В настоящее время существует ряд алгоритмов по обнаружению осадков и приблизительной оценке их интенсивности, однако результаты их работы не применяются для решения задачи наукастинга. Такой прогноз называется наукастинг, обычно он делается на ближайшие часы (до 2-6 часов вперед). На карте метеорологического радара показывается место выпадения осадков, тип осадков (дождь, снег и изморозь), а также последние перемещения фронта, чтобы вы могли спланировать свой день. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). За сутки выпадет около 20,7 мл осадков. 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.
Предоставляем метео данные
Метеорологическая карта прогноза осадков в Европе. Радарный наукастинг осадков Анимированная карта явлений погоды за последние 3 часа по данным радарных наблюдений (подготовлено Центральной аэрологической обсерваторией). Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). За сутки выпадет около 20,7 мл осадков. Актуальные новости о погоде и окружающей среде. В итоге получается своеобразный ультракраткосрочный прогноз или наукастинг — на ближайшие два часа с шагом в десять минут. Наукастинг осадков на 2 часа. Радар осадков и гроз.
Глава Гидрометцентра: Никогда прогноз погоды не будет точным на 100%
Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). По данным центра «ФОБОС», Ленобласть находится под воздействием активного атлантического циклона, центр которого выходит в акваторию Ботнического залива. Это стало возможным благодаря технологии наукастинга — краткосрочного гиперлокального прогноза осадков. наукастинг, который позволяет выпускать прогноз об опасных явлениях погоды на ближайшие несколько часов.
В китайской провинции Гуандун после нескольких дней осадков реки вышли из берегов
В задаче наукастинга осадков необходимо минимизировать отклонение спрогнозированных мм от истинного. Метеорологическая карта прогноза осадков в Европе. это cверхкраткосрочный прогноз явлений погоды в пределах 0 – 6 ч от срока наблюдения. Фото: Владимир Астапкович / РИА Новости. Порядка 30% от месячной нормы осадков прольется на Москву в субботу, сообщил ведущий специалист центра погоды "Фобос" Евгений Тишковец в своем Telegram-канале.
Синоптик Вильфанд: около 30% месячной нормы осадков выпало в Москве за час
Есть такое понятие как наукастинг – текущий прогноз погоды на срок до трех часов. Региональные краткосрочные прогнозы. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). Кроме этих распространенных вариантов, следует упомянуть наукастинг (до 2 часов) и климатический (на 2 года и более).
Яндекс научился предсказывать осадки на ближайшие 2 часа
Live wind, rain, radar or temperature maps, more than 50 weather layers, detailed forecast for your place, data from the best weather forecast models with high resolution. 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. Развивается новое направление в прогнозировании погоды — наукастинг, позволяющий выпускать сверхкраткосрочный прогноз об опасных явлениях погоды на ближайшие несколько часов. Наукастинг представляет собой детализированный прогноз погоды на ближайшие время (до 2-6 часов), основанный на численном решении системы уравнений гидротермодинамики с учетом процессов в атмосфере.
В китайской провинции Гуандун после нескольких дней осадков реки вышли из берегов
Ощутимо похолодает 29 апреля: ночью уже плюс 5-10, днем — не выше 12-17 градусов, в эти сутки кое-где небольшие дожди, на юге — умеренные. В Челябинске ночью 27 апреля плюс 7-9, 28 апреля — плюс 12-14, 29 апреля — плюс 6-8 градусов. Днем в субботу прогнозируется 18-20 тепла, воскресенье — 24-26 градусов, а в понедельник столбики термометров упадут на 12 градусов.
Вохма у с. Тихон — глубина затопления от 2 см -8 см за сутки ; р. Вохма у д. Гробовщино — глубина затопления от 83 см -7 см за сутки ; р. Нея у пгт Поназырево — глубина затопления от 155 см —9 см за сутки. В ближайшие сутки продолжится снижение уровня на р. В ближайшие 1-3 суток пик половодья пройдет на р.
Кажирово и г. Шарья, освободится от воды пойма р. Тихон и р. В связи с ожидаемыми дождями возможны локальные повышения уровня на реках в центральной и восточной части Костромской области. Продолжится медленный рост уровня воды озера Селигер, сохранится опасное явление ОЯ «Высокое половодье» на оз. Сохранится затопление поймы на рр. Унжа, Ветлуга, Вохма и Нея. Бассейн Оки На всем протяжении р. Ока кроме г. Муром наблюдается снижение уровня воды на 5-31 см.
Муром уровень воды остановился на пике половодья. На притоках Верхней Оки уровень воды снижается на 4-25 см за сутки. Продолжается снижение уровня воды в нижнем течении р. Мокша — на 4-9 см. Продолжается устойчивое снижение уровня воды на 17 — 32 см за сутки на Клязьме от Орехово-Зуево до Коврова и на всех ее притоках на 2-10 см. В низовьях Клязьмы уровень воды у пгт Галицы остановился на пике весеннего половодья. До выхода воды на пойму р. Клязьма у пгт Галицы остается 48 см, р. Лух — 15 см, р. Серая — 35 см, р.
Жиздра у с. Дубровка — 33 см.
