вероятность осадков. осадки (24 часа). Почасовые прогнозы на весь день, анимация ветра и осадков.
Пресс-релизы
Почасовой прогноз погоды для Москвы на сегодня. Температура воздуха, осадки, облачность, скорость ветра. Near real-time global weather satellite images. Updated every 10 minutes across the US. Температура воздуха, температура воды, карты вероятности гроз, ветра облачности и осадков, метеорологические карты для профессионалов. Flightradar24 is the best live flight tracker that shows air traffic in real time. Best coverage and cool features! Карта погоды с прогнозом дождей и снегопадов в Европейской части России. Осадки Температура Ветер Облачность Аллергия.
Карта с наглядным прогнозом ветра
интерактивный обзор погоды с подробным отображением молний, облачности и снега. интерактивная карта которая в реальном времени показывает температуру, осадки, ветер, и прогноз погоды на ближайшие 6 дней в любой точке России и мира. В столице осадки были не очень сильные, а вот в Подмосковье выпало почти половина месячной нормы. В столице осадки были не очень сильные, а вот в Подмосковье выпало почти половина месячной нормы. Поиск информации в интернете: веб страницы, картинки, видео и многое другое. Актуальные данные по осадкам на карте. Просмотр динамического изменения погоды на основе данных погодных радаров.
Интерактивная карта погоды в реальном времени Windy
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. Спутниковые снимки позволяют покрыть большую площадь и предоставляют вид из космоса, в то время как данные с наземных метеостанций предоставляют более детальную информацию об осадках в конкретных местах. Радар осадков и карта погоды — это разные вещи, но они могут использоваться вместе для предсказания погоды.
Радар осадков — это специальное оборудование, которое используется для отслеживания и визуализации местоположения и интенсивности осадков дождь, снег, град и т.
Ведущий свою историю с 2006 года, сайт ныне являются одним из наиболее часто посещаемых порталов Чешской Республики. Для работы с сайтом перейдите на ventusky. Специальная строка внизу позволяет понаблюдать, как менялась ситуация на протяжении последних часов, а также просмотреть прогноз на ближайшие 10 дней. Работа сайта отличается высоким уровнем визуальной составляющей, а погодные прогнозы сайта основаны на использование модели «ECMWF». Для работы с сайтом перейдите на meteoearth. Выберите режим «Осадки» слева, и просмотрите полученный результат для нужной местности, увеличив отображение карты до нужного уровня. Для работы с «Meteoearth» перейдите на сайт, и выберите режим «Осадки» слева Заключение Для отображения карты осадков в режиме онлайн стоит воспользоваться перечисленным выше списком сервисов.
Среди указанных вариантов особенно рекомендую сервис «Ventusky» — он заслужил множество хвалебных отзывов от любителей и специалистов. На внутри российском же уровне хорошим выбором станет использование возможностей «Яндекс.
Погода может порадовать другими фишками, которые, возможно, будут еще более полезными, чем абстрактная информация для рыбаков или пловцов. Мне, например, нравится, как реализована внутри утилиты карта осадков. Тапнув по виджету, можно увидеть не только прогноз продолжительности дождя, но и посмотреть, как движется грозовой фронт.
Ради интереса можно посмотреть, что происходит за окном у родственников в другом регионе или в городе, куда с минуты на минуту отправится ваш самолет. Точность погоды Яндекс При формировании прогноза погоды Яндекс использует данные из нескольких источников. Это спутники, радиозонды, самолеты, метеостанции и мы — люди, которые пользуются приложением Яндекс. В программе присутствует интерактивный сервис, позволяющий обычному человеку принять участие в формировании прогноза и помочь в предоставлении точных сведений о ситуации за окном другим людям. Справа от вкладки с картой осадков есть дополнительное окно, где можно передать свою информацию.
Также в формировании прогноза участвует нейросеть Яндекса Пользователю предлагается рассказать об осадках, выбрав один из шести вариантов, сообщить о примерной температуре воздуха и силе ветра. В веб-версии интерактивная составляющая сервиса урезана.
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.
А что дальше? Надеемся, наши пользователи, которые ждали наукаст у себя в городе, начали им пользоваться и получать своевременную информацию о надвигающихся осадках. На данный момент покрыта зона, ограниченная видимой областью самого спутника на севере и востоке чуть восточнее реки Обь. На юге мы пока ограничили зону до нижней части Кипра, а на западе — до Швейцарии. Теперь можно смотреть за приближением фронтов еще на подходе к вашему городу и наблюдать за красивыми погодными причудами. А разница в покрытии видна невооруженным глазом. Таким образом, мы покрыли большую часть России, СНГ и некоторых туристических направлений. Конечно же, мы не забыли и о восточной части нашей страны — уже сейчас мы работаем с японским спутником Himawari, который висит над Австралией и позволит в скором времени порадовать наукастом наши восточные рубежи.
Погода в мире
Об этом сообщает «Царьград». Но прогнозировать на месяц вперед получится только с вероятностью 50 на 50. Очень велик риск попасть пальцем в небо. На месяц вперед вообще не погоду дают, а распределение аномалий температуры и осадков.
