Карта погоды: 0, RU. Осадки. Осадки. Слабый legend Сильный. play.
Погода в странах мира
- Почасовой прогноз погоды для Ростова-на-Дону
- earth :: глобальная карта ветров, погодных условий и морских течений
- Новая карта осадков в «Яндекс погоде» — с прогнозом на сутки вперед - CNews
- Карта осадков
Gismeteo 1.1.11
Карты погоды, температуры, ветра, давления и осадков онлайн. Смотрите карты погоды высокого разрешения с центром в Спутнике с почасовыми прогнозами погоды осадков, облачности, анимации ветра, температуры, атмосферного давления и индекса качества воздуха. Справа от вкладки с картой осадков есть дополнительное окно, где можно передать свою информацию. На карте можно посмотреть прогноз ветра на ближайшие пять дней. Осадки — карта максимально точно, вплоть до местонахождения дома пользователя отражает наличие снега или дождя, а также позволяет узнать, куда переместится зона осадков в ближайшие 120 минут. Интерактивной онлайн карта осадков, позволяет показать изменение погоды на завтра, послезавтра и неделю вперед.
Карта синоптических осадков
| Яндекс.Погода | See lightning strikes in real time across the planet. Free access to maps of former thunderstorms. By and contributors. |
| Яндекс.Погода обзавелась зонтиками — Яндекс на | Карта осадков доступна в приложениях Яндекс Погода, Яндекс и на сайте |
Годовое количество осадков
В ходе экспериментов мы выявили, что информации из 11 каналов недостаточно. Чтобы сделать качественный продукт, важно учитывать такие параметры, как угол солнца над горизонтом, высоту рельефа, данные на ближайшие часы из метеорологической модели, например о влагозапасе облаков, влажности в атмосфере на различных уровнях и т. В результате обученная модель позволяет выделять осадки с большой точностью. Так на рисунке показано наложение осадков по спутникам и радарному полю. Здесь фиолетовый цвет — спутники за пределами радаров, малиновый цвет — пересечение радаров и спутников, синий — то, что обнаруживают спутники, но не обнаруживают радары, а красный — то, что обнаружили только радары. На рисунке заметен небольшой систематических сдвиг на север, связанный с тем, что мы детектируем дождь не снизу облаков, как это делают радары, а сверху, из космоса и под углом. Эта проблема будет устранена в ближайшем релизе, что скажется на росте точности. Спутниковый наукаст Так как технология достаточно новая, мы решили не отказываться от радаров, а оставить их в тех местах, где наши пользователи уже привыкли пользоваться наукастом. Здесь возникает проблема: как показывать продукты, отличающиеся по методу измерения, в одном интерфейсе. Мы решились на смелый эксперимент — показывать радары и спутники в едином, привычном для пользователя интерфейсе радарного наукаста, расширив область с помощью спутников. Для этого была проделана огромная работа, так как нам надо, во-первых, согласовать спутники и радары по времени, а, во-вторых, правильно склеивать их на границе видимости радаров.
Чтобы привести 15-минутные спутниковые снимки к 10-минутным интервалам, уже привычным нашим пользователям, мы используем Optical Flow для создания промежуточных кадров между последовательными спутниковыми снимками. Optical flow или оптический поток — это технология, которая используется в компьютерном зрении для определения сдвигов между изображениями. Используя два снимка, мы можем построить поле векторов смещения изображения в каждой точке — такое, которое позволяет получить из предыдущего снимка следующий. С помощью векторов переноса мы можем получить и промежуточные кадры, чтобы привести их к единой шкале по времени с 10-минутными интервалами. Этот же алгоритм стараниями bonext и ruguevara пока что используется и для прогноза на 2 часа вперед с 10-минутным разрешением для спутниковых снимков, а радары обсчитываются старым проверенным алгоритмом на основе нейронных сетей, описанным в нашей статье про радарный наукаст. В следующем обновлении мы планируем полностью перейти на перенос всего поля осадков с использованием нейросетевой архитектуры. При склейке разнородных данных, конечно же, иногда возникают артефакты, например, как на рисунке слева. Здесь заметна стандартная для радаров проблема — на границе видимости они не видят осадки, а в треугольник между ними попадает информация от спутника, который успешно детектирует дождь. Думая о решении задачи склеивания двух областей данных разной природы, мы вспомнили о такой задаче, как inpainting. Nvidia в своей недавней статье Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions показывает , как нейросети умеют восстанавливать детали картинки по нерегулярным маскам.
