Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). Сотрудники «Фобоса» предупредили россиян о мощнейшей за шесть лет вспышке на Солнце. Погода в Казахстане 16 февраля: ожидаются сильные морозы, на юго-востоке — осадки. Фобос – последние новости. Наукастинг точен на 100%. Завтра, 28 декабря, погоду в Приморье определяет гребень антициклона, преимущественно без осадков. это cверхкраткосрочный прогноз явлений погоды в пределах 0 – 6 ч от срока наблюдения. В ближайшие 2 часа осадков не ожидается.
meteoinfo ru [delete] [delete]
Снимки делаются каждые полчаса. Низкоорбитальные спутники «Метеор-1» и «Метеор-2» имеют более низкую орбиту — 825 километров, это позволяет получать более детальную информацию, чем при использовании расположенных на гораздо более высокой орбите геостационарных спутников. Оба космических аппарата выведены на солнечно-синхронную орбиту. Вот только «Метеор-1» тоже не функционирует, на орбите он еще находится, но картинку уже не дает. Таким образом, у нашей страны на сегодняшний день только два действующих метеоспутника. Для сравнения, у США на орбите постоянно работают пять метеоспутников и еще один аппарат находится в резерве. Однако стоить сказать, что еще восемь лет назад российских метеорологических спутников в космосе не было совсем. Даже особо точные военные карты с грифом «совершенно секретно» составлялись на основе данных с американских спутников.
Благодаря именно спутниковым наблюдениям удается существенно повысить точность прогнозов погоды. Прибор позволяет создавать трехмерные карты температуры воздуха и поверхности, водяного пара и свойств облаков. Имея 2378 спектральных каналов, AIRS дает разрешение более чем в 100 раз больше, чем предыдущие инфракрасные зонды, и обеспечивает более точную информацию о вертикальных профилях атмосферной температуры и влажности. AIRS также может измерять следовые парниковые газы, такие как озон, угарный газ, двуокись углерода и метан. Если вы слышите о том, что озоновый слой над Антарктидой начал восстанавливаться , то это благодаря AIRS, который и это замечает. Есть и другие способы наблюдения за погодой из космоса. Метод скаттерометрии позволяет дистанционно определять скорость и направление ветра в океанах.
Скаттерометр — это микроволновой радар, сканирующий поверхность океана и позволяющий измерять удельную эффективную площадь рассеяния, что дает возможность восстанавливать параметры приводного ветра. Радар «видит» волны и определяет куда и с какой скоростью дует ветер. Первый такой прибор был установлен на борту американского космического аппарата SeaSat в 1978 году и впервые доказал возможность точного измерения скорости ветра с орбиты. На орбите уже работало большое количество спутников-скатеррометров. Подобный инструмент RapidScat был установлен на Международной космической станции и действовал с сентября 2014 года по август 2016 года. Создание полномасштабной группировки спутников-скатеррометров позволит более эффективно осуществлять прогнозирование морских штормов, изучать океаническую циркуляцию, взаимодействие атмосферы и океана и их влияние на погоду и глобальный климат. Суперпомощники «Прогноз погоды — это решение сложной математической задачи.
В рамках системы уравнений описываются законы атмосферной циркуляции, притока тепла, вертикальных движений. Это очень сложная система, и решать ее можно только на суперкомпьютерах», — объясняет Роман Вильфанд. Сама идея создания прогноза погоды с использованием динамических уравнений была впервые выдвинута английским математиком Льюисом Фраем Ричардсоном еще в 1922 году. Он понял, что динамику атмосферы можно моделировать, выполняя тысячи уравнений, тем самым имея возможность прогнозировать погоду. Однако в докомпьютерный век существовал единственный вариант применения данного численного метода — вручную. Ричардсон подсчитал, что потребуется 64 тысячи человек для выполнения расчетов, необходимых для своевременного качественного прогноза. И хотя это было непрактично, его теория легла в основу прогнозирования погоды по мере совершенствования технологии.
