За сегодняшний день в Москве выпадет около 30% месячной нормы осадков.

Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). По моим данным, он циклон балканского происхождения по имени «Бенедикт». Порядка 30% от месячной нормы осадков прольется на Москву в субботу, сообщил ведущий специалист центра погоды "Фобос" Евгений Тишковец в своем Telegram-канале. Наукастинг (nowcasting) и сверхкраткосрочные прогнозы погоды очень важны. Фото: Владимир Астапкович / РИА Новости. Смотрите карты погоды высокого разрешения с центром в Спутнике с почасовыми прогнозами погоды осадков, облачности, анимации ветра, температуры, атмосферного давления и индекса качества воздуха.

Суперпомощники

Основные виды прогнозов и их особенности.
☔ТОП самых точных сайтов прогноза погоды на 2024 год
Осадки и облачность
Система прогнозирования “Москва – Погода”

Что сейчас на улице

Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). На портале "Метеовести" центра погоды "Фобос" сообщается, что на Москву надвигается новая холодная и дождливая волна. это процесс прогнозирования количества осадков, которые ожидаются в течение двух часов. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). За сутки выпадет около 20,7 мл осадков. высокоточным прогнозам на несколько часов - в зоне действия девяти радаров (Кострома, Нижний Новгород, Валдай, Внуково, Воейково, Тула, Смоленск, Брянск, Курск).

рПЗПДБ Ч НЙТЕ

Чаще всего говорят о наукастинге развития конвективных (кучево-дождевых) облаков и связанных с ними опасных метеорологических явлений (ОЯ) — ливневых осадков, гроз, града, шквалов, смерчей. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). «Русскую» зиму отменили синоптики из-за феномена Эль-Ниньо в сезоне-2023/24. Наукастинг (прогноз на 2 ч). Чаще всего говорят о наукастинге развития конвективных (кучево-дождевых) облаков и связанных с ними опасных метеорологических явлений (ОЯ) — ливневых осадков, гроз, града, шквалов, смерчей. За полтора часа в центре Москвы выпала почти треть апрельской нормы осадков, заявила в беседе с РИА Новости ведущий сотрудник Гидрометцентра России Марина Макарова. Во-первых, наукастинг осадков оказался полезным на интервале одного-полутора часов как в точках выделенной сетки, так и по областям сильных осадков.

GISMETEO: Радар Гисметео — реальный инструмент наукастинга града и фотоизображения

Вопросы и ответы
Пример сборки it-метеосистемы для заказчика
В китайской провинции Гуандун после нескольких дней осадков реки вышли из берегов
Композитная карта
Глава Гидрометцентра: Никогда прогноз погоды не будет точным на 100%
Как решать

Search code, repositories, users, issues, pull requests...

Развивается новое направление в прогнозировании погоды — наукастинг, позволяющий выпускать сверхкраткосрочный прогноз об опасных явлениях погоды на ближайшие несколько часов. высокоточным прогнозам на несколько часов - в зоне действия девяти радаров (Кострома, Нижний Новгород, Валдай, Внуково, Воейково, Тула, Смоленск, Брянск, Курск). За полтора часа в центре Москвы выпала почти треть апрельской нормы осадков, заявила в беседе с РИА Новости ведущий сотрудник Гидрометцентра России Марина Макарова. 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. Ключевые слова: наукастинг, поля осадков, нейронные сети, прогнозирование ошибок, многослойный персептрон.

10 самых точных сервисов прогноза погоды

это процесс прогнозирования количества осадков, которые ожидаются в течение двух часов. "Сейчас в Москве прошел дождь, он был интенсивный, летний, всего за час выпало от 8 до 11 миллиметров осадков. Радарный наукастинг осадков Анимированная карта явлений погоды за последние 3 часа по данным радарных наблюдений (подготовлено Центральной аэрологической обсерваторией). Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). «Русскую» зиму отменили синоптики из-за феномена Эль-Ниньо в сезоне-2023/24. За сегодняшний день в Москве выпадет около 30% месячной нормы осадков.

Классификация современных прогнозов погоды

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.

Росгидромет создаст высокоточные краткосрочные прогнозы погоды для городов-миллионников Но быстро создать такую систему не получится. К примеру, по всей Москве прогнозировать точную погоду на несколько часов можно будет только через три года. Одна из главных целей Росгидромета на 2018 год - это повысить прогнозируемость опасных явлений до 98 процентов.

Именно они в 2017 году подпортили статистику. В прошлом году синоптикам не удалось предсказать 22 опасных явления, что на пять больше, чем годом ранее.

Поэтому можно ожидать, что если на удалении около 350 км зарождается опасное явление смерч, шквал или очень сильный дождь , то его с помощью этих радаров можно будет диагностировать. Это очень важно, что уже на дальних подступах к Москве можно будет увидеть это явление. Дальше предполагается создать еще одну эшелонированную наблюдательную систему с радиусом примерно 90 км от центра Москвы: сеть автоматических станций, расположенных на вышках операторов мобильной связи с шагом примерно 10—15 км друг от друга.

