В отдельных районах менее чем за час выпало свыше 70% месячной нормы осадков. Наукастинг. Прогноз текущей погоды – детализированный прогноз погоды на ближайшие часы (до 2-6 часов).Продолжительность жизненного цикла некоторых погодных явлений (например, шквалов, ливней и т.д.) варьирует от минут до десятков минут. n Наукастинг заполняет пробел ЧПП, когда модели имеют недостаточную точность в течение первых часов выполнения расчетов (0 – 6 ч).
Методы прогнозирования погоды
- Как мы делали краткосрочный прогноз осадков. Лекция в Яндексе
- Фото группы ГИДРОМЕТЦЕНТР РОССИИ: О ПОГОДЕ - ИЗ ПЕРВЫХ РУК
- meteoinfo ru [delete] [delete]
- Вопросы и ответы
- осадки в Европе
- Россия Метеорологический радар | AccuWeather
Больше всего осадков в городе 2024
Карта погоды с вероятностью осадков Чтобы понять, будет ли дождь в вашем районе и когда, можно проанализировать карту: куда движутся воздушные массы и дождевые тучи. Сотрудничество сервиса с госструктурами Некоторые сервисы сообщают данные разным ведомствам: военным, аэропортам и другим. Как правило, требования к таким прогнозам гораздо выше. После того как вы найдете подходящий для себя сервис, рекомендуем установить его приложение на смартфон — так прогноз погоды всегда будет у вас под рукой. Если мобильной версии нет, можно добавить ссылку на сайт в закладки браузера. Топ-10 лучших сайтов с точным прогнозом погоды Каждый человек выбирает себе сервис по своим критериям: кому-то, помимо точности прогноза, важно наличие мобильного приложения, другим — показатель температуры «ощущается как», а третьи ищут вариант, в котором отсутствует реклама.
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. 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.
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. Это необходимо, чтобы избежать границ вокруг зоны действия радаров и резких изменений областей осадков на стыках радаров и спутника. Наша идея заключается в том, что мы делаем хитрую нейросетевую склейку на стыках изображений. Рисунок 5. Пример работы алгоритма из оригинальной статьи «Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions» Наглядный пример работы алгоритма, который дорисовывает недостающие части, можно посмотреть на рисунке выше, а также на этом видео. Только вместо дорисовывания изображения на закрашенной области мы создаём маску на границе радар — спутник, где пробуем восстановить переход осадков между соседними зонами. Решение этой задачи состоит из двух шагов: Выполняется альфа-смешивание радарных и спутниковых изображений — получается постепенный переход от спутника к радару. Переход перерисовывается с помощью инпейнтинга, при этом к центру перехода сетка получает всё меньше данных из входного изображения. Рисунок 6.
Сколько людей здесь занимаются анализом данных — участвуют в соревнованиях на Kaggle, например? А кто участвует в тренировках Яндекса по машинному обучению? Столько же, отлично. Мой доклад организован примерно как тренировка. Вас ждет рассказ о том, как мы в команде Яндекс. Погоды построили наукастинг, какие алгоритмы применяли, какие данные использовали, как проводили измерения и что у нас получилось. Что такое наукастинг, наверное, знают все, кто смотрел фильм «Назад в будущее 2». Когда док Браун выходит из машины и говорит, что дождь закончится через 5 секунд, это наукастинг. Но это наукастинг в фильмах. 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. Задача была именно в том, чтобы разработать продукт, который бы совмещал в себе и уведомления, и карту осадков. Требовался прогноз осадков на будущей карте, плывущие облачка. Полтора года назад, когда мы начинали, у нас не было ничего, кроме данных. В отличие от участников на Kaggle, у нас не было никакой фиксированной метрики, никаких baseline-решений. Единственное, что было, — постоянная гонка технологий, в которой мы хотели обогнать сами себя. Первое решение — просто День сурка. Обогнать прогноз, решить, что завтра будет то же самое, что и вчера. А следующая модель должна улучшать показания предыдущей. Что нужно для прогноза осадков? Нужны данные, радарные снимки. Нужно понимать, как в атмосфере движутся частицы, какие ветра дуют и как применять это движение к частицам. Расскажу про все три составляющих прогноза. Первое — радарные снимки. Они бывают очень разных форматов и поступают от очень разных поставщиков. Это и просто отдельные картинки в PNG, с договоренностью, что цветом с таким-то кодом обозначается такая-то интенсивность отраженного сигнала. Либо — научный формат NetCDF. Радары сильно отличаются по частоте обновления. Бывают радары, которые обновляются раз в 10 минут, раз в 15 минут. Самое ужасное, что данные с радаров — в отличие от относительно чистых данных для соревнований — содержат артефакты. Радары работают на физических принципах, на отражении волны, так что у них бывают слепые зоны. Причем когда маленькие фрагменты зоны видимости радиально закрыты зданиями — это еще далеко не самый тяжелый случай. Бывают и сделанные людьми артефакты. Например, в период бета-тестирования мы столкнулись с человеком, который купил себе Wi-Fi-точку, неправильно настроил на ней частоту и номер канала, после чего выставил ее в окно. В результате у нас над Иваново висел огромный лазерный меч в виде облака.
