По прогнозу ведущего научного сотрудника центра погоды «Фобос» Михаила Леуса, в российской столице в четверг, 17 августа, ожидается переменная облачность, без осадков, воздух прогреется до + 29 °C, передаёт РИА Новости. Порядка 30% от месячной нормы осадков прольется на Москву в субботу, сообщил ведущий специалист центра погоды "Фобос" Евгений Тишковец в своем Telegram-канале. Есть такое понятие как наукастинг – текущий прогноз погоды на срок до трех часов.
Наукастинг осадков на 2 часа
это процесс прогнозирования количества осадков, которые ожидаются в течение двух часов. Смотрите карты погоды высокого разрешения с центром в Спутнике с почасовыми прогнозами погоды осадков, облачности, анимации ветра, температуры, атмосферного давления и индекса качества воздуха. И снова про наукастинг Когда мы говорим о прогнозе погоды, то чаще всего подразумеваем температуру и осадки, например, на завтра или ближайшие выходные. И снова про наукастинг Когда мы говорим о прогнозе погоды, то чаще всего подразумеваем температуру и осадки, например, на завтра или ближайшие выходные. Система наукастинга позволяет зафиксировать момент зарождения опасного явления и тогда спрогнозировать на два часа траекторию его перемещения, усиления или, наоборот, рассеивания энергии. Нейросетевые методы наукастинга осадков: обзор и апробация существующих решений.
12 самых точных сайтов прогноза погоды
По данным столичного Департамента транспорта, до конца дня в городе будет дождь с грозой и сильный ветер. В вечерний разъезд локальные затруднения ожидаются по направлению в область на шоссе Энтузиастов и на Ленинградском шоссе. Автомобилистам рекомендовали избегать резких маневров, соблюдать дистанцию и скоростной режим. Эта погода на 3-4 градуса превышает климатическую норму для Москвы, по словам специалиста.
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 — 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.
Это помогло улучшить в том числе и то, что видят в прогнозе наши пользователи, и как они получают информацию из него. 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.
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.
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. С конца 1940-х годов наблюдается устойчивый рост использования математических моделей в прогнозировании погоды.
Эти процедуры стали возможны благодаря продвижению в формулировании математических моделей. Математические уравнения применяются для разработки теоретических моделей общей циркуляции атмосферы. Они также используются для прогнозирования изменений в атмосфере с течением времени. В них учитываются параметры определенных элементов погоды, таких как воздушные течения, температура, влажность, испарение, облачность, дождь, снег и взаимодействие воздушных потоков с поверхностью суши и океанов. В разработке численного метода прогнозирования погоды решающие шаги были сделаны советским ученым, академиком А.
Обуховым и американским ученым Дж. Именно они довели этот метод до практической реализации, ставшей возможной с появлением ЭВМ. Когда мы рассматриваем постоянно меняющуюся атмосферу, необходимо учитывать большое количество переменных. Это очень сложная задача. И для ее решения были подготовлены численные модели, которые игнорируют некоторые переменные в предположении, что некоторые аспекты атмосферы не изменяются со временем.
Это позволяет снизить требования к производительности компьютеров, но одновременно снижается и качество прогноза. Статистические методы используются наряду с численным прогнозом погоды. Этот метод часто дополняет численный метод. Статистические методы используют прошлые записи метеорологических данных, исходя из предположения, что в будущем погода будет повторяться. Основная цель изучения прошлых метеорологических данных — выяснить те аспекты погоды, которые являются хорошими показателями будущих событий.
Но таким образом можно делать прогноз погоды с большим шагом по территории. Это особенно полезно при проектировании только одного аспекта погоды за раз. Например, это имеет большое значение для долгосрочного прогнозирования максимальной температуры в течение дня в определенном месте. Процедура заключается в сборе статистических данных, касающихся температуры, скорости и направления ветра, количества облачности, влажности конкретного сезона года. Статистический метод имеют большое значение для долгосрочных прогнозов погоды.
