Температура воздуха днем поднимется до +20°С, температура по ощущению ожидается +20°С. Наибольшая вероятность выпадения осадков в пятницу 26 апреля. Прибавление количества осадков по сравнению с предыдущим измерением: 0 мм. Погодный Радар – это мощная и в то же время простая в использовании метеостанция прямо на вашем iPhone и iPad! +14°C. облачно. без осадков. Gismeteo – это стильное и удобное приложение для отслеживания подробных метеоданных в любых точках мира.
Данные радарных наблюдений
Live wind, rain, radar or temperature maps, more than 50 weather layers, detailed forecast for your place, data from the best weather forecast models with high resolution. Sputnik: real-time weather map based on meteorological radar data on Meteum. Радар METЕО в режиме реального времени. Анимация последних доступных метеорологических радиолокационных изображений в Россия. Погода & Радар делает доступ к погоде простым и удобным: лучшие прогнозы погоды, оповещения о непогоде, радар погоды и радар осадков интерактивно и в реальном времени. Этот погодный радар показывает на карте погоду в мире в реальном времени и может фильтровать различные погодные условия. радар осадков и гроз. В начале можете воспользоваться функцией «поиск» (через пробел можно уточнить страну или регион) и выбрать из предложенного списка нужный вам город (район).
Радар осадков
- Навигация по записям
- Погода из космоса — Космос Онлайн. Просмотр в реальном времени
- Гисметео радар - 83 фото
- Карта погоды и осадков онлайн - МЕТЕОНОВА
- Радар осадков и гроз в Ростове-на-Дону
- Как синоптик готовит прогноз
Switch to Chrome?
Radar precipitation радар осадков — это специальный тип радара, используемый для наблюдения за осадками, такими как дождь, снег, град и др. Он используется в метеорологии и метеонаблюдениях, чтобы оценить текущие условия погоды и прогнозировать их изменения. Радар осадков сканирует воздушное пространство и отслеживает осадки, отображая их на карте в реальном времени. Это помогает в решении ряда задач, таких как прогнозирование погоды, контроль за чрезвычайными ситуациями, планирование авиационных перелетов и т. Что такое карта осадков? Карта осадков — это графическое представление информации о количестве и месте осадков дождь, снег, град на определенной территории. При построении таких карт используются данные с радаров осадков, наземных метеостанций или спутниковые данные. Информация на карте осадков помогает людям представлять себе распределение и течение осадков в реальном времени и планировать свои действия соответственно. Обычно для построения карты осадков используются комбинация данных со спутниковых снимков и наземных метеостанций.
До последнего момента соревновались две архитектуры, основанные на ResNet-подобных за авторством irina-rud и U-Net-подобных за авторством vlivashkin моделях.
ResNet используется в задачах классификации изображений и может быть очень глубоким, при этом увеличение количества слоев дает стабильный прирост в качестве. Однако такая архитектура имеет недостатки при использовании — мы вынуждены применять обученную модель в каждой точке нашей географической сетки. В качестве альтернативы была выбрана U-net — архитектура свёрточной нейронной сети, которая обычно используется в задачах сегментации изображений. Первоначально она разработана в биомедицинских целях для быстрой работы с большими изображениями. С такой архитектурой быстрее проверять наши гипотезы, кроме того, мы можем применять обученную модель не поточечно, что заметно сказывается на скорости обработки спутниковых снимков. Ниже представлено сравнение по полученным метрикам для двух архитектур. Так как нам удалось приблизить U-net модель по качеству к ResNet, но при этом U-net позволяет быстрее обрабатывать спутниковые снимки, то её мы и использовали в качестве production решения. На этом графике показана F1 мера — стандартная метрика в задачах классификации, которая показывает, насколько наши спутниковые осадки отличаются от радарных. При идеальном совпадении она должна равняться единице.
