Мы предсказываем на два часа вперёд с шагом 10 минут. 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. Во-первых, наукастинг осадков оказался полезным на интервале одного-полутора часов как в точках выделенной сетки, так и по областям сильных осадков. 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. Радарный наукастинг осадков Анимированная карта явлений погоды за последние 3 часа по данным радарных наблюдений (подготовлено Центральной аэрологической обсерваторией).
ГИДРОМЕТЦЕНТР РОССИИ: О ПОГОДЕ - ИЗ ПЕРВЫХ РУК
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. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). «Русскую» зиму отменили синоптики из-за феномена Эль-Ниньо в сезоне-2023/24. высокоточным прогнозам на несколько часов - в зоне действия девяти радаров (Кострома, Нижний Новгород, Валдай, Внуково, Воейково, Тула, Смоленск, Брянск, Курск). высокоточным прогнозам на несколько часов - в зоне действия девяти радаров (Кострома, Нижний Новгород, Валдай, Внуково, Воейково, Тула, Смоленск, Брянск, Курск).
Наукастинг осадков на 2 часа
наукастинг – сроком до двух часов. Система наукастинга позволяет зафиксировать момент зарождения опасного явления и тогда спрогнозировать на два часа траекторию его перемещения, усиления или, наоборот, рассеивания энергии. Нейросетевые методы наукастинга осадков: обзор и апробация существующих решений. Кратковременный дождь с грозой и порывами ветра до 11-18 м/с выпадает на последнее воскресенье апреля. Кроме этих распространенных вариантов, следует упомянуть наукастинг (до 2 часов) и климатический (на 2 года и более).
Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг)
Мониторинг метеорологических условий и состояния поверхности дорог Контроль качества данных Формирование и передача сообщений в ИТС Контроль состояния поверхности дорог коэффициент сцепления Специализированный прогноз зимней скользкости на 4 часа Прием данных от прогностических центров Расчет статистических характеристик на основе архивных данных Подготовка рекомендаций по количеству внесения реагента Прием данных от прогностических центров Расчет статистических характеристик на основе архивных данных Наукастинг осадков по данным ДМРЛ на 2 часа Мониторинг состояния автомобильных дорог, рекомендации по обработке Наукастинг осадков по данным ДМРЛ на 2 часа Специализированный прогноз зимней скользкости Для специализированного прогноза зимней скользкости используются: Численная гидротермодинамическая модель пограничного слоя атмосферы Данные дорожных метеостанций.
Рисунок 3. Значения функций обучения и валидации. Из графика на Рисунке 3 видно, что переобучение наступает примерно после 75 эпохи. Значение функции валидации, которого удалось достигнуть — 0,0123 Распределение ошибок в изначальных данных является следующим: минимальная ошибка — 0; средняя величина ошибки — 0,065. Заключение В результате, был описан метод, который позволит увеличить точность прогноза либо путем автоматической коррекции прогнозируемых значений, либо путем ручного контроля за слишком большими возникающими ошибками. Так же была приведена тестовая архитектура нейронной сети, которая способна решать данную задачу и приведены результаты ее работы. Муравьев А. Сравнительная верификация усовершенствованной системы радарного наукастинга осадков с учетом пропусков и при различных методах формирования выборок по результатам испытаний в теплый период года май-сентябрь 2017 и 2020 гг.
Интересная статья? Поделись ей с другими: ООО "Аспект", 443086, г. Самара, ул.
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.
Рисунок 2. Архитектура нейронной сети.
Результаты расчетов отображаются в виде графиков с возможностью наложения друг на друга для удобного сравнения между собой и текущим фактическим состоянием погоды, а также в виде анимированных карт. Графики строятся по параметрам: температура, давление, относительная влажность, скорость и направление ветра, порывы ветра, количество осадков с указанием фазы осадков , накопленное количество осадков, облачность, высота снега. Карты отображают следующие характеристики: количество осадков за период, количество осадков накопленное, температура воздуха и другие основные метеопараметры у поверхности земли и на основных изобарических поверхностях. Рекомендуемое применение Резервирование уборочной техники и работников для оперативного устранения последствий ожидаемых негативных погодных явлений ливни, снегопады, гололед, сильные порывы ветра, грозы Заблаговременная подготовка коллектива и рабочей инфраструктуры, зависимой от погоды, к эксплуатации при возникновении негативных погодных условий.