12 самых точных сайтов прогноза погоды
есть сайт метеовести это погодного центра фобос, ну и разумеется данные гидрометцентров РФ и РТ, у рф центра есть крутой раздел наукастинг 2 часа, там можно за дождями, снегом следить. Наукастинг — это сверхкраткосрочный прогноз, на 2–5 часов вперёд. И снова про наукастинг Когда мы говорим о прогнозе погоды, то чаще всего подразумеваем температуру и осадки, например, на завтра или ближайшие выходные. Прогноз осадков по ЕТР на 2 часа (наукастинг).
Риски в виде осадков. Большое интервью с доктором географических наук Андреем Шиховым
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.
Это 12 кадров плюс ещё несколько про запас на случай перебоя в поставке данных с радара.
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. 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.
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.
Дождь в Москве продлится после полудня, а затем, после небольшого перерыва, пойдет снова. 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.
А можно поточнее? Как делается прогноз погоды и можно ли его улучшить?
В отдельных районах менее чем за час выпало свыше 70% месячной нормы осадков. По прогнозу ведущего научного сотрудника центра погоды «Фобос» Михаила Леуса, в российской столице в четверг, 17 августа, ожидается переменная облачность, без осадков, воздух прогреется до + 29 °C, передаёт РИА Новости. Такой прогноз называется наукастинг, обычно он делается на ближайшие часы (до 2-6 часов вперед). Опасные явления — шквалистый ветер, сильные ливневые осадки, град — живут недолго, поэтому о них часто предупреждают лишь за несколько часов до возникновения. это cверхкраткосрочный прогноз явлений погоды в пределах 0 – 6 ч от срока наблюдения.
Получить консультацию
- А можно поточнее? Как делается прогноз погоды и можно ли его улучшить?
- Лето 2024: погода, природные катаклизмы, мнение климатолога: Общество: Россия:
- Подписка на дайджест
- ГИДРОМЕТЦЕНТР РОССИИ: О ПОГОДЕ - ИЗ ПЕРВЫХ РУК
ГИДРОМЕТЦЕНТР РОССИИ: О ПОГОДЕ - ИЗ ПЕРВЫХ РУК
Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). По моим данным, он циклон балканского происхождения по имени «Бенедикт». В ближайшие 2 часа осадков не ожидается. 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. Сегодня Всемирная метеорологическая организация считает наукастингом прогноз на два часа вперёд.
Композитная карта
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. После выявления циклонов, антициклонов, атмосферных фронтов, которые будут определять характер погоды в пункте прогноза, синоптик устанавливает, правильно ли в численных моделях учтена сложившаяся синоптическая ситуация.
В большинстве случаев в гидродинамический прогноз нужно вносить лишь незначительные корректировки или не вносить их вовсе. Однако иногда значительные ошибки содержатся уже в исходных данных, не говоря о будущем состоянии атмосферы. Тогда прогнозист прибегает к использованию метода траекторий.
Он самостоятельно определяет по приземным и высотным картам погоды, откуда в его зону ответственности придёт воздушная масса и какие изменения претерпит она на своём пути. Здесь синоптику помогает личный опыт и опыт его коллег, обобщённый в виде региональных методик прогнозирования. Метеоролог может применять климатические данные, чтобы оценить вероятность получившегося сценария развития погодных процессов.
Практика показывает, что такие уточнения численного прогноза могут быть очень полезными. Также опыт специалиста помогает ему определить, какие из множества прогностических моделей лучше всего «работают» по его региону прогнозирования. К примеру, одна модель замечательно прогнозирует ход температуры, другая с высокой точностью «видит» туманы, третья хорошо просчитывает максимальные порывы ветра и т.
Прогноз текущей погоды наукастинг является особой, совершенно самостоятельной ветвью прогностической метеорологии. Заблаговременность такого прогноза, как правило, не превышает 2 часа. Следовательно, синоптику приходится иметь дело с быстро протекающими атмосферными процессами.
Чаще всего говорят о наукастинге развития конвективных кучево-дождевых облаков и связанных с ними опасных метеорологических явлений ОЯ — ливневых осадков, гроз, града, шквалов, смерчей.
С другой стороны, можно брать ущерб экономический. Тогда самыми опасными станут агрометеорологические явления. Это, например, засухи. От них ущерб порой исчисляется сотнями миллионов рублей. Если брать случаи гибели людей, то самым опасным явлением станут шквалистые ветры. Факты гибели из-за них в Пермском крае фиксируются раз в несколько лет.
В то же время есть такое явление как аномально низкие температуры, которое тоже может приводить к жертвам из-за переохлаждений, обморожений. Наверное, можно считать, что самое опасное явление по совокупности показателей — это сильный шквал с большим охватом территории. Это очень редкое явление, которое бывает примерно раз в 10 лет. Например, можно вспомнить шквал 22 мая 2001 года. Тогда в Перми было двое погибших, 14 пострадавших и очень большой ущерб, связанный с разного рода разрушениями. По ценам 2001 года ущерб составил 55 миллионов рублей, то есть сегодня это уже сотни миллионов рублей. 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.
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. Наукастинг является перспективным направлением, которое позволяет создавать высокоточные краткосрочные прогнозы на малых территориях.
К примеру, он позволяет информировать людей о погоде в определенном районе города или улице, что очень актуально для больших городов, в которых климат центра и окраин отличается.
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. Далее расскажем о том, как мы наконец обошли optical flow и сделали более качественный прогноз с использованием нейросетей.