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. наукастинг – сроком до двух часов. Новости от 08.04.2024 10:31. точный и подробный прогноз погоды в любом уголке мира на сегодня, завтра и неделю.
В Росгидромете назвали точную дату наступления весны
| Прогноз наукастинга для городов запустил Казгидромет | Наукастинг точен на 100%. Завтра, 28 декабря, погоду в Приморье определяет гребень антициклона, преимущественно без осадков. |
| Windy: Wind map & weather forecast | Сегодня Всемирная метеорологическая организация считает наукастингом прогноз на два часа вперёд. |
| Новая карта осадков в «Яндекс погоде» — с прогнозом на сутки вперед - CNews | это.> Анимация текущих данных радарных наблюдений. |
| Синоптики: на Москву за сутки выпадет 30% месячной нормы осадков | Наукастинг — это сверхкраткосрочный прогноз, на 2–5 часов вперёд. |
| Как мы отказались от нейросетей, а затем вернули их в прогноз осадков Яндекс.Погоды - | 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. |
Синоптик Вильфанд: около 30% месячной нормы осадков выпало в Москве за час
В основе моделей лежат математические уравнения, описывающие аэро- и термодинамические процессы в атмосфере и связывающие такие параметры как плотность, скорость, давление и температуру. Эти уравнения являются нелинейными и не имеют точного решения, поэтому для их решения используются численные методы. Исходные уравнения дискретизируются во времени и пространстве и превращаются в систему линейных уравнений, связывающую наборы физических параметров в выбранных точках узлах вычислительной сетки. Чем больше используется точек для расчета, тем выше точность модели, но и тем выше требования к вычислительным мощностям. Кстати, удобные сервисы по просмотру параметров моделей - температура на уровнях, скорость ветра, осадки, влажность и т. Как именно делают наукастинг и кто этим занимается?
Вкратце - они использовали для составления прогноза оптический поток и нейронную сеть. Результаты, судя по всему, внедрены в Яндекс.
Какие примеры самых опасных явлений вы можете вспомнить за последние годы? Порядка 24 смерчей было зафиксировано в общей сложности, из них около десяти затронули Прикамье. Это уникальное явление находится в пятерке самых выдающихся вспышек торнадо в России за последние несколько десятилетий.
Сначала была очень холодная зима 2009-2010 годов с несколькими волнами сильных морозов. Потом очень жаркое лето с пожарами и большим ущербом от засухи и маловодья. В то же лето было довольно много конвективных явлений: град, шквалистые ветры. Интересным оказалось начало зимы, когда с 24 ноября по 7 декабря 2010 года выпало порядка полуметра снега. Это привело к очень большим проблемам с транспортом, пробки на федеральных трассах стояли несколько дней.
Согласно нашей базе данных, 2010 год до сих пор занимает первое место по количеству опасных метеорологических явлений. Вы рассказали про вспышку торнадо. Как вообще смерчи образуются в Пермском крае? Есть такое обывательское представление, что смерчи образуются где-то над степями, над прериями, по аналогии с США. На самом деле ничего подобного.
Как раз леса очень сильно способствуют возникновению такого рода явлений, потому что они обеспечивают повышение относительной влажности воздуха, а это необходимо, чтобы образовался смерч. Еще нужен низкий уровень конденсации. Его можно определить по облакам. Если нижняя граница облаков расположена ниже высоты 1,5-2 км, то вероятность возникновения смерчей увеличивается. Над лесами такие условия формируются часто, поэтому большинство самых мощных смерчей фиксируются в лесной зоне.
Ваша докторская диссертация и другие проекты во многом касаются темы смерчей. Я и мои коллеги активно работаем по этой теме с 2016 года. Мы занимаемся выявлением смерчей по повреждениям лесов, ветровалам и собираем базу данных смерчей в лесных зонах России. За период с 2001 года по настоящее время выявлено порядка 750 случаев. В прошлом году мы опубликовали базу данных по смерчам в Пермском крае с 1984 года до сегодняшнего дня.
Зафиксировано порядка 60 случаев. Это не значит, что у нас каждый год бывает по 2-3 смерча. В Пермском крае бывает примерно один сильный смерч за 10 лет. Они наблюдались в 1984, 1993, 2005, 2006, 2009 и 2018 годах. Учитывая, что территория региона огромная, это в общем-то очень низкая повторяемость.
Поэтому если вы живете в Пермском крае, вероятность увидеть торнадо довольно низкая.
Кроме того, кучево-дождевая облачность может развиваться весьма стремительно , что делает наблюдения по спутниковым снимкам особенно ценными. Данные радаров Карты радиолокационной отражаемости делают картину ещё более полной, поскольку с их помощью есть возможность оценить некоторые особенности внутренней структуры облачности, скрытые от любых визуальных наблюдений, а именно — интенсивность осадков, связанных с конкретной облачной структурой, и их фазовое состояние. Построение аэрологических диаграмм Для этого необходимо кликнуть ЛК мыши по интересующему Вас региону, после чего аэрологическая диаграмма сгенерируется автоматически. Имеется возможность генерировать аэрологические диаграммы на предстоящие 384 часа их построение основано на данных прогностической модели , а так же просматривать небольшой архив диаграмм за прошедшие 7 суток.