Сегодня по всей планете ежедневно и ежечасно собираются миллиарды метеорологических данных, зарегистрированных наземными метеорологическими станциями, метеозондами, океанскими буями и метеорологическими спутниками. Весь этот поток погодных данных направляется в центры обработки метеорологической информации, оснащенные, как правило, самыми современными компьютерами, так как прогноз на завтра нужен уже сейчас, а не завтра или через неделю. Менее мощные машины были бы не способны обработать такое количество данных в приемлемый срок. По состоянию на ноябрь 2016 года, в списке Top500, рейтинге самых мощных вычислительных систем мира, значилось 23 суперкомпьютера, предназначенных для прогнозирования погоды. И хотя эти 23 системы представляют собой менее пяти процентов от общего числа суперкомпьютеров в списке, они составляют более семи процентов от общей производительности списка. В настоящее время самым мощным компьютером для прогнозирования погоды является машина Метеорологического бюро Соединенного Королевства Cray XC40, которая обеспечивает производительность 7 петафлопс и находится под номером 11 в Top500.
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. Только для изображений из будущего, которые мы пока не знаем.
Все что дальше Урала - естественно, будет работать плохо. Поэтому для этих территорий применяют модели численного прогноза погоды вместо радаров. Посмотреть данные радаров по осадкам в реальном времени можно на accuweather. Эта модель может быть глобальной, покрывающей всю Землю, или локальной, покрывающей отдельный участок планеты. В основе моделей лежат математические уравнения, описывающие аэро- и термодинамические процессы в атмосфере и связывающие такие параметры как плотность, скорость, давление и температуру. Эти уравнения являются нелинейными и не имеют точного решения, поэтому для их решения используются численные методы. Исходные уравнения дискретизируются во времени и пространстве и превращаются в систему линейных уравнений, связывающую наборы физических параметров в выбранных точках узлах вычислительной сетки. Чем больше используется точек для расчета, тем выше точность модели, но и тем выше требования к вычислительным мощностям.
Как правило, требования к таким прогнозам гораздо выше. После того как вы найдете подходящий для себя сервис, рекомендуем установить его приложение на смартфон — так прогноз погоды всегда будет у вас под рукой. Если мобильной версии нет, можно добавить ссылку на сайт в закладки браузера. Топ-10 лучших сайтов с точным прогнозом погоды Каждый человек выбирает себе сервис по своим критериям: кому-то, помимо точности прогноза, важно наличие мобильного приложения, другим — показатель температуры «ощущается как», а третьи ищут вариант, в котором отсутствует реклама. Исходя из этого, мы собрали подборку с самыми точными сайтами прогноза погоды, но не будем расставлять их в порядке «от худшего к лучшему», а дадим рекомендации, кому будет полезен тот или иной сервис. Здесь можно найти прогноз погоды на 3, 10, 14 и 30 дней.
АИИС «МетеоТрасса» для автодорог
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.
Цветные осадки: дождь с песком придет на Южный Урал 26 апреля 2024, 13:53 Осадки с небольшим содержанием песка придут в Челябинскую область 27 апреля в Челябинской области ожидаются дожди подверженные влиянию пыли из пустыни Сахара. 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.
Порядка 24 смерчей было зафиксировано в общей сложности, из них около десяти затронули Прикамье. Это уникальное явление находится в пятерке самых выдающихся вспышек торнадо в России за последние несколько десятилетий.
Сначала была очень холодная зима 2009-2010 годов с несколькими волнами сильных морозов. Потом очень жаркое лето с пожарами и большим ущербом от засухи и маловодья. В то же лето было довольно много конвективных явлений: град, шквалистые ветры. Интересным оказалось начало зимы, когда с 24 ноября по 7 декабря 2010 года выпало порядка полуметра снега. Это привело к очень большим проблемам с транспортом, пробки на федеральных трассах стояли несколько дней. Согласно нашей базе данных, 2010 год до сих пор занимает первое место по количеству опасных метеорологических явлений. Вы рассказали про вспышку торнадо. Как вообще смерчи образуются в Пермском крае?
Есть такое обывательское представление, что смерчи образуются где-то над степями, над прериями, по аналогии с США. На самом деле ничего подобного. Как раз леса очень сильно способствуют возникновению такого рода явлений, потому что они обеспечивают повышение относительной влажности воздуха, а это необходимо, чтобы образовался смерч. Еще нужен низкий уровень конденсации. Его можно определить по облакам. Если нижняя граница облаков расположена ниже высоты 1,5-2 км, то вероятность возникновения смерчей увеличивается. Над лесами такие условия формируются часто, поэтому большинство самых мощных смерчей фиксируются в лесной зоне. Ваша докторская диссертация и другие проекты во многом касаются темы смерчей.
