По прогнозу ведущего научного сотрудника центра погоды «Фобос» Михаила Леуса, в российской столице в четверг, 17 августа, ожидается переменная облачность, без осадков, воздух прогреется до + 29 °C, передаёт РИА Новости. Такой прогноз называется наукастинг, обычно он делается на ближайшие часы (до 2-6 часов вперед).
Роман Вильфанд: вопрос использования "больших данных" обсуждается во всем метеорологическом мире
Кстати, обычно смотрят на ласточек... На сим пока всё, на этом откланиваюсь... Кстати, не забудьте взять зонтик!..
This type of forecast therefore includes details that cannot be solved by numerical weather prediction NWP models running over longer forecast periods. Principle[ edit ] Nowcasting in meteorology uses surface weather station data, wind profiler data, and any other weather data available to initialize the current weather situation and forecast by extrapolation for a period of 0 to 6 hours. In this time range it is possible to forecast small features such as individual storms with reasonable accuracy. Weather radar echoes and satellite data, giving cloud coverage, are particularly important in nowcasting because they are very detailed and pick out the size, shape, intensity, speed and direction of movement of individual features of weather on a continuous basis and a vastly better resolution than surface weather stations. Different research groups, public and private, have developed such programs. 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 etc. Depending on the area of built-up space, drainage and land-use in general, a forecast warning may be issued.
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.
Такое развитие синоптической истории ранее прогнозировали и местные синоптики: «29 апреля обходными путями до Урала доберется черноморский циклон, которому придется обогнуть массив антициклона на востоке Европейской части России, прежде чем подобраться к нашему региону. Циклон вызовет 29-30 кратковременные дожди и понизит температуру на 8-10 градусов», рассказывала главный синоптик Уральского УГМС Галина Шепоренко. Что касается детализированной сводки погоды для Челябинской области, то 27 апреля будет облачно с прояснениями, в северной половине местами пройдут небольшие дожди, днем в субботу возможны грозы.
Температура воздуха предстоящей ночью плюс 4-9, при прояснении — до минус 1, днем 27 апреля — плюс 18-23.
Яндекс научился предсказывать осадки на ближайшие 2 часа
| Как мы отказались от нейросетей, а затем вернули их в прогноз осадков Яндекс.Погоды | В итоге получается своеобразный ультракраткосрочный прогноз или наукастинг — на ближайшие два часа с шагом в десять минут. |
| Лето 2024: погода, природные катаклизмы, мнение климатолога: Общество: Россия: | Такой прогноз называется наукастинг, обычно он делается на ближайшие часы (до 2-6 часов вперед). |
| Наукастинг осадков на 2 часа | Актуальные новости о погоде и окружающей среде. |
| Риски в виде осадков. Большое интервью с доктором географических наук Андреем Шиховым | Порядка 30% от месячной нормы осадков прольется на Москву в субботу, сообщил ведущий специалист центра погоды "Фобос" Евгений Тишковец в своем Telegram-канале. |
| Предоставление данных о погоде - ООО "ДАНИО-пресс" | Наукастинг (nowcasting) и сверхкраткосрочные прогнозы погоды очень важны. |
Как решать
- Осадки с небольшим содержанием песка придут в Челябинскую область
- АИИС «МетеоТрасса» для автодорог
- Опрос: подписки Mail.ru
- Дополнительные ссылки
- Яндекс научился предсказывать осадки на ближайшие 2 часа
- рПЗПДБ Ч НЙТЕ
Глава Гидрометцентра: Никогда прогноз погоды не будет точным на 100%
Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). «Русскую» зиму отменили синоптики из-за феномена Эль-Ниньо в сезоне-2023/24. Наукастинг осадков на 2 часа. Радар осадков и гроз. Это стало возможным благодаря технологии наукастинга — краткосрочного гиперлокального прогноза осадков. 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.
Риски в виде осадков. Большое интервью с доктором географических наук Андреем Шиховым
| ГИДРОМЕТЦЕНТР РОССИИ: О ПОГОДЕ - ИЗ ПЕРВЫХ РУК | Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). Согласно прогнозу, который озвучил ведущий специалист центра погоды «Фобос» Евгений Тишковец, первый весенний месяц будет холодным – усилятся морозы, будет идти снег. |
| GISMETEO: осадки в Европе, прогноз осадков на карте Европы | Главная» Новости» Гидрометцентр наукастинг. |
Наукастинг осадков на 2 часа
| Антициклон на Урале сменит циклон: синоптики спрогнозировали «погодный калейдоскоп» | В отдельных районах менее чем за час выпало свыше 70% месячной нормы осадков. |
| meteoinfo ru [delete] [delete] | 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. |
| Лето 2024: погода, природные катаклизмы, мнение климатолога: Общество: Россия: | наукастинг, который позволяет выпускать прогноз об опасных явлениях погоды на ближайшие несколько часов. |
| ☔ТОП самых точных сайтов прогноза погоды на 2024 год | Чаще всего говорят о наукастинге развития конвективных (кучево-дождевых) облаков и связанных с ними опасных метеорологических явлений (ОЯ) — ливневых осадков, гроз, града, шквалов, смерчей. |
☔ТОП самых точных сайтов прогноза погоды на 2024 год
В задаче наукастинга осадков необходимо минимизировать отклонение спрогнозированных мм от истинного. Раньше карта осадков давала прогноз на два часа вперед с десятиминутным интервалом. Раньше карта осадков давала прогноз на два часа вперед с десятиминутным интервалом.
