Радарная карта осадков онлайн в RainRadar для отслеживания дождя, грозы или снега в режиме реального времени по России. В отдельных районах менее чем за час выпало свыше 70% месячной нормы осадков.
На дорогах Подмосковья активно устраняют подтопления
это подробная синоптическая карта распределения осадков в регионе. Погода в Москве и Московской области: карта осадков и гроз в реальном времени. Прогноз неутешительный — за день в Москве может выпасть треть месячной нормы осадков. Sputnik: real-time weather map based on meteorological radar data on Meteum. Видеозаписи 283. Видео от Московская область 24 | Главные новости.
Live Weather Satellite Map
Смотрите карты погоды высокого разрешения с центром в Москве с почасовыми прогнозами погоды осадков, облачности, анимации ветра, температуры, атмосферного давления и индекса качества воздуха. Радар в Московской области. Всего за полтора часа выпала треть месячной нормы осадков. На сайте можно найти самый точный почасовой прогноз погоды в Московской области, содержащую подробную информация о температуре воздуха и воды, вероятности осадков, влажности, атмосферном давлении, ясности неба, направлении и скорости ветра.
Москва (Moscow)
Осадки Температура Ветер Облачность Аллергия. В Подмосковье выпала почти половина месячной нормы осадков. Последствия ливней в Подмосковье В Подмосковье вечером 7 июля прошли сильные ливни, синоптики прогнозировали до трети месячной нормы осадков. Пока наша команда работает над отражением атаки хакеров, которая продолжается третий день, мы были вынуждены временно приостановить работу сервиса отображения наукастинга — радара осадков и гроз. Sputnik: real-time weather map based on meteorological radar data on Meteum.
Метеорадар московской области в реальном
Главная» Новости» Новости погоды в подмосковье. С 10:00 до 11:00 в отельных районах менее чем за час выпало свыше 70% месячной нормы осадков. В итоге на западе Подмосковья за этот период местами выпало до 18.6 мм осадков. Радар погоды RUDB. Радар METЕО в режиме реального времени. Анимация последних доступных метеорологических радиолокационных изображений в Россия.
В Подмосковье выпало почти полторы месячных нормы осадков. Последствия уже начали устранять
Обновленный прогноз погоды на выходные для Московская область. Near real-time global weather satellite images. Updated every 10 minutes across the US. Radar precipitation (радар осадков) — это специальный тип радара, используемый для наблюдения за осадками, такими как дождь, снег, град и др. Потрясающие интерактивные и быстрые погодные карты мира от Foreca с данными допплеровского радара, прогнозом температуры, осадков, а также информацией об облачности и УФ-индексе. Осадки карта осадков. Показать карту осадков. Климатическая карта Подмосковья. Климатические условия Московской области. Потрясающие интерактивные и быстрые погодные карты мира от Foreca с данными допплеровского радара, прогнозом температуры, осадков, а также информацией об облачности и УФ-индексе.
В субботу в столице выпала треть месячной нормы осадков
С пятницы по воскресенье, 28 апреля, температура воздуха в городе в среднем составит плюс 16-19 градусов, уточнил Вильфанд. Ранее Вильфанд сообщил , что на длинных праздничных выходных в столице столбик термометра может подняться до плюс 21 градуса.
В ведомстве также заявили, что из-за погодных условий сегодня возможны локальные задержки наземного транспорта.
Некоторые маршруты могут быть оперативно изменены. Накануне научный руководитель Гидрометцентра России Роман Вильфанд сообщил , что температура в Москве и области в первую неделю мая будет ниже нормы на 2-3 градуса. В частности, по его данным, 1 мая будет от 7 до 12 градусов ночью, днем — до 20 градусов, а на юге Московской области — до 24.
В свою очередь, синоптик Александр Шувалов предупреждал, что ближе ко Дню Победы в Москве и Подмосковье заметно похолодает на фоне передвижения циклона с Таймыра.
Код для вставки видео в блоги и другие ресурсы, размещенный на нашем сайте, можно использовать без согласования. Онлайн-трансляция эфирного потока в сети интернет без согласования строго запрещена. Вы можете разместить у себя на сайте или в социальных сетях плеер Первого канала.