На этих вышках будет так называемая система градиентных наблюдений. По высоте: один датчик примерно на высоте 5—10 м этой вышки, другой на высоте 20—30 м, третий — на 50—60 м. Они будут фиксировать изменения, которые происходят в приземном слое воздуха. Локатор так устроен, что не может "видеть" процессы, которые находятся ниже 200 м от поверхности земли. Если на удалении около 350 км зарождается опасное явление смерч, шквал или очень сильный дождь , то его с помощью этих радаров можно будет диагностировать Еще один аналогичный "редут" — в 40—50 км от центра Москвы.

Затем на МКАДе. Примерно четыре десятка станций будут расположены в тех местах, где наблюдений мало. Сейчас наблюдательная сеть небольшая совсем, есть пробелы. Они будут заполнены. Таким образом, предполагается, что количество станций увеличится примерно на полторы сотни.

Это очень много. А это очень важно. Когда на удалении сначала прогнозируешь, а затем при перемещении видишь, совпадают или не совпадают расчеты с фактом, можно изменить модель, увидеть, в чем ее несоответствие. Кроме того, эту систему будут разрабатывать не "вообще", а конкретно для Москвы. Получив хороший результат мы очень надеемся на это , можно будет транслировать этот опыт на другие города-миллионники.

Конфигурация зданий, улиц, отражение солнечных лучей от крыш домов — все это влияет на атмосферные процессы в городе. В той или иной ситуации, скажем, когда воздушные массы перемещаются с севера или с юга, совершенно по-разному могут развиваться события: либо будет интенсификация опасных явлений, либо, наоборот, структура города будет препятствовать воздушному потоку, энергия будет рассеиваться. Есть кустарники, деревья, в которых происходят свои процессы. Все эти многочисленные факторы нужно описать в модели. Я встречался много раз с тем, что люди считают, что воздух нагревается от солнца.

Это глубокое заблуждение. Солнечные лучи падают на подстилающую поверхность, нагревают землю, почву, и за счет турбулентности, за счет конвекции это тепло передается в атмосферу. В городе, где много зданий, не только подстилающая поверхность нагревается, но и стены домов. В том числе и изнутри. Создается дополнительная тепловая энергия, которая трансформируется в кинетическую энергию.

Поэтому если наблюдаются условия для быстрого перемещения воздушных масс вверх, то в городе, как правило, этот процесс усугубляется. Нормальные процессы становятся опасными. Мы предполагаем, что будет функционировать прогностическая модель с шагом менее 1 км. В результате интегрирования уравнения мы будем выпускать прогнозы с шагом в 1 км, но процессы, которые мы будем описывать, будут характерны для описания с масштабом 6—8 км. Это тоже очень здорово: в районе действия такой-то управы ожидается дождь, а где-нибудь в 10 км другая управа, там дождя не ожидается.

Именно это и происходит в крупном городе. Нужно проводить вычислительные эксперименты, установить эти приборы — очень многое нужно сделать. С момента подписания договора два года должно пройти минимум.

Один из них сказал: конечно, я понимаю, что это максимизирует вероятность чего-то там, но пользователю такое не объяснить — в жизни облака так не скачут. Во время следующей итерации мы решили считать только векторное поле и умножать опорные вектора на 2 и 3, чтобы получить перенос не на 10, а на 20 минут и 30 минут соответственно. На ближних горизонтах результаты выглядели довольно прилично, но чем дальше, тем чаще с краю появлялись артефакты. Оказалось, что в векторном поле слишком большие вектора разрывают thin plate spline, и у нас появляется второе зеркальное отражение нашей картинки. Потом отражения сливаются.

На ближних горизонтах артефакт не был заметен, но на дальних проявлялся очень сильно. Из ниоткуда возникало облако. Третьим решением стало последовательное применение одного и того же преобразования thin plate spline к одной картинке. С одной стороны, оно способствовало накоплению ошибок. Это было первое реально работающее решение, которое мы показывали при внутреннем бета-тесте. Нейросеть получала на вход шесть радарных снимков за последний час, несколькими свертками приводила их к тензору из 16 векторов 4 x 4. Cплайновое преобразование восстанавливалось по векторам и последовательно применялось к картинке для получения каждого следующего горизонта прогноза. Решение довольно хорошо себя показало, но оставался единственный вопрос: зачем нужна нейросеть?

Если красные свертки — единственная часть, которую мы обучаем, почему бы нам не вычислить векторное поле самостоятельно, алгоритмически? Так что четвертое решение, которое заметно улучшило результат, использовало явную минимизацию loss-функции. Мы искали векторное поле, которое бы одинаково хорошо приближало переход на 10 минут в последний час. От —60 минут до —50, потом до —40 и т. Мы применяли это векторное поле к t0, чтобы получить прогноз на 10 минут дальше. Алгоритмически гораздо лучше находить векторное поле с помощью минимизации. Оно быстрее работает, не требует обучения. Самое интересное — оно не требует всех данных.