На Yet Another Conference рассказывалось, как Дмитрий Ульянов с помощью inpainting восстанавливал фреску. Этот же подход мы планируем использовать и в нашем случае, и уже есть успешные наработки, которые совсем скоро поедут в production, что позволит правильно учитывать разнородную информация с различных источников о факте дождя. А что дальше? Надеемся, наши пользователи, которые ждали наукаст у себя в городе, начали им пользоваться и получать своевременную информацию о надвигающихся осадках. На данный момент покрыта зона, ограниченная видимой областью самого спутника на севере и востоке чуть восточнее реки Обь.
По нашим строгим метрикам, которые мы используем для радарного наукаста, такие алгоритмы, увы, оказываются в аутсайдерах.
Мы же хотели сделать продукт по качеству сравнимый с текущим решением на радарных данных, но при этом еще и масштабируемый глобально. Для этого мы взяли сильные стороны от каждого из подходов и применили магию машинного обучения. Meteosat как источник информации После первых экспериментов на стандартных алгоритмах мы решили, что спутниковому наукасту в Погоде быть. Но тут возникла первая проблема: где брать спутниковые снимки? В век цифровых технологий, казалось бы, не должно быть проблем с получением спутниковой информации. В интернете можно найти всё… кроме того, что тебе нужно.
Со спутниками ситуация складывается следующим образом: чтобы оперативно получать снимки из космоса, необходимо установить приемную станцию. Стандартный набор включает в себя спутниковую тарелку, DVB-S тюнер и компьютер, на котором снимки сохраняются и обрабатываются. Да, технология полностью аналогична спутниковому телевидению, только тарелка чуть больше человеческого роста, а тюнер чуть-чуть подороже. Таким образом, в нашем новом ДЦ во Владимире у нас появилась собственная станция приема спутниковой информации. Данные на нее приходят с европейских спутников серии Meteosat второго поколения. Чтобы покрыть западную часть территории России, мы выбрали спутник Meteosat-8, который висит над Индийским океаном на долготе 41.
Снимки делаются каждые 15 минут — в течение них проходит полное сканирование видимой области спутника, после чего сканирование начинается заново. Из-за этого снимки отстают на 15 минут от реального времени. Съемка проходит в 12 каналах: 11 каналов в видимом и инфракрасном диапазонах с разрешением 3х3 километра, а также 1 канал в видимом спектре с разрешением 1х1 километр пример съемки в разных каналах показан справа, источник: EUMETSAT. Полный снимок имеет разрешение 3712х3712 пикселей или примерно 14 мегапикселей, как у камеры современного смартфона. Снимок разбит на 8 частей полосами по широтам , что иногда сказывается на качестве данных — потеря одной части может сделать бесполезным весь снимок. Детекция осадков Так как наши первые эксперименты показали, что качество продукта при использовании традиционных подходов страдает, мы решили использовать то, что принесло нам успех в случае с обычным наукастом.
На помощь пришли нейросети. В качестве входных параметров мы использовали информацию из 11 каналов спутниковой съемки, а обучались на радарных снимках, сведенных в единое поле на сетке 2х2 километра. Мы использовали традиционные подходы, которыми решаются подобные задачи в компьютерном зрении. До последнего момента соревновались две архитектуры, основанные на ResNet-подобных за авторством irina-rud и U-Net-подобных за авторством vlivashkin моделях. ResNet используется в задачах классификации изображений и может быть очень глубоким, при этом увеличение количества слоев дает стабильный прирост в качестве. Однако такая архитектура имеет недостатки при использовании — мы вынуждены применять обученную модель в каждой точке нашей географической сетки.