Как видно из графика, качество детекции осадков зависит от времени суток, так как снимок в видимом диапазоне является важным источником информации. Задача осложняется еще и тем, что нужно не только выделить облако на снимке, но и определить, пойдет ли из него дождь. В ходе экспериментов мы выявили, что информации из 11 каналов недостаточно. Чтобы сделать качественный продукт, важно учитывать такие параметры, как угол солнца над горизонтом, высоту рельефа, данные на ближайшие часы из метеорологической модели, например о влагозапасе облаков, влажности в атмосфере на различных уровнях и т. В результате обученная модель позволяет выделять осадки с большой точностью. Так на рисунке показано наложение осадков по спутникам и радарному полю. Здесь фиолетовый цвет — спутники за пределами радаров, малиновый цвет — пересечение радаров и спутников, синий — то, что обнаруживают спутники, но не обнаруживают радары, а красный — то, что обнаружили только радары. На рисунке заметен небольшой систематических сдвиг на север, связанный с тем, что мы детектируем дождь не снизу облаков, как это делают радары, а сверху, из космоса и под углом. Эта проблема будет устранена в ближайшем релизе, что скажется на росте точности.
Спутниковый наукаст Так как технология достаточно новая, мы решили не отказываться от радаров, а оставить их в тех местах, где наши пользователи уже привыкли пользоваться наукастом. Здесь возникает проблема: как показывать продукты, отличающиеся по методу измерения, в одном интерфейсе. Мы решились на смелый эксперимент — показывать радары и спутники в едином, привычном для пользователя интерфейсе радарного наукаста, расширив область с помощью спутников. Для этого была проделана огромная работа, так как нам надо, во-первых, согласовать спутники и радары по времени, а, во-вторых, правильно склеивать их на границе видимости радаров. Чтобы привести 15-минутные спутниковые снимки к 10-минутным интервалам, уже привычным нашим пользователям, мы используем Optical Flow для создания промежуточных кадров между последовательными спутниковыми снимками. Optical flow или оптический поток — это технология, которая используется в компьютерном зрении для определения сдвигов между изображениями. Используя два снимка, мы можем построить поле векторов смещения изображения в каждой точке — такое, которое позволяет получить из предыдущего снимка следующий.
Представлены карты: прогноз осадков и облачности, анимация ветра, карта температуры воздуха, карта атмосферного давления и карта качества воздуха. На карте осадков и облачности вы найдете движение областей с различной интенсивностью осадков, а также распределение количества облаков, которое визуально имитирует спутниковые снимки. На карте анимации ветра вы наглядно увидите движение атмосферного воздуха, на ней также хорошо видны атмосферные вихри, такие как циклоны, тайфуны и ураганы. На карте температуры вы увидите прогнозируемое распределение тепла и холода в приземном слое атмосферы.
Деревья и горы также могут привести к неправильному изображению радара. Несмотря на эти ограничения, метеорологический радар является незаменимым инструментом метеорологов для прогнозирования движения дождя и метели. Каковы преимущества? Погода иногда может быть непредсказуемой, принося с собой морозы. Или может быть так жарко, что кажется, будто ты стоишь в пустыне. Прежде чем завершить свой план на день, лучше всего посмотреть на погоду, чтобы убедиться, что вы носите подходящую одежду для дня. Однако это может занять много времени, и вам, возможно, придется просмотреть несколько сайтов, чтобы найти нужную информацию. Метеорологический радар — отличный способ быстро и легко проверить текущую погоду, а также часы или дни вперед: Метеорологические радары способны собирать широкий спектр данных о погоде. Сюда входят осадки, скорость ветра, направление ветра и движение облаков. Затем эти данные отображаются на карте, помогая метеорологам лучше понимать погоду. Метеорологические радары особенно полезны для прогнозирования суровой погоды. Они могут помочь определить шторм на ранней стадии и принять необходимые меры предосторожности для защиты людей и имущества. Что означают цвета метеорадара? Цвета на карте говорят о том, насколько сильными будут осадки. Интенсивность дождя делится на 5 уровней: легкий, умеренный, сильный, очень сильный и чрезвычайно сильный. Таким образом, в зависимости от того, на каком уровне находится шторм, вы можете ожидать осадков различной интенсивности. Синий соответствует легким осадкам, зеленый — умеренным, желтый — сильным, оранжевый — очень сильным, а красный — чрезвычайно сильным. Таким образом, разные цвета на карте являются индикатором разной интенсивности осадков. Как составляется прогноз погоды? Одним из наиболее важных инструментов, используемых метеорологами при составлении прогноза погоды, является метеорологический радар. Метеоспутники — еще один важный инструмент, используемый для составления прогнозов погоды. Метеоспутники наблюдают за погодой сверху и могут видеть то, что не видно с земли. Затем эта информация используется для составления более точных прогнозов. При составлении прогноза погоды также необходимо учитывать ветровые условия.
