Новости наукастинг осадков на 2 часа

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. В отдельных районах менее чем за час выпало свыше 70% месячной нормы осадков. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). последние новости сегодня в Москве.

☔ТОП самых точных сайтов прогноза погоды на 2024 год

Радиолокатор работает следующим образом: примерно раз в 10 минут он строит трехмерный снимок атмосферы в радиусе 200 километров от своего местоположения по горизонтали и до 10 километров по вертикали. По принципу действия радиолокатор очень похож на авиационный радар, только на снимке видны не самолеты, а области атмосферы, где есть капли воды размером более 50 микрометров. Если такие капли и правда есть, то, скорее всего, из облака, в котором они находятся, выпадают осадки. В России радиолокаторы установлены в наиболее населенных и интересных с метеорологической точки зрения регионах.

Рэй Курцвейл: «В ближайшие 10 лет мы начнем печатать себе одежду дома» Мнения Ранее «Хайтек» писал о портативно детекторе погоды — разработке компании BloomSky.

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. Облако, которое подойдет к границе видимости радара, на следующий радар никогда не перетечет, потому что соседний радар не узнает, что где-то там было облако.

Подробнее 05.

О погоде на 6-8 января Об особенностях погоды в регионах России в ближайшие дни рассказал Андрей Ушаков Подробнее 04. С приближением циклона с запада в пятницу пройдет небольшой снег, в субботу умеренный снег.

Эта погода на 3-4 градуса превышает климатическую норму для Москвы, по словам специалиста. Ранее климатолог заявил , что в РФ будет расти число потопов и других природных катаклизмов. Что думаешь? Подписывайтесь на «Газету.

Пример сборки it-метеосистемы для заказчика

  • Метеоролог и я
  • MARKET.CNEWS
  • Карты погоды в Спутнике – карты осадков, ветра, температуры, давления и качества воздуха
  • Фото группы ГИДРОМЕТЦЕНТР РОССИИ: О ПОГОДЕ - ИЗ ПЕРВЫХ РУК
  • Карты погоды в Спутнике
  • Читайте также

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

В Пекине некоторые расчеты ведутся, в Нью-Йорке. Здесь у нас будет не менее сильная, просто одна из пионерских, работ. Нужно обязательно отметить, что вся эта работа — и по развитию современной наблюдательной сети, и по созданию системы раннего предупреждения, — в изложении кажется стройной легкой, логичной. Мне бы не хотелось, чтобы создавалось такое ощущение. Предстоит очень напряженная работа с появлением вопросов, заранее неочевидных. Например, на этапе создания градиентных наблюдений могут возникнуть юридические проблемы. Разработка модели высокого разрешения требует наличия очень детального описания городской топографии в цифровом виде и многое другое.

Понятно, что при выполнении пионерских работ могут возникать неожиданные преграды. Но эта многоаспектная работа настолько социально значима и настолько профессионально интересна, что она должна быть завершена за два года. Можете рассказать о ней? Каковы распределения температур в глубине? На одном и том же поле почвы имеют разный состав. Важно понять, насколько эффективны приборы, насколько репрезентативны данные для описания всего поля.

Еще целый ряд аспектов возникает: существует спутниковая информация, которая дает полное покрытие по всему Земному шару, а мы используем только станции. Но спутниковая информация имеет погрешности, ошибки. Стоит задача калибровки спутниковой информации по этим натурным данным, чтобы, откалибровав, распространить ее на значительную территорию. Но эта калибровка не может быть выполнена раз и навсегда. При следующем пролете спутника над этой территорией ее нужно произвести снова. Здесь у нас будет не менее сильная, просто одна из пионерских, работ Кстати говоря, для нашей службы очень важны всевозможные схемы интерпретации спутниковой информации.

Можно получить максимально полное представление о том, что происходит на полях: засушлива почва или нет, условия вегетации соответствую норме или не совсем, находится ли растение в подавленном состоянии, ну и т. Эти аспекты очень важны методически и в последующем для оценки урожая. Не везде ведь сейчас хватает метеостанций. Решить эту задачу, например, в рамках Российского метеорологического общества, которое планируется создать? Для того чтобы вести наблюдения, человеку нужно получить лицензию. И все.

На самом деле, я-то позитивно отношусь к людям, волонтерам, которые готовы вести наблюдения и передавать эту информацию. Но объективно для достоверного описания состояния атмосферы есть ряд сложностей. Есть "большие данные", big data. Это очень актуальная проблема: у миллионов людей в гаджетах, есть устройства, где можно измерить температуру, давление. С какой степенью доверия относиться к этим данным? Наши-то данные постоянно проверяются.

Это большой методический вопрос, который обсуждается во всем метеорологическом мире. Для того чтобы использовать наблюдения, нужно, чтобы они велись методически правильно. Ошибка большая в наблюдениях влечет за собой большую ошибку в прогнозе. Можно сфотографировать зарождение смерча в отдаленном районе, который не фиксировали. Если для смерча созданы условия, значит, в атмосфере существует сильная неустойчивость.

В бассейне Днепра на всех притоках наблюдается снижение уровня на 10-15 см. Днепр максимальное снижение уровня отмечено у г. Смоленск на 24 см , в верховьях и у с.

