За сегодняшний день в Москве выпадет около 30% месячной нормы осадков. Смотрите карты погоды высокого разрешения с центром в Спутнике с почасовыми прогнозами погоды осадков, облачности, анимации ветра, температуры, атмосферного давления и индекса качества воздуха. Наукастинг точен на 100%. Завтра, 28 декабря, погоду в Приморье определяет гребень антициклона, преимущественно без осадков.
Подписка на дайджест
- Яндекс научился предсказывать осадки на ближайшие 2 часа
- Windy: Wind map & weather forecast
- Как мы отказались от нейросетей, а затем вернули их в прогноз осадков Яндекс.Погоды
- Дополнительные ссылки
- Россия Метеорологический радар | AccuWeather
- В Росгидромете назвали точную дату наступления весны
Search code, repositories, users, issues, pull requests...
Наукастинг в реальной жизни — по крайней мере, в головах менеджеров — выглядит либо как уведомление человеку в виде текста или пуш-нотификации, либо как карта осадков, которая движется со временем. Система наукастинга позволяет зафиксировать момент зарождения опасного явления и тогда спрогнозировать на два часа траекторию его перемещения, усиления или, наоборот, рассеивания энергии. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). По данным центра «ФОБОС», Ленобласть находится под воздействием активного атлантического циклона, центр которого выходит в акваторию Ботнического залива. Такой прогноз называется наукастинг, обычно он делается на ближайшие часы (до 2-6 часов вперед).
Какая погода россиян ждет на этой неделе
- 10 самых точных сервисов прогноза погоды
- Как мы отказались от нейросетей, а затем вернули их в прогноз осадков Яндекс.Погоды / Хабр
- Прогнозирование ошибок при помощи нейросетей как способ увеличения точности прогноза погоды
- ГИДРОМЕТЦЕНТР РОССИИ: О ПОГОДЕ - ИЗ ПЕРВЫХ РУК
осадки в Европе
Пользователи смогут увидеть, как будут перемещаться тучи до конца дня и завтра, и, исходя из этого, строить планы. Об этом CNews сообщили представители « Яндекса ». Раньше карта осадков давала прогноз на два часа вперед с десятиминутным интервалом. Взглянув не нее, было легко выбрать время для прогулки с собакой или похода в магазин.
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.
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...
На реках Ярославской и Ивановской областей — притоках Рыбинского и Горьковского вдхр. Продолжается регулирование Иваньковского и Угличского, наполнение Рыбинского водохранилищ.
Уровень Иваньковского вдхр. На 1 см повысился уровень воды в оз. Селигер, на оз. Плещеево, уровень воды не изменился, на оз. Неро уровень воды снизился на 1 см. Уровень воды на оз. Селигер на 10 см превышает опасную отметку ОЯ «Высокое половодье», на оз. Плещеево до отметки ОЯ остается 14 см. Уровень воды р. Кострома на участке Гнездиково — Буй продолжил снижение на 16-23 см; у д.
Исады — снижение на 2 см. На притоках Костромы уровень воды снижается на 3-17 см. В бассейне Унжи на р. Унжа у г. Кологрив уровень снизился на 39 см; у г. Макарьев — снижение на 21 см. На притоках Унжи рр. Нея, Вига и Межа продолжается снижение уровня на спаде половодья на 13-60 см. На Ветлуге у с. Кажирово продолжился рост уровня на 3 см , максимальная отметка на 1 см выше многолетней нормы.
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.
Цветные осадки: дождь с песком придет на Южный Урал
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. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). Согласно прогнозу, который озвучил ведущий специалист центра погоды «Фобос» Евгений Тишковец, первый весенний месяц будет холодным – усилятся морозы, будет идти снег. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). За сутки выпадет около 20,7 мл осадков. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). За сутки выпадет около 20,7 мл осадков.
Классификация современных прогнозов погоды
n Наукастинг заполняет пробел ЧПП, когда модели имеют недостаточную точность в течение первых часов выполнения расчетов (0 – 6 ч). Сопоставление прогностических и истинных значений продолжительности осадков Заключение Предложено уравнение множественной регрессии для текущего прогноза продолжительности осадков на срок до двух часов. 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.
Анализ группы
- Классификация современных прогнозов погоды ⇒ METEOPROG
- Use saved searches to filter your results more quickly
- Основные виды прогнозов и их особенности.
- Краткосрочный и среднесрочный прогнозы погоды и их особенности
ГИДРОМЕТЦЕНТР РОССИИ: О ПОГОДЕ - ИЗ ПЕРВЫХ РУК
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. 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.
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.
Работа с данными В качестве исходных данных имеем следующее: Input — Объединенные поля радиолокационных наблюдений. Регион: Центральный федеральный округ. 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.
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? Чем вы там занимаетесь вообще тут автора статьи конкретно понесло, видимо сам натерпелся от «повелителей погоды» … Точную официальную статистику по России сложно привести, однозначно можно сказать следующее: Российские модели прогноза погоды ПЛ-АВ, COSMO отстают от зарубежных ну естественно, другого и не ожидал услышать… , но за последние 5—7 лет значительно догнали их. Всё, что было сказано выше, кратко отражено в таблице. Вид прогноза.