Нейросетевые методы наукастинга осадков: обзор и апробация существующих решений. Наукастинг (nowcasting) и сверхкраткосрочные прогнозы погоды очень важны.
Вопросы и ответы
- рПЗПДБ Ч НЙТЕ
- Яндекс научился предсказывать осадки на ближайшие 2 часа
- осадки в Европе
- Карты погоды в Спутнике
- Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг)
- Фото группы ГИДРОМЕТЦЕНТР РОССИИ: О ПОГОДЕ - ИЗ ПЕРВЫХ РУК
Росгидромет: в Москве за полтора часа выпала треть месячной нормы осадков
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. Экстази может стать лекарством Кейсы Наукастинг работает на основе данных сети метеорологических радиолокаторов Росгидромета в этом году Яндекс получил официальный доступ к измерениям, которые на них проводятся и позволяет описывать текущую погоду с точностью до небольшого микрорайона.
Просмотры: 36658 Youtube - Образование. Обучение - Znaika TV.
Погоды 6 лет назад. Прогноз осадков на два часа — Алексей Преображенский 5 декабря 2016 года команда Яндекс. Погоды запустила алгоритм, предсказывающий осадки на ближайшие два часа.... Просмотры: 3123 карта осадков в реальном времени карта осадков яндекс.
Радар «видит» волны и определяет куда и с какой скоростью дует ветер. Первый такой прибор был установлен на борту американского космического аппарата SeaSat в 1978 году и впервые доказал возможность точного измерения скорости ветра с орбиты. На орбите уже работало большое количество спутников-скатеррометров.
Подобный инструмент RapidScat был установлен на Международной космической станции и действовал с сентября 2014 года по август 2016 года. Создание полномасштабной группировки спутников-скатеррометров позволит более эффективно осуществлять прогнозирование морских штормов, изучать океаническую циркуляцию, взаимодействие атмосферы и океана и их влияние на погоду и глобальный климат. Суперпомощники «Прогноз погоды — это решение сложной математической задачи. В рамках системы уравнений описываются законы атмосферной циркуляции, притока тепла, вертикальных движений. Это очень сложная система, и решать ее можно только на суперкомпьютерах», — объясняет Роман Вильфанд. Сама идея создания прогноза погоды с использованием динамических уравнений была впервые выдвинута английским математиком Льюисом Фраем Ричардсоном еще в 1922 году. Он понял, что динамику атмосферы можно моделировать, выполняя тысячи уравнений, тем самым имея возможность прогнозировать погоду.
Однако в докомпьютерный век существовал единственный вариант применения данного численного метода — вручную. Ричардсон подсчитал, что потребуется 64 тысячи человек для выполнения расчетов, необходимых для своевременного качественного прогноза. И хотя это было непрактично, его теория легла в основу прогнозирования погоды по мере совершенствования технологии. Сегодня по всей планете ежедневно и ежечасно собираются миллиарды метеорологических данных, зарегистрированных наземными метеорологическими станциями, метеозондами, океанскими буями и метеорологическими спутниками. Весь этот поток погодных данных направляется в центры обработки метеорологической информации, оснащенные, как правило, самыми современными компьютерами, так как прогноз на завтра нужен уже сейчас, а не завтра или через неделю. Менее мощные машины были бы не способны обработать такое количество данных в приемлемый срок. По состоянию на ноябрь 2016 года, в списке Top500, рейтинге самых мощных вычислительных систем мира, значилось 23 суперкомпьютера, предназначенных для прогнозирования погоды.
И хотя эти 23 системы представляют собой менее пяти процентов от общего числа суперкомпьютеров в списке, они составляют более семи процентов от общей производительности списка. В настоящее время самым мощным компьютером для прогнозирования погоды является машина Метеорологического бюро Соединенного Королевства Cray XC40, которая обеспечивает производительность 7 петафлопс и находится под номером 11 в Top500. Второй самый мощный — это спустившийся в рейтинге на 2 позиции по сравнению с прошлым годом Cheyenne, установленный в Национальном центре атмосферных исследований США NCAR. Сегодня он занимает 22 место в списке, обеспечивая производительность 4,8 петафлопса. Один петафлопс означает, что за секунду машина может совершить тысячу триллионов операций с плавающей точкой. Главный вычислительный центр Росгидромета располагает на сегодняшний день тремя вычислительными кластерами общей производительностью 62 терафлопса триллиона операций в секунду. Новый суперкомпьютер планируют установить к концу года.
