это.> Анимация текущих данных радарных наблюдений. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). последние новости сегодня в Москве. 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. Региональные краткосрочные прогнозы. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). последние новости сегодня в Москве.
Карты погоды в Спутнике
| рПЗПДБ Ч НЙТЕ | Новости. Телеграм-канал @news_1tv. |
| Nowcasting (meteorology) - Wikipedia | Такой прогноз называется наукастинг, обычно он делается на ближайшие часы (до 2-6 часов вперед). |
| Глава Гидрометцентра: Никогда прогноз погоды не будет точным на 100% - Российская газета | Наукастинг осадков на 2 часа. Радар осадков и гроз. |
Роман Вильфанд: вопрос использования "больших данных" обсуждается во всем метеорологическом мире
| А можно поточнее? Как делается прогноз погоды и можно ли его улучшить? | И снова про наукастинг Когда мы говорим о прогнозе погоды, то чаще всего подразумеваем температуру и осадки, например, на завтра или ближайшие выходные. |
| Кабинет синоптика | Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). За сутки выпадет около 20,7 мл осадков. |
Прогноз наукастинга для городов запустил Казгидромет
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. Прогноз текущей погоды наукастинг является особой, совершенно самостоятельной ветвью прогностической метеорологии. Заблаговременность такого прогноза, как правило, не превышает 2 часа.
Следовательно, синоптику приходится иметь дело с быстро протекающими атмосферными процессами. Чаще всего говорят о наукастинге развития конвективных кучево-дождевых облаков и связанных с ними опасных метеорологических явлений ОЯ — ливневых осадков, гроз, града, шквалов, смерчей. Основными потребителями прогнозов текущей погоды являются авиация, морской флот и противоградовые службы, но иногда такая информация доводится и до гражданского населения. Основная задача наукастинга — выявлять на картах погоды первые признаки развития опасных явлений, а затем отслеживать их перемещение. Для этого используются данные плотной сети метеостанций, а также спутников, метеорологических радиолокаторов МРЛ и систем грозопеленгации.
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.
Барические системы с именами Подробнее о проекте На сегодняшний день практически каждый метеолюбитель имеет в своём распоряжении ряд сайтов, которыми пользуется, наблюдая за погодной обстановкой. Представленная выше подборка ресурсов включает в себя как наиболее популярные сайты, которыми пользуются практически все метеолюбители, так и ряд более специализированных ресурсов, находящихся в почёте у профессионалов. Спутниковые снимки Спутниковые снимки облачности позволяют оценить состояние облачного покрова на обширной территории в целом, выявить некоторые его структурные особенности, а также направление движения облачности разных ярусов. Особенно важны наблюдения за кучево-дождевой облачностью, поскольку с нею связаны такие явления, как грозы, шквалы, ливни, град, торнадо, и в ряде случаев они носят локальный характер.
Однако во второй половине дня осадки не будут такими интенсивными, уточнил Вильфанд. До 1 мая в городе прогнозируется ясная погода без дождей. Видео: Москва 24 В связи с непогодой на улицы города вышли 300 бригад Мосводостока.
Специалисты ликвидируют последствия сильных осадков с применением 290 единиц техники.
Внезапные порывы ветра, резкое ухудшение видимости из-за тумана или осадков могут сыграть злую шутку. Перенос запуска ракеты из-за порывов ветра обходится в огромную сумму порядка нескольких млн. Примеров можно привести множество, суть ясна. Точность кратко- и среднесрочных прогнозов выше, чем долгосрочных. Да-да, именно такую! Здесь сейчас полетят яйца и помидоры в сторону гидрометеорологической службы.
Как узнать, будет ли дождь, гроза? Смотрим карту осадков!
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. Во-первых, наукастинг осадков оказался полезным на интервале одного-полутора часов как в точках выделенной сетки, так и по областям сильных осадков. В отдельных районах менее чем за час выпало свыше 70% месячной нормы осадков.
Главные новости
- В Москве за полтора часа выпала треть месячной нормы осадков - | Новости
- Роман Вильфанд: вопрос использования "больших данных" обсуждается во всем метеорологическом мире
- Читайте также
- осадки в Европе
- Главные новости
Что сейчас на улице
Развивается новое направление в прогнозировании погоды — наукастинг, позволяющий выпускать сверхкраткосрочный прогноз об опасных явлениях погоды на ближайшие несколько часов. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). За сутки выпадет около 20,7 мл осадков. Мы предсказываем на два часа вперёд с шагом 10 минут. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). За сутки выпадет около 20,7 мл осадков. Главная» Новости» Гидрометцентр наукастинг. это процесс прогнозирования количества осадков, которые ожидаются в течение двух часов.