Яндекс научился предсказывать осадки на ближайшие 2 часа
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. Кстати, удобные сервисы по просмотру параметров моделей - температура на уровнях, скорость ветра, осадки, влажность и т.
На карте можно посмотреть, как в режиме реального времени двигаются тёплые и холодные воздушные массы, где сейчас особенно сильный ветер и низкое давление, а также как закручиваются воздушные потоки в циклонах и антициклонах. Чтобы отрисовать красивые анимированные карты, компьютеры ежесекундно производят огромное количество математических операций, сопоставляя данные о прогнозе с картой.
Так выглядит карта ветров в Яндекс. 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.
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.
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.
А можно поточнее? Как делается прогноз погоды и можно ли его улучшить?
В ближайшие 2 часа осадков не ожидается. есть сайт метеовести это погодного центра фобос, ну и разумеется данные гидрометцентров РФ и РТ, у рф центра есть крутой раздел наукастинг 2 часа, там можно за дождями, снегом следить. Совместная технология детерминистского наукастинга и сверхкраткосрочного прогноза осадков на основе экстраполяции данных.
Цветные осадки: дождь с песком придет на Южный Урал
Последний пост видимо оказался слишком узконаправленным, потому что обсуждения никакого не вызвал. Что же, не буду тогда вдаваться в технические сложности, постараюсь писать более понятно. Итак, прогноз погоды со спутника. Такой прогноз называется наукастинг, обычно он делается на ближайшие часы до 2-6 часов вперед.
Про спутниковые данные уже рассказывал, что же такое метеорологические радары? Это доплеровские радиолокационные станции, которые позволяют определять координаты выпадения осадков, направления их движения и их тип. Расположение радаров на территории Росси приведено ниже взято отсюда Как видно, в основном они располагаются в Европейской части России.
Все что дальше Урала - естественно, будет работать плохо.
Браунингом при описании технологии экстраполирования последовательности радарных изображений для прогноза осадков. На рисунке приведена карта радиолокационной отражаемости сети МРЛ Германии в 13 ч 45 мин 19 августа 2013 г. Это наглядный пример полуавтоматического наукастинга опасных конвективных явлений для локальной территории. Составление долгосрочных прогнозов погоды является одной из важнейших задач метеорологии, которая, к сожалению, так и не получила окончательного разрешения на сегодняшний момент. 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.
Теперь она показывает прогноз на целые сутки вперед.
Пользователи смогут увидеть, как будут перемещаться тучи до конца дня и завтра, и, исходя из этого, строить планы. Об этом CNews сообщили представители « Яндекса ». Раньше карта осадков давала прогноз на два часа вперед с десятиминутным интервалом.
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. Всё, что было сказано выше, кратко отражено в таблице.
Онлайн-словарь отраслевых терминов
Новости. Телеграм-канал @news_1tv. Сегодня Всемирная метеорологическая организация считает наукастингом прогноз на два часа вперёд. Фото: Владимир Астапкович / РИА Новости. Главная» Новости» Больше всего осадков в городе 2024. В ближайшие 2 часа осадков не ожидается. прогноз осадков на ближайшие 2 часа. На сайте сервиса можно также найти «погодные новости» из разных регионов России и мира, метеорологические карты и графики, статьи на тему погоды и детский раздел с познавательно-развлекательной информацией.
ГИДРОМЕТЦЕНТР РОССИИ: О ПОГОДЕ - ИЗ ПЕРВЫХ РУК
Он был опубликован в английской газете Times 1 августа 1861 года. По одной из версий, именно неточность составляемых им прогнозов и стала причиной его добровольного ухода из жизни. Многочисленные погодные датчики, размещенные на поверхности Земли и над ней, в море и на орбите, измеряют целый ряд погодных параметров, которые помогают максимально нарисовать наиболее полную картину погоды на нашей планете. Сбор погодной информации ведется метеорологическими организациями по всему земному шару, а затем национальные метеослужбы обмениваются ею со своими коллегами в других странах. К основным погодным параметрам относятся: температура, атмосферное давление, влажность, скорость и направление ветра, осадки и их количество. Для их измерения на суше действует сеть метеостанций. В России таких метеостанций 1670, тогда как, например, в Китае их более 53 тысяч. Они могут обслуживаться как специалистами-метеорологами, так и быть полностью автоматизированными. Такие метеостанции установлены в более чем 900 аэропортах по всей стране, где они собирают информацию о погодных явлениях.
