022. Прогноз осадков на два часа — Алексей Преображенский.
Другие материалы рубрики
- рПЗПДБ Ч НЙТЕ
- Как узнать, будет ли дождь, гроза? Смотрим карту осадков!
- опчпуфй рпзпдщ
- Осадки и облачность
- Погода сейчас
- А можно поточнее? Как делается прогноз погоды и можно ли его улучшить?
Как узнать, будет ли дождь, гроза? Смотрим карту осадков!
точный и подробный прогноз погоды в любом уголке мира на сегодня, завтра и неделю. наукастинг, который позволяет выпускать прогноз об опасных явлениях погоды на ближайшие несколько часов. 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. 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.
Новая карта осадков в «Яндекс погоде» — с прогнозом на сутки вперед
Например, такие: «Когда гром гремит в месяце Себат, то появится саранча» или «Когда солнце окружено кругом, то пойдёт дождь». Под кругом имеется в виду солнечное гало, атмосферное оптическое явление — древний признак ухудшения погоды. Гало и на самом деле может означать, что будет дождь, поскольку эта радужная сфера образуется от сверкания кристалликов льда в облаках на высоте около 5 км, которые относятся к плотным тёплым облакам зимой — снежным, летом — дождевым. О погоде много писали астрологи Индии и Китая. И даже Гиппократ посвятил этой теме отдельный труд.
Первым термометром была стеклянная трубка с полым шаром на конце, а другой конец стоял в воде. Он был похож на барометр, только воздух из трубки не откачивался, а служил детектором температуры. Остывая, воздух в шаре сжимался, и вода поднималась, а при её повышении происходило обратное. Показания такого термоскопа зависели не только от температуры, но и от давления, поскольку прибор не был запаян.
Нужно было сделать приёмником температуры воду и заключить её в герметический резервуар. Исаак Ньютон пытался вывести и использовать формулы, которые помогут рассчитать погоду на несколько дней вперёд, и некоторые его расчёты до сих пор не потеряли актуальности. Уже в XVII веке учёным было очевидно, что погода «делается» с помощью движения холодных и тёплых воздушных масс, которые встречаются между собой, всегда образуют в месте встречи возмущение атмосферы и двигаются вроде в более-менее предсказуемых направлениях. Но раз на раз не приходится — формула по-прежнему даёт сбои.
Эффект бабочки, или Почему метеорологи ошибаются с прогнозами Главная проблема, как раньше, так и сейчас, состоит в изменениях, которые с этими массами или атмосферными фронтами происходят после их смешения. Они меняют и температуру, и плотность, а, значит, и двигаться начинают немного иначе. В начале ХХ века считалось, что при смешении воздушных масс холодный фронт наступает на тёплый, а на их границе обычно выпадают осадки. Название атмосферным фронтам дал норвежский ученый Якоб Бьёркнес — он писал свою работу во время Первой мировой войны.
С появлением радаров и спутников стало понятно, что движение вихревое или турбулентное и взаимное влияние воздушных потоков настолько сложное, что никаких чётких фронтов в этом движении нет. По сути, это бесконечное и хаотическое смешивание и закручивание воздушных струй. Тем не менее движение и модель взаимодействия этих потоков рассчитываются на суперкомпьютерах с относительно высокой точностью, и в этих расчётах учтены огромные массивы данных BigData — многие сотни параметров. Но всё-таки есть множество случайных факторов, которые климатические модели не учитывают.
Один из таких параметров, например, цвет поверхности земли чёрный или белый , а попросту — убрана ли от снега дорога, то есть нагревается она или нет. Если дорога чёрная и нагревается, пусть она шириной всего в несколько метров, над ней появляются интенсивные восходящие тёплые воздушные потоки.
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. Некоторые дождевые тучи удаётся улавливать исключительно благодаря сообщениям пользователей спасибо вам! Погоды сняли классный ролик, в котором рассказали о ключевых этапах развития сервиса на тот момент: Теперь вы знаете, откуда берутся данные для отрисовки красочных Погодных карт. Если вам понравилось читать статью и хочется узнавать больше о технологиях Яндекс.
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.
Первое — радарные снимки. Они бывают очень разных форматов и поступают от очень разных поставщиков. Это и просто отдельные картинки в PNG, с договоренностью, что цветом с таким-то кодом обозначается такая-то интенсивность отраженного сигнала. Либо — научный формат NetCDF.