Карта осадков - Погода 33
Погода в режиме реального времени на метеорологических картах Европы, Сибири и Дальнего Востока. Можно выбрать, что смотреть — температуру с атмосферным давлением, ветер, осадки или облачность: 7. Очень информативная карта реальной погоды во всем мире : Можно выбрать параметры, которые интересны — от температуры воды и воздуха до атмосферных фронтов и ураганов.
Такое название это небесное тело получило по именам первооткрывателей: впервые её открыл французский астроном Жан-Луи-Понс в 1812 году, а затем она была независимо переоткрыта англичанином Показать ещё Уильямом Робертом Бруксом в 1883 году. Период обращения этой кометы вокруг Солнца составляет около 70 лет — так что поспешите увидеть, пока она еще блистает на небосклоне Как найти комету? После захода Солнца следует смотреть на запад-северо-запад, немного выше горизонта. Хорошим ориентиром будет Юпитер — самый яркий объект на западе — от него нужно смотреть немного направо и вниз.
При идеальном совпадении она должна равняться единице. Как видно из графика, качество детекции осадков зависит от времени суток, так как снимок в видимом диапазоне является важным источником информации.
Задача осложняется еще и тем, что нужно не только выделить облако на снимке, но и определить, пойдет ли из него дождь. В ходе экспериментов мы выявили, что информации из 11 каналов недостаточно. Чтобы сделать качественный продукт, важно учитывать такие параметры, как угол солнца над горизонтом, высоту рельефа, данные на ближайшие часы из метеорологической модели, например о влагозапасе облаков, влажности в атмосфере на различных уровнях и т. В результате обученная модель позволяет выделять осадки с большой точностью. Так на рисунке показано наложение осадков по спутникам и радарному полю. Здесь фиолетовый цвет — спутники за пределами радаров, малиновый цвет — пересечение радаров и спутников, синий — то, что обнаруживают спутники, но не обнаруживают радары, а красный — то, что обнаружили только радары. На рисунке заметен небольшой систематических сдвиг на север, связанный с тем, что мы детектируем дождь не снизу облаков, как это делают радары, а сверху, из космоса и под углом. Эта проблема будет устранена в ближайшем релизе, что скажется на росте точности.
Спутниковый наукаст Так как технология достаточно новая, мы решили не отказываться от радаров, а оставить их в тех местах, где наши пользователи уже привыкли пользоваться наукастом. Здесь возникает проблема: как показывать продукты, отличающиеся по методу измерения, в одном интерфейсе. Мы решились на смелый эксперимент — показывать радары и спутники в едином, привычном для пользователя интерфейсе радарного наукаста, расширив область с помощью спутников. Для этого была проделана огромная работа, так как нам надо, во-первых, согласовать спутники и радары по времени, а, во-вторых, правильно склеивать их на границе видимости радаров. Чтобы привести 15-минутные спутниковые снимки к 10-минутным интервалам, уже привычным нашим пользователям, мы используем Optical Flow для создания промежуточных кадров между последовательными спутниковыми снимками. Optical flow или оптический поток — это технология, которая используется в компьютерном зрении для определения сдвигов между изображениями. Используя два снимка, мы можем построить поле векторов смещения изображения в каждой точке — такое, которое позволяет получить из предыдущего снимка следующий. С помощью векторов переноса мы можем получить и промежуточные кадры, чтобы привести их к единой шкале по времени с 10-минутными интервалами.
