наукастинг, который позволяет выпускать прогноз об опасных явлениях погоды на ближайшие несколько часов. Метеорологическая карта прогноза осадков в Европе.
Какой сайт прогноза погоды лучше выбрать
- Основные виды прогнозов и их особенности.
- Система прогнозирования “Москва – Погода”
- Почти треть месячной нормы осадков выпала за 1,5 часа в Москве — 27.04.2024 — В России на РЕН ТВ
- У вас отключён JavaScript
- Другие материалы рубрики
- Росгидромет: в Москве за полтора часа выпала треть месячной нормы осадков
ГИДРОМЕТЦЕНТР РОССИИ: О ПОГОДЕ - ИЗ ПЕРВЫХ РУК
Состояние воздушного океана скорее говорит о будущей погоде, чем о погоде в настоящий момент», — писал во введении к своей «Книге о погоде» Роберт Фицрой — основатель и руководитель Британского метеорологического департамента, будущего Met Office. Первый в истории прогноз погоды, опубликованный в печати, был составлен именно Робертом Фицроем. Он был опубликован в английской газете Times 1 августа 1861 года. По одной из версий, именно неточность составляемых им прогнозов и стала причиной его добровольного ухода из жизни.
Многочисленные погодные датчики, размещенные на поверхности Земли и над ней, в море и на орбите, измеряют целый ряд погодных параметров, которые помогают максимально нарисовать наиболее полную картину погоды на нашей планете. Сбор погодной информации ведется метеорологическими организациями по всему земному шару, а затем национальные метеослужбы обмениваются ею со своими коллегами в других странах. К основным погодным параметрам относятся: температура, атмосферное давление, влажность, скорость и направление ветра, осадки и их количество.
Для их измерения на суше действует сеть метеостанций. В России таких метеостанций 1670, тогда как, например, в Китае их более 53 тысяч. Они могут обслуживаться как специалистами-метеорологами, так и быть полностью автоматизированными.
Такие метеостанции установлены в более чем 900 аэропортах по всей стране, где они собирают информацию о погодных явлениях. В нашей стране разработкой и производством такого оборудования занимается концерн «Алмаз-Антей», известный своими системами противовоздушной и противоракетной обороны. Доплеровский метеорологический радиолокатор ДМРЛ-С , разработанный этой ведущей оборонной корпорацией, относится к новому поколению радаров с двойной поляризацией сигнала.
Современные радары ДМРЛ-С имеют радиус обзора 250—300 км и позволяют осуществлять циклические наблюдения с периодичностью от 3 до 15 минут в круглосуточном автоматизированном режиме. Они предоставляют данные с высоким пространственным разрешением 0,5—1 км на площади до 200 тыс. Графическую информацию с таких радаров мы можем увидеть на картах осадков, имеющихся на многих погодных сайтах.
В США также существует сеть метеорадаров, которая включает более чем 120 доплеровских радаров. На данный момент сеть погодных радаров в США считается самой развитой в мире. Радарами покрыта практически вся территория, причем восточная часть страны с большим запасом.
Именно поэтому краткосрочный прогноз погоды в Вашингтоне и Нью-Йорке считается одним из самых точных на планете. В России сейчас также реализуется программа развития радиолокационной сети, новые радары строятся, прежде всего, в Центральном регионе, на юге Сибири и Дальнего Востока. Они, как и другие типы метеорологических станций, измеряют такие параметры, как температура воздуха над поверхностью океана, скорость ветра постоянная и порывистая и направление, барометрическое давление.
Поскольку погодные буи находятся в водоемах, они также измеряют температуру поверхности моря и высоту волн. Полученные данные обрабатываются и могут регистрироваться на борту буя, а затем передаваться по радио, сотовой или спутниковой связи в метеорологические центры для использования в прогнозировании погоды. Используются как пришвартованные буи, так и дрейфующие, в том числе и в открытых океанских течениях.
