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. это процесс прогнозирования количества осадков, которые ожидаются в течение двух часов.
Арбат, Москва
Кажирово продолжился рост уровня на 3 см , максимальная отметка на 1 см выше многолетней нормы. Ниже по течению р. Ветлуга у с. 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.
В России радиолокаторы установлены в наиболее населенных и интересных с метеорологической точки зрения регионах. Рэй Курцвейл: «В ближайшие 10 лет мы начнем печатать себе одежду дома» Мнения Ранее «Хайтек» писал о портативно детекторе погоды — разработке компании BloomSky. Детектор умеет измерять температуру, влажность, атмосферное давление и количество осадков и показывать актуальные изображения окружающих погодных условий каждые пять минут, а затем собрать их в time-lapse. Читайте также.
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.
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.
У вас отключён JavaScript
- Росгидромет: в Москве за полтора часа выпала треть месячной нормы осадков
- Вопросы и ответы
- Часто ищут
- Кабинет синоптика
ГИДРОМЕТЦЕНТР РОССИИ: О ПОГОДЕ - ИЗ ПЕРВЫХ РУК
И снова про наукастинг Когда мы говорим о прогнозе погоды, то чаще всего подразумеваем температуру и осадки, например, на завтра или ближайшие выходные. Такой прогноз называется наукастинг, обычно он делается на ближайшие часы (до 2-6 часов вперед). Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). За сутки выпадет около 20,7 мл осадков. Прогноз осадков по ЕТР на 2 часа (наукастинг). Это стало возможным благодаря технологии наукастинга — краткосрочного гиперлокального прогноза осадков. Главная» Новости» Больше всего осадков в городе 2024.
Антициклон на Урале сменит циклон: синоптики спрогнозировали «погодный калейдоскоп»
| ☔Обзор самых точных сайтов прогноза погоды на 2024 год | Смотрите карты погоды высокого разрешения с центром в Спутнике с почасовыми прогнозами погоды осадков, облачности, анимации ветра, температуры, атмосферного давления и индекса качества воздуха. |
| Как мы отказались от нейросетей, а затем вернули их в прогноз осадков Яндекс.Погоды / Хабр | 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. |
| Синоптики: на Москву за сутки выпадет 30% месячной нормы осадков | наукастинг, который позволяет выпускать прогноз об опасных явлениях погоды на ближайшие несколько часов. |
| Как мы отказались от нейросетей, а затем вернули их в прогноз осадков Яндекс.Погоды - | Наукастинг осадков на 2 часа. Радар осадков и гроз. |
Кабинет синоптика
| Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг) | прогноз осадков на ближайшие 2 часа. На сайте сервиса можно также найти «погодные новости» из разных регионов России и мира, метеорологические карты и графики, статьи на тему погоды и детский раздел с познавательно-развлекательной информацией. |
| рПЗПДБ Ч НЙТЕ | Новости от 08.04.2024 10:31. |
| ГИДРОМЕТЦЕНТР РОССИИ: О ПОГОДЕ - ИЗ ПЕРВЫХ РУК | это.> Анимация текущих данных радарных наблюдений. |
| Новая карта осадков в «Яндекс погоде» — с прогнозом на сутки вперед - CNews | В итоге получается своеобразный ультракраткосрочный прогноз или наукастинг — на ближайшие два часа с шагом в десять минут. |
Часто ищут
- Краткосрочный и среднесрочный прогнозы погоды и их особенности
- Поиск в поисковиках:
- Роман Вильфанд: вопрос использования "больших данных" обсуждается во всем метеорологическом мире
- Комментарии
- Главные новости
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. Новости от 08.04.2024 10:31. точный и подробный прогноз погоды в любом уголке мира на сегодня, завтра и неделю.
Наукастинг осадков на 2 часа
n Наукастинг заполняет пробел ЧПП, когда модели имеют недостаточную точность в течение первых часов выполнения расчетов (0 – 6 ч). Точнее, ещё точнее: прогноз погоды на 2 часа, наукастинг и карты погоды. Наукастинг (nowcasting) и сверхкраткосрочные прогнозы погоды очень важны. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). По данным центра «ФОБОС», Ленобласть находится под воздействием активного атлантического циклона, центр которого выходит в акваторию Ботнического залива. Главная» Новости» Больше всего осадков в городе 2024. Смотрите карты погоды высокого разрешения с центром в Спутнике с почасовыми прогнозами погоды осадков, облачности, анимации ветра, температуры, атмосферного давления и индекса качества воздуха.