Этот же алгоритм стараниями bonext и ruguevara пока что используется и для прогноза на 2 часа вперед с 10-минутным разрешением для спутниковых снимков, а радары обсчитываются старым проверенным алгоритмом на основе нейронных сетей, описанным в нашей статье про радарный наукаст. В следующем обновлении мы планируем полностью перейти на перенос всего поля осадков с использованием нейросетевой архитектуры. При склейке разнородных данных, конечно же, иногда возникают артефакты, например, как на рисунке слева. Здесь заметна стандартная для радаров проблема — на границе видимости они не видят осадки, а в треугольник между ними попадает информация от спутника, который успешно детектирует дождь. Думая о решении задачи склеивания двух областей данных разной природы, мы вспомнили о такой задаче, как inpainting. Nvidia в своей недавней статье Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions показывает , как нейросети умеют восстанавливать детали картинки по нерегулярным маскам. На Yet Another Conference рассказывалось, как Дмитрий Ульянов с помощью inpainting восстанавливал фреску. Этот же подход мы планируем использовать и в нашем случае, и уже есть успешные наработки, которые совсем скоро поедут в production, что позволит правильно учитывать разнородную информация с различных источников о факте дождя.
Поволжье осадки. Южный циклон Самара. Месячная норма дождя в май в Поволжье. Радар осадков Москва. Радар осадков Владимир. Радар осадков Липецк. Радар метеоявлений 13 июля 2016. Гисметео радар.
ДМРЛ Москва 13 июля 2016. Гисметео радар Волхов. Карта гроз и града. Отображение на карте осадков. Молнии на карте осадков. Карта грозы в реальном времени. Радар карта осадков и гроз. Радар осадков Чебоксары.
Погода Пермь. Погода Пермь сегодня. Погода в Перми на 10 дней. Гисметео Пермь. Прогноз осадков. Карта осадков Тюмень. Карта дождей России. Роль осадков.
Задачи Гидрометцентра. Параметризация процессов подсеточных масштабов это. Гисметео СПБ. Погода в Сургуте на завтра. Гисметео Норильск.
На что обратить внимание при выборе метеосайта
- About this app
- Другие материалы рубрики
- Погода из космоса
- Новая карта осадков в «Яндекс погоде» — с прогнозом на сутки вперед
- Карта погоды и осадков онлайн - МЕТЕОНОВА
- Real Time Lightning Map ::
Карта осадков
Иногда за осадки радар может принять низкую облачность или капли, которые не достигают поверхности земли. Погода. Погода на 14 дней, народные приметы и погода, прогноз погоды в Москве, России, мире, карты погоды, новости погоды, комментарии специалистов, фактическая погода, метеословарь, погода и климат, народный календарь, справочная информация а так же многое другое. Радар осадков и гроз в Санкт-Петербурге. Откройте для себя наши профессиональные карты погоды. Спутник с качестве HD Погодный радар Дождь и снег Качество воздуха Ветер МЕТАР. погода на карте в реальном времени по данным с метеорадаров на Анимированная карта осадков и молний онлайн. Прогноз осадков в конкретном месте на каждые десять минут. Радар погоды RUDB.
Яндекс.Погода
- Погода из космоса — Космос Онлайн. Просмотр в реальном времени
- Гисметео осадки реальном времени - фото сборник
- Новое на сайте:
- Гисметео осадки реальном времени - фото сборник
Радар осадков в городах Беларуси
С этим сервисом сотрудничают авиафирмы разных стран. Кроме того, WSI активно сотрудничает с британским, японским, канадским и американским государствами, предоставляет достоверную информацию для 60 тыс. На сайте размещены карты для РФ, Беларуси, Украины и других стран. Кроме того, пользователи сервиса могут узнавать температуру по шкале Фаренегейта или Цельсия, получать сведения об угрозе приближающегося урагана. Как раз этот метеосайт применяют американские граждане, чтобы заранее узнавать о надвигающемся стихийном бедствии.