В нашей стране разработкой и производством такого оборудования занимается концерн «Алмаз-Антей», известный своими системами противовоздушной и противоракетной обороны. Доплеровский метеорологический радиолокатор ДМРЛ-С , разработанный этой ведущей оборонной корпорацией, относится к новому поколению радаров с двойной поляризацией сигнала. Современные радары ДМРЛ-С имеют радиус обзора 250—300 км и позволяют осуществлять циклические наблюдения с периодичностью от 3 до 15 минут в круглосуточном автоматизированном режиме. Они предоставляют данные с высоким пространственным разрешением 0,5—1 км на площади до 200 тыс. Графическую информацию с таких радаров мы можем увидеть на картах осадков, имеющихся на многих погодных сайтах. В США также существует сеть метеорадаров, которая включает более чем 120 доплеровских радаров. На данный момент сеть погодных радаров в США считается самой развитой в мире. Радарами покрыта практически вся территория, причем восточная часть страны с большим запасом.
Именно поэтому краткосрочный прогноз погоды в Вашингтоне и Нью-Йорке считается одним из самых точных на планете. В России сейчас также реализуется программа развития радиолокационной сети, новые радары строятся, прежде всего, в Центральном регионе, на юге Сибири и Дальнего Востока. Они, как и другие типы метеорологических станций, измеряют такие параметры, как температура воздуха над поверхностью океана, скорость ветра постоянная и порывистая и направление, барометрическое давление. Поскольку погодные буи находятся в водоемах, они также измеряют температуру поверхности моря и высоту волн. Полученные данные обрабатываются и могут регистрироваться на борту буя, а затем передаваться по радио, сотовой или спутниковой связи в метеорологические центры для использования в прогнозировании погоды. Используются как пришвартованные буи, так и дрейфующие, в том числе и в открытых океанских течениях. Фиксированные буи измеряют температуру воды на глубине до 3 метров. Для измерения параметров атмосферы непосредственно в ее «толще» в воздух запускаются метеозонды.
Они измеряют параметры атмосферы и по радио передают данные обратно на аэрологические станции наблюдений. Во всем мире действует порядка 870 станций метеорологического зондирования, из них 115 — на территории нашей страны. Вот только с 2015 года Росгидромет стал запускать метеозонды для изучения атмосферы в два раза реже. Вместо ежедневного двухразового зондирования российские метеорологи перешли на одноразовое. Отразилось это на качестве прогнозов погоды не только в нашей стране, но и, например, в соседнем Китае, прогнозы в котором во многом зависят от данных российских метеостанций. Выше метеозондов наблюдают за погодой метеоспутники. Но и здесь все не так просто. Россия имеет четыре метеоспутника.
Находясь постоянно в одной точке над Землей, он снимает целиком все Восточное полушарие планеты. Космический аппарат этой серии с высоты 35 786 км способен проводить многоспектральную съемку в видимом и инфракрасном диапазонах с разрешением 1 км и 4 км соответственно.
За 10—12 часов, если возникают условия для процессов, которые создают сложности для жизни жителей, для функционирования транспорта, строительства, высотных работ.
Иногда за час-два прогнозы будут выпускаться. Тут ничего удивительного нет и не должно быть, потому что в условиях города создаются сложные условия, которые невозможно заранее просчитать. И только вот за час-два модель может показать, а синоптик проанализировать и понять, что возникает очень сложная ситуация.
Нужно понимать, что каждая минута — это спасенные жизни. Невозможно спасти имущество, но сохранить человеческую жизнь — да, возможно Средняя заблаговременность прогнозов торнадо в США составляет 19 минут. Это большой успех, потому что в начале 2000-х годов она составляла шесть минут.
Невозможно спасти имущество, но сохранить человеческую жизнь — да, возможно. В атмосфере такие быстро развивающиеся процессы в ряде районов существуют и повторяются часто. К большому счастью, у нас не торнадоопасный регион.
Но все-таки смерчи бывают. А шквалы? Предупреждение об этом позволяет сохранить жизни.
В Пекине некоторые расчеты ведутся, в Нью-Йорке. Здесь у нас будет не менее сильная, просто одна из пионерских, работ. Нужно обязательно отметить, что вся эта работа — и по развитию современной наблюдательной сети, и по созданию системы раннего предупреждения, — в изложении кажется стройной легкой, логичной.