В качестве альтернативы была выбрана U-net — архитектура свёрточной нейронной сети, которая обычно используется в задачах сегментации изображений.
Вот, кстати, примерно те же слова, только другой синоптик и говорит о прогнозе за месяц: "Синоптик, метеоролог, эколог, климатолог, руководитель прогностического центра «Метео» Александр Шувалов оценил возможность предсказания погоды на грядущий осенний период. По словам эксперта, прогнозировать на месяц вперед получится лишь с вероятностью 50 на 50. Об этом сообщает «Царьград». Но прогнозировать на месяц вперед получится только с вероятностью 50 на 50.
Radar precipitation радар осадков — это специальный тип радара, используемый для наблюдения за осадками, такими как дождь, снег, град и др. Он используется в метеорологии и метеонаблюдениях, чтобы оценить текущие условия погоды и прогнозировать их изменения. Радар осадков сканирует воздушное пространство и отслеживает осадки, отображая их на карте в реальном времени. Это помогает в решении ряда задач, таких как прогнозирование погоды, контроль за чрезвычайными ситуациями, планирование авиационных перелетов и т. Что такое карта осадков? Карта осадков — это графическое представление информации о количестве и месте осадков дождь, снег, град на определенной территории. При построении таких карт используются данные с радаров осадков, наземных метеостанций или спутниковые данные. Информация на карте осадков помогает людям представлять себе распределение и течение осадков в реальном времени и планировать свои действия соответственно. Обычно для построения карты осадков используются комбинация данных со спутниковых снимков и наземных метеостанций.
тПУУЙС, ЛБТФЩ РПЗПДЩ
(1) не, интересует именно карта осадков, чтобы понять, попаду под дождь, если на самокате поеду, или стоит оставить его дома/в офисе и добираться она ОТ. See lightning strikes in real time across the planet. Free access to maps of former thunderstorms. By and contributors. На карте ниже показаны «удары молний» по всему миру. "КП" выбрала лучшие онлайн-карты гроз и осадков. Текущая погода на карте в реальном времени. Температура воздуха и осадки по всему миру.
ТОП-5 карт дождей онлайн
Метеорологическая карта прогноза осадков в Европе. Карта погоды: 0, RU. Осадки. Осадки. Слабый legend Сильный. play. А дальше – глобальная карта осадков на весь мир, избавленная от детских болезней, с повышенной точностью детекции осадков, единым алгоритмом переноса и правильной склейкой всех данных по осадкам. Климатические карты (карта температур, карта относительной влажности, карта ветров, карта осадков). Карты погоды, температуры, ветра, давления и осадков онлайн. Данная карта погоды является полностью интерактивной.
Интерактивная карта погоды в реальном времени Windy
| Яндекс Погода — прогнозы синоптиков прямо на карте мира | Онлайн карта осадков — показывает текущие осадки в реальном времени (где сейчас дождь, где сейчас гроза). |
| Погода из космоса — Космос Онлайн. Просмотр в реальном времени | Метеопрогноз, погода, прогноз погодных условий, новости погоды, климат. |
| Cloud cover map LIVE: ✔️ Where is it cloudy? ⛅️ | вероятность осадков. осадки (24 часа). |
Карта погоды и ветров в Приморье
Существует группировка специальных метеорологических спутников на орбите находятся около 30 аппаратов : как полярно-орбитальных, которые покрывают Землю снимками подобно тому, как нить наматывается на клубок, так и геостационарные — спутники находятся на высоте около 36000 километров от поверхности Земли и вращаются синхронно с вращением Земли над экватором. Особенность орбиты спутников второго типа позволяет постоянно «висеть» над одной и той же точкой и получать такие же снимки, как и в начале статьи. Спутниковая группировка геостационаров позволяет покрыть наблюдениями практически всю Землю, используя для этих целей европейские спутники Meteosat , американские GOES и японские Himawari. Продукты на их основе имеют пространственное разрешение от 0. Спутники висят над экватором, поэтому наши широты попадают на самый край снимка, из-за чего данные страдают от геометрических искажений. Прогноз на спутниковых снимках Идея использовать спутниковые снимки для прогноза погоды не нова — информация с них используется в традиционных глобальных моделях прогноза погоды. Кроме того, из спутниковых снимков извлекают полезную информацию: от мониторинга вулканического пепла и лесных пожаров до поиска фитопланктона. Конечно же, спутниковые снимки используют и для мониторинга осадков и их краткосрочного прогнозирования. Например, есть стандартные алгоритмы по обнаружению областей с осадками — SAFNWC , но они хорошо работают только для случая с конвективными осадками.