Радары сильно отличаются по частоте обновления. Бывают радары, которые обновляются раз в 10 минут, раз в 15 минут. Самое ужасное, что данные с радаров — в отличие от относительно чистых данных для соревнований — содержат артефакты. Радары работают на физических принципах, на отражении волны, так что у них бывают слепые зоны. Причем когда маленькие фрагменты зоны видимости радиально закрыты зданиями — это еще далеко не самый тяжелый случай. Бывают и сделанные людьми артефакты.
Например, в период бета-тестирования мы столкнулись с человеком, который купил себе Wi-Fi-точку, неправильно настроил на ней частоту и номер канала, после чего выставил ее в окно. В результате у нас над Иваново висел огромный лазерный меч в виде облака. Мы видели его на карте и ничего не могли с ним поделать, пока не вызвали Частотнадзор. Пожалуйста, если покупаете Wi-Fi-точки где-то в Китае, настраивайте их на российские частоты. Кроме радарных данных, надо еще откуда-то взять векторное поле. Принципиально его можно взять всего из двух мест: либо проанализировав предыдущие радарные снимки и применив, скажем, алгоритмы оптического потока, либо из каких-то других источников.
Например, можно воспользоваться метеомоделированием и результатом работы того же ОРФ или Метеума. Берем поле ветров и с его помощью переносим картинки, которые возвращает радар. Оба способа получения векторных полей имеют недостатки. Оптический поток нельзя посчитать в местах, где не летит облако. Там не от чего отражаться радарному лучу, и нет никаких данных о скорости воздуха и направлении движения. Метеомоделирование может не совпадать с реальностью.
Поэтому если бы мы использовали только данные метеомодели, могло бы так получиться, что в исторических данных радара облако летит в одну сторону, а потом в прогнозе ветров резко разворачивается и летит в другую сторону. Третий компонент наукастинга — алгоритм применения векторного поля. Здесь наука умеет довольно многое. 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.
Яндекс научился предсказывать осадки на ближайшие 2 часа
Система наукастинга позволяет зафиксировать момент зарождения опасного явления и тогда спрогнозировать на два часа траекторию его перемещения, усиления или, наоборот, рассеивания энергии. "Сейчас в Москве прошел дождь, он был интенсивный, летний, всего за час выпало от 8 до 11 миллиметров осадков. Актуальные новости о погоде и окружающей среде.
наукастинг осадков на 2 часа
Система наукастинга позволяет зафиксировать момент зарождения опасного явления и тогда спрогнозировать на два часа траекторию его перемещения, усиления или, наоборот, рассеивания энергии. наукастинг – сроком до двух часов. Метеорологическая карта прогноза осадков в Европе.
В Росгидромете назвали точную дату наступления весны
| Windy: Wind map & weather forecast | Сегодня Всемирная метеорологическая организация считает наукастингом прогноз на два часа вперёд. |
| А можно поточнее? Как делается прогноз погоды и можно ли его улучшить? | Нейросетевые методы наукастинга осадков: обзор и апробация существующих решений. |
| В Росгидромете назвали точную дату наступления весны | Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). По моим данным, он циклон балканского происхождения по имени «Бенедикт». |
Метеоролог и я
Прогнозы наукастинга осадков на 2 часа могут быть полезными для различных целей, включая планирование деятельности на открытом воздухе, сельское хозяйство, гидрологию и другие области, где знание о количестве и интенсивности осадков имеет важное значение. Однако, для получения точных и надежных прогнозов осадков на 2 часа необходимо учитывать множество факторов, которые могут влиять на погоду. Поэтому рекомендуется обращаться к официальным источникам прогноза погоды, таким как метеорологические службы или специализированные веб-сайты, которые предоставляют актуальную информацию о погоде и прогнозах осадков. Видеоурок по географии 6 класс 7 лет назад. Просмотры: 53241 Youtube - InternetUrok. География в действии!
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.
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.