Карта осадков Казань. Карта осадков Чебоксары. Радары гроз. Карта осадков Королев. Карта дождя в Москве.
Осадки на карте Москва. Дожди в Москве и Московской области карта. Карта осадков онлайн. Карта осадков Торжок. Карта осадков Истра. Карта осадков Валдай. Радар осадков Иваново. Радар карта осадков и гроз. Радар осадков Киров.
Радарная карта осадков. Гроза в Москве на радаре. Радар осадков и гроз в Москве. Карта радара. Прогноз погоды карта осадков. Прогноз осадков. Размещение ДМРЛ. Карта осадков Балашов. Анкара карта осадков.
Яндекс осадки на карте. Карта осадков по местоположению. Карта грозопеленгации в реальном времени. Грозовой фронт в реальном времени. Грозовой фронт на карте. Карта осадков гроза Москва.
Московская область 24 | Главные новости
Осадки в мире. Радар в Московской области. Карта годового количества осадков России. Карта России осадки среднегодовые. Карта среднегодового количества атмосферных осадков в России. Годовое Кол во осадков карта России. Гисметео карта осадков.
Погодная карта. Прогноз погоды карта. Климатическая карта Московской области. Карта среднегодовых температур Московской области. Климат Подмосковья карта. Климатическая карта РФ осадки.
Карта климата России осадки. Карта распределения осадков в России. Карта среднегодового количества осадков России. Интерактивная карта осадков. Классы пожарной опасности в лесах по Нестерову. Леса Подмосковья изучить их состояние.
Леса Московской области. Осадки на карте Нижний Новгород.
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. Первоначально она разработана в биомедицинских целях для быстрой работы с большими изображениями. С такой архитектурой быстрее проверять наши гипотезы, кроме того, мы можем применять обученную модель не поточечно, что заметно сказывается на скорости обработки спутниковых снимков.
Ниже представлено сравнение по полученным метрикам для двух архитектур. Так как нам удалось приблизить U-net модель по качеству к ResNet, но при этом U-net позволяет быстрее обрабатывать спутниковые снимки, то её мы и использовали в качестве production решения. На этом графике показана F1 мера — стандартная метрика в задачах классификации, которая показывает, насколько наши спутниковые осадки отличаются от радарных. При идеальном совпадении она должна равняться единице. Как видно из графика, качество детекции осадков зависит от времени суток, так как снимок в видимом диапазоне является важным источником информации. Задача осложняется еще и тем, что нужно не только выделить облако на снимке, но и определить, пойдет ли из него дождь. 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.
При этом в некоторых районах Московской области уже прошел град. Наши корреспонденты освещают все важные события города.
Политика, экономика, спорт, юмор, погода, интервью, специальные репортажи, происшествия и многое другое вы увидите первыми в прямом эфире Показать больше.
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. Первоначально она разработана в биомедицинских целях для быстрой работы с большими изображениями. С такой архитектурой быстрее проверять наши гипотезы, кроме того, мы можем применять обученную модель не поточечно, что заметно сказывается на скорости обработки спутниковых снимков. Ниже представлено сравнение по полученным метрикам для двух архитектур.
Так как нам удалось приблизить U-net модель по качеству к ResNet, но при этом U-net позволяет быстрее обрабатывать спутниковые снимки, то её мы и использовали в качестве production решения. На этом графике показана F1 мера — стандартная метрика в задачах классификации, которая показывает, насколько наши спутниковые осадки отличаются от радарных. При идеальном совпадении она должна равняться единице. Как видно из графика, качество детекции осадков зависит от времени суток, так как снимок в видимом диапазоне является важным источником информации.
Задача осложняется еще и тем, что нужно не только выделить облако на снимке, но и определить, пойдет ли из него дождь. 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.
Московская область подробный прогноз погоды на сегодня по часам
- Moscow and Moscow Oblast
- Публикации
- Карта погоды и осадков онлайн - МЕТЕОНОВА
- Радар осадков подмосковье
0131 АСМО Рязань мост р. Ока
- В субботу в столице выпала треть месячной нормы осадков
- Метеорадар московской области в реальном
- Новости – ЦЕНТРАЛЬНОЕ УГМС
- Главные новости