Соловьево уровень снизился на 2 см. Только у г. Дорогобуж продолжается повышение уровня на 8 см. Затопление поймы отмечается на: р. Днепр у г. Днепр у с. Соловьево — глубина затопления от 138 см —2 см за сутки ; р. Торопа у ст.

Старая Торопа — глубина затопления от 36 см -3 см за сутки. 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.

The arrival of remote sensing means, such as radar and satellite, and more rapid development of the computer, greatly help to fill that gap. For instance, digital radar systems made it possible to track thunderstorms , providing users with the ability to acquire detailed information of each storm tracked, since the late 1980s. They are first identified by matching precipitation raw data to a set of preprogrammed characteristics into the system, including signs of organization in the horizontal and continuity in the vertical. 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.

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. 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.

Онлайн-словарь отраслевых терминов

А в 1936 показаны по телевизору диаграммой. С экрана телевизора ведущий рассказывал о температуре воздуха и демонстрировал метеорологическую обстановку на карте. Первый ведущий, Джорж Коулинг, пять минут рассказывал о том, что ждет людей за окном в ближайшее время. В 70-ых годах прошлого столетия такие передачи стали появляться и на экранах тогда еще жителей Советского Союза. Первая ведущая — Екатерина Чистякова. Программа так понравилась зрителям, что в скором времени она стала обязательной частью передачи «Время». Случилось это в 1971 году.

В 90-ые годы появилась корпорация «Метео-ТВ». С тех пор она занималась подготовкой программы с прогнозом погоды. Любопытный диалог состоялся в свое время у Сталина и метеорологической службы. Сталин: «Какой процент точности ваших прогнозов? Сталин: «Тогда вам стоит говорить наоборот, и результат будет более точным». Критерии выбора источника прогнозов Благодаря современной науке мы можем узнать холодно или тепло на улице и брать ли с собой зонт, не выходя из дома, какую одежду надевать.

Самые точные предсказания — те, что составлены на ближайшие три дня.

Из графика на Рисунке 3 видно, что переобучение наступает примерно после 75 эпохи. Значение функции валидации, которого удалось достигнуть — 0,0123 Распределение ошибок в изначальных данных является следующим: минимальная ошибка — 0; средняя величина ошибки — 0,065. Заключение В результате, был описан метод, который позволит увеличить точность прогноза либо путем автоматической коррекции прогнозируемых значений, либо путем ручного контроля за слишком большими возникающими ошибками. Так же была приведена тестовая архитектура нейронной сети, которая способна решать данную задачу и приведены результаты ее работы.

Муравьев А. Сравнительная верификация усовершенствованной системы радарного наукастинга осадков с учетом пропусков и при различных методах формирования выборок по результатам испытаний в теплый период года май-сентябрь 2017 и 2020 гг. Интересная статья? Поделись ей с другими: ООО "Аспект", 443086, г. Самара, ул.

Панова д.

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.

Рисунок 1. Карта осадков Яндекс. Погоды Nowcasting — это сверхкраткосрочный прогноз погоды до 2—6 часов с шагом в 5—15 минут, предсказывающий поведение погодных явлений с коротким жизненным циклом. Такой прогноз в той или иной степени сводится к задаче экстраполяции наблюдаемых метеорологических явлений, так как настоящие тяжёлые физические модели для него менее приспособлены и не могут оперативно учитывать быстро меняющие условия.

Раз мы говорим о карте осадков, нам интересен источник данных об областях скопления влаги в воздухе, обладающий относительно высокой частотой обновления. Лучше всего для этого подходят метеорологические радары, предоставляющие такую информацию напрямую в виде изображений, и геостационарные спутники, снимки с которых надо предварительно обработать. При этом можно интерпретировать кадр как обычную картинку и свести задачу к работе с видеоизображением. Рисунок 2. Пример изображений с метеорологического радара.

Классификация современных прогнозов погоды

Где купить? В интернет-магазине смартфона. Есть также ресурсы, которые мониторят погоду не только по городам, но и по районам. Москва, например, очень большой город, и температура в разных его частях может сильно отличаться. Конечно, источники, которые берут информацию из официальных структур, например, гидрометцентра, являются наиболее точными. В интернете распространены карты с погодными условиями на всем земном шаре. Можно увидеть какая погода в настоящий момент в разных уголках земного шара. Одни из самых популярных: windy. ТОП 8 самых точных сайтов прогнозов погоды на 2024 год В Сети огромное количество источников информации, в том числе тех, которые сообщают о погоде. В рейтинг российских и зарубежных ресурсов попали те, чьи сведения являются наиболее достоверными.

У них самые хорошие отзывы. Российские сайты В Рунете много различных сайтов, составленных профессиональными сообществами и любителями. Одни черпают информацию из исследований метеорологов, другие опираются на сторонние ресурсы. Ниже описаны 4 источника, сведения из которых являются максимально достоверными.

Если прогнозируемый срок выше трех дней, то можно более-менее точно сориентировать по температуре воздуха, но не по осадкам. При поиске сайта стоит обратить внимание на: Период прогнозирования. Если он больше семи дней, его нельзя назвать достоверным. Есть источники, способные спрогнозировать метеорологическую обстановку на несколько месяцев вперед.