Use saved searches to filter your results more quickly
- Как мы отказались от нейросетей, а затем вернули их в прогноз осадков Яндекс.Погоды / Хабр
- Как мы отказались от нейросетей, а затем вернули их в прогноз осадков Яндекс.Погоды
- GISMETEO: осадки в Европе, прогноз осадков на карте Европы
- Классификация современных прогнозов погоды ⇒ METEOPROG
Роман Вильфанд: вопрос использования "больших данных" обсуждается во всем метеорологическом мире
Точнее, ещё точнее: прогноз погоды на 2 часа, наукастинг и карты погоды. Ключевые слова: наукастинг, поля осадков, нейронные сети, прогнозирование ошибок, многослойный персептрон. 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.
Фото группы ГИДРОМЕТЦЕНТР РОССИИ: О ПОГОДЕ - ИЗ ПЕРВЫХ РУК
- Как узнать, будет ли дождь, гроза? Смотрим карту осадков!
- Космическая гидрометеорология - прогноз погоды по данным со спутников | Пикабу
- meteoinfo ru [delete] [delete]
- 12 самых точных сайтов прогноза погоды - Рейтинг 2023
- Основные виды прогнозов и их особенности.
В китайской провинции Гуандун после нескольких дней осадков реки вышли из берегов
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. 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.
Что же, не буду тогда вдаваться в технические сложности, постараюсь писать более понятно. Итак, прогноз погоды со спутника. Такой прогноз называется наукастинг, обычно он делается на ближайшие часы до 2-6 часов вперед. Про спутниковые данные уже рассказывал, что же такое метеорологические радары? Это доплеровские радиолокационные станции, которые позволяют определять координаты выпадения осадков, направления их движения и их тип. Расположение радаров на территории Росси приведено ниже взято отсюда Как видно, в основном они располагаются в Европейской части России.
Все что дальше Урала - естественно, будет работать плохо. Поэтому для этих территорий применяют модели численного прогноза погоды вместо радаров.
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.
Это делает их использование удобнее. На экране смартфона, планшета или ноутбука отображается небольшое окно, в нем вся необходимая информация. Не нужно никуда нажимать. Виджеты могут быть бесплатными и платными. Среди вторых встречаются бюджетные информаторы и дорогостоящие. Где купить? В интернет-магазине смартфона. Есть также ресурсы, которые мониторят погоду не только по городам, но и по районам. Москва, например, очень большой город, и температура в разных его частях может сильно отличаться. Конечно, источники, которые берут информацию из официальных структур, например, гидрометцентра, являются наиболее точными.
В интернете распространены карты с погодными условиями на всем земном шаре. Можно увидеть какая погода в настоящий момент в разных уголках земного шара. Одни из самых популярных: windy. ТОП 8 самых точных сайтов прогнозов погоды на 2024 год В Сети огромное количество источников информации, в том числе тех, которые сообщают о погоде.
Цветные осадки: дождь с песком придет на Южный Урал
"Сейчас в Москве прошел дождь, он был интенсивный, летний, всего за час выпало от 8 до 11 миллиметров осадков. Главная» Новости» Гидрометцентр наукастинг. 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. Опасные явления BUFR Отражаемость 1км BUFR Прогноз ICON-EU 1ч сумма осадков Высота ВГО BUFR Дифференциальная отражаемость 1км BUFR Дифференциальная отражаемость 2км BUFR Доплер скорость 1км BUFR Доплер скорость 2км BUFR Доплер скорость 3км BUFR.
Роман Вильфанд: вопрос использования "больших данных" обсуждается во всем метеорологическом мире
| В китайской провинции Гуандун после нескольких дней осадков реки вышли из берегов | Опасные явления BUFR Отражаемость 1км BUFR Прогноз ICON-EU 1ч сумма осадков Высота ВГО BUFR Дифференциальная отражаемость 1км BUFR Дифференциальная отражаемость 2км BUFR Доплер скорость 1км BUFR Доплер скорость 2км BUFR Доплер скорость 3км BUFR. |
| Синоптики: на Москву за сутки выпадет 30% месячной нормы 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. |
| Nowcasting (meteorology) - Wikipedia | Наукастинг (nowcasting) и сверхкраткосрочные прогнозы погоды очень важны. |
| Кабинет синоптика | | У динамических факторных моде-лей есть две главные характеристики, позволившие им занять доминантное положение в практике статистического наукастинга [12]: их способность опи-сать эмпирические макроэкономические данные. |
| В Росгидромете назвали точную дату наступления весны | 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. |
Онлайн-словарь отраслевых терминов
Если мобильной версии нет, можно добавить ссылку на сайт в закладки браузера. Топ-10 лучших сайтов с точным прогнозом погоды Каждый человек выбирает себе сервис по своим критериям: кому-то, помимо точности прогноза, важно наличие мобильного приложения, другим — показатель температуры «ощущается как», а третьи ищут вариант, в котором отсутствует реклама. Исходя из этого, мы собрали подборку с самыми точными сайтами прогноза погоды, но не будем расставлять их в порядке «от худшего к лучшему», а дадим рекомендации, кому будет полезен тот или иной сервис. Здесь можно найти прогноз погоды на 3, 10, 14 и 30 дней.