Фиксированные буи измеряют температуру воды на глубине до 3 метров. Для измерения параметров атмосферы непосредственно в ее «толще» в воздух запускаются метеозонды. Они измеряют параметры атмосферы и по радио передают данные обратно на аэрологические станции наблюдений.
Во всем мире действует порядка 870 станций метеорологического зондирования, из них 115 — на территории нашей страны. Вот только с 2015 года Росгидромет стал запускать метеозонды для изучения атмосферы в два раза реже. Вместо ежедневного двухразового зондирования российские метеорологи перешли на одноразовое.
Отразилось это на качестве прогнозов погоды не только в нашей стране, но и, например, в соседнем Китае, прогнозы в котором во многом зависят от данных российских метеостанций. Выше метеозондов наблюдают за погодой метеоспутники. Но и здесь все не так просто.
Россия имеет четыре метеоспутника.
Это позволит скорректировать ваши планы и, например, вовремя захватить зонт. Прогноз погоды для отдельных районов города Это особенно актуально для жителей мегаполисов.
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.
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. Поэтому рекомендуется обращаться к официальным источникам прогноза погоды, таким как метеорологические службы или специализированные веб-сайты, которые предоставляют актуальную информацию о погоде и прогнозах осадков. Видеоурок по географии 6 класс 7 лет назад. Просмотры: 53241 Youtube - InternetUrok.
Бывают и сделанные людьми артефакты. Например, в период бета-тестирования мы столкнулись с человеком, который купил себе Wi-Fi-точку, неправильно настроил на ней частоту и номер канала, после чего выставил ее в окно. В результате у нас над Иваново висел огромный лазерный меч в виде облака. Мы видели его на карте и ничего не могли с ним поделать, пока не вызвали Частотнадзор. Пожалуйста, если покупаете Wi-Fi-точки где-то в Китае, настраивайте их на российские частоты.
Кроме радарных данных, надо еще откуда-то взять векторное поле. Принципиально его можно взять всего из двух мест: либо проанализировав предыдущие радарные снимки и применив, скажем, алгоритмы оптического потока, либо из каких-то других источников. Например, можно воспользоваться метеомоделированием и результатом работы того же ОРФ или Метеума. Берем поле ветров и с его помощью переносим картинки, которые возвращает радар. Оба способа получения векторных полей имеют недостатки.
Оптический поток нельзя посчитать в местах, где не летит облако. Там не от чего отражаться радарному лучу, и нет никаких данных о скорости воздуха и направлении движения. Метеомоделирование может не совпадать с реальностью. Поэтому если бы мы использовали только данные метеомодели, могло бы так получиться, что в исторических данных радара облако летит в одну сторону, а потом в прогнозе ветров резко разворачивается и летит в другую сторону. Третий компонент наукастинга — алгоритм применения векторного поля.
Здесь наука умеет довольно многое. Мы взяли за основу thin plate spline transform — преобразование картинки, которое представляет ее в виде тонкой резиновой пластины и растягивает некоторые места. Мы параметризуем это преобразование всего несколькими опорными векторами, а все остальные вектора движения внутри картинки восстанавливаем сплайновой интерполяцией. Такая технология используется, например, в восстановлении движения по последнему кадру из видео. Известная научная работа.
Вооружившись полученными знаниями, мы начали пытаться строить прогноз. Первое решение, которое пришло в голову, — просто обучить несколько нейросетей так, чтобы первая нейросеть предсказывала ситуацию на радаре через 10 минут, вторая — через 20 минут, третья — через 30. Требование было следующим: предсказывать радарные данные где-то на два часа вперед. Предсказания получались вот такие. Примерно тогда же, когда мы обучили 12 нейросетей, у нас появилась возможность визуализировать данные на карте.
