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. Главная» Новости» Больше всего осадков в городе 2024. Live wind, rain, radar or temperature maps, more than 50 weather layers, detailed forecast for your place, data from the best weather forecast models with high resolution.
Росгидромет: в Москве за полтора часа выпала треть месячной нормы осадков
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. 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 ближайшие сутки на Западной Двине, Днепре и на реках их бассейнов уровень воды продолжит снижение. В ближайшие 1-2 суток на Днепре у г.
Дорогобуж пройдёт пик дождевого паводка. Сохранятся затопления поймы на Днепре участок Дорогобуж-Соловьево и на Торопе. Бассейн Верхней Волги и верхняя часть бассейна Ветлуги За прошедшие сутки на р. Волга выше Иваньковского вдхр. На притоках Иваньковского, Угличского и Вазузского вдхр. На реках Ярославской и Ивановской областей — притоках Рыбинского и Горьковского вдхр. Продолжается регулирование Иваньковского и Угличского, наполнение Рыбинского водохранилищ. Уровень Иваньковского вдхр. На 1 см повысился уровень воды в оз. Селигер, на оз.
Плещеево, уровень воды не изменился, на оз. Неро уровень воды снизился на 1 см. Уровень воды на оз. Селигер на 10 см превышает опасную отметку ОЯ «Высокое половодье», на оз. Плещеево до отметки ОЯ остается 14 см. Уровень воды р. Кострома на участке Гнездиково — Буй продолжил снижение на 16-23 см; у д. Исады — снижение на 2 см. На притоках Костромы уровень воды снижается на 3-17 см. В бассейне Унжи на р.
Унжа у г. Кологрив уровень снизился на 39 см; у г. Макарьев — снижение на 21 см. На притоках Унжи рр. Нея, Вига и Межа продолжается снижение уровня на спаде половодья на 13-60 см. На Ветлуге у с. Кажирово продолжился рост уровня на 3 см , максимальная отметка на 1 см выше многолетней нормы.
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. Вверху: пример входных кадров для модели. Внизу: ожидаемые кадры во время предсказания. Здесь , а Мы предсказываем на два часа вперёд с шагом 10 минут.
Несколько дней рекордных осадков. Местные реки вышли из берегов. Жертвами стихии стали четыре человека. Еще 10 пропали без вести.
Метеоролог и я
Depending on the area of built-up space, drainage and land-use in general, a forecast warning may be issued. Nowcasting is thus used for public safety, weather sensitive operation like snow removal, for aviation weather forecasts in both the terminal and en-route environment, marine safety, water and power management, off-shore oil drilling, construction industry and leisure industry. The strength of nowcasting lies in the fact that it provides location-specific forecasts of storm initiation, growth, movement and dissipation, which allows for specific preparation for a certain weather event by people in a specific location. During the nineteenth century, the first modern meteorologists were using extrapolation methods for predicting the movement of low pressure systems and anticyclones on surface maps.
The researchers subsequently applied the laws of fluid dynamics to the atmosphere and developed the NWP as we know it today. However, the data resolution and parameterization of meteorological primitive equations still leave uncertainty about the small-scale projections, in time and space. The arrival of remote sensing means, such as radar and satellite, and more rapid development of the computer, greatly help to fill that gap.
Можно пропустить какие-то данные — а радары довольно часто запаздывают. Мы долго думали, что же оставить — нейронные сети или алгоритмические вычисления векторного поля. Но всё победил тот самый лазерный меч в Иваново.
Когда он висит над вами как дамоклов меч и зануляет вокруг себя все вектора, то облака не могут ни пересечь его, ни двигаться в одном районе с ним. Даже какого-то физического движения на картинке не происходит. 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.
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. География в действии!
Распределение атмосферного давления и осадков на Земле 6 лет назад.
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.