На схеме последнее изображение показано расположение кометы в 20:00 сегодня при наблюдении из Москвы. Как смотреть? Сейчас комета стремительно набирает яркость и, теоретически, уже прошла предел видимости невооружённым глазом, но лучше воспользоваться биноклем — так можно будет рассмотреть и кому кометы, и ее тусклый хвост. По видимым размерам с хвостом на небе она составляет примерно половину Луны.
Популярное за сутки.
Существует группировка специальных метеорологических спутников на орбите находятся около 30 аппаратов : как полярно-орбитальных, которые покрывают Землю снимками подобно тому, как нить наматывается на клубок, так и геостационарные — спутники находятся на высоте около 36000 километров от поверхности Земли и вращаются синхронно с вращением Земли над экватором. Особенность орбиты спутников второго типа позволяет постоянно «висеть» над одной и той же точкой и получать такие же снимки, как и в начале статьи. Спутниковая группировка геостационаров позволяет покрыть наблюдениями практически всю Землю, используя для этих целей европейские спутники Meteosat , американские GOES и японские Himawari. Продукты на их основе имеют пространственное разрешение от 0. Спутники висят над экватором, поэтому наши широты попадают на самый край снимка, из-за чего данные страдают от геометрических искажений. Прогноз на спутниковых снимках Идея использовать спутниковые снимки для прогноза погоды не нова — информация с них используется в традиционных глобальных моделях прогноза погоды. Кроме того, из спутниковых снимков извлекают полезную информацию: от мониторинга вулканического пепла и лесных пожаров до поиска фитопланктона. Конечно же, спутниковые снимки используют и для мониторинга осадков и их краткосрочного прогнозирования. Например, есть стандартные алгоритмы по обнаружению областей с осадками — SAFNWC , но они хорошо работают только для случая с конвективными осадками. По нашим строгим метрикам, которые мы используем для радарного наукаста, такие алгоритмы, увы, оказываются в аутсайдерах. Мы же хотели сделать продукт по качеству сравнимый с текущим решением на радарных данных, но при этом еще и масштабируемый глобально. Для этого мы взяли сильные стороны от каждого из подходов и применили магию машинного обучения. Meteosat как источник информации После первых экспериментов на стандартных алгоритмах мы решили, что спутниковому наукасту в Погоде быть. Но тут возникла первая проблема: где брать спутниковые снимки? В век цифровых технологий, казалось бы, не должно быть проблем с получением спутниковой информации. В интернете можно найти всё… кроме того, что тебе нужно. Со спутниками ситуация складывается следующим образом: чтобы оперативно получать снимки из космоса, необходимо установить приемную станцию. Стандартный набор включает в себя спутниковую тарелку, DVB-S тюнер и компьютер, на котором снимки сохраняются и обрабатываются. Да, технология полностью аналогична спутниковому телевидению, только тарелка чуть больше человеческого роста, а тюнер чуть-чуть подороже. Таким образом, в нашем новом ДЦ во Владимире у нас появилась собственная станция приема спутниковой информации. Данные на нее приходят с европейских спутников серии Meteosat второго поколения. Чтобы покрыть западную часть территории России, мы выбрали спутник Meteosat-8, который висит над Индийским океаном на долготе 41. Снимки делаются каждые 15 минут — в течение них проходит полное сканирование видимой области спутника, после чего сканирование начинается заново. Из-за этого снимки отстают на 15 минут от реального времени. Съемка проходит в 12 каналах: 11 каналов в видимом и инфракрасном диапазонах с разрешением 3х3 километра, а также 1 канал в видимом спектре с разрешением 1х1 километр пример съемки в разных каналах показан справа, источник: EUMETSAT. Полный снимок имеет разрешение 3712х3712 пикселей или примерно 14 мегапикселей, как у камеры современного смартфона.
Новая карта осадков в «Яндекс погоде» — с прогнозом на сутки вперед
туча идет мимо, а тут такакая гроза завигачит. Просмотр погодных условий в режиме реального времени с помощью погоды радар. Возможности приложения Гисметео для Андроид. Этот погодный радар показывает на карте погоду в мире в реальном времени и может фильтровать различные погодные условия.