Параметры его производительности не раскрываются. Актуальность в нем назрела после урагана, который произошел в Москве 29 мая. Тогда погибло 18 человек. По словам Романа Вильфанда, для окончательной настройки компьютера потребуется еще от 6 до 8 месяцев. Но прогнозы высокого разрешения для Московского региона с шагом в километр появятся еще позже — к концу 2019 года. Методы прогнозирования погоды Считается, что предсказание погоды является конечной целью исследования атмосферы. Прогнозирование отмечается как наиболее развитая область в метеорологии.
Природа современного прогнозирования погоды достаточно сложна. Принято выделять три метода научного прогнозирования погоды: синоптическое прогнозирование погоды, численный он же гидродинамический метод и статистический. Синоптическое прогнозирование — это традиционный подход к прогнозированию погоды. До конца 1950-х годов этот метод использовался как основной.
Менее мощные машины были бы не способны обработать такое количество данных в приемлемый срок. По состоянию на ноябрь 2016 года, в списке Top500, рейтинге самых мощных вычислительных систем мира, значилось 23 суперкомпьютера, предназначенных для прогнозирования погоды. И хотя эти 23 системы представляют собой менее пяти процентов от общего числа суперкомпьютеров в списке, они составляют более семи процентов от общей производительности списка. В настоящее время самым мощным компьютером для прогнозирования погоды является машина Метеорологического бюро Соединенного Королевства Cray XC40, которая обеспечивает производительность 7 петафлопс и находится под номером 11 в Top500.
Второй самый мощный — это спустившийся в рейтинге на 2 позиции по сравнению с прошлым годом Cheyenne, установленный в Национальном центре атмосферных исследований США NCAR. Сегодня он занимает 22 место в списке, обеспечивая производительность 4,8 петафлопса. Один петафлопс означает, что за секунду машина может совершить тысячу триллионов операций с плавающей точкой. Главный вычислительный центр Росгидромета располагает на сегодняшний день тремя вычислительными кластерами общей производительностью 62 терафлопса триллиона операций в секунду. Новый суперкомпьютер планируют установить к концу года. Параметры его производительности не раскрываются. Актуальность в нем назрела после урагана, который произошел в Москве 29 мая. Тогда погибло 18 человек.
По словам Романа Вильфанда, для окончательной настройки компьютера потребуется еще от 6 до 8 месяцев. Но прогнозы высокого разрешения для Московского региона с шагом в километр появятся еще позже — к концу 2019 года. Методы прогнозирования погоды Считается, что предсказание погоды является конечной целью исследования атмосферы. Прогнозирование отмечается как наиболее развитая область в метеорологии. Природа современного прогнозирования погоды достаточно сложна. Принято выделять три метода научного прогнозирования погоды: синоптическое прогнозирование погоды, численный он же гидродинамический метод и статистический. Синоптическое прогнозирование — это традиционный подход к прогнозированию погоды. До конца 1950-х годов этот метод использовался как основной.
Он основывается на построении и анализе синоптических карт, изображающих атмосферные условия в конкретный момент времени. На них выделяются отдельные объекты циклоны, антициклоны, атмосферные фронты и т. Современный метеорологический центр ежедневно готовит серию синоптических карт. Такие карты составляют основу прогнозов погоды. Задача подготовки синоптических карт на постоянной основе включает в себя сбор и анализ огромного количества данных наблюдений, полученных с множества метеорологических станций. Первую карту погоды составил французский математик, директор Парижской обсерватории Урбен Леверье 19 февраля 1855 года. Этот процесс отнял немало времени. Ее составили на основе данных, полученных по телеграфу из нескольких городов Европы.
Разносторонний Леверье также известен тем, что на основании его расчетов была открыта планета Нептун. На основе тщательного изучения метеорологических карт на протяжении многих лет были сформулированы определенные эмпирические правила. Эти правила помогают метеорологам оценить скорость и направление движения погодных систем. Например, когда известен тип погоды, создаваемой вдоль фронта, а также скорость и направление движущейся бури, можно сделать довольно точный прогноз погоды для выбранной местности. Но из-за внезапных изменений в циклонической системе эти прогнозы действительны на протяжении лишь короткого периода времени, скажем, в течение нескольких часов или дня. Прогнозирование на более длительный период уже затруднительно. Численный метод включает в себя много математики.
meteoinfo ru [delete] [delete]
Больше по теме Яндекс. А ещё сервис пришлёт пуш-уведомление и напомнит захватить зонтик или варежки. История Яндекс. Погоды началась в далёком 2000 году, тогда сервис выглядел иначе. Первые прогнозы на базе технологии Meteum В 2000 году Яндекс. Погода была всего лишь погодным виджетом внешнего сервиса «Метео-ТВ». Позже в команде появились выделенные менеджер и разработчик, которые наладили показ на сайте Яндекса метеопрогноза от финской компании Foreca.
