Кратковременный дождь с грозой и порывами ветра до 11-18 м/с выпадает на последнее воскресенье апреля. Главная» Новости» Гидрометцентр наукастинг.
Классификация современных прогнозов погоды
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. 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. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). Ведущий специалист центра погоды «Фобос» Александр Синенков спрогнозировал резкие перепады температуры воздуха в ряде регионов России. 022. Прогноз осадков на два часа — Алексей Преображенский. За сегодняшний день в Москве выпадет около 30% месячной нормы осадков. Во-первых, наукастинг осадков оказался полезным на интервале одного-полутора часов как в точках выделенной сетки, так и по областям сильных осадков.
В Росгидромете назвали точную дату наступления весны
Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). На портале "Метеовести" центра погоды "Фобос" сообщается, что на Москву надвигается новая холодная и дождливая волна. Наукастинг осадков по данным ДМРЛ на 2 часа. Главная» Новости» Гидрометцентр наукастинг. Есть такое понятие как наукастинг – текущий прогноз погоды на срок до трех часов.
В китайской провинции Гуандун после нескольких дней осадков реки вышли из берегов
Ранее климатолог заявил , что в РФ будет расти число потопов и других природных катаклизмов. Что думаешь? Подписывайтесь на «Газету. Ru» в Дзен и Telegram.
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. Мы, с одной стороны, имеем улучшение климатических условий для сельскохозяйственного производства. Например, рост средней температуры вегетационного периода. Самое главное принципиальное изменение здесь — очень редкими стали майские возвраты холодов со снегопадами, которые до 2002 года происходили примерно каждые три года. Например, в 1996 году или в 2002-м в третьей декаде мая снег лежал толстым слоем, шел 2-3 дня, а дневная температура была в отдельные дни ниже нуля. Сейчас земледелие становится менее рискованным.
Это важно и для дачников, и для сельхозпроизводителей, позволяет увеличивать урожайность и снижать риски. С другой стороны, за последнее десятилетие в целом мы наблюдаем рост осадков. Он идет опережающими темпами относительно роста летней температуры. В прошлом десятилетии мы наблюдали три случая масштабного переувлажнения почвы, которое признавалось опасным явлением, вводился режим чрезвычайной ситуации в сельском хозяйстве, невозможно было провести уборку урожая именно из-за дождей.
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. 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.
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.
Как менялась Яндекс.Погода: от виджета до погодных карт
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. это.> Анимация текущих данных радарных наблюдений. это процесс прогнозирования количества осадков, которые ожидаются в течение двух часов. Система наукастинга позволяет зафиксировать момент зарождения опасного явления и тогда спрогнозировать на два часа траекторию его перемещения, усиления или, наоборот, рассеивания энергии. есть сайт метеовести это погодного центра фобос, ну и разумеется данные гидрометцентров РФ и РТ, у рф центра есть крутой раздел наукастинг 2 часа, там можно за дождями, снегом следить.
Прогнозирование ошибок при помощи нейросетей как способ увеличения точности прогноза погоды
Актуальные новости о погоде и окружающей среде. точный и подробный прогноз погоды в любом уголке мира на сегодня, завтра и неделю. Прогноз осадков на ближайшие 2-6 часов / скриншот с сайта Гидрометцентра России. Кратковременный дождь с грозой и порывами ветра до 11-18 м/с выпадает на последнее воскресенье апреля. точный и подробный прогноз погоды в любом уголке мира на сегодня, завтра и неделю.
Глава Гидрометцентра: Никогда прогноз погоды не будет точным на 100%
Грозовые дожди в Новгородской области. Метеорологическая карта прогноза осадков в Европе. Точнее, ещё точнее: прогноз погоды на 2 часа, наукастинг и карты погоды. Наукастинг осадков по данным ДМРЛ на 2 часа. Продукция региональных краткосрочных прогнозов. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг).
Метеоролог и я
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. Это помогло улучшить в том числе и то, что видят в прогнозе наши пользователи, и как они получают информацию из него.
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.
Сегодня расскажем, как нам удалось поднять качество такого прогноза за счет внедрения нейросетевых подходов и почему мы уже отказывались от них в прошлом. А ещё вы узнаете, как мы улучшали визуальное восприятие самой карты на границе радарных и спутниковых наблюдений. И снова про наукастинг Когда мы говорим о прогнозе погоды, то чаще всего подразумеваем температуру и осадки, например, на завтра или ближайшие выходные.
В этом случае хватает традиционных погодных трендов. Но если вы идёте обедать на улицу или на прогулку с ребёнком и при этом не хотите попасть под дождь, то важно знать точный момент начала дождя в течение ближайшего получаса. В таких ситуациях приходит на помощь наша карта осадков aka nowcasting. Рисунок 1. Карта осадков Яндекс. Погоды Nowcasting — это сверхкраткосрочный прогноз погоды до 2—6 часов с шагом в 5—15 минут, предсказывающий поведение погодных явлений с коротким жизненным циклом.
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.