1.5 Вариант 5: «наукастинг» от Гидрометцентра России 1.6 Приметы к дождю Прогноз осадков на ближайшие 2-6 часов / скриншот с сайта Гидрометцентра России. Новости Определен победитель второго этапа игровой «РулеТКи». Обзор успешных практик применения наукастинга в социально-экономическом прогнозировании. 26 апреля в 14.00 в пресс-центре МИЦ «Известия» состоится пресс-конференция научного руководителя Гидрометцентра России Романа Вильфанда.
Гисметео прогноз осадков - 81 фото
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. Кроме того, наиболее продвинутые мировые лаборатории, особенно те, кто сотрудничает с какими-то IT-гигантами, могут позволить себе автоматизированно обрабатывать этот огромный массив данных, сотни снимков на каждую точку Земли за последние 38 лет. На их основе можно создавать очень интересные продукты. Позже этот продукт может быть ценен не только сам по себе, но и как источник данных о чем-то еще. Именно так мы сделали в исследовании смерчей и ветровалов. Начали систематически работать над проектом после того, как одна лаборатория Мэрилендского университета совместно с компанией Google опубликовала данные о повреждениях лесов на земле в глобальном масштабе за последние 30 лет.
Они просто опубликовали данные, но не определили связь с явлениями для каждого объекта. Тут открылся огромный простор для исследователей по всему миру. Мы, например, стали проводить исследования не на базе самих снимков, а на базе уже готовых обработанных результатов. Возможно ли прогнозировать с помощью метода космического мониторинга? Будет ли это эффективно? Есть такое понятие как наукастинг — текущий прогноз погоды на срок до трех часов. Это те самые штормовые предупреждения, которые должны доводиться до людей. В принципе они базируются на метеорологических радарах, однако большая часть территории Пермского края не покрыта радарами.
Конечно, можно использовать снимки спутников для такого рода прогнозов, но они будут гораздо менее точными, чем прогнозы на основе радарных данных. Вторая история связана с тем, что на метеорологических спутниках есть не только обычные сенсоры, которые позволяют получать снимки, но и множество разных приборов, передающих информацию о распределении в толще атмосферы температуры, влажности, скорости ветра. Эта именно информация, она не является сама по себе прогнозом, но содержит ценнейшие данные для математических моделей атмосферы, которые как раз используются для получения прогнозов погоды на срок до двух недель. Мы все привыкли иметь дело как раз с такими прогнозами.
В связи с публикацией данных об объеме поисковых запросов в Интернете в последние годы сфера отраслевого применения наукастинга существенно возросла. Включение данных поисковых запросов в существующие модели наукастинга позволило повысить качество прогнозных оценок. Информация на основе поисковых запросов широко используется при наукастинге уровня занятости, безработицы и миграции. Использование данных, наблюдаемых в режиме реального времени из поисковых запросов в Интернете, позволило улучшить методы прогнозирования показателей розничной торговли, рынков труда и жилья. В таблице 4 приведен систематизированный обзор современных практик наукастинга социально-экономических показателей. Таблица 4. С помощью корреляционного и регрессионного анализа установлена умеренная зависимость динамики людских потоков от изменений количества предшествующих запросов, которая проявляется с наибольшей силой при нулевом лаге и при лаге в 6-9 месяцев. Цапенко И. В качестве внешних факторов учитываются: фактические объемы производства, экспорта и импорта, индексы промышленного производства стран ОЭСР, Европы и США, индекс деловой активности Килиана и Парка Kilian and Park, 2009 и общие опережающие индикаторы CLI для этих стран. Также учитываются сырьевые факторы: индексы цен на металлы, энергоносители и сельскохозяйственные материалы, а также реальную цена на нефть; внутренние факторы: индексы цен, объем выпуска продукции, процентные ставки, объем розничной торговли, уровень безработицы и другие показатели. Зубарев А. Жемков М. Предикторами являются данные индекса Google Trends, связанные с ценами на пиломатериалы. Используются методы на основе моделей машинного и глубокого обучения. Coble D. Исходя из динамики средних ежедневных выплат по каждому классу ОКВЭД 2, разработаны высокочастотные показатели экономической активности в отраслях экономики, позволяющие практически в режиме реального времени контролировать экономическую активность в отраслях экономики. Турдыева Н. Добавление в авторегрессионную модель нескольких высокочастотных переменных, полученых на основе поисковых запросов в Google Trends, повысило прогностическую точность модели. Юревич М. Вместо использования большого набора данных применялись два основных показателя индийской экономики: неопределенность экономической политики и индекс потребительских цен. Mishra P. В качестве переменной агрегированных расходов рассматривается шесть альтернативных показателей. Наилучшей детерминантой динамики импорта с точки зрения минимизации ошибки предсказания оказался ВВП за вычетом госрасходов.