Погода — оптимальное решение для тех, кто ценит простоту и лаконичность. Здесь нет новостей, полезных статей, многообразия разделов. Зато приводится время восхода и захода солнца, размер светового дня, состояние Луны растущая или убывающая , колебания магнитного поля, уровень УФ-излучения. Его популярность обусловлена точностью прогнозов, понятным и удобным интерфейсом, наличием всей необходимой информации, возможностью посмотреть прогноз во всем мире, наличием приложений, что упрощает использование. В Gismeteo можно найти информацию о ближайших метеостанциях, посмотреть погоду на сегодня, завтра, 3, 10, 14 и 30 дней, узнать не только об осадках и температуре на каждые 3 часа, но и ознакомиться с влажностью воздуха, скоростью ветра, геомагнитной активностью. Визуалы могут в один клик попасть на карту осадков, температуры, ветра и облачности, а пытливые умы почитать новости о погоде, космосе, происшествиях, природе, климатических явлениях в своем регионе или в мире. Наличие поиска позволяет быстро найти нужную новость. Веб-разработчики могут установить информер Gismeteo на сайт, причем, можно выбрать стандартный вариант или создать свой. Огромным преимуществом является возможность установить приложение для iPhone, iPod Touch, iPad, мобильных устройств на Android, Windows Phone, телевизоров Smart TV , компьютеров на базе Windows и в качестве расширений приложений для разных браузеров. В январе 1930 года состоялось основание Центрального бюро погоды — с этого момента, неотрывно от развития гидрометеорологической науки, начинается история Гидрометцентра РФ. В 1994 году учреждение получило статус Государственного научного центра. Задача Центра — получение и применение новых знаний в изучении погодных процессов, информирование обычных граждан, государственных структур и хозяйственных предприятий о погодных изменениях и возможных опасностях. Поэтому на сайте отражена максимально точная и полная информация, поступающая из первых рук. Выбрав населенный пункт, можно ознакомиться с прогнозом на 5 или 7 дней, узнать, ожидаются ли осадки в ближайшие 2 часа, включить видеопрогноз, узнать температуру воды в морях, прочитать экстренную информацию, приведенную на главной странице. Метеопредупреждение на ближайшие 24 часа удобно смотреть на цветной карте, расшифровка которой приведена ниже в текстовом формате. Также на сайте можно найти новости, заглянуть в раздел синоптических карт, климатических изменений, детских рисунков, занимательной метеорологии, книг и документов. Какой сайт прогноза погоды лучше выбрать Пред тем, как сделать окончательный выбор, придется расставить приоритеты. Ведь именно от этого зависит, какой из сайтов будет максимально полно отвечать всем запросам. Если на первом месте простота и понятность интерфейса, то оптимальный выбор The Weather Channel, Погода Mail. Когда хочется глубже погрузиться в тему метеорологии, астрологии, природных явлений, общаться с единомышленниками, делиться собственными наблюдениями, выбор очевиден: интернет-журнал Meteoweb. Для России наиболее точными и полными будут сводки Meteoinfo. Если назревает поход, речной сплав, ретрит на лоне природы, стоит обратиться за информацией на rp5. Нужно установить информер на сайт? Такую возможность предоставляет Gismeteo. Водителям пригодится прогноз видимости, который можно найти на Foreca. Для метеочувствительных людей максимально полную картину предлагает Foreca и Погода Mail. Отслеживать удары молнии поможет Weatherbug. Weather Underground дает прогноз в режиме реального времени. Если интересно заглянуть в архив сводок на определенный день, стоит воспользоваться Погода Mail. Кроме общих рекомендаций, целесообразно провести тест, который поможет выяснить, какой сайт дает максимально точный прогноз для конкретного местоположения.
Обычно наукастинг и сверхкраткосрочный прогноз тоже активно используется в аэропортах, морских портах, космодромах, во время олимпийских игр. Внезапные порывы ветра, резкое ухудшение видимости из-за тумана или осадков могут сыграть злую шутку. Перенос запуска ракеты из-за порывов ветра обходится в огромную сумму порядка нескольких млн. Примеров можно привести множество, суть ясна. Точность кратко- и среднесрочных прогнозов выше, чем долгосрочных. Да-да, именно такую!
рПЗПДБ Ч НЙТЕ
| Прогнозирование ошибок при помощи нейросетей как способ увеличения точности прогноза погоды | Порядка 30% от месячной нормы осадков прольется на Москву в субботу, сообщил ведущий специалист центра погоды "Фобос" Евгений Тишковец в своем Telegram-канале. |
| GISMETEO: осадки в Европе, прогноз осадков на карте Европы | Мы предсказываем на два часа вперёд с шагом 10 минут. |
| АИИС «МетеоТрасса» для автодорог — IRAM Dev | Грозовые дожди в Новгородской области. |
| Search code, repositories, users, issues, pull requests... | n Наукастинг заполняет пробел ЧПП, когда модели имеют недостаточную точность в течение первых часов выполнения расчетов (0 – 6 ч). |
В китайской провинции Гуандун после нескольких дней осадков реки вышли из берегов
Продукция региональных краткосрочных прогнозов. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). высокоточным прогнозам на несколько часов - в зоне действия девяти радаров (Кострома, Нижний Новгород, Валдай, Внуково, Воейково, Тула, Смоленск, Брянск, Курск). Развивается новое направление в прогнозировании погоды — наукастинг, позволяющий выпускать сверхкраткосрочный прогноз об опасных явлениях погоды на ближайшие несколько часов.