Версия Яндекс. Погоды, которую мы видим сейчас, начала формироваться в 2015 году, когда была запущена первая версия технологии Meteum , а Яндекс перестал быть ретранслятором чужих данных и начал сам строить прогнозы. Сначала сервис работал в пилотном режиме и показывал прогноз для Центрального и Уральского округов, поскольку там базировались основные силы разработки. Ребята из команды в буквальном смысле тестировали сервис на себе, это позволяло быстро находить и исправлять неточности.
Наши ожидания связаны с тем, что в результате реализации проекта модернизации Росгидромета в 2017 году у нас появится суперкомпьютер, совершенно отличающийся по своим ресурсам от того суперкомпьютера, который был установлен в 2009 году. Это совершенно другой класс центрального вычислителя. Уравнения прогноза погоды наиболее сложны для численного интегрирования. И для того чтобы как можно более точно дать прогноз погоды, требуется невероятная вычислительная мощь. С появлением нового суперкомпьютера мы уже сможем выпускать прогнозы с шагом два километра по всей Европейской территории России. Для вас будет удивительно, но описывать процессы глобального масштаба по всему земному шару проще, чем, например, метеорологическую ситуацию в Москве. Влияние домов на атмосферные процессы, отражающая способность асфальта, крыш домов и травяного покрова, неоднородность по пространству турбулентных процессов создают совершенно удивительные эффекты, влияющие на погоду. Сначала нужно научиться адекватно описывать их в рамках научных исследований, а затем, я надеюсь, эти сложные прогностические модели перейдут и в оперативную практику. Кроме этого развиваются модели переноса загрязняющих веществ. К примеру, куда будет перемещаться аммиак в случае нештатной ситуации. Или дым от лесных пожаров. На вашем сайте есть карта предупреждения об опасных метеоявлениях. Как по ней людям понять, что они находятся в опасной зоне? Роман Вильфанд: У нас два года существует система метеопредупреждения. И нам бы хотелось, чтобы, как в Европе, человек начинал утро с того, что заходил на сайт и смотрел, есть ли сегодня метеорологическая опасность. Сама система достаточно проста. На нашем сайте есть карта, на которой территории страны окрашиваются одним из пяти цветов. Белый и желтый - безопасные цвета. Они означают, что данных нет или нет предупреждений об опасных метеоявлениях соответственно. Зеленый - существует потенциальная опасность, если она будет развиваться, о ней поступят дополнительные сообщения. Оранжевый - погода опасна, имеется вероятность стихийных бедствий, нанесения ущерба. А красный - погода очень опасная, имеется вероятность крупных разрушений и катастроф. Разумеется, цветовая гамма сопровождается текстовыми пояснениями. Любой человек может зайти и посмотреть, какая метеорологическая ситуация в его регионе, городе. Не обязательно ждать новостей и сообщений из других источников, можно узнать напрямую от Гидрометцентра. Какие еще интересные проекты есть у Гидрометцентра? Роман Вильфанд: Вы, наверное, слышали о том, что этой осенью в Москве очень высокое давление, и это представляет опасность, метеозависимые люди должны быть очень внимательны. Но так ли это? Давление в Санкт-Петербурге в среднем на 20 гектопаскалей 14 - 15 мм ртутного столба выше, чем в Москве. Дело в том, что Москва находится на высоте примерно 150 - 160 метров над уровнем моря, а Санкт-Петербург на уровне моря. Но никто не жалуется, приезжая на "Сапсане" из одного города в другой, на резкую смену давления. А не вполне обоснованные призывы ряда комментаторов погоды, отдельных журналистов быть бдительным к себе в условиях высокого низкого давления вызывают ненужный переполох у мнительных людей. Вот если бы с комментариями и рекомендациями выступил главный терапевт кардиолог, невропатолог города или области, это было бы здорово. Вот работы по анализу влияния климатических факторов на показатели здоровья человека проводятся вполне интенсивно. В этой связи Гидрометцентр России уже пару раз обращался в департамент здравоохранения Москвы, в мэрию Москвы с предложением провести исследование зависимости состояния здоровья от метеорологических факторов.
