщает РИА Новости со ссылкой на данные Росгидрометцентра. Высота осадков составила 20 мм. Развивается новое направление в прогнозировании погоды — наукастинг, позволяющий выпускать сверхкраткосрочный прогноз об опасных явлениях погоды на ближайшие несколько часов. На карте метеорологического радара показывается место выпадения осадков, тип осадков (дождь, снег и изморозь), а также последние перемещения фронта, чтобы вы могли спланировать свой день.
Роман Вильфанд: вопрос использования "больших данных" обсуждается во всем метеорологическом мире
Совместная технология детерминистского наукастинга и сверхкраткосрочного прогноза осадков на основе экстраполяции данных. Сегодня Всемирная метеорологическая организация считает наукастингом прогноз на два часа вперёд. 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. Наукастинг. Прогноз текущей погоды – детализированный прогноз погоды на ближайшие часы (до 2-6 часов).Продолжительность жизненного цикла некоторых погодных явлений (например, шквалов, ливней и т.д.) варьирует от минут до десятков минут.
10 самых точных сервисов прогноза погоды
| А можно поточнее? Как делается прогноз погоды и можно ли его улучшить? | Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). последние новости сегодня в Москве. |
| Метеоролог и я | Наукастинг в реальной жизни — по крайней мере, в головах менеджеров — выглядит либо как уведомление человеку в виде текста или пуш-нотификации, либо как карта осадков, которая движется со временем. |
| Что сейчас на улице | 022. Прогноз осадков на два часа — Алексей Преображенский. |
| Что сейчас на улице | Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). По данным центра «ФОБОС», Ленобласть находится под воздействием активного атлантического циклона, центр которого выходит в акваторию Ботнического залива. |
Как менялась Яндекс.Погода: от виджета до погодных карт
Результаты, судя по всему, внедрены в Яндекс. Также они приводят интересный график Согласно которому точность прогноза уменьшается тем больше, чем больше время самого прогноза. Там тема одного из докладов - Разработка нейросетевого метода прогнозирования эволюции облачных образований и осадков по данным геостационарных спутников Как я понял, там делают упор как раз только на использование спутников, потому что на Дальнем востоке радаров почти нет. Но к чему это привело и где это используется - непонятно. Таким образом, со спутников делают прогноз - но на небольшой период времени.
До 2 часов максимум. И чем больше время прогноза - тем меньше точность. Если есть вопросы по этой теме или есть вопросы из других направлений - спрашивайте.
Термин «наукастинг» от англ. Браунингом при описании технологии экстраполирования последовательности радарных изображений для прогноза осадков.
На рисунке приведена карта радиолокационной отражаемости сети МРЛ Германии в 13 ч 45 мин 19 августа 2013 г. Это наглядный пример полуавтоматического наукастинга опасных конвективных явлений для локальной территории. Составление долгосрочных прогнозов погоды является одной из важнейших задач метеорологии, которая, к сожалению, так и не получила окончательного разрешения на сегодняшний момент. Общепринятой методики их подготовки до сих пор не существует, а уже созданные являются ненадёжными. Тем не менее применение последних даёт некоторые практические результаты. Среди прогнозистов и потребителей наиболее востребованными в данной категории являются прогнозы на месяц и сезон.
Мы часто можем видеть заголовки в СМИ о том, какая будет зима или когда выпадет первый снег. Но точность и практическая значимость подобных прогнозов всё ещё оставляет желать лучшего, несмотря на стремительный прогресс численного моделирования и усовершенствование материально-технической базы. На данный момент широко распространён метод аналогов. Он основывается на предположении, что если в текущем месяце или сезоне установился определённый характер общей циркуляции атмосферы и аналогичная ситуация уже наблюдалась в прошлом, то сходное развитие синоптических процессов последует в будущем. Недостаток данного метода заключается в субъективности выбора аналогов и в том, что даже малое отклонение фактической обстановки от аналога может привести к составлению неверного прогноза. Другой методикой является прогноз по первой декаде.
Суть его заключается в том, что тенденция развития синоптических условий в первой декаде месяца определяет то, каким в итоге окажется месяц в целом. К примеру, численные модели показали, что в первые 10 дней месяца будет наблюдаться аномально тёплая погода, а значит и весь месяц в целом с высокой степенью вероятности может выйти теплее нормы. Но в этой методике не учтены дальнейшие процессы в атмосфере, которые могут кардинально поменяться во второй половине месяца.