Данные обновляются каждые 4 часа. Параметры, которые можно найти:.
Раз мы говорим о карте осадков, нам интересен источник данных об областях скопления влаги в воздухе, обладающий относительно высокой частотой обновления. Лучше всего для этого подходят метеорологические радары, предоставляющие такую информацию напрямую в виде изображений, и геостационарные спутники, снимки с которых надо предварительно обработать. 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.
Вас ждет рассказ о том, как мы в команде Яндекс. Погоды построили наукастинг, какие алгоритмы применяли, какие данные использовали, как проводили измерения и что у нас получилось. Что такое наукастинг, наверное, знают все, кто смотрел фильм «Назад в будущее 2». Когда док Браун выходит из машины и говорит, что дождь закончится через 5 секунд, это наукастинг.
Но это наукастинг в фильмах. 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. Задача была именно в том, чтобы разработать продукт, который бы совмещал в себе и уведомления, и карту осадков. Требовался прогноз осадков на будущей карте, плывущие облачка. Полтора года назад, когда мы начинали, у нас не было ничего, кроме данных. В отличие от участников на Kaggle, у нас не было никакой фиксированной метрики, никаких baseline-решений.
Единственное, что было, — постоянная гонка технологий, в которой мы хотели обогнать сами себя. Первое решение — просто День сурка. Обогнать прогноз, решить, что завтра будет то же самое, что и вчера. А следующая модель должна улучшать показания предыдущей. Что нужно для прогноза осадков? Нужны данные, радарные снимки.
Нужно понимать, как в атмосфере движутся частицы, какие ветра дуют и как применять это движение к частицам. Расскажу про все три составляющих прогноза. Первое — радарные снимки. Они бывают очень разных форматов и поступают от очень разных поставщиков. Это и просто отдельные картинки в PNG, с договоренностью, что цветом с таким-то кодом обозначается такая-то интенсивность отраженного сигнала. Либо — научный формат NetCDF.
Радары сильно отличаются по частоте обновления. Бывают радары, которые обновляются раз в 10 минут, раз в 15 минут. Самое ужасное, что данные с радаров — в отличие от относительно чистых данных для соревнований — содержат артефакты. Радары работают на физических принципах, на отражении волны, так что у них бывают слепые зоны. Причем когда маленькие фрагменты зоны видимости радиально закрыты зданиями — это еще далеко не самый тяжелый случай. Бывают и сделанные людьми артефакты.
Например, в период бета-тестирования мы столкнулись с человеком, который купил себе Wi-Fi-точку, неправильно настроил на ней частоту и номер канала, после чего выставил ее в окно. В результате у нас над Иваново висел огромный лазерный меч в виде облака. 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.
Каждое утро в день события Сикстиниан предсказывает, будет ли дождь на закате или нет. В этот раз успех предсказания под угрозой. 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.
Как менялась Яндекс.Погода: от виджета до погодных карт
Несколько дней рекордных осадков. Местные реки вышли из берегов. Жертвами стихии стали четыре человека. Еще 10 пропали без вести.
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. Самое интересное — оно не требует всех данных. Можно пропустить какие-то данные — а радары довольно часто запаздывают. Мы долго думали, что же оставить — нейронные сети или алгоритмические вычисления векторного поля. Но всё победил тот самый лазерный меч в Иваново. Когда он висит над вами как дамоклов меч и зануляет вокруг себя все вектора, то облака не могут ни пересечь его, ни двигаться в одном районе с ним. Даже какого-то физического движения на картинке не происходит. 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.
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.
О погоде на 6-8 января Об особенностях погоды в регионах России в ближайшие дни рассказал Андрей Ушаков Подробнее 04. С приближением циклона с запада в пятницу пройдет небольшой снег, в субботу умеренный снег. Морозы немного ослабеют, в дальнейшем Центральный федеральный округ.