В таких ситуациях приходит на помощь наша карта осадков aka nowcasting. 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. Как решать Если исходить из того, что наукастинг сводится к задаче экстраполяции рисунок 2 , то формальное определение будет выглядеть так: где — количество кадров, на основе которых делается предсказание, — количество предсказываемых кадров. При этом можно интерпретировать кадр как обычную картинку и свести задачу к работе с видеоизображением. Рисунок 2. Пример изображений с метеорологического радара. Вверху: пример входных кадров для модели. Внизу: ожидаемые кадры во время предсказания. Здесь , а Мы предсказываем на два часа вперёд с шагом 10 минут. Это 12 кадров плюс ещё несколько про запас на случай перебоя в поставке данных с радара. 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.
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. Находясь постоянно в одной точке над Землей, он снимает целиком все Восточное полушарие планеты. Космический аппарат этой серии с высоты 35 786 км способен проводить многоспектральную съемку в видимом и инфракрасном диапазонах с разрешением 1 км и 4 км соответственно. Снимки делаются каждые полчаса. Низкоорбитальные спутники «Метеор-1» и «Метеор-2» имеют более низкую орбиту — 825 километров, это позволяет получать более детальную информацию, чем при использовании расположенных на гораздо более высокой орбите геостационарных спутников. Оба космических аппарата выведены на солнечно-синхронную орбиту. Вот только «Метеор-1» тоже не функционирует, на орбите он еще находится, но картинку уже не дает. Таким образом, у нашей страны на сегодняшний день только два действующих метеоспутника. Для сравнения, у США на орбите постоянно работают пять метеоспутников и еще один аппарат находится в резерве. Однако стоить сказать, что еще восемь лет назад российских метеорологических спутников в космосе не было совсем. Даже особо точные военные карты с грифом «совершенно секретно» составлялись на основе данных с американских спутников. Благодаря именно спутниковым наблюдениям удается существенно повысить точность прогнозов погоды.
Как мы отказались от нейросетей, а затем вернули их в прогноз осадков Яндекс.Погоды
Наукастинг (прогноз на 2 ч). наукастинг – сроком до двух часов. Фото: Владимир Астапкович / РИА Новости.
Вопросы и ответы
- Классификация современных прогнозов погоды
- Главные новости
- А можно поточнее? Как делается прогноз погоды и можно ли его улучшить?
- Use saved searches to filter your results more quickly
Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг)
Радарный наукастинг осадков Анимированная карта явлений погоды за последние 3 часа по данным радарных наблюдений (подготовлено Центральной аэрологической обсерваторией). это cверхкраткосрочный прогноз явлений погоды в пределах 0 – 6 ч от срока наблюдения. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). «Русскую» зиму отменили синоптики из-за феномена Эль-Ниньо в сезоне-2023/24.
Метеоролог и я
При этом можно интерпретировать кадр как обычную картинку и свести задачу к работе с видеоизображением. Рисунок 2. Пример изображений с метеорологического радара. Вверху: пример входных кадров для модели. Внизу: ожидаемые кадры во время предсказания. Здесь , а Мы предсказываем на два часа вперёд с шагом 10 минут. Это 12 кадров плюс ещё несколько про запас на случай перебоя в поставке данных с радара. 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.
AIRS также может измерять следовые парниковые газы, такие как озон, угарный газ, двуокись углерода и метан. Если вы слышите о том, что озоновый слой над Антарктидой начал восстанавливаться , то это благодаря AIRS, который и это замечает.
Есть и другие способы наблюдения за погодой из космоса. Метод скаттерометрии позволяет дистанционно определять скорость и направление ветра в океанах. Скаттерометр — это микроволновой радар, сканирующий поверхность океана и позволяющий измерять удельную эффективную площадь рассеяния, что дает возможность восстанавливать параметры приводного ветра. Радар «видит» волны и определяет куда и с какой скоростью дует ветер. Первый такой прибор был установлен на борту американского космического аппарата SeaSat в 1978 году и впервые доказал возможность точного измерения скорости ветра с орбиты. На орбите уже работало большое количество спутников-скатеррометров. Подобный инструмент RapidScat был установлен на Международной космической станции и действовал с сентября 2014 года по август 2016 года. Создание полномасштабной группировки спутников-скатеррометров позволит более эффективно осуществлять прогнозирование морских штормов, изучать океаническую циркуляцию, взаимодействие атмосферы и океана и их влияние на погоду и глобальный климат. Суперпомощники «Прогноз погоды — это решение сложной математической задачи. В рамках системы уравнений описываются законы атмосферной циркуляции, притока тепла, вертикальных движений.
