За сегодняшний день в Москве выпадет около 30% месячной нормы осадков. 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.
meteoinfo ru [delete] [delete]
| Кабинет синоптика | Кроме этих распространенных вариантов, следует упомянуть наукастинг (до 2 часов) и климатический (на 2 года и более). |
| Карты погоды в Спутнике | Грозовые дожди в Новгородской области. |
| Цветные осадки: дождь с песком придет на Южный Урал | Наукастинг осадков по данным ДМРЛ на 2 часа. |
| В Москве за полтора часа выпала треть месячной нормы осадков - | Новости | это cверхкраткосрочный прогноз явлений погоды в пределах 0 – 6 ч от срока наблюдения. |
Арбат, Москва
И снова про наукастинг Когда мы говорим о прогнозе погоды, то чаще всего подразумеваем температуру и осадки, например, на завтра или ближайшие выходные. высокоточным прогнозам на несколько часов - в зоне действия девяти радаров (Кострома, Нижний Новгород, Валдай, Внуково, Воейково, Тула, Смоленск, Брянск, Курск). Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). последние новости сегодня в Москве. Региональные краткосрочные прогнозы. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). Раньше карта осадков давала прогноз на два часа вперед с десятиминутным интервалом. Прогноз осадков на ближайшие 2-6 часов / скриншот с сайта Гидрометцентра России.
Росгидромет: в Москве за полтора часа выпала треть месячной нормы осадков
| Как мы отказались от нейросетей, а затем вернули их в прогноз осадков Яндекс.Погоды / Хабр | Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). последние новости сегодня в Москве. |
| Кабинет синоптика | Грозовые дожди в Новгородской области. |
| Прогнозирование ошибок при помощи нейросетей как способ увеличения точности прогноза погоды | Кратковременный дождь с грозой и порывами ветра до 11-18 м/с выпадает на последнее воскресенье апреля. |
| Windy: Wind map & weather forecast | Грозовые дожди в Новгородской области. |
Как узнать, будет ли дождь, гроза? Смотрим карту осадков!
Представлены карты: прогноз осадков и облачности, анимация ветра, карта температуры воздуха, карта атмосферного давления и карта качества воздуха. На карте осадков и облачности вы найдете движение областей с различной интенсивностью осадков, а также распределение количества облаков, которое визуально имитирует спутниковые снимки. На карте анимации ветра вы наглядно увидите движение атмосферного воздуха, на ней также хорошо видны атмосферные вихри, такие как циклоны, тайфуны и ураганы. На карте температуры вы увидите прогнозируемое распределение тепла и холода в приземном слое атмосферы.
Что касается детализированной сводки погоды для Челябинской области, то 27 апреля будет облачно с прояснениями, в северной половине местами пройдут небольшие дожди, днем в субботу возможны грозы. Температура воздуха предстоящей ночью плюс 4-9, при прояснении — до минус 1, днем 27 апреля — плюс 18-23. Самым жарким днем станет воскресенье. Ночью 28 апреля ожидается плюс 10-15, преимущественно без осадков.
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.
Общепринятой методики их подготовки до сих пор не существует, а уже созданные являются ненадёжными. Тем не менее применение последних даёт некоторые практические результаты. Среди прогнозистов и потребителей наиболее востребованными в данной категории являются прогнозы на месяц и сезон. Мы часто можем видеть заголовки в СМИ о том, какая будет зима или когда выпадет первый снег.
Но точность и практическая значимость подобных прогнозов всё ещё оставляет желать лучшего, несмотря на стремительный прогресс численного моделирования и усовершенствование материально-технической базы. На данный момент широко распространён метод аналогов. Он основывается на предположении, что если в текущем месяце или сезоне установился определённый характер общей циркуляции атмосферы и аналогичная ситуация уже наблюдалась в прошлом, то сходное развитие синоптических процессов последует в будущем. Недостаток данного метода заключается в субъективности выбора аналогов и в том, что даже малое отклонение фактической обстановки от аналога может привести к составлению неверного прогноза. Другой методикой является прогноз по первой декаде. Суть его заключается в том, что тенденция развития синоптических условий в первой декаде месяца определяет то, каким в итоге окажется месяц в целом.
К примеру, численные модели показали, что в первые 10 дней месяца будет наблюдаться аномально тёплая погода, а значит и весь месяц в целом с высокой степенью вероятности может выйти теплее нормы. Но в этой методике не учтены дальнейшие процессы в атмосфере, которые могут кардинально поменяться во второй половине месяца. В последние годы появилось множество прогностических климатических моделей, которые дают весьма неплохие результаты на месяц вперёд. Среди продукции данных моделей помимо температуры воздуха, рассчитываются также аномалии количества осадков, приземного давления и высотных полей геопотенциала. Анализ таких данных позволяет выделить ориентировочные факторы и процессы, которые будут обуславливать погодные условия в определённой местности на ближайший месяц. Однако, из-за фактора случайности атмосферных процессов и возникновения начальных ошибок, качество долгосрочных прогнозов пока ещё остаётся на довольно низком уровне.