Высота осадков составила 20 мм. По данным столичного Департамента транспорта, до конца дня в городе будет дождь с грозой и сильный ветер. В вечерний разъезд локальные затруднения ожидаются по направлению в область на шоссе Энтузиастов и на Ленинградском шоссе. Автомобилистам рекомендовали избегать резких маневров, соблюдать дистанцию и скоростной режим.
Росгидромет: в Москве за полтора часа выпала треть месячной нормы осадков
Usage[edit]. Data extrapolation, including development or dissipation, can be used to find the likely location of a moving weather system. 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. Продукция региональных краткосрочных прогнозов. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). За сегодняшний день в Москве выпадет около 30% месячной нормы осадков. В задаче наукастинга осадков необходимо минимизировать отклонение спрогнозированных мм от истинного.
Росгидромет: в Москве за полтора часа выпала треть месячной нормы осадков
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.
В основе моделей лежат математические уравнения, описывающие аэро- и термодинамические процессы в атмосфере и связывающие такие параметры как плотность, скорость, давление и температуру. Эти уравнения являются нелинейными и не имеют точного решения, поэтому для их решения используются численные методы. Исходные уравнения дискретизируются во времени и пространстве и превращаются в систему линейных уравнений, связывающую наборы физических параметров в выбранных точках узлах вычислительной сетки. Чем больше используется точек для расчета, тем выше точность модели, но и тем выше требования к вычислительным мощностям. Кстати, удобные сервисы по просмотру параметров моделей - температура на уровнях, скорость ветра, осадки, влажность и т. Как именно делают наукастинг и кто этим занимается? Вкратце - они использовали для составления прогноза оптический поток и нейронную сеть.
Результаты, судя по всему, внедрены в Яндекс.
Это помогло улучшить в том числе и то, что видят в прогнозе наши пользователи, и как они получают информацию из него. Ниже приведена таблица с изменениями по сравнению с решением на базе optical flow: Если F1 и IoU — широко известные метрики, то на двух последних стоит задержаться, так как именно они характеризуют пользовательское восприятие прогноза. Доля точно предсказанных случаев начала дождя — это отношение количества правильно предсказанных случаев начала первого дождя на рассматриваемом окне в два часа ко всем случаям начала первого дождя на двухчасовых окнах. А доля идеальных прогнозов показывает, какая часть двухчасовых последовательностей предсказана без ошибки на каком-либо шаге. Таким образом, эти метрики позволяют нам оценить пользовательский опыт использования наукастинга. Также посмотрим на зависимость метрик от дальности прогноза: Рисунок 4. График среднего IoU от дальности предсказанного кадра по времени Для расчёта optical flow мы использовали Dense Inverse Search с константным вектором переноса на графике показан лучший из полученных вариантов , который лучше всего себя показал среди других optical flow алгоритмов для задачи наукастинга и в наших экспериментах, и в экспериментах коллег. Из графика видно, что optical flow лучше нейросеток только на первой десятиминутке.
Потом его предсказания начинают сильно деградировать, и на втором часе он проигрывает всем вариантам. Помимо этого, возвращение нейросетевой архитектуры даёт возможность и дальше улучшать качество прогноза осадков, так как позволяет дополнительно учитывать фичи, которые потенциально помогают прогнозировать внезапное возникновение или исчезновение зон с осадками, тогда как подход, основанный на optical flow, позволяет только передвигать их по вектору переноса. Склейка радарных и спутниковых снимков В прошлый раз мы рассказали, как расширили зону наукастинга за пределы мест установки метеорологических радаров за счёт использования спутниковых снимков. Напомним, что мы использовали нейронные сети для восстановления радарных полей по спутниковым снимкам. В этом случае наша модель по качеству была близка к самим радарам, но так как спутники и радары по факту различаются по способу измерения осадков, то возможно неполное совпадение областей дождя между ними. Поэтому нередко нам справедливо указывали на резкие границы между зоной радарного и спутникового наукаста. Мы использовали нейросети для решения и этой задачи — аккуратного перехода из одной зоны в другую, чтобы карта осадков выглядела более реалистично, а границы были менее заметны для пользователей. Перед тем как показывать прогнозы на единой карте, необходимо согласовать изображения с метеорологических радаров и геостационарных спутников.
Результаты, судя по всему, внедрены в Яндекс. Также они приводят интересный график Согласно которому точность прогноза уменьшается тем больше, чем больше время самого прогноза.