В настоящее время получили широкое применение доплеровские МРЛ, которые позволяют не только наблюдать за эволюцией облачности, но и мгновенно оценивать скорость и направление её перемещения на основании эффекта Доплера , быстро определять зоны конвективных ОЯ. Сведения обновляются каждые 5—15 мин, чего достаточно для своевременной выдачи штормового предупреждения. Термин «наукастинг» от англ. Браунингом при описании технологии экстраполирования последовательности радарных изображений для прогноза осадков. На рисунке приведена карта радиолокационной отражаемости сети МРЛ Германии в 13 ч 45 мин 19 августа 2013 г. Это наглядный пример полуавтоматического наукастинга опасных конвективных явлений для локальной территории. Составление долгосрочных прогнозов погоды является одной из важнейших задач метеорологии, которая, к сожалению, так и не получила окончательного разрешения на сегодняшний момент. Общепринятой методики их подготовки до сих пор не существует, а уже созданные являются ненадёжными. Тем не менее применение последних даёт некоторые практические результаты. Среди прогнозистов и потребителей наиболее востребованными в данной категории являются прогнозы на месяц и сезон. Мы часто можем видеть заголовки в СМИ о том, какая будет зима или когда выпадет первый снег. Но точность и практическая значимость подобных прогнозов всё ещё оставляет желать лучшего, несмотря на стремительный прогресс численного моделирования и усовершенствование материально-технической базы. На данный момент широко распространён метод аналогов. Он основывается на предположении, что если в текущем месяце или сезоне установился определённый характер общей циркуляции атмосферы и аналогичная ситуация уже наблюдалась в прошлом, то сходное развитие синоптических процессов последует в будущем. Недостаток данного метода заключается в субъективности выбора аналогов и в том, что даже малое отклонение фактической обстановки от аналога может привести к составлению неверного прогноза. Другой методикой является прогноз по первой декаде. Суть его заключается в том, что тенденция развития синоптических условий в первой декаде месяца определяет то, каким в итоге окажется месяц в целом.
10 самых точных сервисов прогноза погоды
В недавней публикации мы рассказывали о том, как составляются прогнозы погоды , что такое прогностические модели и как они работают. Сегодня рассмотрим более подробно основные виды прогнозов и их особенности. Прогнозы погоды принято классифицировать по степени заблаговременности на три основные группы: краткосрочные, долгосрочные и наукастинг прогнозы «на сейчас». Среди них выделяют ещё среднесрочные консультативные, от 4 до 10 суток и климатические прогнозы на срок свыше 2-х лет. Читайте также Погода по Украине на завтра Обзор погодных условий в Украине на неделю: 22 — 28 апреля 2024 21 Апреля 11:29 Составление краткосрочных прогнозов погоды является задачей синоптиков национальных метеорологических центров или их подразделений. Это наиболее востребованные и популярные прогнозы, которые подготавливаются на ближайшие 1 — 3 суток. Методика их составления такова, что вначале прогнозист выявляет крупномасштабные процессы в атмосфере, определяющие характер погоды в общих чертах. С этой целью обычно проводится синоптический анализ. Его суть заключается в определении на картах погоды основных синоптических объектов — циклонов, антициклонов, атмосферных фронтов, струйных течений. Затем специалист определяет, какие из них пройдут через его зону ответственности, и описывает примерный ход погоды на основании уже известных связей между ними и метеорологическими величинами и явлениями. Например, каждому известно, что циклон, как правило, приносит ненастную, ветреную погоду и обильные осадки, а в антициклоне обычно малооблачно и спокойно.
Конечно, в работе синоптика всё намного сложнее, но общий вид таких правил остаётся примерно тем же. Любому прогнозисту известно, что проведение атмосферных фронтов на картах погоды в значительной мере субъективно. Есть даже поговорка: «Сколько синоптиков, столько и фронтов». Чтобы уменьшить зависимость фронтологического анализа от «человеческого фактора» — личности прогнозиста, разработаны методы объективного анализа атмосферных фронтов, основанные на данных численных моделей и метеорологических спутников. Широкое внедрение этих методов в прогностическую практику стало возможным после появления автоматизированных рабочих мест АРМ прогнозиста, позволяющих быстро выполнять сложные расчёты различных параметров атмосферы. Синоптику остаётся лишь слегка подкорректировать положение фронтов, сверившись с приземной картой погоды.