Цветные осадки: дождь с песком придет на Южный Урал
Специалисты гидрометслужбы проводят мониторинг вегетации озимых, оценивают риски негативного и благоприятного влияния метеоусловий на их развитие. Сделать какие-то выводы мы сможем позже, когда выпадет снег, когда наступят морозы. Более надежные прогнозы будут выпущены в феврале-марте, когда проведем так называемое отращивание озимых. На контрольных опытных делянках в тепличных условиях проводится быстрое прорастание озимой пшеницы и ржи. Оценивается всхожесть озимых. Это позволяет уже в начале весны произвести быстрый пересев озимых в тех регионах, где повреждение сельскохозяйственных культур значительно. Для каких сфер экономики еще важен ваш долгосрочный прогноз? И какие выводы на его основе можно сделать сейчас?
Роман Вильфанд: У метеорологов очень плотные отношения с энергетиками. Конечно, мы выпускаем прогнозы на долгие сроки. Но гораздо более важны предупреждения за несколько дней о резком изменении температуры на семь-десять градусов и более, поскольку при резком значительном похолодании ТЭС нужно разогревать заранее. Это важнейший элемент для деятельности энергетиков. Оптимальным образом используются и прогнозы длительных холодов для одного или нескольких субъектов Российской Федерации. В этом случае поскольку энергия в нашей стране закольцована заранее рассчитывается и реализуется передача энергии из тех регионов, где стоит теплая погода. Синоптики народ скромный.
И высокий уровень своей работы характеризуют так: "От потребителей претензий не было". Так вот за последние пять лет рекламаций от энергетиков не поступало. К 2020 году синоптики доведут точность прогнозов температуры до 98 процентов Про синоптиков много есть шуток, смысл которых сводится к тому, что они слишком часто ошибаются. Станут ли прогнозы точнее? Роман Вильфанд: Да, существует саркастическая фраза, что синоптик ошибается только один раз, но каждый день. За последние два десятилетия качество прогнозов постоянно повышается. Сейчас мы прогнозируем погоду на сутки с успешностью 96 процентов.
Так что сегодня эта шутка уже не актуальна. Мы надеемся, что к 2020 году доведем точность прогнозов температуры до 98 процентов. И тогда будет справедливо совсем не ироничное утверждение: "Синоптик ошибается один раз в 50 дней". Но никогда прогноз погоды не будет достоверным на 100 процентов. Весной Гидрометцентр начал делать высокоточные краткосрочные прогнозы, буквально на два часа. Сейчас в каких территориях их можно сделать? Роман Вильфанд: Это новое направление - наукастинг, который позволяет выпускать прогноз об опасных явлениях погоды на ближайшие несколько часов.
В России он пока в стадии становления. Развивать его можно только если территория страны покрыта радарами. Причем радарами с доплеровским эффектом. Очень важны данные грозопеленгаторов. Активно используется спутниковая информация. И конечно же, для наукастинга постоянно совершенствуется мезомасштабная модель атмосферы.
Мониторинг метеорологических условий и состояния поверхности дорог Контроль качества данных Формирование и передача сообщений в ИТС Контроль состояния поверхности дорог коэффициент сцепления Специализированный прогноз зимней скользкости на 4 часа Прием данных от прогностических центров Расчет статистических характеристик на основе архивных данных Подготовка рекомендаций по количеству внесения реагента Прием данных от прогностических центров Расчет статистических характеристик на основе архивных данных Наукастинг осадков по данным ДМРЛ на 2 часа Мониторинг состояния автомобильных дорог, рекомендации по обработке Наукастинг осадков по данным ДМРЛ на 2 часа Специализированный прогноз зимней скользкости Для специализированного прогноза зимней скользкости используются: Численная гидротермодинамическая модель пограничного слоя атмосферы Данные дорожных метеостанций.
Однако во второй половине дня осадки не будут такими интенсивными, уточнил Вильфанд. До 1 мая в городе прогнозируется ясная погода без дождей. Видео: Москва 24 В связи с непогодой на улицы города вышли 300 бригад Мосводостока. Специалисты ликвидируют последствия сильных осадков с применением 290 единиц техники.