Там тема одного из докладов - Разработка нейросетевого метода прогнозирования эволюции облачных образований и осадков по данным геостационарных спутников Как я понял, там делают упор как раз только на использование спутников, потому что на Дальнем востоке радаров почти нет. Но к чему это привело и где это используется - непонятно. Таким образом, со спутников делают прогноз - но на небольшой период времени. До 2 часов максимум. И чем больше время прогноза - тем меньше точность. Если есть вопросы по этой теме или есть вопросы из других направлений - спрашивайте.
Антициклон на Урале сменит циклон: синоптики спрогнозировали «погодный калейдоскоп»
И снова про наукастинг Когда мы говорим о прогнозе погоды, то чаще всего подразумеваем температуру и осадки, например, на завтра или ближайшие выходные. это.> Анимация текущих данных радарных наблюдений. Наукастинг (nowcasting) и сверхкраткосрочные прогнозы погоды очень важны. наукастинг – сроком до двух часов. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). За сутки выпадет около 20,7 мл осадков. высокоточным прогнозам на несколько часов - в зоне действия девяти радаров (Кострома, Нижний Новгород, Валдай, Внуково, Воейково, Тула, Смоленск, Брянск, Курск).
Классификация современных прогнозов погоды
| Погода и подробный прогноз погоды от Гидрометцентра России | Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). |
| ☔Обзор самых точных сайтов прогноза погоды на 2024 год | Главная» Новости» Гидрометцентр наукастинг. |
| Синоптик Вильфанд: около 30% месячной нормы осадков выпало в Москве за час | Кроме этих распространенных вариантов, следует упомянуть наукастинг (до 2 часов) и климатический (на 2 года и более). |
| Композитная карта | наукастинг – сроком до двух часов. |
В Росгидромете назвали точную дату наступления весны
Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). Прогноз погоды и погодные новости от ФОБОС. В Москве с 17 октября среднесуточная температура воздуха станет устойчиво отрицательной, что характерно для метеорологической зимы. Новости от 08.04.2024 10:31. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). По данным центра «ФОБОС», Ленобласть находится под воздействием активного атлантического циклона, центр которого выходит в акваторию Ботнического залива. Точнее, ещё точнее: прогноз погоды на 2 часа, наукастинг и карты погоды.
В Росгидромете назвали точную дату наступления весны
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... Несколько наиболее "точных" примет я собрал ниже...
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. В качестве функции потерь использовали ставшую классической сумму кросс-энтропии и dice: где — 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. Ниже приведена таблица с изменениями по сравнению с решением на базе optical flow: Если F1 и IoU — широко известные метрики, то на двух последних стоит задержаться, так как именно они характеризуют пользовательское восприятие прогноза. Доля точно предсказанных случаев начала дождя — это отношение количества правильно предсказанных случаев начала первого дождя на рассматриваемом окне в два часа ко всем случаям начала первого дождя на двухчасовых окнах. А доля идеальных прогнозов показывает, какая часть двухчасовых последовательностей предсказана без ошибки на каком-либо шаге. Таким образом, эти метрики позволяют нам оценить пользовательский опыт использования наукастинга.
Также посмотрим на зависимость метрик от дальности прогноза: Рисунок 4. График среднего IoU от дальности предсказанного кадра по времени Для расчёта optical flow мы использовали Dense Inverse Search с константным вектором переноса на графике показан лучший из полученных вариантов , который лучше всего себя показал среди других optical flow алгоритмов для задачи наукастинга и в наших экспериментах, и в экспериментах коллег.
Данные радаров Карты радиолокационной отражаемости делают картину ещё более полной, поскольку с их помощью есть возможность оценить некоторые особенности внутренней структуры облачности, скрытые от любых визуальных наблюдений, а именно — интенсивность осадков, связанных с конкретной облачной структурой, и их фазовое состояние. Построение аэрологических диаграмм Для этого необходимо кликнуть ЛК мыши по интересующему Вас региону, после чего аэрологическая диаграмма сгенерируется автоматически.
Имеется возможность генерировать аэрологические диаграммы на предстоящие 384 часа их построение основано на данных прогностической модели , а так же просматривать небольшой архив диаграмм за прошедшие 7 суток. Построение вертикальных разрезов атмосферы Зажав кнопку Ctrl и ЛК мыши, нужно провести линию на карте, по которой Вы хотите сгенерировать разрез, и выбрать необходимый параметр.
Погода теперь позволяет узнать погоду на ближайшие два часа. Также с помощью сервиса можно выяснить, что осадки, например, закончатся с минуты на минуту или начнутся в течение получаса. Это особенно актуально в ситуациях, когда нужно принять решение — выбежать под проливной дождь или подождать, пока он закончится. Сервис построения прогнозов Яндекса теперь включает технологию наукастинга — краткосрочного гиперлокального прогноза осадков, тогда как раньше использовал только технологию Метеум, основанную на метеомоделировании и машинном обучении. Дословно «наукастинг» с английского переводится как «прогноз на сейчас», хотя на самом деле технология позволяет узнать о распределении осадков во временном промежутке от двух часов назад до двух часов вперед.