Это очень сложная система, и решать ее можно только на суперкомпьютерах», — объясняет Роман Вильфанд. Сама идея создания прогноза погоды с использованием динамических уравнений была впервые выдвинута английским математиком Льюисом Фраем Ричардсоном еще в 1922 году. Он понял, что динамику атмосферы можно моделировать, выполняя тысячи уравнений, тем самым имея возможность прогнозировать погоду. Однако в докомпьютерный век существовал единственный вариант применения данного численного метода — вручную. Ричардсон подсчитал, что потребуется 64 тысячи человек для выполнения расчетов, необходимых для своевременного качественного прогноза. И хотя это было непрактично, его теория легла в основу прогнозирования погоды по мере совершенствования технологии. Сегодня по всей планете ежедневно и ежечасно собираются миллиарды метеорологических данных, зарегистрированных наземными метеорологическими станциями, метеозондами, океанскими буями и метеорологическими спутниками. Весь этот поток погодных данных направляется в центры обработки метеорологической информации, оснащенные, как правило, самыми современными компьютерами, так как прогноз на завтра нужен уже сейчас, а не завтра или через неделю. Менее мощные машины были бы не способны обработать такое количество данных в приемлемый срок. По состоянию на ноябрь 2016 года, в списке Top500, рейтинге самых мощных вычислительных систем мира, значилось 23 суперкомпьютера, предназначенных для прогнозирования погоды.
И хотя эти 23 системы представляют собой менее пяти процентов от общего числа суперкомпьютеров в списке, они составляют более семи процентов от общей производительности списка. В настоящее время самым мощным компьютером для прогнозирования погоды является машина Метеорологического бюро Соединенного Королевства Cray XC40, которая обеспечивает производительность 7 петафлопс и находится под номером 11 в Top500. Второй самый мощный — это спустившийся в рейтинге на 2 позиции по сравнению с прошлым годом Cheyenne, установленный в Национальном центре атмосферных исследований США NCAR. Сегодня он занимает 22 место в списке, обеспечивая производительность 4,8 петафлопса. Один петафлопс означает, что за секунду машина может совершить тысячу триллионов операций с плавающей точкой. Главный вычислительный центр Росгидромета располагает на сегодняшний день тремя вычислительными кластерами общей производительностью 62 терафлопса триллиона операций в секунду. Новый суперкомпьютер планируют установить к концу года. Параметры его производительности не раскрываются. Актуальность в нем назрела после урагана, который произошел в Москве 29 мая. Тогда погибло 18 человек.
По словам Романа Вильфанда, для окончательной настройки компьютера потребуется еще от 6 до 8 месяцев. Но прогнозы высокого разрешения для Московского региона с шагом в километр появятся еще позже — к концу 2019 года. Методы прогнозирования погоды Считается, что предсказание погоды является конечной целью исследования атмосферы.
Погода была всего лишь погодным виджетом внешнего сервиса «Метео-ТВ». Позже в команде появились выделенные менеджер и разработчик, которые наладили показ на сайте Яндекса метеопрогноза от финской компании Foreca. Версия Яндекс. Погоды, которую мы видим сейчас, начала формироваться в 2015 году, когда была запущена первая версия технологии Meteum , а Яндекс перестал быть ретранслятором чужих данных и начал сам строить прогнозы.
Сначала сервис работал в пилотном режиме и показывал прогноз для Центрального и Уральского округов, поскольку там базировались основные силы разработки. Ребята из команды в буквальном смысле тестировали сервис на себе, это позволяло быстро находить и исправлять неточности. В основе технологии Meteum лежали три источника данных о погоде: прогноз от Foreca, от американского метеоцентра, и собственные данные Яндекса, которые рассчитывались на кластере из сотни вычислительных машин с помощью модели Weather Research and Forecasting Model WRF. Дальше в дело вступал машинный алгоритм Матрикснет, он искал и исправлял шероховатости в данных — в результате на выходе получался точный прогноз. Точнее, ещё точнее: прогноз погоды на 2 часа, наукастинг и карты погоды Итак, с помощью технологии Meteum мы научились с высокой точностью предсказывать погоду на ближайшие несколько дней. Но что насчёт прогноза на ближайшие полчаса? В 2016 году мы попробовали «подмешивать» в алгоритм расчёта недавно полученные данные с метеостанций.