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.
Глава Гидрометцентра: Никогда прогноз погоды не будет точным на 100%
Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). последние новости сегодня в Москве. В отдельных районах менее чем за час выпало свыше 70% месячной нормы осадков. Радарный наукастинг осадков Анимированная карта явлений погоды за последние 3 часа по данным радарных наблюдений (подготовлено Центральной аэрологической обсерваторией). высокоточным прогнозам на несколько часов - в зоне действия девяти радаров (Кострома, Нижний Новгород, Валдай, Внуково, Воейково, Тула, Смоленск, Брянск, Курск). Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). последние новости сегодня в Москве.
Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг)
Вероятность от него пострадать — еще ниже. Однако это событие хоть и редкое, но реально опасное. Часто смерчи приводят к масштабному ущербу. Есть ли у вас видео смерчей? Например, два таких видео были сняты во время Янаульского смерча в Башкирии 29 августа 2014 г. В той местности проходил смерч, он был достаточно продолжительным и принес серьезные разрушения. В итоге получилась интересная видеозапись. Представьте себе типичный деревенский двор, где навалена всякая утварь. По мере приближения смерча это все начинает улетать: сначала маленькие объекты, потом большие. Шансов такое увидеть своими глазами не так много. Как используется космический мониторинг метеорологических явлений?
Сейчас в открытом доступе есть спутниковые снимки с сотен различных спутников, платформ. Они очень разные, поэтому используются для огромного количества задач — от метеорологии до мониторинга облачности из космоса. Откуда вы получаете данные космического мониторинга? У нас есть открытые спутниковые данные с нескольких источников — Европейское космическое агентство, американское НАСА, интересные японские данные. Они представляют открытые данные за длительный период времени более 20 лет , которые доступны для всего научного сообщества. Если нам нужны более детальные снимки — мониторинг лесов, полей, сельхозугодий, то мы обращаемся к программе Landsat. Это американская миссия, которая была изначально коммерческой, но в 2008 году ее сделали бесплатной и отдали все данные в распоряжение научного сообщества. С помощью информации из разных источников мы получаем довольно детальную картину того, что происходило с ландшафтами и лесами за последние 38 лет. Это дает огромный простор для научных исследований, которые раньше просто невозможно было проводить из-за недостатка таких данных. Кроме того, наиболее продвинутые мировые лаборатории, особенно те, кто сотрудничает с какими-то IT-гигантами, могут позволить себе автоматизированно обрабатывать этот огромный массив данных, сотни снимков на каждую точку Земли за последние 38 лет.
На их основе можно создавать очень интересные продукты. Позже этот продукт может быть ценен не только сам по себе, но и как источник данных о чем-то еще. Именно так мы сделали в исследовании смерчей и ветровалов. Начали систематически работать над проектом после того, как одна лаборатория Мэрилендского университета совместно с компанией Google опубликовала данные о повреждениях лесов на земле в глобальном масштабе за последние 30 лет. Они просто опубликовали данные, но не определили связь с явлениями для каждого объекта. Тут открылся огромный простор для исследователей по всему миру. Мы, например, стали проводить исследования не на базе самих снимков, а на базе уже готовых обработанных результатов. Возможно ли прогнозировать с помощью метода космического мониторинга?