Прогнозирование ошибок при помощи нейросетей как способ увеличения точности прогноза погоды
| АИИС «МетеоТрасса» для автодорог — IRAM Dev | Актуальные новости о погоде и окружающей среде. |
| Композитная карта | Главная» Новости» Гидрометцентр наукастинг. |
Карты погоды в Спутнике
Windfinder: ветер и погода Скачать GISMETEO: Радар Гисметео — реальный инструмент наукастинга града и фотоизображения Наукастинг осадков на 2 часа - это процесс прогнозирования количества осадков, которые ожидаются в течение двух часов. Для получения таких прогнозов используются различные методы и модели, которые учитывают данные о погоде, атмосферных условиях и других факторах. Наукастинг осадков на 2 часа основан на анализе исторических данных о погоде, а также на использовании современных технологий и моделей прогнозирования. Эти модели учитывают такие факторы, как температура, влажность, давление, направление и скорость ветра, а также другие параметры, которые могут влиять на формирование и интенсивность осадков. Прогнозы наукастинга осадков на 2 часа могут быть полезными для различных целей, включая планирование деятельности на открытом воздухе, сельское хозяйство, гидрологию и другие области, где знание о количестве и интенсивности осадков имеет важное значение. Однако, для получения точных и надежных прогнозов осадков на 2 часа необходимо учитывать множество факторов, которые могут влиять на погоду.
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. Рассмотрим применение второго типа нейронных сетей.
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. Обученную модель надо будет проверить на данных из файла 2022-test-public. 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.
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. 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.
meteoinfo ru [delete] [delete]
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. 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. Как решать Если исходить из того, что наукастинг сводится к задаче экстраполяции рисунок 2 , то формальное определение будет выглядеть так: где — количество кадров, на основе которых делается предсказание, — количество предсказываемых кадров. 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.
Высокая скорость работы комплекса и снижение объема передачи данных. Результаты расчетов отображаются в виде графиков с возможностью наложения друг на друга для удобного сравнения между собой и текущим фактическим состоянием погоды, а также в виде анимированных карт. Графики строятся по параметрам: температура, давление, относительная влажность, скорость и направление ветра, порывы ветра, количество осадков с указанием фазы осадков , накопленное количество осадков, облачность, высота снега. Карты отображают следующие характеристики: количество осадков за период, количество осадков накопленное, температура воздуха и другие основные метеопараметры у поверхности земли и на основных изобарических поверхностях.
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.
Плюс приводится основная информация на каждые ближайшие 8 часов. Имеется карта, для тех, кто предпочитает отслеживать погодные изменения таким образом или следит за несколькими населенными пунктами сразу, ведь на карте удобнее менять местоположение. Сводки даются на 1, 10, 30 дней.
А еще здесь можно ознакомиться с прогнозом на каждый месяц текущего года. Достоверность таких данных сомнительна, а вот краткосрочное прогнозирование весьма точное. Погода — оптимальное решение для тех, кто ценит простоту и лаконичность.
Здесь нет новостей, полезных статей, многообразия разделов. Зато приводится время восхода и захода солнца, размер светового дня, состояние Луны растущая или убывающая , колебания магнитного поля, уровень УФ-излучения. Его популярность обусловлена точностью прогнозов, понятным и удобным интерфейсом, наличием всей необходимой информации, возможностью посмотреть прогноз во всем мире, наличием приложений, что упрощает использование.
В Gismeteo можно найти информацию о ближайших метеостанциях, посмотреть погоду на сегодня, завтра, 3, 10, 14 и 30 дней, узнать не только об осадках и температуре на каждые 3 часа, но и ознакомиться с влажностью воздуха, скоростью ветра, геомагнитной активностью. Визуалы могут в один клик попасть на карту осадков, температуры, ветра и облачности, а пытливые умы почитать новости о погоде, космосе, происшествиях, природе, климатических явлениях в своем регионе или в мире. Наличие поиска позволяет быстро найти нужную новость.
Веб-разработчики могут установить информер Gismeteo на сайт, причем, можно выбрать стандартный вариант или создать свой. Огромным преимуществом является возможность установить приложение для iPhone, iPod Touch, iPad, мобильных устройств на Android, Windows Phone, телевизоров Smart TV , компьютеров на базе Windows и в качестве расширений приложений для разных браузеров. В январе 1930 года состоялось основание Центрального бюро погоды — с этого момента, неотрывно от развития гидрометеорологической науки, начинается история Гидрометцентра РФ.