На карте они могут увидеть, как будет меняться ситуация.
Так, если вечером начнется снегопад, понадобится больше курьеров для доставки еды на дом. И наконец, за картой осадков просто интересно наблюдать: тучи иногда принимают такие причудливые формы.
В нескольких регионах, в том числе на Южном Урале, 27 апреля прогнозируют дожди, подверженные влиянию пыли из пустыни Сахара. В некоторых регионах России уже прошли оранжевые дожди. Например, вчера такие осадки выпали в Белгороде и Крыму, автомобили покрылись желтой пылью.
В Росгидромете назвали точную дату наступления весны
Погоде Так выглядит карта ветров в Яндекс. Погоде В 2018 году мы прошли ещё один важный этап в развитии гиперлокального прогноза: добавили в алгоритм расчёта данные со спутниковых снимков, эта технология получила название спутникового наукастинга. Снимки со спутников позволили повысить точность прогноза в зонах со слабым радарным покрытием и снизили зависимость прогноза от радиолокаторов, которые иногда выходят из строя. Самым сложным оказалось вывести данные с радаров и спутников на одной карте, ведь нужно было согласовать их по времени и правильно склеить. С этой задачей помогла нейросеть — благодаря хитрой склейке на карте незаметны границы зон действия радаров и нет резких изменений областей осадков на стыках радаров и спутника. Они позволяют строить точные прогнозы, но у каждого из них есть недостаток: станций не так много, у радаров есть погрешности из-за рельефа местности, зданий и птиц, а спутники висят над экватором, поэтому высокие широты, где и находится Россия, на снимках не очень хорошо видны.
Выход есть: можно попросить людей рассказывать нам о погоде. Возможно, вы видели в Яндекс. Погоде вопрос типа «На улице дождь? С 2020 года мы используем данные пользователей для построения прогнозов, наравне с данными от метеостанций и локаторов. Особенно это помогает строить прогнозы в регионах со слабым спутниковым покрытием — например, на севере Красноярского края.
Задача подготовки синоптических карт на постоянной основе включает в себя сбор и анализ огромного количества данных наблюдений, полученных с множества метеорологических станций. Первую карту погоды составил французский математик, директор Парижской обсерватории Урбен Леверье 19 февраля 1855 года. Этот процесс отнял немало времени. Ее составили на основе данных, полученных по телеграфу из нескольких городов Европы. Разносторонний Леверье также известен тем, что на основании его расчетов была открыта планета Нептун. На основе тщательного изучения метеорологических карт на протяжении многих лет были сформулированы определенные эмпирические правила. Эти правила помогают метеорологам оценить скорость и направление движения погодных систем. Например, когда известен тип погоды, создаваемой вдоль фронта, а также скорость и направление движущейся бури, можно сделать довольно точный прогноз погоды для выбранной местности. Но из-за внезапных изменений в циклонической системе эти прогнозы действительны на протяжении лишь короткого периода времени, скажем, в течение нескольких часов или дня. Прогнозирование на более длительный период уже затруднительно. Численный метод включает в себя много математики. Он также называется «гидродинамическим» и основан на построении математических моделей атмосферы и моделей взаимодействия атмосферы и океана. В нем решаются уравнения гидро- и термодинамики и используются основные физические законы. Газы атмосферы подчиняются ряду физических принципов, и если известны текущие условия атмосферы, то известные физические законы могут использоваться для прогнозирования будущей погоды. С конца 1940-х годов наблюдается устойчивый рост использования математических моделей в прогнозировании погоды. Эти процедуры стали возможны благодаря продвижению в формулировании математических моделей. Математические уравнения применяются для разработки теоретических моделей общей циркуляции атмосферы. Они также используются для прогнозирования изменений в атмосфере с течением времени. В них учитываются параметры определенных элементов погоды, таких как воздушные течения, температура, влажность, испарение, облачность, дождь, снег и взаимодействие воздушных потоков с поверхностью суши и океанов. В разработке численного метода прогнозирования погоды решающие шаги были сделаны советским ученым, академиком А. Обуховым и американским ученым Дж. Именно они довели этот метод до практической реализации, ставшей возможной с появлением ЭВМ. Когда мы рассматриваем постоянно меняющуюся атмосферу, необходимо учитывать большое количество переменных. Это очень сложная задача. И для ее решения были подготовлены численные модели, которые игнорируют некоторые переменные в предположении, что некоторые аспекты атмосферы не изменяются со временем. Это позволяет снизить требования к производительности компьютеров, но одновременно снижается и качество прогноза. Статистические методы используются наряду с численным прогнозом погоды. Этот метод часто дополняет численный метод. Статистические методы используют прошлые записи метеорологических данных, исходя из предположения, что в будущем погода будет повторяться. Основная цель изучения прошлых метеорологических данных — выяснить те аспекты погоды, которые являются хорошими показателями будущих событий. Но таким образом можно делать прогноз погоды с большим шагом по территории. Это особенно полезно при проектировании только одного аспекта погоды за раз. Например, это имеет большое значение для долгосрочного прогнозирования максимальной температуры в течение дня в определенном месте. Процедура заключается в сборе статистических данных, касающихся температуры, скорости и направления ветра, количества облачности, влажности конкретного сезона года. Статистический метод имеют большое значение для долгосрочных прогнозов погоды.
