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.
Риски в виде осадков. Большое интервью с доктором географических наук Андреем Шиховым
It became possible to receive inputs every minute and achieve greater accuracy in short-term forecasting. Several countries have developed nowcasting programs as previously mentioned. The World Meteorological Organization WMO supports these efforts and held test campaigns of such systems at various occasions. In 2009, WMO has even organized a symposium devoted to Nowcasting. Archived from the original on June 5, 2016.
Retrieved May 9, 2016.
С 1880 по 2012 год потепление составило 0,85 градуса. Обычный человек не заметит, но в глобальном смысле это много. Парижское соглашение по климату, которое подписали многие страны, обозначило, что точка невозврата для глобальной смены климата — это изменение средней температуры воздуха на два градуса относительно доиндустриального периода. Опасность, что растает мерзлота, грозит не завтра, а через много-много лет. Наверное, поэтому она кажется такой призрачной. Вы знаете, если говорить о том, что происходит сегодня, завтра или через неделю, то это скорее похоже на прогноз погоды. Синоптик — это тот, кто предсказывает погоду на завтра.
Климатический прогноз — на более длительный период времени. Мы не говорим, что лето будет, например, более жарким. Мы говорим о тенденции. Существует мнение, что неблагоприятные погодные явления возникают циклически. Например, говорят, что сильные наводнения происходят раз в 30 лет. Это похоже на правду? Мне довелось читать статью, где говорилось, что сильные наводнения, пусть даже и не такие катастрофические, происходят примерно раз в 20 лет. Цикличность в определенных ситуациях действительно присутствует. В разных регионах цикличность может зависеть от местных факторов: снежной ли была зима, какова была интенсивность осадков и прочее.
Кроме того, готовность человека к таким ситуациям также может влиять на последствия. Например, в Европе были крупные наводнения в последние годы, и мы видели ужасные картинки затопленных домов и машин в Германии и Австрии. Однако в Нидерландах таких катастрофических последствий не было, потому что они имеют многовековой опыт борьбы с наводнениями и приспосабливаются к ним по мере возможности. Поэтому каждый случай нужно рассматривать отдельно и перенимать опыт других стран, насколько это возможно, чтобы применить его на своей территории и в своих условиях. Рост числа аномальных погодных явлений связан как раз с изменением климата или для этого есть и другие причины? Основное, конечно, это изменение климата. Но стоит учитывать, что все, что происходит, складывается из двух факторов: антропогенного и внутреннего. Антропогенный фактор — влияние человека на окружающую среду, а внутренний — крупномасштабные процессы в самой климатической системе, которые бывают цикличными. Например, когда мы говорим о температурных рекордах, то обычно они совпадают с годами так называемого эффекта Эль-Ниньо — явления, в результате которого экваториальная часть Тихого океана становится теплее обычного не более чем на три градуса.
Если говорить в целом, то я повторю: если посчитать среднее значение за этот век, то происходит примерно одно неблагоприятное природное явление в день. Однако, как я уже упоминал, это связано с большой территорией, поэтому ситуация может меняться. В 2018 году было 465 событий, в 2019 — 346, затем — 372, 417, 300 и 334 в 2022 году, а в 2023 году — 448. Мы видим, что число событий колеблется вокруг цифры 400.
В нескольких регионах, в том числе на Южном Урале, 27 апреля прогнозируют дожди, подверженные влиянию пыли из пустыни Сахара. В некоторых регионах России уже прошли оранжевые дожди. Например, вчера такие осадки выпали в Белгороде и Крыму, автомобили покрылись желтой пылью.
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. В рейтинг российских и зарубежных ресурсов попали те, чьи сведения являются наиболее достоверными. У них самые хорошие отзывы.
Синоптик Вильфанд: около 30% месячной нормы осадков выпало в Москве за час
Мы предсказываем на два часа вперёд с шагом 10 минут. 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. В настоящее время существует ряд алгоритмов по обнаружению осадков и приблизительной оценке их интенсивности, однако результаты их работы не применяются для решения задачи наукастинга. 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. Анимация сверхкраткосрочного прогноза осадков на период до 2 часов (наукастинг).
Метеоролог и я
наукастинг, который позволяет выпускать прогноз об опасных явлениях погоды на ближайшие несколько часов. Наукастинг осадков на 2 часа. Радар осадков и гроз. Наукастинг осадков по данным ДМРЛ на 2 часа.
Метеоролог и я
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. 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.
Вверху: пример входных кадров для модели. Внизу: ожидаемые кадры во время предсказания. Здесь , а Мы предсказываем на два часа вперёд с шагом 10 минут. Это 12 кадров плюс ещё несколько про запас на случай перебоя в поставке данных с радара. Чаще всего решение такой задачи сводится либо к применению алгоритмов optical flow 1 , 2 , 3 , либо к нейросетевым методам 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6. Долгое время в продакшене у нас работал алгоритм на основе optical flow, который мы смогли натюнить таким образом, что он побил по метрикам нашу предыдущую нейросетевую архитектуру. Далее расскажем о том, как мы наконец обошли optical flow и сделали более качественный прогноз с использованием нейросетей. Авторы добавили вход для пространственной памяти обозначение в статье и расширили output gate, чтобы научиться её учитывать рисунок 3.