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. Снимок разбит на 8 частей полосами по широтам , что иногда сказывается на качестве данных — потеря одной части может сделать бесполезным весь снимок.
Детекция осадков Так как наши первые эксперименты показали, что качество продукта при использовании традиционных подходов страдает, мы решили использовать то, что принесло нам успех в случае с обычным наукастом. На помощь пришли нейросети. В качестве входных параметров мы использовали информацию из 11 каналов спутниковой съемки, а обучались на радарных снимках, сведенных в единое поле на сетке 2х2 километра. Мы использовали традиционные подходы, которыми решаются подобные задачи в компьютерном зрении. 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.
Надеемся, это поможет! С уважением, служба поддержки Kuzbasovna , 06. Интернет отличный, так что дело в приложении. Удалила как бесполезное Ответ разработчика , Здравствуйте!
Спасибо, что связались с нами, и извините за временные неудобства.
Пик метеорного потока наступает за три дня до полнолуния — это ухудшит видимость. Поэтому заранее посмотреть на Лириды может быть даже лучше. Оптимально — в бинокль, после 22 часов вечера. Чтобы облачность не помешала вашим наблюдениям, рекомендуем заранее свериться с прогнозом погоды 6.
Просмотр карты погоды на iPhone
Карта погоды с прогнозом дождей и снегопадов в Европейской части России. Текущая погода на карте в реальном времени. Температура воздуха и осадки по всему миру. Cloud cover map LIVE: Find out now where to expect clouds Updated every second Visualization on the cloud cover map. вероятность осадков. осадки (24 часа). Текущая, Почасовой, Прогноз погоды на 14 дней, Радар, Осадки, УФ-индекс, Ветер, Качество воздуха, Фотографии погоды от фотографов.
Яндекс.Погода обзавелась зонтиками
Карта осадков России. Синоптическая карта России 6 класс география. Что такое синоптическая карта в географии. Географическая карта погоды. Погодный циклон на карте. Основные синоптические карты. Синоптическая карта ОГЭ. Прогноз погоды карта. Задания по география ОГЭ по синоптической карте. Синоптическая карта Легенда.
Зона антициклона. Синоптическая карта Северо-Запада России. Северо-западных циклонов. Циклоны Северо Запада России. Циклон на карте с Северо-Запада. Малоградиентное поле. Малоградиентное поле давления. Синоптическая карта России. Карта погоды России.
Синоптическая карта Юга Сибири. Погодная карта Сибири. Карта погоды Сибирь. Задание по синоптической карте для 8 класса. Синоптическая карта для 7 класса. Задания по синоптической карте 8 класс география. Изолинии осадков. Изолинии на климатической карте. Метеокарта центральной России.
Изолинии ветра. Условные знаки атмосферных осадков. Условные знаки карты погоды. Знаки синоптической карты. Мониторинг метеорологических условий. Метеорологическая сеть.
На заметку! При указании населенного пункта внимательно следите за установкой региона, так как можно получить некорректную информацию.
Основной функционал сервиса Яндекс. Погода — это сервис с широким набором функций. В нем есть несколько режимов работы. Определение светового дня Это очень удобная опция для тех, кто следит за погодой. Чтобы узнать часы светового дня, достаточно просто ввести название населенного пункта и прокрутить ролик мыши вниз до соответствующего блока слева. Погода в центре России нестабильна. Поэтому проверять ее нужно чаще, чем для других регионов. Подробный прогноз погоды на 10 дней и на месяц Все цифры являются предположительными, так как с высокой точностью предугадать погоду более чем на 2-3 дня невозможно.
За это время циклон может измениться или приобрести другое направление.
Радар осадков и карта погоды — это разные вещи, но они могут использоваться вместе для предсказания погоды. Радар осадков — это специальное оборудование, которое используется для отслеживания и визуализации местоположения и интенсивности осадков дождь, снег, град и т. Карта погоды же, в широком смысле, представляет собой информацию о погодных условиях в данный момент или в будущем, включая температуру, влажность, ветер, осадки и т. Метеорадар и радар осадков — это разные вещи. Метеорадар метеорологический радар — это радиотехническое оборудование, используемое для измерения и прогнозирования погоды. Метеорадар использует радиоволны, чтобы создать карту облачности и осадков в реальном времени. Эта информация может использоваться для прогнозирования и для определения текущей погоды. Радар осадков — это система, которая используется для отображения на карте дождя, снега и других типов осадков в реальном времени.
Онлайн карта дождя Как узнать где сейчас идет дождь?
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. Снимок разбит на 8 частей полосами по широтам , что иногда сказывается на качестве данных — потеря одной части может сделать бесполезным весь снимок.
Детекция осадков Так как наши первые эксперименты показали, что качество продукта при использовании традиционных подходов страдает, мы решили использовать то, что принесло нам успех в случае с обычным наукастом. На помощь пришли нейросети. В качестве входных параметров мы использовали информацию из 11 каналов спутниковой съемки, а обучались на радарных снимках, сведенных в единое поле на сетке 2х2 километра.