В ближайшие 2 часа осадков не ожидается. У динамических факторных моде-лей есть две главные характеристики, позволившие им занять доминантное положение в практике статистического наукастинга [12]: их способность опи-сать эмпирические макроэкономические данные. 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. Наукастинг (nowcasting) и сверхкраткосрочные прогнозы погоды очень важны.
10 самых точных сервисов прогноза погоды
За сегодняшний день в Москве выпадет около 30% месячной нормы осадков. Актуальные новости о погоде и окружающей среде. это процесс прогнозирования количества осадков, которые ожидаются в течение двух часов. Совместная технология детерминистского наукастинга и сверхкраткосрочного прогноза осадков на основе экстраполяции данных.
Риски в виде осадков. Большое интервью с доктором географических наук Андреем Шиховым
Вообще, предсказать шквалы ветра и сильные ливни — не всегда просто в силу их короткого периода "жизни". Но тем не менее, кое-что сегодня благодаря современным технологиям построить удается... Несколько наиболее "точных" примет я собрал ниже...
In 2017, the arrival of passive sensing means, such as wireless networks, helped progress nowcasting even further. It became possible to receive inputs every minute and achieve greater accuracy in short-term forecasting. Several countries have developed nowcasting programs as previously mentioned.
The World Meteorological Organization WMO supports these efforts and held test campaigns of such systems at various occasions. In 2009, WMO has even organized a symposium devoted to Nowcasting. Archived from the original on June 5, 2016. Retrieved May 9, 2016.
Об этом сообщил научный руководитель Гидрометцентра России Роман Вильфанд. По словам синоптика, в Москве прошел настоящий летний ливень. Местами осадки сопровождались грозой. Дождь в Москве продлится после полудня, а затем, после небольшого перерыва, пойдет снова.
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. Над лесами такие условия формируются часто, поэтому большинство самых мощных смерчей фиксируются в лесной зоне. Ваша докторская диссертация и другие проекты во многом касаются темы смерчей. Я и мои коллеги активно работаем по этой теме с 2016 года. Мы занимаемся выявлением смерчей по повреждениям лесов, ветровалам и собираем базу данных смерчей в лесных зонах России. За период с 2001 года по настоящее время выявлено порядка 750 случаев. В прошлом году мы опубликовали базу данных по смерчам в Пермском крае с 1984 года до сегодняшнего дня. Зафиксировано порядка 60 случаев. Это не значит, что у нас каждый год бывает по 2-3 смерча. В Пермском крае бывает примерно один сильный смерч за 10 лет. Они наблюдались в 1984, 1993, 2005, 2006, 2009 и 2018 годах. Учитывая, что территория региона огромная, это в общем-то очень низкая повторяемость. Поэтому если вы живете в Пермском крае, вероятность увидеть торнадо довольно низкая.
Композитная карта
Местные реки вышли из берегов. Жертвами стихии стали четыре человека. Еще 10 пропали без вести. Из затопленных районов эвакуировали около 100 тысяч жителей.
Это позволит скорректировать ваши планы и, например, вовремя захватить зонт. Прогноз погоды для отдельных районов города Это особенно актуально для жителей мегаполисов. Часто случается, что погода на окраинах и в центре сильно различается. 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.
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. 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.
Распределение атмосферного давления и осадков на Земле 6 лет назад. 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....
Росгидромет: в Москве за полтора часа выпала треть месячной нормы осадков
| Глава Гидрометцентра: Никогда прогноз погоды не будет точным на 100% | Совместная технология детерминистского наукастинга и сверхкраткосрочного прогноза осадков на основе экстраполяции данных. |
| Яндекс научился предсказывать осадки на ближайшие 2 часа | За полтора часа в центре Москвы выпала почти треть апрельской нормы осадков, заявила в беседе с РИА Новости ведущий сотрудник Гидрометцентра России Марина Макарова. |
| Краткосрочный и среднесрочный прогнозы погоды и их особенности | Наукастинг — это сверхкраткосрочный прогноз, на 2–5 часов вперёд. |
10 самых точных сервисов прогноза погоды
| АИИС «МетеоТрасса» для автодорог — IRAM Dev | Сопоставление прогностических и истинных значений продолжительности осадков Заключение Предложено уравнение множественной регрессии для текущего прогноза продолжительности осадков на срок до двух часов. |
| АИИС «МетеоТрасса» для автодорог — IRAM Dev | Новости от 08.04.2024 10:31. |
Роман Вильфанд: вопрос использования "больших данных" обсуждается во всем метеорологическом мире
Наукастинг осадков на 2 часа. Радар осадков и гроз. Такой прогноз называется наукастинг, обычно он делается на ближайшие часы (до 2-6 часов вперед). Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). По данным центра «ФОБОС», Ленобласть находится под воздействием активного атлантического циклона, центр которого выходит в акваторию Ботнического залива.