Пример долгосрочного прогноза аномалий количества осадков в Европе по модели CFS представлен на карте применительно для декабря 2021 г.
Роман Вильфанд: вопрос использования "больших данных" обсуждается во всем метеорологическом мире
Региональные краткосрочные прогнозы. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). Решение задачи наукастинга осадков, как правило, сводится к прогнозированию следующе-го кадра видеопоследовательности, а входными данными становится серия из более чем двух последовательных изображений, что позволяет более точно моделировать нелинейные. По прогнозу ведущего научного сотрудника центра погоды «Фобос» Михаила Леуса, в российской столице в четверг, 17 августа, ожидается переменная облачность, без осадков, воздух прогреется до + 29 °C, передаёт РИА Новости. Прогноз осадков по ЕТР на 2 часа (наукастинг). Грозовые дожди в Новгородской области.
Цветные осадки: дождь с песком придет на Южный Урал
Наукастинг точен на 100%. Завтра, 28 декабря, погоду в Приморье определяет гребень антициклона, преимущественно без осадков. Нейросетевые методы наукастинга осадков: обзор и апробация существующих решений. 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. За сегодняшний день в Москве выпадет около 30% месячной нормы осадков.
Росгидромет: в Москве за полтора часа выпала треть месячной нормы осадков
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. Будет облачно, осадков не прогнозируется.
В 1966 году 19 февраля высота снежного покрова в городе достигла рекордных 122 см. Однако обычно максимальная высота снежного покрова наблюдается в конце февраля — начале марта. Если весна будет теплой и дружной, то будет большой потоп. В 2023 году Петербург обогнал Москву по количеству солнечных дней. Такие данные приводят интернет источники. Отмечается, что в Северной столице было 94 солнечных дня, а в Москве — 84.
При этом в столице выпало на 20 мм осадков больше осадков, чем в городе на Неве. В Петербурге началась настоящая снежная зима. Только за минувшие сутки в городе выпало 5 мм осадков. Высота снежного покрова составила около 20 см. По прогнозу синоптиков, снег в Северной столице продолжит идти весь декабрь. Бушующая «Ольга». Что принесет россиянам новый циклон? Присоединяйтесь к нам в Вконтакте , Одноклассниках и в Яндекс.
Вы также можете настроить RSS-фид и подписаться на регулярное получение новостей и погоды в Telegram. Новости по теме. Татьяна Воробьева В ожидании второго осеннего месяца эксперты проанализировали количество выпадающих осадков в российских миллионниках. Первое место в рейтинге самых дождливых октябрьских мегаполисов досталось Перми: тут, по данным Яндекс. Погоды, льет примерно 13 дней в месяц и выпадает 68 миллиметров осадков. Он также перечислил задачи для МБУ «Горсвет». Специалисты восстановили освещение на Императорском мосту. Александр Болдакин распорядился, чтобы учреждение активизировало закупку самонесущего изолированного провода для налаживания освещения на ряде участков в Заволжском районе, где опоры остались без светильников, и снижения числа отключений электричества из-за перехлестнувшихся проводов.
Далее последуют различные факты о том, где в мире находятся места с наибольшим количеством осадков. Например, упоминается деревушка Мосинрам в Индии, которая является рекордсменом в Книге рекордов Гиннесса по количеству выпадающих осадков. Также упоминается Черапунджи, которое считается одним из самых дождливых и влажных мест на Земле, где были зарегистрированы метеорологические рекорды. Нашу область не затронет этот «Ольга» захватит практически всю Центральную Россию. Рекордное количество снега выпадет в Тульской, Тверской, Калужской и Рязанской областях. Сильнейшие осадки ожидаются также во Владимире. По словам специалиста, за весь месяц в столице выпало лишь 6,1 миллиметра осадков, что сделало сентябрь самым сухим более чем за 140 лет метеорологических наблюдений.
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.
Задача - подготовить модель, которая сможет прогнозировать объём осадков в конкретное время и в конкретном месте. Сохраните веру в Сикстиниана Апреля, помогите избежать заката Римской империи. В файлах для каждого момента времени шаг 10 минут хранятся данные про интенсивность осадков, отражаемость облаков и их радиальную скорость, погодные явления. Обученную модель надо будет проверить на данных из файла 2022-test-public. Пример с визуализацией данных находится в файле Jupyter Notebook draw-samples. Общая информация про формат данных Радар делает измерения каждые 10 минут с пространственным разрешением 2 км и возвращает изображение с несколькими каналами. Таким образом, каждый пиксель изображения соответствует квадрату 2х2 км с данными различных измерений атмосферы по высоте.