С помощью информации из разных источников мы получаем довольно детальную картину того, что происходило с ландшафтами и лесами за последние 38 лет. Это дает огромный простор для научных исследований, которые раньше просто невозможно было проводить из-за недостатка таких данных. Кроме того, наиболее продвинутые мировые лаборатории, особенно те, кто сотрудничает с какими-то IT-гигантами, могут позволить себе автоматизированно обрабатывать этот огромный массив данных, сотни снимков на каждую точку Земли за последние 38 лет. На их основе можно создавать очень интересные продукты. Позже этот продукт может быть ценен не только сам по себе, но и как источник данных о чем-то еще. Именно так мы сделали в исследовании смерчей и ветровалов. Начали систематически работать над проектом после того, как одна лаборатория Мэрилендского университета совместно с компанией Google опубликовала данные о повреждениях лесов на земле в глобальном масштабе за последние 30 лет. Они просто опубликовали данные, но не определили связь с явлениями для каждого объекта. Тут открылся огромный простор для исследователей по всему миру. Мы, например, стали проводить исследования не на базе самих снимков, а на базе уже готовых обработанных результатов. Возможно ли прогнозировать с помощью метода космического мониторинга? Будет ли это эффективно? Есть такое понятие как наукастинг — текущий прогноз погоды на срок до трех часов. Это те самые штормовые предупреждения, которые должны доводиться до людей. В принципе они базируются на метеорологических радарах, однако большая часть территории Пермского края не покрыта радарами. Конечно, можно использовать снимки спутников для такого рода прогнозов, но они будут гораздо менее точными, чем прогнозы на основе радарных данных. Вторая история связана с тем, что на метеорологических спутниках есть не только обычные сенсоры, которые позволяют получать снимки, но и множество разных приборов, передающих информацию о распределении в толще атмосферы температуры, влажности, скорости ветра. Эта именно информация, она не является сама по себе прогнозом, но содержит ценнейшие данные для математических моделей атмосферы, которые как раз используются для получения прогнозов погоды на срок до двух недель. Мы все привыкли иметь дело как раз с такими прогнозами. Это делают все мировые прогностические центры, в том числе и наш Гидрометцентр России. Наиболее часто для прогнозов погоды используется метод математического моделирования. Его суть состоит в том, что модель усваивает все данные, поступающие с различных источников: метеостанций, радиозондов, спутников. Дальше решается серьезная система уравнений, которая требует огромного объема вычислений. Общеизвестный факт, что все самые мощные суперкомпьютеры — это компьютеры метеорологических центров. То есть космический мониторинг не является методом прогнозирования. Возможно только узкое применение для очень краткосрочного прогноза, если у вас нет радаров. У этого метода достаточно ограниченные возможности, поэтому он не используется и для прогнозов — это метод сбора объективной информации о состоянии поверхности земли, океана, облачности и так далее. Актуальны ли вопросы изменения климата, всемирного потепления для Пермского края? Самые очевидные изменения климата в Перми — это рост среднегодовой температуры и количества осадков.
Как мы отказались от нейросетей, а затем вернули их в прогноз осадков Яндекс. Погоды Опубликовано автором admin Мы уже рассказывали, как Яндекс. Погода делает сверхкраткосрочный прогноз осадков по метеорологическим радарам и спутниковым наблюдениям. Сегодня расскажем, как нам удалось поднять качество такого прогноза за счет внедрения нейросетевых подходов и почему мы уже отказывались от них в прошлом. А ещё вы узнаете, как мы улучшали визуальное восприятие самой карты на границе радарных и спутниковых наблюдений. И снова про наукастинг Когда мы говорим о прогнозе погоды, то чаще всего подразумеваем температуру и осадки, например, на завтра или ближайшие выходные. В этом случае хватает традиционных погодных трендов. Но если вы идёте обедать на улицу или на прогулку с ребёнком и при этом не хотите попасть под дождь, то важно знать точный момент начала дождя в течение ближайшего получаса. В таких ситуациях приходит на помощь наша карта осадков aka nowcasting.