Кабинет синоптика
В некоторых регионах России уже прошли оранжевые дожди. Например, вчера такие осадки выпали в Белгороде и Крыму, автомобили покрылись желтой пылью. Начальник Челябинского центра по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды Валерий Кочегоров пояснил, что преодолев большое расстояние африканская пыль немного рассеялась и на Южном Урале в осадках будет небольшое содержание песка.
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. Мы видели его на карте и ничего не могли с ним поделать, пока не вызвали Частотнадзор.
Пожалуйста, если покупаете Wi-Fi-точки где-то в Китае, настраивайте их на российские частоты. Кроме радарных данных, надо еще откуда-то взять векторное поле. Принципиально его можно взять всего из двух мест: либо проанализировав предыдущие радарные снимки и применив, скажем, алгоритмы оптического потока, либо из каких-то других источников. Например, можно воспользоваться метеомоделированием и результатом работы того же ОРФ или Метеума.
Берем поле ветров и с его помощью переносим картинки, которые возвращает радар. Оба способа получения векторных полей имеют недостатки. Оптический поток нельзя посчитать в местах, где не летит облако. Там не от чего отражаться радарному лучу, и нет никаких данных о скорости воздуха и направлении движения.
Метеомоделирование может не совпадать с реальностью. Поэтому если бы мы использовали только данные метеомодели, могло бы так получиться, что в исторических данных радара облако летит в одну сторону, а потом в прогнозе ветров резко разворачивается и летит в другую сторону. Третий компонент наукастинга — алгоритм применения векторного поля. Здесь наука умеет довольно многое.
Мы взяли за основу thin plate spline transform — преобразование картинки, которое представляет ее в виде тонкой резиновой пластины и растягивает некоторые места. Мы параметризуем это преобразование всего несколькими опорными векторами, а все остальные вектора движения внутри картинки восстанавливаем сплайновой интерполяцией. Такая технология используется, например, в восстановлении движения по последнему кадру из видео. Известная научная работа.
Вооружившись полученными знаниями, мы начали пытаться строить прогноз. Первое решение, которое пришло в голову, — просто обучить несколько нейросетей так, чтобы первая нейросеть предсказывала ситуацию на радаре через 10 минут, вторая — через 20 минут, третья — через 30. Требование было следующим: предсказывать радарные данные где-то на два часа вперед. Предсказания получались вот такие.
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. 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.
Циклон вызовет 29-30 кратковременные дожди и понизит температуру на 8-10 градусов», рассказывала главный синоптик Уральского УГМС Галина Шепоренко. Что касается детализированной сводки погоды для Челябинской области, то 27 апреля будет облачно с прояснениями, в северной половине местами пройдут небольшие дожди, днем в субботу возможны грозы. Температура воздуха предстоящей ночью плюс 4-9, при прояснении — до минус 1, днем 27 апреля — плюс 18-23.
Самым жарким днем станет воскресенье.
Бушующая «Ольга». Что принесет россиянам новый циклон?
- Россия Метеорологический радар | AccuWeather
- Синоптики: на Москву за сутки выпадет 30% месячной нормы осадков
- Глава Гидрометцентра: Никогда прогноз погоды не будет точным на 100% - Российская газета
- ☔ТОП самых точных сайтов прогноза погоды на 2024 год
АИИС «МетеоТрасса» для автодорог
| Предоставление данных о погоде - ООО "ДАНИО-пресс" | Наукастинг (прогноз на 2 ч). |
| 10 самых точных сайтов прогноза погоды | это.> Анимация текущих данных радарных наблюдений. |
Больше всего осадков в городе 2024
Прогноз осадков на ближайшие 2-6 часов / скриншот с сайта Гидрометцентра России. За полтора часа в центре Москвы выпала почти треть апрельской нормы осадков, заявила в беседе с РИА Новости ведущий сотрудник Гидрометцентра России Марина Макарова. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). последние новости сегодня в Москве. Раньше карта осадков давала прогноз на два часа вперед с десятиминутным интервалом.
Синоптики: на Москву за сутки выпадет 30% месячной нормы осадков
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 — пример из обучающей выборки, а — 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.