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.

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.

Яндекс научился предсказывать осадки на ближайшие 2 часа

Краткосрочный и среднесрочный прогнозы погоды и их особенности	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.
Роман Вильфанд: вопрос использования "больших данных" обсуждается во всем метеорологическом мире	прогноз осадков на ближайшие 2 часа. На сайте сервиса можно также найти «погодные новости» из разных регионов России и мира, метеорологические карты и графики, статьи на тему погоды и детский раздел с познавательно-развлекательной информацией.
Синоптик Вильфанд: около 30% месячной нормы осадков выпало в Москве за час	Радарный наукастинг осадков Анимированная карта явлений погоды за последние 3 часа по данным радарных наблюдений (подготовлено Центральной аэрологической обсерваторией).
Telegram: Contact @yandex	Кроме этих распространенных вариантов, следует упомянуть наукастинг (до 2 часов) и климатический (на 2 года и более).

В Росгидромете назвали точную дату наступления весны

Период испытаний: июнь — сентябрь 2020 г. Рисунок 1. Содержание файлов. Предварительная обработка файлов заключает в себя следующие этапы: Преобразование данных в виде матрицы в одномерные массивы длинной в 25 элементов Имена файлов преобразуются в формат ДД. ММ Для файлов из папки output к дате прибавляется три часа Далее из папки input удаляются все файлы, имен которых нет в папке output так как некоторые прогнозы отсутствуют. Предыдущий шаг повторяется для output После этого создаются файлы в папке error, значения которых равны input — output.

Значения берутся по модулю. Создание тестовой модели В качестве оптимизатора был использован Adamax Количество эпох: 200 В качестве функции потерь и валидации использовалась среднеквадратичная ошибка MSE В структуре сети применяется слой нормализации данных и Dropaut — слои [5]. Архитектура нейронной сети изображена на рисунке 2. Рисунок 2. Архитектура нейронной сети.

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.

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. Ниже по течению р. Ветлуга у с. Михайловицы уровень снизился еще на 2 см. Продолжается медленный рост уровня воды на 2 см на р. Ветлуга у г. Шарья, а на притоках рр. Вохма и Нея — снижение уровня на 7-9 см. Молога у пгт Максатиха д. Фабрика — глубина затопления от 15 см —8 см за сутки ; р. Макарьев — глубина затопления от 62 см —21 см за сутки ; р. Михайловицы — глубина затопления от 56 см -2 см за сутки ; р. Вохма у с. Тихон — глубина затопления от 2 см -8 см за сутки ; р. Вохма у д. Гробовщино — глубина затопления от 83 см -7 см за сутки ; р. Нея у пгт Поназырево — глубина затопления от 155 см —9 см за сутки. В ближайшие сутки продолжится снижение уровня на р. В ближайшие 1-3 суток пик половодья пройдет на р. Кажирово и г. Шарья, освободится от воды пойма р. Тихон и р. В связи с ожидаемыми дождями возможны локальные повышения уровня на реках в центральной и восточной части Костромской области. Продолжится медленный рост уровня воды озера Селигер, сохранится опасное явление ОЯ «Высокое половодье» на оз. Сохранится затопление поймы на рр. Унжа, Ветлуга, Вохма и Нея.

Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг)

Windy: Wind map & weather forecast	Точнее, ещё точнее: прогноз погоды на 2 часа, наукастинг и карты погоды.
Nowcasting (meteorology) - Wikipedia	Совместная технология детерминистского наукастинга и сверхкраткосрочного прогноза осадков на основе экстраполяции данных.
Синоптик Вильфанд: около 30% месячной нормы осадков выпало в Москве за час	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.
Карты погоды в Спутнике	Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). По данным центра «ФОБОС», Ленобласть находится под воздействием активного атлантического циклона, центр которого выходит в акваторию Ботнического залива.
Классификация современных прогнозов погоды	Опасные явления — шквалистый ветер, сильные ливневые осадки, град — живут недолго, поэтому о них часто предупреждают лишь за несколько часов до возникновения.

Карты погоды в Спутнике

В настоящее время существует ряд алгоритмов по обнаружению осадков и приблизительной оценке их интенсивности, однако результаты их работы не применяются для решения задачи наукастинга. n Наукастинг заполняет пробел ЧПП, когда модели имеют недостаточную точность в течение первых часов выполнения расчетов (0 – 6 ч). В настоящее время существует ряд алгоритмов по обнаружению осадков и приблизительной оценке их интенсивности, однако результаты их работы не применяются для решения задачи наукастинга. Анимация сверхкраткосрочного прогноза осадков на период до 2 часов (наукастинг). Это стало возможным благодаря технологии наукастинга — краткосрочного гиперлокального прогноза осадков.

Новости наукастинг осадков на 2 часа