Я и мои коллеги активно работаем по этой теме с 2016 года. Мы занимаемся выявлением смерчей по повреждениям лесов, ветровалам и собираем базу данных смерчей в лесных зонах России. За период с 2001 года по настоящее время выявлено порядка 750 случаев. В прошлом году мы опубликовали базу данных по смерчам в Пермском крае с 1984 года до сегодняшнего дня. Зафиксировано порядка 60 случаев. Это не значит, что у нас каждый год бывает по 2-3 смерча. В Пермском крае бывает примерно один сильный смерч за 10 лет. Они наблюдались в 1984, 1993, 2005, 2006, 2009 и 2018 годах.
Учитывая, что территория региона огромная, это в общем-то очень низкая повторяемость. Поэтому если вы живете в Пермском крае, вероятность увидеть торнадо довольно низкая. Вероятность от него пострадать — еще ниже.
Прогнозирование ошибок при помощи нейросетей как способ увеличения точности прогноза погоды Литвинов Антон Андреевич — магистрант МИРЭА — Российского технологического университета Аннотация: В статье рассматривается метод увеличения точности прогноза полей осадков посредством прогнозирования ошибок при помощи искусственных нейронных сетей. Ключевые слова: наукастинг, поля осадков, нейронные сети, прогнозирование ошибок, многослойный персептрон. Введение В настоящее время, существуют различные методы прогнозирования полей осадков, применяемые по всему миру.
Однако, данная система обладает ошибками прогнозирования, которые увеличиваются по мере увеличения срока прогноза [2]. Одним из способов увеличения точности прогноза, может стать прогнозирование отклонений, которые возникают в комплексных прогнозах. Одним из методов прогнозирования может быть применение различных моделей искусственных нейронных сетей. Описание метода Исходные данные представляют из себя матрицу числовых значений, которые в дальнейшем переводятся в графическое изображение при помощи специализированного ПО [1]. Для решения задачи можно обозначить две возможные архитектуры: сверточные нейронные сети [3]; многослойные персептроны [4]. Первый тип нейросетей целесообразно применять в том случае, если мы используем данные большого размера в изначальном, матричном виде, так как сверточные нейронные сети предназначены для обработки данных, имеющих топологию в виде сетки Второй тип подойдет в том случае, если мы используем данные небольшой размерности.
Например, это может быть, когда размерность была сознательно уменьшена в целях облегчения данных для тестирования новых моделей и проверки гипотез. Для использования данного метода будет необходимо использовать данные в виде одномерного массива.
Прогнозирование ошибок при помощи нейросетей как способ увеличения точности прогноза погоды
Фото: Владимир Астапкович / РИА Новости. В задаче наукастинга осадков необходимо минимизировать отклонение спрогнозированных мм от истинного. 022. Прогноз осадков на два часа — Алексей Преображенский. Смотрите карты погоды высокого разрешения с центром в Спутнике с почасовыми прогнозами погоды осадков, облачности, анимации ветра, температуры, атмосферного давления и индекса качества воздуха. Опасные явления BUFR Отражаемость 1км BUFR Прогноз ICON-EU 1ч сумма осадков Высота ВГО BUFR Дифференциальная отражаемость 1км BUFR Дифференциальная отражаемость 2км BUFR Доплер скорость 1км BUFR Доплер скорость 2км BUFR Доплер скорость 3км BUFR.
Прогнозирование ошибок при помощи нейросетей как способ увеличения точности прогноза погоды
Мы предсказываем на два часа вперёд с шагом 10 минут. 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. Наукастинг — это сверхкраткосрочный прогноз, на 2–5 часов вперёд.
Предоставляем метео данные
Спутниковые снимки Спутниковые снимки облачности позволяют оценить состояние облачного покрова на обширной территории в целом, выявить некоторые его структурные особенности, а также направление движения облачности разных ярусов. 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.
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. Каждый блок последовательно строит прогноз по своему горизонту, получая на вход некоторый тензор состояния и последний радарный снимок, последнее предсказание с предыдущего горизонта.
Например, вы выбирали одежду, ориентируясь на показатели термометра, а на самом деле на улице теплее ведь пригревает солнце или холоднее так как поднялся сильный ветер. Удобный интерфейс сайта или мобильного приложения В идеале вся интересующая информация должна находиться на главной странице, а реклама не должна сильно отвлекать или занимать большое количество места на экране. Прогноз погоды на сутки Погода — часто меняющееся явление. Поэтому, если вам важна точность, советуем выбирать сервис, который показывает почасовой прогноз на ближайшие сутки. Это позволит скорректировать ваши планы и, например, вовремя захватить зонт. Прогноз погоды для отдельных районов города Это особенно актуально для жителей мегаполисов.