Утверждается, что это помогает лучше запоминать пространственные изменения в последовательности кадров видеоряда.
Из затопленных районов эвакуировали около 100 тысяч жителей. Наводнение стало сильнейшим за полвека. Его ущерб еще предстоит оценить, но эксперты уже бьют тревогу. Провинция Гуандун — это важный производственный центр, один из самых густонаселенных регионов, и такая чрезвычайная ситуация может сказаться на экономике всей страны.
Заключение и выводы На что обратить внимание при выборе метеосайта Если вы ищете подходящий сервис прогноза погоды, который будет не только максимально точным, но и удобным в использовании, советуем обратить внимание на 6 весомых критериев.
Показатель «Температура по ощущениям» Он нужен, чтобы понимать, как на самом деле нужно одеваться, чтобы чувствовать себя максимально комфортно. Например, вы выбирали одежду, ориентируясь на показатели термометра, а на самом деле на улице теплее ведь пригревает солнце или холоднее так как поднялся сильный ветер. Удобный интерфейс сайта или мобильного приложения В идеале вся интересующая информация должна находиться на главной странице, а реклама не должна сильно отвлекать или занимать большое количество места на экране. Прогноз погоды на сутки Погода — часто меняющееся явление. Поэтому, если вам важна точность, советуем выбирать сервис, который показывает почасовой прогноз на ближайшие сутки.
12 самых точных сайтов прогноза погоды
Жертвами стихии стали четыре человека. Еще 10 пропали без вести. Из затопленных районов эвакуировали около 100 тысяч жителей. Наводнение стало сильнейшим за полвека.
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. Эффект бабочки, или Почему метеорологи ошибаются с прогнозами Главная проблема, как раньше, так и сейчас, состоит в изменениях, которые с этими массами или атмосферными фронтами происходят после их смешения. Они меняют и температуру, и плотность, а, значит, и двигаться начинают немного иначе. В начале ХХ века считалось, что при смешении воздушных масс холодный фронт наступает на тёплый, а на их границе обычно выпадают осадки.
Название атмосферным фронтам дал норвежский ученый Якоб Бьёркнес — он писал свою работу во время Первой мировой войны.
Тут открылся огромный простор для исследователей по всему миру. Мы, например, стали проводить исследования не на базе самих снимков, а на базе уже готовых обработанных результатов. Возможно ли прогнозировать с помощью метода космического мониторинга? Будет ли это эффективно?
Есть такое понятие как наукастинг — текущий прогноз погоды на срок до трех часов. Это те самые штормовые предупреждения, которые должны доводиться до людей. В принципе они базируются на метеорологических радарах, однако большая часть территории Пермского края не покрыта радарами. Конечно, можно использовать снимки спутников для такого рода прогнозов, но они будут гораздо менее точными, чем прогнозы на основе радарных данных. Вторая история связана с тем, что на метеорологических спутниках есть не только обычные сенсоры, которые позволяют получать снимки, но и множество разных приборов, передающих информацию о распределении в толще атмосферы температуры, влажности, скорости ветра.
Эта именно информация, она не является сама по себе прогнозом, но содержит ценнейшие данные для математических моделей атмосферы, которые как раз используются для получения прогнозов погоды на срок до двух недель. Мы все привыкли иметь дело как раз с такими прогнозами. Это делают все мировые прогностические центры, в том числе и наш Гидрометцентр России. Наиболее часто для прогнозов погоды используется метод математического моделирования. Его суть состоит в том, что модель усваивает все данные, поступающие с различных источников: метеостанций, радиозондов, спутников.
Дальше решается серьезная система уравнений, которая требует огромного объема вычислений. Общеизвестный факт, что все самые мощные суперкомпьютеры — это компьютеры метеорологических центров. То есть космический мониторинг не является методом прогнозирования. Возможно только узкое применение для очень краткосрочного прогноза, если у вас нет радаров. У этого метода достаточно ограниченные возможности, поэтому он не используется и для прогнозов — это метод сбора объективной информации о состоянии поверхности земли, океана, облачности и так далее.
Актуальны ли вопросы изменения климата, всемирного потепления для Пермского края? Самые очевидные изменения климата в Перми — это рост среднегодовой температуры и количества осадков. Среднегодовая температура Перми выросла примерно на 1,5 градуса за 40 лет. Это существенный рост. Среднее годовое количество осадков также выросло с 610 до 690 мм рт.
Одно из проявлений изменения климата — увеличение повторяемости блокирующих антициклонов. Такие долгоживущие антициклоны в одних регионах приводят к засухам, а в других — к экстремальным осадкам. Для отдельных метеозависимых отраслей вопросы изменения климата особенно актуальны. Например, для сельского хозяйства. Здесь происходят сложные процессы.
Местами осадки сопровождались грозой. Дождь в Москве продлится после полудня, а затем, после небольшого перерыва, пойдет снова. Однако во второй половине дня осадки не будут такими интенсивными, уточнил Вильфанд. До 1 мая в городе прогнозируется ясная погода без дождей.