meteoinfo ru [delete] [delete]
| Погода и подробный прогноз погоды от Гидрометцентра России | Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). По моим данным, он циклон балканского происхождения по имени «Бенедикт». |
| meteoinfo ru [delete] [delete] | Мы предсказываем на два часа вперёд с шагом 10 минут. |
| наукастинг осадков на 2 часа | Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). Ведущий специалист центра погоды «Фобос» Александр Синенков спрогнозировал резкие перепады температуры воздуха в ряде регионов России. |
| Как узнать, будет ли дождь, гроза? Смотрим карту осадков! | Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). |
10 самых точных сервисов прогноза погоды
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. Узнать подробнее Читайте также:.
Высота осадков составила 20 мм. По данным столичного Департамента транспорта, до конца дня в городе будет дождь с грозой и сильный ветер.
В вечерний разъезд локальные затруднения ожидаются по направлению в область на шоссе Энтузиастов и на Ленинградском шоссе. Автомобилистам рекомендовали избегать резких маневров, соблюдать дистанцию и скоростной режим.
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. В городах осадки ведут себя по-другому, чем над огромным Балтийским морем. Они над ним пролетают и выпадают уже в Питере.
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. Однако это событие хоть и редкое, но реально опасное. Часто смерчи приводят к масштабному ущербу. Есть ли у вас видео смерчей? Например, два таких видео были сняты во время Янаульского смерча в Башкирии 29 августа 2014 г. В той местности проходил смерч, он был достаточно продолжительным и принес серьезные разрушения. В итоге получилась интересная видеозапись.
Представьте себе типичный деревенский двор, где навалена всякая утварь. По мере приближения смерча это все начинает улетать: сначала маленькие объекты, потом большие. Шансов такое увидеть своими глазами не так много. Как используется космический мониторинг метеорологических явлений? Сейчас в открытом доступе есть спутниковые снимки с сотен различных спутников, платформ. Они очень разные, поэтому используются для огромного количества задач — от метеорологии до мониторинга облачности из космоса. Откуда вы получаете данные космического мониторинга? У нас есть открытые спутниковые данные с нескольких источников — Европейское космическое агентство, американское НАСА, интересные японские данные.
Они представляют открытые данные за длительный период времени более 20 лет , которые доступны для всего научного сообщества. Если нам нужны более детальные снимки — мониторинг лесов, полей, сельхозугодий, то мы обращаемся к программе Landsat. Это американская миссия, которая была изначально коммерческой, но в 2008 году ее сделали бесплатной и отдали все данные в распоряжение научного сообщества. С помощью информации из разных источников мы получаем довольно детальную картину того, что происходило с ландшафтами и лесами за последние 38 лет. Это дает огромный простор для научных исследований, которые раньше просто невозможно было проводить из-за недостатка таких данных.
Анализ группы
- Научно-популярный метеорологический проект
- Получить консультацию
- Use saved searches to filter your results more quickly
- Глава Гидрометцентра: Никогда прогноз погоды не будет точным на 100%
- Метеоролог и я
Методы прогнозирования погоды
- Синоптик Вильфанд: около 30% месячной нормы осадков выпало в Москве за час – Москва 24, 27.04.2024
- Космическая гидрометеорология - прогноз погоды по данным со спутников | Пикабу
- Суперпомощники
- Осадки с небольшим содержанием песка придут в Челябинскую область
- Как узнать, будет ли дождь, гроза? Смотрим карту осадков!
- Карты погоды в Спутнике
Прогнозирование ошибок при помощи нейросетей как способ увеличения точности прогноза погоды
Кроме этих распространенных вариантов, следует упомянуть наукастинг (до 2 часов) и климатический (на 2 года и более). Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). По моим данным, он циклон балканского происхождения по имени «Бенедикт». Раньше карта осадков давала прогноз на два часа вперед с десятиминутным интервалом.