Композитная карта
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 — 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.
Ниже приведена таблица с изменениями по сравнению с решением на базе optical flow: Если F1 и IoU — широко известные метрики, то на двух последних стоит задержаться, так как именно они характеризуют пользовательское восприятие прогноза. Доля точно предсказанных случаев начала дождя — это отношение количества правильно предсказанных случаев начала первого дождя на рассматриваемом окне в два часа ко всем случаям начала первого дождя на двухчасовых окнах. А доля идеальных прогнозов показывает, какая часть двухчасовых последовательностей предсказана без ошибки на каком-либо шаге. Таким образом, эти метрики позволяют нам оценить пользовательский опыт использования наукастинга. Также посмотрим на зависимость метрик от дальности прогноза: Рисунок 4.
График среднего IoU от дальности предсказанного кадра по времени Для расчёта optical flow мы использовали Dense Inverse Search с константным вектором переноса на графике показан лучший из полученных вариантов , который лучше всего себя показал среди других optical flow алгоритмов для задачи наукастинга и в наших экспериментах, и в экспериментах коллег. Из графика видно, что optical flow лучше нейросеток только на первой десятиминутке. Потом его предсказания начинают сильно деградировать, и на втором часе он проигрывает всем вариантам. Помимо этого, возвращение нейросетевой архитектуры даёт возможность и дальше улучшать качество прогноза осадков, так как позволяет дополнительно учитывать фичи, которые потенциально помогают прогнозировать внезапное возникновение или исчезновение зон с осадками, тогда как подход, основанный на optical flow, позволяет только передвигать их по вектору переноса. Склейка радарных и спутниковых снимков В прошлый раз мы рассказали, как расширили зону наукастинга за пределы мест установки метеорологических радаров за счёт использования спутниковых снимков.
Точность кратко- и среднесрочных прогнозов выше, чем долгосрочных. Да-да, именно такую! Здесь сейчас полетят яйца и помидоры в сторону гидрометеорологической службы.
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.
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.
Первое решение, которое пришло в голову, — просто обучить несколько нейросетей так, чтобы первая нейросеть предсказывала ситуацию на радаре через 10 минут, вторая — через 20 минут, третья — через 30. Требование было следующим: предсказывать радарные данные где-то на два часа вперед. Предсказания получались вот такие.
Примерно тогда же, когда мы обучили 12 нейросетей, у нас появилась возможность визуализировать данные на карте. Посмотрев на скачущие облака, менеджеры сказали: это мы выпускать точно не будем. Один из них сказал: конечно, я понимаю, что это максимизирует вероятность чего-то там, но пользователю такое не объяснить — в жизни облака так не скачут. Во время следующей итерации мы решили считать только векторное поле и умножать опорные вектора на 2 и 3, чтобы получить перенос не на 10, а на 20 минут и 30 минут соответственно. На ближних горизонтах результаты выглядели довольно прилично, но чем дальше, тем чаще с краю появлялись артефакты. Оказалось, что в векторном поле слишком большие вектора разрывают thin plate spline, и у нас появляется второе зеркальное отражение нашей картинки.
Потом отражения сливаются. На ближних горизонтах артефакт не был заметен, но на дальних проявлялся очень сильно. Из ниоткуда возникало облако. Третьим решением стало последовательное применение одного и того же преобразования thin plate spline к одной картинке. С одной стороны, оно способствовало накоплению ошибок. Это было первое реально работающее решение, которое мы показывали при внутреннем бета-тесте.
Нейросеть получала на вход шесть радарных снимков за последний час, несколькими свертками приводила их к тензору из 16 векторов 4 x 4. Cплайновое преобразование восстанавливалось по векторам и последовательно применялось к картинке для получения каждого следующего горизонта прогноза. Решение довольно хорошо себя показало, но оставался единственный вопрос: зачем нужна нейросеть? Если красные свертки — единственная часть, которую мы обучаем, почему бы нам не вычислить векторное поле самостоятельно, алгоритмически? Так что четвертое решение, которое заметно улучшило результат, использовало явную минимизацию loss-функции. Мы искали векторное поле, которое бы одинаково хорошо приближало переход на 10 минут в последний час.
От —60 минут до —50, потом до —40 и т. Мы применяли это векторное поле к t0, чтобы получить прогноз на 10 минут дальше. Алгоритмически гораздо лучше находить векторное поле с помощью минимизации. Оно быстрее работает, не требует обучения. Самое интересное — оно не требует всех данных. Можно пропустить какие-то данные — а радары довольно часто запаздывают.
Мы долго думали, что же оставить — нейронные сети или алгоритмические вычисления векторного поля. Но всё победил тот самый лазерный меч в Иваново. 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.