Особенно важны наблюдения за кучево-дождевой облачностью, поскольку с нею связаны такие явления, как грозы, шквалы, ливни, град, торнадо, и в ряде случаев они носят локальный характер. Кроме того, кучево-дождевая облачность может развиваться весьма стремительно , что делает наблюдения по спутниковым снимкам особенно ценными. Данные радаров Карты радиолокационной отражаемости делают картину ещё более полной, поскольку с их помощью есть возможность оценить некоторые особенности внутренней структуры облачности, скрытые от любых визуальных наблюдений, а именно — интенсивность осадков, связанных с конкретной облачной структурой, и их фазовое состояние. Построение аэрологических диаграмм Для этого необходимо кликнуть ЛК мыши по интересующему Вас региону, после чего аэрологическая диаграмма сгенерируется автоматически.
Осадки с небольшим содержанием песка придут в Челябинскую область
- ГИДРОМЕТЦЕНТР РОССИИ: О ПОГОДЕ - ИЗ ПЕРВЫХ РУК
- Ещё одна копия хабора
- Как мы делали краткосрочный прогноз осадков. Лекция в Яндексе
- И снова про наукастинг
- MARKET.CNEWS
- Search code, repositories, users, issues, pull requests...
Прогнозирование ошибок при помощи нейросетей как способ увеличения точности прогноза погоды
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.
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.
Во Франции гроза считается одним из самых опасных явлений, особенно сухая гроза, приводящая к возгоранию лесов. Снегопады с использованием наукастинга на самом деле мы надежно прогнозируем уже сегодня. Вообще зимой люди могут чувствовать себя спокойнее, о зимних ненастьях синоптики предупреждают заблаговременно. Что потребуется для того, чтобы отладить систему краткосрочного прогнозирования не в "пилотном" режиме, а на постоянной основе?
Серьезные финансовые вложения? Роман Вильфанд: В Центральном регионе радаров и остальных приборов хоть и не избыточно, но в первом приближении достаточно. Наши ожидания связаны с тем, что в результате реализации проекта модернизации Росгидромета в 2017 году у нас появится суперкомпьютер, совершенно отличающийся по своим ресурсам от того суперкомпьютера, который был установлен в 2009 году. Это совершенно другой класс центрального вычислителя.
Уравнения прогноза погоды наиболее сложны для численного интегрирования. И для того чтобы как можно более точно дать прогноз погоды, требуется невероятная вычислительная мощь. С появлением нового суперкомпьютера мы уже сможем выпускать прогнозы с шагом два километра по всей Европейской территории России. Для вас будет удивительно, но описывать процессы глобального масштаба по всему земному шару проще, чем, например, метеорологическую ситуацию в Москве.
Влияние домов на атмосферные процессы, отражающая способность асфальта, крыш домов и травяного покрова, неоднородность по пространству турбулентных процессов создают совершенно удивительные эффекты, влияющие на погоду. Сначала нужно научиться адекватно описывать их в рамках научных исследований, а затем, я надеюсь, эти сложные прогностические модели перейдут и в оперативную практику. Кроме этого развиваются модели переноса загрязняющих веществ. К примеру, куда будет перемещаться аммиак в случае нештатной ситуации.
Или дым от лесных пожаров. На вашем сайте есть карта предупреждения об опасных метеоявлениях. Как по ней людям понять, что они находятся в опасной зоне? Роман Вильфанд: У нас два года существует система метеопредупреждения.
И нам бы хотелось, чтобы, как в Европе, человек начинал утро с того, что заходил на сайт и смотрел, есть ли сегодня метеорологическая опасность. Сама система достаточно проста. На нашем сайте есть карта, на которой территории страны окрашиваются одним из пяти цветов. Белый и желтый - безопасные цвета.
Они означают, что данных нет или нет предупреждений об опасных метеоявлениях соответственно. Зеленый - существует потенциальная опасность, если она будет развиваться, о ней поступят дополнительные сообщения. Оранжевый - погода опасна, имеется вероятность стихийных бедствий, нанесения ущерба. А красный - погода очень опасная, имеется вероятность крупных разрушений и катастроф.
Разумеется, цветовая гамма сопровождается текстовыми пояснениями. Любой человек может зайти и посмотреть, какая метеорологическая ситуация в его регионе, городе. Не обязательно ждать новостей и сообщений из других источников, можно узнать напрямую от Гидрометцентра. Какие еще интересные проекты есть у Гидрометцентра?
Роман Вильфанд: Вы, наверное, слышали о том, что этой осенью в Москве очень высокое давление, и это представляет опасность, метеозависимые люди должны быть очень внимательны. Но так ли это? Давление в Санкт-Петербурге в среднем на 20 гектопаскалей 14 - 15 мм ртутного столба выше, чем в Москве.
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. 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.
Что думаешь? Подписывайтесь на «Газету. Ru» в Дзен и Telegram.