В 1994 году учреждение получило статус Государственного научного центра. Задача Центра — получение и применение новых знаний в изучении погодных процессов, информирование обычных граждан, государственных структур и хозяйственных предприятий о погодных изменениях и возможных опасностях. Поэтому на сайте отражена максимально точная и полная информация, поступающая из первых рук.
Выбрав населенный пункт, можно ознакомиться с прогнозом на 5 или 7 дней, узнать, ожидаются ли осадки в ближайшие 2 часа, включить видеопрогноз, узнать температуру воды в морях, прочитать экстренную информацию, приведенную на главной странице. Метеопредупреждение на ближайшие 24 часа удобно смотреть на цветной карте, расшифровка которой приведена ниже в текстовом формате. Также на сайте можно найти новости, заглянуть в раздел синоптических карт, климатических изменений, детских рисунков, занимательной метеорологии, книг и документов.
Какой сайт прогноза погоды лучше выбрать Пред тем, как сделать окончательный выбор, придется расставить приоритеты. Ведь именно от этого зависит, какой из сайтов будет максимально полно отвечать всем запросам. Если на первом месте простота и понятность интерфейса, то оптимальный выбор The Weather Channel, Погода Mail.
Когда хочется глубже погрузиться в тему метеорологии, астрологии, природных явлений, общаться с единомышленниками, делиться собственными наблюдениями, выбор очевиден: интернет-журнал Meteoweb. Для России наиболее точными и полными будут сводки Meteoinfo. Если назревает поход, речной сплав, ретрит на лоне природы, стоит обратиться за информацией на rp5.
Нужно установить информер на сайт? Такую возможность предоставляет Gismeteo. Водителям пригодится прогноз видимости, который можно найти на Foreca.
наукастинг осадков на 2 часа
022. Прогноз осадков на два часа — Алексей Преображенский. Такой прогноз называется наукастинг, обычно он делается на ближайшие часы (до 2-6 часов вперед). В ближайшие 2 часа осадков не ожидается.
Что сейчас на улице
- Как менялась Яндекс.Погода: от виджета до погодных карт
- Nowcasting (meteorology) - Wikipedia
- Пример сборки it-метеосистемы для заказчика
- Цветные осадки: дождь с песком придет на Южный Урал
- Наукастинг осадков на 2 часа
- Наукастинг осадков на 2 часа
Как менялась Яндекс.Погода: от виджета до погодных карт
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. С появлением радаров и спутников стало понятно, что движение вихревое или турбулентное и взаимное влияние воздушных потоков настолько сложное, что никаких чётких фронтов в этом движении нет. По сути, это бесконечное и хаотическое смешивание и закручивание воздушных струй. Тем не менее движение и модель взаимодействия этих потоков рассчитываются на суперкомпьютерах с относительно высокой точностью, и в этих расчётах учтены огромные массивы данных BigData — многие сотни параметров. Но всё-таки есть множество случайных факторов, которые климатические модели не учитывают.
Один из таких параметров, например, цвет поверхности земли чёрный или белый , а попросту — убрана ли от снега дорога, то есть нагревается она или нет. Если дорога чёрная и нагревается, пусть она шириной всего в несколько метров, над ней появляются интенсивные восходящие тёплые воздушные потоки. В расчётах этого потока нет, потому что он совсем небольшой. Но процессы в атмосфере развиваются нелинейно: маленькое движение в общем потоке может дать большой эффект, который исказит картину погоды где-то далеко. Ведь воздух, которым мы сегодня дышим, три дня назад был за тысячу километров от нас. Разумеется, в расчёте климатических моделей никто не учитывает, почищена ли от снега дорога. Отсюда и ошибки. Просчитать, станет ли маленькое искажение большим, нельзя, как «эффект бабочки» — непредсказуемые последствия.