Рассчитывать на то, что это будут точные сведения, также не приходится. Есть ресурсы, которые рассказывают о погоде не только посредством цифр. Раздел «ощущения» поможет понять какую одежду выбрать для выхода на улицу. Два градуса тепла могут ощущаться по-разному в зависимости от наличия ветра, влажности и пр. Многие сайты выпускают мобильные приложения. Это делает их использование удобнее. На экране смартфона, планшета или ноутбука отображается небольшое окно, в нем вся необходимая информация. Не нужно никуда нажимать.

Виджеты могут быть бесплатными и платными. Среди вторых встречаются бюджетные информаторы и дорогостоящие.

Однако, данная система обладает ошибками прогнозирования, которые увеличиваются по мере увеличения срока прогноза [2]. Одним из способов увеличения точности прогноза, может стать прогнозирование отклонений, которые возникают в комплексных прогнозах. Одним из методов прогнозирования может быть применение различных моделей искусственных нейронных сетей. Описание метода Исходные данные представляют из себя матрицу числовых значений, которые в дальнейшем переводятся в графическое изображение при помощи специализированного ПО [1]. Для решения задачи можно обозначить две возможные архитектуры: сверточные нейронные сети [3]; многослойные персептроны [4]. Первый тип нейросетей целесообразно применять в том случае, если мы используем данные большого размера в изначальном, матричном виде, так как сверточные нейронные сети предназначены для обработки данных, имеющих топологию в виде сетки Второй тип подойдет в том случае, если мы используем данные небольшой размерности.

Например, это может быть, когда размерность была сознательно уменьшена в целях облегчения данных для тестирования новых моделей и проверки гипотез. Для использования данного метода будет необходимо использовать данные в виде одномерного массива. Задача нейронной сети — спрогнозировать значения ошибок на основе входных данных радарных наблюдений. Рассмотрим применение второго типа нейронных сетей. Работа с данными В качестве исходных данных имеем следующее: Input — Объединенные поля радиолокационных наблюдений.

Погоды Nowcasting — это сверхкраткосрочный прогноз погоды до 2—6 часов с шагом в 5—15 минут, предсказывающий поведение погодных явлений с коротким жизненным циклом.

Такой прогноз в той или иной степени сводится к задаче экстраполяции наблюдаемых метеорологических явлений, так как настоящие тяжёлые физические модели для него менее приспособлены и не могут оперативно учитывать быстро меняющие условия. Раз мы говорим о карте осадков, нам интересен источник данных об областях скопления влаги в воздухе, обладающий относительно высокой частотой обновления. Лучше всего для этого подходят метеорологические радары, предоставляющие такую информацию напрямую в виде изображений, и геостационарные спутники, снимки с которых надо предварительно обработать. 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.

Главные новости

  • Оставляйте реакции
  • опчпуфй рпзпдщ
  • Часто ищут
  • Рекомендуем
  • Рекомендуем
  • Космическая гидрометеорология - прогноз погоды по данным со спутников | Пикабу

Синоптик Вильфанд: около 30% месячной нормы осадков выпало в Москве за час

Главная» Новости» Больше всего осадков в городе 2024. Совместная технология детерминистского наукастинга и сверхкраткосрочного прогноза осадков на основе экстраполяции данных. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). Прогноз погоды и погодные новости от ФОБОС. В Москве с 17 октября среднесуточная температура воздуха станет устойчиво отрицательной, что характерно для метеорологической зимы. 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. Во-первых, наукастинг осадков оказался полезным на интервале одного-полутора часов как в точках выделенной сетки, так и по областям сильных осадков. 022. Прогноз осадков на два часа — Алексей Преображенский.

Как менялась Яндекс.Погода: от виджета до погодных карт

n Наукастинг заполняет пробел ЧПП, когда модели имеют недостаточную точность в течение первых часов выполнения расчетов (0 – 6 ч). Точнее, ещё точнее: прогноз погоды на 2 часа, наукастинг и карты погоды. Прогноз осадков на ближайшие 2-6 часов / скриншот с сайта Гидрометцентра России. Фото: Владимир Астапкович / РИА Новости. Новости от 08.04.2024 10:31.

Создание тестовой модели

  • Рекомендуем
  • Краткосрочный и среднесрочный прогнозы погоды и их особенности
  • Погода: история наблюдений - Активный возраст
  • Прогнозирование ошибок при помощи нейросетей как способ увеличения точности прогноза погоды
  • В Москве за полтора часа выпала треть месячной нормы осадков - | Новости
  • Осадки и облачность

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

Новости от 08.04.2024 10:31. точный и подробный прогноз погоды в любом уголке мира на сегодня, завтра и неделю. Смотрите карты погоды высокого разрешения с центром в Спутнике с почасовыми прогнозами погоды осадков, облачности, анимации ветра, температуры, атмосферного давления и индекса качества воздуха. это процесс прогнозирования количества осадков, которые ожидаются в течение двух часов.

Похожие новости:

Оцените статью
Добавить комментарий