И снова про наукастинг
- Подробнее о проекте
- Новая карта осадков в «Яндекс погоде» — с прогнозом на сутки вперед - CNews
- Ventusky - Wind, Rain and Temperature Maps
- meteoinfo ru [delete] [delete]
- Суперпомощники
- Синоптики: на Москву за сутки выпадет 30% месячной нормы осадков - Погода
10 самых точных сервисов прогноза погоды
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...
В прошлом году синоптикам не удалось предсказать 22 опасных явления, что на пять больше, чем годом ранее.
В результате оправдываемость прогнозов составила 93,8 процента, за год показатель снизился на 0,7 процента. Всего в стране за год было зафиксировано 907 опасных явлений, из которых 378 нанесли значительный ущерб отраслям экономики и жизнедеятельности населения. В основном это сильные морозы, дожди и ветер, а также крупный град.
Росгидромет спрогнозировал и выпустил предупреждение о 1850 штормовых предупреждениях. Они имели предсказуемость от нескольких часов до нескольких суток. Но оправдываемость таких прогнозов составляет 94 процента.
Для того чтобы московский ураган и ураганы в других городах центра страны, которые привели к человеческим жертвам, стали предсказуемым явлением, этот показатель должен быть существенно улучшен. В ближайший год Росгидромет собирается улучшить качество таких прогнозов на 4 процента в основном за счет повышения качества получаемых данных и совершенствования моделей их обработки.
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. С одной стороны, оно способствовало накоплению ошибок. Это было первое реально работающее решение, которое мы показывали при внутреннем бета-тесте. Нейросеть получала на вход шесть радарных снимков за последний час, несколькими свертками приводила их к тензору из 16 векторов 4 x 4. Cплайновое преобразование восстанавливалось по векторам и последовательно применялось к картинке для получения каждого следующего горизонта прогноза. 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.
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. А на самом деле надо улучшать другие, бизнесовые метрики — не правильность классификации, а правильность определения времени начала и прекращения осадков. Исследования о том, как из бизнесовых метрик получить loss-функции для обучения нейросетей, — очень важны и интересны. Мы продолжаем развиваться в нужном направлении.
Помимо бизнесовых требований, у нас еще есть довольно много планов по развитию текущего решения. Например, в данный момент мы используем только снимки, но у нас есть огромное количество информации. Самое интересное — радиальная скорость. Радар по доплеровскому эффекту определяет не только наличие частиц в воздухе, но и их скорость. По длине отраженной волны он понимает, с какой скоростью движутся, к радару или от него. Результаты тоже можно использовать для прогнозирования векторного поля. Но к несчастью, у нас есть только радиальная скорость и только в местах, где реально находятся какие-то частицы, осадки. Можно подмешивать векторные поля из метеомоделирования.
Там есть ветра, а можно добавлять и еще что-то — например, температуру. В городах осадки ведут себя по-другому, чем над огромным Балтийским морем. Они над ним пролетают и выпадают уже в Питере.
MARKET.CNEWS
- Риски в виде осадков. Большое интервью с доктором географических наук Андреем Шиховым
- осадки в Европе
- Синоптик Вильфанд: около 30% месячной нормы осадков выпало в Москве за час
- Навигация по записям
- Предоставление данных о погоде - ООО "ДАНИО-пресс"
- АИИС «МетеоТрасса» для автодорог
Search code, repositories, users, issues, pull requests...
наукастинг, который позволяет выпускать прогноз об опасных явлениях погоды на ближайшие несколько часов. Грозовые дожди в Новгородской области. Наукастинг (прогноз на 2 ч). Сегодня Всемирная метеорологическая организация считает наукастингом прогноз на два часа вперёд.
Роман Вильфанд: вопрос использования "больших данных" обсуждается во всем метеорологическом мире
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, который позволяет выпускать прогноз об опасных явлениях погоды на ближайшие несколько часов. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). Ведущий специалист центра погоды «Фобос» Александр Синенков спрогнозировал резкие перепады температуры воздуха в ряде регионов России. это процесс прогнозирования количества осадков, которые ожидаются в течение двух часов. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). «Русскую» зиму отменили синоптики из-за феномена Эль-Ниньо в сезоне-2023/24. Метеорологическая карта прогноза осадков в Европе.
Как менялась Яндекс.Погода: от виджета до погодных карт
Наукастинг — это сверхкраткосрочный прогноз, на 2–5 часов вперёд. Решение задачи наукастинга осадков, как правило, сводится к прогнозированию следующе-го кадра видеопоследовательности, а входными данными становится серия из более чем двух последовательных изображений, что позволяет более точно моделировать нелинейные. высокоточным прогнозам на несколько часов - в зоне действия девяти радаров (Кострома, Нижний Новгород, Валдай, Внуково, Воейково, Тула, Смоленск, Брянск, Курск). это cверхкраткосрочный прогноз явлений погоды в пределах 0 – 6 ч от срока наблюдения.