К этой дате среднесуточная температура перейдет через 0 градусов. В марте погода в Центральном округе, а также за Уралом и в Западной Сибири будет около нормы, но фон температуры останется отрицательным. На мартовские праздники в Москве температура составит около 4 градусов мороза, сообщил руководитель Росгидромета Максим Яковенко.
Он отметил, что это еще "тепло". В 1914 году температура в этот день опускалась до 32 градусов мороза. С этого года Росгидромет начнет создавать высокоточные краткосрочные прогнозы погоды для Москвы и еще 15 городов-миллионников, сообщил сегодня на коллегии Росгидромета Максим Яковенко.
И отметил, что есть поручение президента о создании подобных программ для городов-миллионников. Столица станет пионером при создании таких прогнозов. В прошлом году был проведет "пилотный" проект по наукастингу осадков - высокоточным прогнозам на несколько часов - в зоне действия девяти радаров Кострома, Нижний Новгород, Валдай, Внуково, Воейково, Тула, Смоленск, Брянск, Курск.
Прогнозирование ошибок при помощи нейросетей как способ увеличения точности прогноза погоды
Это стало возможным благодаря технологии наукастинга — краткосрочного гиперлокального прогноза осадков. Развивается новое направление в прогнозировании погоды — наукастинг, позволяющий выпускать сверхкраткосрочный прогноз об опасных явлениях погоды на ближайшие несколько часов. Фото: Владимир Астапкович / РИА Новости. Чаще всего говорят о наукастинге развития конвективных (кучево-дождевых) облаков и связанных с ними опасных метеорологических явлений (ОЯ) — ливневых осадков, гроз, града, шквалов, смерчей. Точнее, ещё точнее: прогноз погоды на 2 часа, наукастинг и карты погоды.
АИИС «МетеоТрасса» для автодорог
From Wikipedia, the free encyclopedia For other uses, see Nowcasting. Forecast blue lines by « AutoNowcaster » for a thunderstorm line Nowcasting is weather forecasting on a very short term mesoscale period of up to 2 hours, according to the World Meteorological Organization , and up to six hours, according to other authors in the field. 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.
Кстати, обычно смотрят на ласточек... На сим пока всё, на этом откланиваюсь...
Кстати, не забудьте взять зонтик!..
Наводнение стало сильнейшим за полвека. Его ущерб еще предстоит оценить, но эксперты уже бьют тревогу. Провинция Гуандун — это важный производственный центр, один из самых густонаселенных регионов, и такая чрезвычайная ситуация может сказаться на экономике всей страны.
Версия Яндекс. Погоды, которую мы видим сейчас, начала формироваться в 2015 году, когда была запущена первая версия технологии Meteum , а Яндекс перестал быть ретранслятором чужих данных и начал сам строить прогнозы.
Сначала сервис работал в пилотном режиме и показывал прогноз для Центрального и Уральского округов, поскольку там базировались основные силы разработки. Ребята из команды в буквальном смысле тестировали сервис на себе, это позволяло быстро находить и исправлять неточности. В основе технологии Meteum лежали три источника данных о погоде: прогноз от Foreca, от американского метеоцентра, и собственные данные Яндекса, которые рассчитывались на кластере из сотни вычислительных машин с помощью модели Weather Research and Forecasting Model WRF. Дальше в дело вступал машинный алгоритм Матрикснет, он искал и исправлял шероховатости в данных — в результате на выходе получался точный прогноз. Точнее, ещё точнее: прогноз погоды на 2 часа, наукастинг и карты погоды Итак, с помощью технологии Meteum мы научились с высокой точностью предсказывать погоду на ближайшие несколько дней. Но что насчёт прогноза на ближайшие полчаса? В 2016 году мы попробовали «подмешивать» в алгоритм расчёта недавно полученные данные с метеостанций.
Это существенно повысило точность прогноза на ближайшие 2 часа, но, поскольку станций было не много, мы искали и другие источники данных о состоянии атмосферы. На помощь пришли метеорологические радиолокаторы — раз в 10 минут такой локатор строит трёхмерный снимок атмосферы в радиусе 200 километров вокруг себя.