Это выражение было впервые произнесено как раз в связи с прогнозом погоды. Американский математик Эдвард Лоренц сказал, что взмах крыльев бабочки в штате Айова может привести к сезону дождей в Индонезии. Что такое наукастинг Ответить на вопрос, будет ли дождь, вроде бы несложно, если мы видим с вышки метеостанции целое скопление дождевых облаков, которые двигаются в определённом направлении. Но почему-то по одной стороне реки проходит ливень, в котором плавают автомобили, а в пяти километрах от тех мест под страшные раскаты грома на землю падают всего три капли. Те, кто живёт неподалёку от моря, наверное, замечал, что над морем дождь идёт чаще, чем над сушей. Секрет прост: море остужает плывущие к нему с суши облака, и капли, конденсируясь, собираются в более крупные, превращая облако в тучу.
И хотя эти 23 системы представляют собой менее пяти процентов от общего числа суперкомпьютеров в списке, они составляют более семи процентов от общей производительности списка. 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.
Часто смерчи приводят к масштабному ущербу. Есть ли у вас видео смерчей? Например, два таких видео были сняты во время Янаульского смерча в Башкирии 29 августа 2014 г. В той местности проходил смерч, он был достаточно продолжительным и принес серьезные разрушения. В итоге получилась интересная видеозапись. Представьте себе типичный деревенский двор, где навалена всякая утварь. По мере приближения смерча это все начинает улетать: сначала маленькие объекты, потом большие. Шансов такое увидеть своими глазами не так много. Как используется космический мониторинг метеорологических явлений? Сейчас в открытом доступе есть спутниковые снимки с сотен различных спутников, платформ. Они очень разные, поэтому используются для огромного количества задач — от метеорологии до мониторинга облачности из космоса. Откуда вы получаете данные космического мониторинга? У нас есть открытые спутниковые данные с нескольких источников — Европейское космическое агентство, американское НАСА, интересные японские данные. Они представляют открытые данные за длительный период времени более 20 лет , которые доступны для всего научного сообщества. Если нам нужны более детальные снимки — мониторинг лесов, полей, сельхозугодий, то мы обращаемся к программе Landsat. Это американская миссия, которая была изначально коммерческой, но в 2008 году ее сделали бесплатной и отдали все данные в распоряжение научного сообщества. С помощью информации из разных источников мы получаем довольно детальную картину того, что происходило с ландшафтами и лесами за последние 38 лет. Это дает огромный простор для научных исследований, которые раньше просто невозможно было проводить из-за недостатка таких данных. Кроме того, наиболее продвинутые мировые лаборатории, особенно те, кто сотрудничает с какими-то IT-гигантами, могут позволить себе автоматизированно обрабатывать этот огромный массив данных, сотни снимков на каждую точку Земли за последние 38 лет. На их основе можно создавать очень интересные продукты. Позже этот продукт может быть ценен не только сам по себе, но и как источник данных о чем-то еще. Именно так мы сделали в исследовании смерчей и ветровалов. Начали систематически работать над проектом после того, как одна лаборатория Мэрилендского университета совместно с компанией Google опубликовала данные о повреждениях лесов на земле в глобальном масштабе за последние 30 лет. Они просто опубликовали данные, но не определили связь с явлениями для каждого объекта. 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.
У прогнозирования могут быть разные цели: для большого числа людей — те, что публикуются в интернете, СМИ, озвучиваются на телевидении и радио; авиационный мониторинг — с детальной информацией о ветре, облачности, атмосферных осадках, температуре и прочих характеристиках; прогнозирование ветра, волнения воды, осадков и температуры в зоне рек, морей и океанов; агрометеорологическое прогнозирование — осадки и температура воздуха. Историческая справка Самые первые прогнозы появились еще в позапрошлом веке, и связаны они с печальными событиями. Роберт Фицрой совершил самоубийство из-за неточности своих предсказаний, которые были опубликованы в Times 1 августа 1861 года. По радио данные о погоде были озвучены в 1922 году и уже через полгода стали постоянной рубрикой. А в 1936 показаны по телевизору диаграммой. С экрана телевизора ведущий рассказывал о температуре воздуха и демонстрировал метеорологическую обстановку на карте. Первый ведущий, Джорж Коулинг, пять минут рассказывал о том, что ждет людей за окном в ближайшее время. В 70-ых годах прошлого столетия такие передачи стали появляться и на экранах тогда еще жителей Советского Союза. Первая ведущая — Екатерина Чистякова. Программа так понравилась зрителям, что в скором времени она стала обязательной частью передачи «Время». Случилось это в 1971 году. В 90-ые годы появилась корпорация «Метео-ТВ». С тех пор она занималась подготовкой программы с прогнозом погоды. Любопытный диалог состоялся в свое время у Сталина и метеорологической службы.