Поэтому в конечном итоге мы пришли к нейронной сети. Сейчас нейронная сеть работает и выдает предсказания, схематически ее архитектура изображена здесь. Она составлена из 12 примерно одинаковых блоков. Каждый блок последовательно строит прогноз по своему горизонту, получая на вход некоторый тензор состояния и последний радарный снимок, последнее предсказание с предыдущего горизонта. Тензор состояния имеет довольно маленькую размерность, всего 32 x 32 на 30 каналов, но сверткой к инволюции мы получаем из него векторное поле, опорные вектора для преобразования thin plate spline. И, наоборот, сверткой к деконволюции мы получаем места, где выпадают осадки. Такая архитектура нейросети учитывает, что в каких-то местах осадки выпадают традиционно. Например, туча, налетевшая на город, прольется с большей вероятностью, чем над лесом, потому что над городом другая атмосфера, микроклимат. Там, например, попросту теплее. От горизонта к горизонту, от блока к блоку мы передаем состояние, о котором идет речь, и попутно немного меняем его с помощью residual network. Residual — это когда мы сам тензор меняем совсем немного, прибавляя к нему измерения. Обученная часть — дельта от обучаемой части, изменение тензора. Мы берем запомненное состояние, с помощью деконволюции делаем из него какую-то карту выпадения осадков, складываем их с облаками и двигаем их. Такова нынешняя архитектура сети. Она работает, предсказывает, и результаты получаются довольно хорошими — вы их можете увидеть на сайте. Но они довольно хорошие с точки зрения метрик data science, ROC AUC и F1-меры, а бизнесу интересны не абстрактные циферки и кривые, которые мы рисуем. Бизнесу интересна точность этих предсказаний, точность текста о том, что дождь закончится через 10 минут 20 секунд. Перед нами сейчас стоит другая задача. Сейчас нейросеть обучается с какой-то функцией потерь. Она максимизирует вероятность правильной классификации с помощью бинарной энтропии. А на самом деле надо улучшать другие, бизнесовые метрики — не правильность классификации, а правильность определения времени начала и прекращения осадков. Исследования о том, как из бизнесовых метрик получить loss-функции для обучения нейросетей, — очень важны и интересны. Мы продолжаем развиваться в нужном направлении. Помимо бизнесовых требований, у нас еще есть довольно много планов по развитию текущего решения. Например, в данный момент мы используем только снимки, но у нас есть огромное количество информации. Самое интересное — радиальная скорость. Радар по доплеровскому эффекту определяет не только наличие частиц в воздухе, но и их скорость. По длине отраженной волны он понимает, с какой скоростью движутся, к радару или от него. Результаты тоже можно использовать для прогнозирования векторного поля. Но к несчастью, у нас есть только радиальная скорость и только в местах, где реально находятся какие-то частицы, осадки. Можно подмешивать векторные поля из метеомоделирования. Там есть ветра, а можно добавлять и еще что-то — например, температуру. В городах осадки ведут себя по-другому, чем над огромным Балтийским морем. Они над ним пролетают и выпадают уже в Питере.
Например, каждому известно, что циклон, как правило, приносит ненастную, ветреную погоду и обильные осадки, а в антициклоне обычно малооблачно и спокойно. Конечно, в работе синоптика всё намного сложнее, но общий вид таких правил остаётся примерно тем же. Любому прогнозисту известно, что проведение атмосферных фронтов на картах погоды в значительной мере субъективно. Есть даже поговорка: «Сколько синоптиков, столько и фронтов». Чтобы уменьшить зависимость фронтологического анализа от «человеческого фактора» — личности прогнозиста, разработаны методы объективного анализа атмосферных фронтов, основанные на данных численных моделей и метеорологических спутников. Широкое внедрение этих методов в прогностическую практику стало возможным после появления автоматизированных рабочих мест АРМ прогнозиста, позволяющих быстро выполнять сложные расчёты различных параметров атмосферы. Синоптику остаётся лишь слегка подкорректировать положение фронтов, сверившись с приземной картой погоды. После выявления циклонов, антициклонов, атмосферных фронтов, которые будут определять характер погоды в пункте прогноза, синоптик устанавливает, правильно ли в численных моделях учтена сложившаяся синоптическая ситуация. В большинстве случаев в гидродинамический прогноз нужно вносить лишь незначительные корректировки или не вносить их вовсе. Однако иногда значительные ошибки содержатся уже в исходных данных, не говоря о будущем состоянии атмосферы. Тогда прогнозист прибегает к использованию метода траекторий. Он самостоятельно определяет по приземным и высотным картам погоды, откуда в его зону ответственности придёт воздушная масса и какие изменения претерпит она на своём пути. Здесь синоптику помогает личный опыт и опыт его коллег, обобщённый в виде региональных методик прогнозирования. Метеоролог может применять климатические данные, чтобы оценить вероятность получившегося сценария развития погодных процессов. Практика показывает, что такие уточнения численного прогноза могут быть очень полезными. Также опыт специалиста помогает ему определить, какие из множества прогностических моделей лучше всего «работают» по его региону прогнозирования. К примеру, одна модель замечательно прогнозирует ход температуры, другая с высокой точностью «видит» туманы, третья хорошо просчитывает максимальные порывы ветра и т.
Аналогичное определение можно дать для среднесрочных с поправкой на время. Кроме того, в краткосрочных прогнозах можно выделить сверхкраткосрочные, их заблаговременность не превышает 12 часов. За рубежом в сверхкраткосрочных прогнозах выделяют ещё прогноз текущей погоды, или наукастинг nowcasting. Его заблаговременность составляет от нескольких минут до 6 часов. Обычно наукастинг и сверхкраткосрочный прогноз тоже активно используется в аэропортах, морских портах, космодромах, во время олимпийских игр. Внезапные порывы ветра, резкое ухудшение видимости из-за тумана или осадков могут сыграть злую шутку.