В недавней публикации мы рассказывали о том, как составляются прогнозы погоды , что такое прогностические модели и как они работают. Сегодня рассмотрим более подробно основные виды прогнозов и их особенности. Прогнозы погоды принято классифицировать по степени заблаговременности на три основные группы: краткосрочные, долгосрочные и наукастинг прогнозы «на сейчас». Среди них выделяют ещё среднесрочные консультативные, от 4 до 10 суток и климатические прогнозы на срок свыше 2-х лет. Читайте также Погода по Украине на завтра Обзор погодных условий в Украине на неделю: 22 — 28 апреля 2024 21 Апреля 11:29 Составление краткосрочных прогнозов погоды является задачей синоптиков национальных метеорологических центров или их подразделений. Это наиболее востребованные и популярные прогнозы, которые подготавливаются на ближайшие 1 — 3 суток. Методика их составления такова, что вначале прогнозист выявляет крупномасштабные процессы в атмосфере, определяющие характер погоды в общих чертах. С этой целью обычно проводится синоптический анализ. Его суть заключается в определении на картах погоды основных синоптических объектов — циклонов, антициклонов, атмосферных фронтов, струйных течений. Затем специалист определяет, какие из них пройдут через его зону ответственности, и описывает примерный ход погоды на основании уже известных связей между ними и метеорологическими величинами и явлениями. Например, каждому известно, что циклон, как правило, приносит ненастную, ветреную погоду и обильные осадки, а в антициклоне обычно малооблачно и спокойно. Конечно, в работе синоптика всё намного сложнее, но общий вид таких правил остаётся примерно тем же. Любому прогнозисту известно, что проведение атмосферных фронтов на картах погоды в значительной мере субъективно. Есть даже поговорка: «Сколько синоптиков, столько и фронтов». Чтобы уменьшить зависимость фронтологического анализа от «человеческого фактора» — личности прогнозиста, разработаны методы объективного анализа атмосферных фронтов, основанные на данных численных моделей и метеорологических спутников. Широкое внедрение этих методов в прогностическую практику стало возможным после появления автоматизированных рабочих мест АРМ прогнозиста, позволяющих быстро выполнять сложные расчёты различных параметров атмосферы. Синоптику остаётся лишь слегка подкорректировать положение фронтов, сверившись с приземной картой погоды.
Как мы отказались от нейросетей, а затем вернули их в прогноз осадков Яндекс.Погоды
В ближайшие 2 часа осадков не ожидается. 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. Система наукастинга позволяет зафиксировать момент зарождения опасного явления и тогда спрогнозировать на два часа траекторию его перемещения, усиления или, наоборот, рассеивания энергии. Новости от 08.04.2024 10:31. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). Ведущий специалист центра погоды «Фобос» Александр Синенков спрогнозировал резкие перепады температуры воздуха в ряде регионов России.
Как мы отказались от нейросетей, а затем вернули их в прогноз осадков Яндекс.Погоды
Днем плюс 22-27, на севере местами кратковременные дожди, грозы. Ощутимо похолодает 29 апреля: ночью уже плюс 5-10, днем — не выше 12-17 градусов, в эти сутки кое-где небольшие дожди, на юге — умеренные. В Челябинске ночью 27 апреля плюс 7-9, 28 апреля — плюс 12-14, 29 апреля — плюс 6-8 градусов. Днем в субботу прогнозируется 18-20 тепла, воскресенье — 24-26 градусов, а в понедельник столбики термометров упадут на 12 градусов.
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. Вверху: пример входных кадров для модели.
Внизу: ожидаемые кадры во время предсказания. Здесь , а Мы предсказываем на два часа вперёд с шагом 10 минут.
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. География в действии! Распределение атмосферного давления и осадков на Земле 6 лет назад.
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.
Больше всего осадков в городе 2024
Грозовые дожди в Новгородской области. 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. Во-первых, наукастинг осадков оказался полезным на интервале одного-полутора часов как в точках выделенной сетки, так и по областям сильных осадков. Новости. Телеграм-канал @news_1tv.
Search code, repositories, users, issues, pull requests...
Наукастинг — это сверхкраткосрочный прогноз, на 2–5 часов вперёд. Live wind, rain, radar or temperature maps, more than 50 weather layers, detailed forecast for your place, data from the best weather forecast models with high resolution. Наукастинг (прогноз на 2 ч). Прогноз осадков на ближайшие 2-6 часов / скриншот с сайта Гидрометцентра России. Нейросетевые методы наукастинга осадков: обзор и апробация существующих решений. Наукастинг осадков на 2 часа. Радар осадков и гроз.