Мне бы не хотелось, чтобы создавалось такое ощущение. Предстоит очень напряженная работа с появлением вопросов, заранее неочевидных. Например, на этапе создания градиентных наблюдений могут возникнуть юридические проблемы.
Разработка модели высокого разрешения требует наличия очень детального описания городской топографии в цифровом виде и многое другое. Понятно, что при выполнении пионерских работ могут возникать неожиданные преграды. Но эта многоаспектная работа настолько социально значима и настолько профессионально интересна, что она должна быть завершена за два года.
Можете рассказать о ней? Каковы распределения температур в глубине? На одном и том же поле почвы имеют разный состав.
Важно понять, насколько эффективны приборы, насколько репрезентативны данные для описания всего поля. Еще целый ряд аспектов возникает: существует спутниковая информация, которая дает полное покрытие по всему Земному шару, а мы используем только станции. Но спутниковая информация имеет погрешности, ошибки.
Стоит задача калибровки спутниковой информации по этим натурным данным, чтобы, откалибровав, распространить ее на значительную территорию. Но эта калибровка не может быть выполнена раз и навсегда. При следующем пролете спутника над этой территорией ее нужно произвести снова.
Здесь у нас будет не менее сильная, просто одна из пионерских, работ Кстати говоря, для нашей службы очень важны всевозможные схемы интерпретации спутниковой информации. Можно получить максимально полное представление о том, что происходит на полях: засушлива почва или нет, условия вегетации соответствую норме или не совсем, находится ли растение в подавленном состоянии, ну и т. Эти аспекты очень важны методически и в последующем для оценки урожая.
Не везде ведь сейчас хватает метеостанций. Решить эту задачу, например, в рамках Российского метеорологического общества, которое планируется создать?
Вкратце - они использовали для составления прогноза оптический поток и нейронную сеть.
Результаты, судя по всему, внедрены в Яндекс. Также они приводят интересный график Согласно которому точность прогноза уменьшается тем больше, чем больше время самого прогноза. Там тема одного из докладов - Разработка нейросетевого метода прогнозирования эволюции облачных образований и осадков по данным геостационарных спутников Как я понял, там делают упор как раз только на использование спутников, потому что на Дальнем востоке радаров почти нет.
Но к чему это привело и где это используется - непонятно. Таким образом, со спутников делают прогноз - но на небольшой период времени. До 2 часов максимум.
И чем больше время прогноза - тем меньше точность.
Это две трети месячной нормы. Этот район оказался наиболее подвержен влиянию холодного атмосферного фронта», — сообщила синоптик. Предлагаем вашему вниманию рейтинг из 10 самых дождливых городов в России: места с повышенной влажностью, к климату которых нужно привыкать. 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.
Как узнать, будет ли дождь, гроза? Смотрим карту 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. Об этом сообщает РИА Новости со ссылкой на данные Росгидрометцентра. Высота осадков составила 20 мм. Опасные явления — шквалистый ветер, сильные ливневые осадки, град — живут недолго, поэтому о них часто предупреждают лишь за несколько часов до возникновения.
наукастинг осадков на 2 часа
| нЕФЕПОПЧПУФЙ : рТПЗОПЪ РПЗПДЩ, ЛБТФЩ РПЗПДЩ, ОПЧПУФЙ РПЗПДЩ, ЖБЛФЙЮЕУЛБС РПЗПДБ | Нейросетевые методы наукастинга осадков: обзор и апробация существующих решений. |
| В Росгидромете назвали точную дату наступления весны | 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. |
MARKET.CNEWS
- Риски в виде осадков. Большое интервью с доктором географических наук Андреем Шиховым
- Новая карта осадков в «Яндекс погоде» — с прогнозом на сутки вперед - CNews
- Погода и подробный прогноз погоды от Гидрометцентра России
- Содержание
Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг)
In 2017, the arrival of passive sensing means, such as wireless networks, helped progress nowcasting even further. It became possible to receive inputs every minute and achieve greater accuracy in short-term forecasting. Several countries have developed nowcasting programs as previously mentioned. The World Meteorological Organization WMO supports these efforts and held test campaigns of such systems at various occasions. In 2009, WMO has even organized a symposium devoted to Nowcasting.
Archived from the original on June 5, 2016. Retrieved May 9, 2016.
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.
На сим пока всё, на этом откланиваюсь... Кстати, не забудьте взять зонтик!..
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.
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.