Новая карта осадков в «Яндекс погоде» — с прогнозом на сутки вперед
Смотрите карты погоды высокого разрешения с центром в Спутнике с почасовыми прогнозами погоды осадков, облачности, анимации ветра, температуры, атмосферного давления и индекса качества воздуха. Чаще всего говорят о наукастинге развития конвективных (кучево-дождевых) облаков и связанных с ними опасных метеорологических явлений (ОЯ) — ливневых осадков, гроз, града, шквалов, смерчей. 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. За полтора часа в центре Москвы выпала почти треть апрельской нормы осадков, заявила в беседе с РИА Новости ведущий сотрудник Гидрометцентра России Марина Макарова. 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. 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.
12 самых точных сайтов прогноза погоды
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. 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.
In 2017, the arrival of passive sensing means, such as wireless networks, helped progress nowcasting even further. It became possible to receive inputs every minute and achieve greater accuracy in short-term forecasting. Several countries have developed nowcasting programs as previously mentioned.
The World Meteorological Organization WMO supports these efforts and held test campaigns of such systems at various occasions. In 2009, WMO has even organized a symposium devoted to Nowcasting. Archived from the original on June 5, 2016. Retrieved May 9, 2016.
The arrival of remote sensing means, such as radar and satellite, and more rapid development of the computer, greatly help to fill that gap. For instance, digital radar systems made it possible to track thunderstorms , providing users with the ability to acquire detailed information of each storm tracked, since the late 1980s. They are first identified by matching precipitation raw data to a set of preprogrammed characteristics into the system, including signs of organization in the horizontal and continuity in the vertical. In 2017, the arrival of passive sensing means, such as wireless networks, helped progress nowcasting even further. It became possible to receive inputs every minute and achieve greater accuracy in short-term forecasting. Several countries have developed nowcasting programs as previously mentioned. The World Meteorological Organization WMO supports these efforts and held test campaigns of such systems at various occasions.
Дело в том, что Гидрометцентр при помощи своих моделей и экстраполяции последних тенденций выявленных при метеорологических наблюдениях "пробует" моделировать карту осадков она, собственно, и доступна по ссылке выше. Вообще, предсказать шквалы ветра и сильные ливни — не всегда просто в силу их короткого периода "жизни". Но тем не менее, кое-что сегодня благодаря современным технологиям построить удается...
Карты погоды в Спутнике
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. 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.
Ребята из команды в буквальном смысле тестировали сервис на себе, это позволяло быстро находить и исправлять неточности. В основе технологии Meteum лежали три источника данных о погоде: прогноз от Foreca, от американского метеоцентра, и собственные данные Яндекса, которые рассчитывались на кластере из сотни вычислительных машин с помощью модели Weather Research and Forecasting Model WRF. Дальше в дело вступал машинный алгоритм Матрикснет, он искал и исправлял шероховатости в данных — в результате на выходе получался точный прогноз.
Точнее, ещё точнее: прогноз погоды на 2 часа, наукастинг и карты погоды Итак, с помощью технологии Meteum мы научились с высокой точностью предсказывать погоду на ближайшие несколько дней. Но что насчёт прогноза на ближайшие полчаса? В 2016 году мы попробовали «подмешивать» в алгоритм расчёта недавно полученные данные с метеостанций. Это существенно повысило точность прогноза на ближайшие 2 часа, но, поскольку станций было не много, мы искали и другие источники данных о состоянии атмосферы. На помощь пришли метеорологические радиолокаторы — раз в 10 минут такой локатор строит трёхмерный снимок атмосферы в радиусе 200 километров вокруг себя.
На снимке локатора видны области, где есть капли воды крупнее 50 микрометров примерно 0,05 миллиметра — там, скорее всего, прямо сейчас идёт дождь. Так выглядит метеорологический радиолокатор. Название происходит от английских слов now и forecasting, дословно можно перевести как «прогноз на сейчас».
График функции обучения и валидации изображен на рисунке 3. Рисунок 3. Значения функций обучения и валидации. Из графика на Рисунке 3 видно, что переобучение наступает примерно после 75 эпохи. Значение функции валидации, которого удалось достигнуть — 0,0123 Распределение ошибок в изначальных данных является следующим: минимальная ошибка — 0; средняя величина ошибки — 0,065. Заключение В результате, был описан метод, который позволит увеличить точность прогноза либо путем автоматической коррекции прогнозируемых значений, либо путем ручного контроля за слишком большими возникающими ошибками. Так же была приведена тестовая архитектура нейронной сети, которая способна решать данную задачу и приведены результаты ее работы.
Муравьев А. Сравнительная верификация усовершенствованной системы радарного наукастинга осадков с учетом пропусков и при различных методах формирования выборок по результатам испытаний в теплый период года май-сентябрь 2017 и 2020 гг. Интересная статья? Поделись ей с другими: ООО "Аспект", 443086, г.
Вообще, предсказать шквалы ветра и сильные ливни — не всегда просто в силу их короткого периода "жизни". Но тем не менее, кое-что сегодня благодаря современным технологиям построить удается... Несколько наиболее "точных" примет я собрал ниже...