Как видим, возможностей для улучшения точности прогнозов погоды достаточно. Мощности суперкомпьютеров растут, и с большой уверенностью можно сказать, что они будут находить свое применение в метеорологии. Все новые инструменты для наблюдения за погодой выводятся в космос, растет сеть метеорадаров. В целом, это касается и нашей страны. Развивается новое направление в прогнозировании погоды — наукастинг, позволяющий выпускать сверхкраткосрочный прогноз об опасных явлениях погоды на ближайшие несколько часов.
Наукастинг осадков на 2 часа
Внизу: ожидаемые кадры во время предсказания. Здесь , а Мы предсказываем на два часа вперёд с шагом 10 минут. Это 12 кадров плюс ещё несколько про запас на случай перебоя в поставке данных с радара. Чаще всего решение такой задачи сводится либо к применению алгоритмов optical flow 1 , 2 , 3 , либо к нейросетевым методам 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6.
Долгое время в продакшене у нас работал алгоритм на основе optical flow, который мы смогли натюнить таким образом, что он побил по метрикам нашу предыдущую нейросетевую архитектуру. Далее расскажем о том, как мы наконец обошли optical flow и сделали более качественный прогноз с использованием нейросетей. Авторы добавили вход для пространственной памяти обозначение в статье и расширили output gate, чтобы научиться её учитывать рисунок 3.
Утверждается, что это помогает лучше запоминать пространственные изменения в последовательности кадров видеоряда. Рисунок 3.
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. 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.
Пример с визуализацией данных находится в файле Jupyter Notebook draw-samples. Общая информация про формат данных Радар делает измерения каждые 10 минут с пространственным разрешением 2 км и возвращает изображение с несколькими каналами. Таким образом, каждый пиксель изображения соответствует квадрату 2х2 км с данными различных измерений атмосферы по высоте. Есть два спец.
Рассчитывается по формуле Маршала-Палмера [1] из отражаемости, которая описана в следующем разделе. Показывает сколько выпало бы осадков в мм, если бы осадки шли с такой интенсивностью целый час. Отражаемость Отражаемость — величина, измеряемая радаром.
Часто случается, что погода на окраинах и в центре сильно различается. Карта погоды с вероятностью осадков Чтобы понять, будет ли дождь в вашем районе и когда, можно проанализировать карту: куда движутся воздушные массы и дождевые тучи.
Сотрудничество сервиса с госструктурами Некоторые сервисы сообщают данные разным ведомствам: военным, аэропортам и другим. Как правило, требования к таким прогнозам гораздо выше. После того как вы найдете подходящий для себя сервис, рекомендуем установить его приложение на смартфон — так прогноз погоды всегда будет у вас под рукой. Если мобильной версии нет, можно добавить ссылку на сайт в закладки браузера.
Цветные осадки: дождь с песком придет на Южный Урал
Прогноз осадков на ближайшие 2-6 часов / скриншот с сайта Гидрометцентра России. В ближайшие 2 часа осадков не ожидается. наукастинг – сроком до двух часов. Ключевые слова: наукастинг, поля осадков, нейронные сети, прогнозирование ошибок, многослойный персептрон. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). это процесс прогнозирования количества осадков, которые ожидаются в течение двух часов.
Яндекс научился предсказывать осадки на ближайшие 2 часа
Система наукастинга позволяет зафиксировать момент зарождения опасного явления и тогда спрогнозировать на два часа траекторию его перемещения, усиления или, наоборот, рассеивания энергии. Развивается новое направление в прогнозировании погоды — наукастинг, позволяющий выпускать сверхкраткосрочный прогноз об опасных явлениях погоды на ближайшие несколько часов. Точнее, ещё точнее: прогноз погоды на 2 часа, наукастинг и карты погоды. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). В настоящее время существует ряд алгоритмов по обнаружению осадков и приблизительной оценке их интенсивности, однако результаты их работы не применяются для решения задачи наукастинга. Главная» Новости» Больше всего осадков в городе 2024.
Рекомендуем
- АИИС «МетеоТрасса» для автодорог
- Как мы делали краткосрочный прогноз осадков. Лекция в Яндексе
- Бушующая «Ольга». Что принесет россиянам новый циклон?