Мы взяли за основу thin plate spline transform — преобразование картинки, которое представляет ее в виде тонкой резиновой пластины и растягивает некоторые места. Мы параметризуем это преобразование всего несколькими опорными векторами, а все остальные вектора движения внутри картинки восстанавливаем сплайновой интерполяцией. Такая технология используется, например, в восстановлении движения по последнему кадру из видео. Известная научная работа. Вооружившись полученными знаниями, мы начали пытаться строить прогноз. 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.
Search code, repositories, users, issues, pull requests...
| Росгидромет: в Москве за полтора часа выпала треть месячной нормы осадков | это cверхкраткосрочный прогноз явлений погоды в пределах 0 – 6 ч от срока наблюдения. |
| Как мы отказались от нейросетей, а затем вернули их в прогноз осадков Яндекс.Погоды | Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). Прогноз погоды и погодные новости от ФОБОС. В Москве с 17 октября среднесуточная температура воздуха станет устойчиво отрицательной, что характерно для метеорологической зимы. |
| осадки в Европе | высокоточным прогнозам на несколько часов - в зоне действия девяти радаров (Кострома, Нижний Новгород, Валдай, Внуково, Воейково, Тула, Смоленск, Брянск, Курск). |
| Прогноз наукастинга для городов запустил Казгидромет | точный и подробный прогноз погоды в любом уголке мира на сегодня, завтра и неделю. |
| Прогнозирование ошибок при помощи нейросетей как способ увеличения точности прогноза погоды | Наукастинг. Прогноз текущей погоды – детализированный прогноз погоды на ближайшие часы (до 2-6 часов).Продолжительность жизненного цикла некоторых погодных явлений (например, шквалов, ливней и т.д.) варьирует от минут до десятков минут. |
Прогнозирование ошибок при помощи нейросетей как способ увеличения точности прогноза погоды
| 10 самых точных сервисов прогноза погоды | Об этом сообщает РИА Новости со ссылкой на данные Росгидрометцентра. Высота осадков составила 20 мм. |
| Арбат, Москва | Фото: Владимир Астапкович / РИА Новости. |
| Как мы отказались от нейросетей, а затем вернули их в прогноз осадков Яндекс.Погоды | высокоточным прогнозам на несколько часов - в зоне действия девяти радаров (Кострома, Нижний Новгород, Валдай, Внуково, Воейково, Тула, Смоленск, Брянск, Курск). |
| АИИС «МетеоТрасса» для автодорог — IRAM Dev | Наукастинг. Прогноз текущей погоды – детализированный прогноз погоды на ближайшие часы (до 2-6 часов).Продолжительность жизненного цикла некоторых погодных явлений (например, шквалов, ливней и т.д.) варьирует от минут до десятков минут. |
| В Москве за полтора часа выпала треть месячной нормы осадков - | Новости | 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. |
Риски в виде осадков. Большое интервью с доктором географических наук Андреем Шиховым
И снова про наукастинг Когда мы говорим о прогнозе погоды, то чаще всего подразумеваем температуру и осадки, например, на завтра или ближайшие выходные. Чаще всего говорят о наукастинге развития конвективных (кучево-дождевых) облаков и связанных с ними опасных метеорологических явлений (ОЯ) — ливневых осадков, гроз, града, шквалов, смерчей. Это стало возможным благодаря технологии наукастинга — краткосрочного гиперлокального прогноза осадков. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг).
В китайской провинции Гуандун после нескольких дней осадков реки вышли из берегов
Радарный наукастинг осадков Анимированная карта явлений погоды за последние 3 часа по данным радарных наблюдений (подготовлено Центральной аэрологической обсерваторией). Наукастинг (nowcasting) и сверхкраткосрочные прогнозы погоды очень важны. Региональные краткосрочные прогнозы. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). Наукастинг. Прогноз текущей погоды – детализированный прогноз погоды на ближайшие часы (до 2-6 часов).Продолжительность жизненного цикла некоторых погодных явлений (например, шквалов, ливней и т.д.) варьирует от минут до десятков минут. 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.