Посмотрев на скачущие облака, менеджеры сказали: это мы выпускать точно не будем. Один из них сказал: конечно, я понимаю, что это максимизирует вероятность чего-то там, но пользователю такое не объяснить — в жизни облака так не скачут. Во время следующей итерации мы решили считать только векторное поле и умножать опорные вектора на 2 и 3, чтобы получить перенос не на 10, а на 20 минут и 30 минут соответственно. На ближних горизонтах результаты выглядели довольно прилично, но чем дальше, тем чаще с краю появлялись артефакты. Оказалось, что в векторном поле слишком большие вектора разрывают thin plate spline, и у нас появляется второе зеркальное отражение нашей картинки.
Потом отражения сливаются. На ближних горизонтах артефакт не был заметен, но на дальних проявлялся очень сильно. Из ниоткуда возникало облако. Третьим решением стало последовательное применение одного и того же преобразования thin plate spline к одной картинке.
Прогнозирование ошибок при помощи нейросетей как способ увеличения точности прогноза погоды
Точнее, ещё точнее: прогноз погоды на 2 часа, наукастинг и карты погоды. n Наукастинг заполняет пробел ЧПП, когда модели имеют недостаточную точность в течение первых часов выполнения расчетов (0 – 6 ч). За полтора часа в центре Москвы выпала почти треть апрельской нормы осадков, заявила в беседе с РИА Новости ведущий сотрудник Гидрометцентра России Марина Макарова.
Как решать
- Классификация современных прогнозов погоды
- Как менялась Яндекс.Погода: от виджета до погодных карт | Яндекс.Погода | Дзен
- Основные виды прогнозов и их особенности.
- Карты погоды в Спутнике
- Как менялась Яндекс.Погода: от виджета до погодных карт
- Синоптик Вильфанд: около 30% месячной нормы осадков выпало в Москве за час
Наукастинг осадков на 2 часа
022. Прогноз осадков на два часа — Алексей Преображенский. Наукастинг осадков по данным ДМРЛ на 2 часа. Порядка 30% от месячной нормы осадков прольется на Москву в субботу, сообщил ведущий специалист центра погоды "Фобос" Евгений Тишковец в своем Telegram-канале. Опасные явления — шквалистый ветер, сильные ливневые осадки, град — живут недолго, поэтому о них часто предупреждают лишь за несколько часов до возникновения. За сегодняшний день в Москве выпадет около 30% месячной нормы осадков.
MARKET.CNEWS
- Метеоролог и я
- Яндекс научился предсказывать осадки на ближайшие 2 часа
- Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг)
- рПЗПДБ Ч НЙТЕ
10 самых точных сервисов прогноза погоды
Анимация сверхкраткосрочного прогноза осадков на период до 2 часов (наукастинг). За полтора часа в центре Москвы выпала почти треть апрельской нормы осадков, заявила в беседе с РИА Новости ведущий сотрудник Гидрометцентра России Марина Макарова. Наукастинг (nowcasting) и сверхкраткосрочные прогнозы погоды очень важны.
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. При этом можно интерпретировать кадр как обычную картинку и свести задачу к работе с видеоизображением. Рисунок 2. Пример изображений с метеорологического радара.
Массы студеного арктического воздуха, проникшие на территорию России, продолжают выхолаживаться в условиях континента и большой продолжительности ночи и удерживают значительную отрицательную аномалию температуры. Подробнее 05. О погоде на 6-8 января Об особенностях погоды в регионах России в ближайшие дни рассказал Андрей Ушаков Подробнее 04.
Будет облачно, осадков не прогнозируется. Узнать подробнее Читайте также:.
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. Работа с данными В качестве исходных данных имеем следующее: Input — Объединенные поля радиолокационных наблюдений. Регион: Центральный федеральный округ. Период испытаний: июнь — сентябрь 2020 г. Рисунок 1. Содержание файлов. Предварительная обработка файлов заключает в себя следующие этапы: Преобразование данных в виде матрицы в одномерные массивы длинной в 25 элементов Имена файлов преобразуются в формат ДД. ММ Для файлов из папки output к дате прибавляется три часа Далее из папки input удаляются все файлы, имен которых нет в папке output так как некоторые прогнозы отсутствуют. Предыдущий шаг повторяется для output После этого создаются файлы в папке error, значения которых равны input — output.