- Цветные осадки: дождь с песком придет на Южный Урал
Антициклон на Урале сменит циклон: синоптики спрогнозировали «погодный калейдоскоп»
Точнее, ещё точнее: прогноз погоды на 2 часа, наукастинг и карты погоды. 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. наукастинг – сроком до двух часов. Наукастинг осадков по данным ДМРЛ на 2 часа.
Прогнозирование ошибок при помощи нейросетей как способ увеличения точности прогноза погоды
Ключевые слова: наукастинг, поля осадков, нейронные сети, прогнозирование ошибок, многослойный персептрон. Введение В настоящее время, существуют различные методы прогнозирования полей осадков, применяемые по всему миру. Однако, данная система обладает ошибками прогнозирования, которые увеличиваются по мере увеличения срока прогноза [2]. Одним из способов увеличения точности прогноза, может стать прогнозирование отклонений, которые возникают в комплексных прогнозах. Одним из методов прогнозирования может быть применение различных моделей искусственных нейронных сетей. Описание метода Исходные данные представляют из себя матрицу числовых значений, которые в дальнейшем переводятся в графическое изображение при помощи специализированного ПО [1]. Для решения задачи можно обозначить две возможные архитектуры: сверточные нейронные сети [3]; многослойные персептроны [4]. Первый тип нейросетей целесообразно применять в том случае, если мы используем данные большого размера в изначальном, матричном виде, так как сверточные нейронные сети предназначены для обработки данных, имеющих топологию в виде сетки Второй тип подойдет в том случае, если мы используем данные небольшой размерности. Например, это может быть, когда размерность была сознательно уменьшена в целях облегчения данных для тестирования новых моделей и проверки гипотез. Для использования данного метода будет необходимо использовать данные в виде одномерного массива. Задача нейронной сети — спрогнозировать значения ошибок на основе входных данных радарных наблюдений.
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:.
Об этом сообщил научный руководитель Гидрометцентра России Роман Вильфанд. По словам синоптика, в Москве прошел настоящий летний ливень. Местами осадки сопровождались грозой.
Дождь в Москве продлится после полудня, а затем, после небольшого перерыва, пойдет снова.
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. Перенос запуска ракеты из-за порывов ветра обходится в огромную сумму порядка нескольких млн.
Метеоролог и я
| Наукастинг осадков на 2 часа | Система наукастинга позволяет зафиксировать момент зарождения опасного явления и тогда спрогнозировать на два часа траекторию его перемещения, усиления или, наоборот, рассеивания энергии. |
| Как узнать, будет ли дождь, гроза? Смотрим карту осадков! | "Сейчас в Москве прошел дождь, он был интенсивный, летний, всего за час выпало от 8 до 11 миллиметров осадков. |
| Больше всего осадков в городе 2024 | Наукастинг представляет собой детализированный прогноз погоды на ближайшие время (до 2-6 часов), основанный на численном решении системы уравнений гидротермодинамики с учетом процессов в атмосфере. |
| АИИС «МетеоТрасса» для автодорог — IRAM Dev | 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. |
Как менялась Яндекс.Погода: от виджета до погодных карт
| Как менялась Яндекс.Погода: от виджета до погодных карт | Раньше карта осадков давала прогноз на два часа вперед с десятиминутным интервалом. |
| ГИДРОМЕТЦЕНТР РОССИИ: О ПОГОДЕ - ИЗ ПЕРВЫХ РУК | наукастинг – сроком до двух часов. |
ГИДРОМЕТЦЕНТР РОССИИ: О ПОГОДЕ - ИЗ ПЕРВЫХ РУК
| ГИДРОМЕТЦЕНТР РОССИИ: О ПОГОДЕ - ИЗ ПЕРВЫХ РУК 2024 | ВКонтакте | 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 мы отказались от нейросетей, а затем вернули их в прогноз осадков Яндекс.Погоды | Метеорологическая карта прогноза осадков в Европе. |