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. Но к несчастью, у нас есть только радиальная скорость и только в местах, где реально находятся какие-то частицы, осадки.
Можно подмешивать векторные поля из метеомоделирования. Там есть ветра, а можно добавлять и еще что-то — например, температуру. В городах осадки ведут себя по-другому, чем над огромным Балтийским морем. Они над ним пролетают и выпадают уже в Питере. Сейчас нейросеть строит прогноз только по одной зоне, вокруг одного радара.
Представлены карты: прогноз осадков и облачности, анимация ветра, карта температуры воздуха, карта атмосферного давления и карта качества воздуха.
На карте осадков и облачности вы найдете движение областей с различной интенсивностью осадков, а также распределение количества облаков, которое визуально имитирует спутниковые снимки. На карте анимации ветра вы наглядно увидите движение атмосферного воздуха, на ней также хорошо видны атмосферные вихри, такие как циклоны, тайфуны и ураганы. На карте температуры вы увидите прогнозируемое распределение тепла и холода в приземном слое атмосферы.
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. 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.
Синоптик Вильфанд: около 30% месячной нормы осадков выпало в Москве за час
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.
Примеров можно привести множество, суть ясна. Точность кратко- и среднесрочных прогнозов выше, чем долгосрочных. Да-да, именно такую! Здесь сейчас полетят яйца и помидоры в сторону гидрометеорологической службы. Начнутся возгласы: всё враньё, постоянно беру зонт, когда по прогнозу дождь, а его нет, а когда не беру, на улице град по макушке бьёт. И где вообще нынче снег уже, синоптики-недоучки?
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 качестве функции потерь использовали ставшую классической сумму кросс-энтропии и dice: где — пример из обучающей выборки, а — предсказанное значение.
Именно ветры приносят погоду — это понимали люди ещё в древности. Для каждого направления ветра у древних греков были свои названия: Борей — северный, Нот — южный, Зефир — западный, Эвр — восточный. Их изображали крылатыми божествами. Боги ветров были и в Скандинавии, и у славянских народов. Имена давали каждому из них, причём не только по направлению ветра, как у греков, но и по характеру, составу воздушных масс, которые приносит ветер: суховей, бриз, баргузин, самум, хамсин. Жители тех мест, где дуют эти ветра, знают, какую погоду они приносят. Баргузин — мощный байкальский ветер, приносящий ясные дни. Бриз — лёгкий ветерок на побережье, который ночью дует с остывающего берега, а днём — с прохладного моря на нагретый солнцем берег. Это очень удобно для морепавателей, которые всегда знают, что выходить в море надо с попутным ветром ранним утром, а причаливать — до заката.
Пустынный шквальный самум поднимает горячие песчаные бури, затмевающие солнце, а сигналом о нём служит поющий песок: песчинки трутся друг о друга, предвещая грозу. Чтобы спастись во время такой грозы, нужно лечь и накрыться плотной тканью. Оказаться в её эпицентре, например в пустыне Сахара, опасно для жизни. Намного менее жестокий и не такой горячий пустынный ветер — суховей, который до сих пор приносит засуху в южные степные районы России, Украины, Казахстана и опасен только для сельского хозяйства. С чего начались метеорологические наблюдения Впрочем, молитвы не мешали древним людям наблюдать за изменениями и обращать внимание на взаимосвязи некоторых фактов с предстоящими изменениями погоды. Древние предсказатели погоды, как и современные, пользовались определённым набором примет: высотой и формой облаков, оттенками солнца на закате или восходе, поведением птиц. Аристотель в IV веке до нашей эры описал разные природные явления в своей книге «Метеорологика» — и, собственно, дал название науке о погоде. В переводе с древнегреческого это означает «небесные предметы» — поскольку философ считал солнце, звёзды, кометы и дожди явлениями одной природы. Старейшие из дошедших до нас метеорологических записей — это глиняные дощечки из Вавилонии, хранящиеся теперь в Британском музее, в Лондоне. На них записаны различные приметы погоды большей частью связанные с урожаем.
Например, такие: «Когда гром гремит в месяце Себат, то появится саранча» или «Когда солнце окружено кругом, то пойдёт дождь». Под кругом имеется в виду солнечное гало, атмосферное оптическое явление — древний признак ухудшения погоды. Гало и на самом деле может означать, что будет дождь, поскольку эта радужная сфера образуется от сверкания кристалликов льда в облаках на высоте около 5 км, которые относятся к плотным тёплым облакам зимой — снежным, летом — дождевым. О погоде много писали астрологи Индии и Китая.