По нашим строгим метрикам, которые мы используем для радарного наукаста, такие алгоритмы, увы, оказываются в аутсайдерах. Мы же хотели сделать продукт по качеству сравнимый с текущим решением на радарных данных, но при этом еще и масштабируемый глобально. Для этого мы взяли сильные стороны от каждого из подходов и применили магию машинного обучения. Meteosat как источник информации После первых экспериментов на стандартных алгоритмах мы решили, что спутниковому наукасту в Погоде быть. Но тут возникла первая проблема: где брать спутниковые снимки? В век цифровых технологий, казалось бы, не должно быть проблем с получением спутниковой информации. В интернете можно найти всё… кроме того, что тебе нужно. Со спутниками ситуация складывается следующим образом: чтобы оперативно получать снимки из космоса, необходимо установить приемную станцию.
Стандартный набор включает в себя спутниковую тарелку, DVB-S тюнер и компьютер, на котором снимки сохраняются и обрабатываются. Да, технология полностью аналогична спутниковому телевидению, только тарелка чуть больше человеческого роста, а тюнер чуть-чуть подороже. Таким образом, в нашем новом ДЦ во Владимире у нас появилась собственная станция приема спутниковой информации. Данные на нее приходят с европейских спутников серии Meteosat второго поколения. Чтобы покрыть западную часть территории России, мы выбрали спутник Meteosat-8, который висит над Индийским океаном на долготе 41. Снимки делаются каждые 15 минут — в течение них проходит полное сканирование видимой области спутника, после чего сканирование начинается заново. Из-за этого снимки отстают на 15 минут от реального времени. Съемка проходит в 12 каналах: 11 каналов в видимом и инфракрасном диапазонах с разрешением 3х3 километра, а также 1 канал в видимом спектре с разрешением 1х1 километр пример съемки в разных каналах показан справа, источник: EUMETSAT.
Полный снимок имеет разрешение 3712х3712 пикселей или примерно 14 мегапикселей, как у камеры современного смартфона.
Как работает карта осадков Главная фишка карты осадков — точный прогноз на пару часов вперёд. Когда за окном собираются тучи и вы раздумываете, как лучше добраться до работы и брать ли с собой зонтик, краткосрочный прогноз будет очень кстати: если погода изменится через какие-то 10 минут, дождь можно просто переждать. Карта показывает с точностью до квартала, где идёт дождь, снег или гроза Наверняка каждый из нас бывал в ситуации, когда в одном районе светило солнце, а в другом вовсю громыхало, вот только обнаруживалось это уже по прибытии в самый эпицентр непогоды. Чтобы этого избежать, стройте маршрут в соответствии с картой осадков.
Так вы точно сможете миновать любую грозу и спасти свои планы. Карта предупреждает об осадках рядом с вами за 10 минут Не у всех есть привычка заранее смотреть прогноз погоды.
Weather Fit По большому счёту прогнозы нужны не для того, чтобы изучать нагромождения цифр и сложные графики, а чтобы подобрать одежду по погоде. Именно с такой мыслью создавалось приложение Weather Fit. Индивидуализируйте своего персонажа, и сразу же при запуске будете видеть, что лучше надеть сегодня и стоит ли брать зонт. Температура и обычный прогноз в приложении тоже есть.
Не согласенСогласен Пожалуйста, войдите в систему, чтобы прокомментировать 3 Комментарий.