Дословно «наукастинг» с английского переводится как «прогноз на сейчас», хотя на самом деле технология позволяет узнать о распределении осадков во временном промежутке от двух часов назад до двух часов вперед. Экстази может стать лекарством Кейсы Наукастинг работает на основе данных сети метеорологических радиолокаторов Росгидромета в этом году Яндекс получил официальный доступ к измерениям, которые на них проводятся и позволяет описывать текущую погоду с точностью до небольшого микрорайона. Радиолокатор работает следующим образом: примерно раз в 10 минут он строит трехмерный снимок атмосферы в радиусе 200 километров от своего местоположения по горизонтали и до 10 километров по вертикали. По принципу действия радиолокатор очень похож на авиационный радар, только на снимке видны не самолеты, а области атмосферы, где есть капли воды размером более 50 микрометров. Если такие капли и правда есть, то, скорее всего, из облака, в котором они находятся, выпадают осадки.
Построение аэрологических диаграмм Для этого необходимо кликнуть ЛК мыши по интересующему Вас региону, после чего аэрологическая диаграмма сгенерируется автоматически. Имеется возможность генерировать аэрологические диаграммы на предстоящие 384 часа их построение основано на данных прогностической модели , а так же просматривать небольшой архив диаграмм за прошедшие 7 суток. Построение вертикальных разрезов атмосферы Зажав кнопку Ctrl и ЛК мыши, нужно провести линию на карте, по которой Вы хотите сгенерировать разрез, и выбрать необходимый параметр. Дополнительные ссылки.
New-Science.ru
Официальная информация о погоде от Гидрометцентра России. Текущая погода, подробный прогноз погоды, температура воды в морях и океанах, температура воздуха, осадки, сила ветра. 1 мин. Новости. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). «Есть такая разновидность прогнозов, как наукастинг. Это прогноз на ближайшие несколько часов.
Прогноз Гидрометцентра о погоде на сегодня
Наукастинг (прогноз на 2 ч). В ночные и утренние часы метеоусловия будут способствовать небольшому накоплению загрязняющих веществ в воздухе города. Развивается новое направление в прогнозировании погоды — наукастинг, позволяющий выпускать сверхкраткосрочный прогноз об опасных явлениях погоды на ближайшие несколько часов.
Гидрометцентр России
Актуальные и свежие новости в стране и мире, эксклюзивные материалы и мнения экспертов. Телеканал «Наука» — научно-популярный познавательный канал о достижениях российской и мировой науки, входящий в пакет неэфирных каналов «Цифровое телевидение». По данным Гидрометцентра Республики Татарстан, сегодня в ночные часы температурный фон находился в пределах от +10 до +15°. Днем же ожидается +25.+30°. При этом, отмечают синоптики, не исключен очередной температурный рекорд. Гидрометцентр России. Главная. Новости. Весной Гидрометцентр начал делать высокоточные краткосрочные прогнозы, буквально на два часа. Прогноз на 48 часов по региональной модели Гидрометцентра России: интенсивность осадков (мм/час) и давление на уровне моря (гПа).
Новости дня
В Пермском Политехе обучили нейросеть находить нелегальных пользователей в интернете 4. Эта отрасль защищает данные от утечек, а программы, системы и сети — от взлома, порчи файлов или других видов атак. В коммерческих и государственных структурах сведения также необходимо охранять от шпионов или возможных злоумышленников внутри самого коллектива.
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.
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. Кроме того, наиболее продвинутые мировые лаборатории, особенно те, кто сотрудничает с какими-то IT-гигантами, могут позволить себе автоматизированно обрабатывать этот огромный массив данных, сотни снимков на каждую точку Земли за последние 38 лет. На их основе можно создавать очень интересные продукты.
Позже этот продукт может быть ценен не только сам по себе, но и как источник данных о чем-то еще. Именно так мы сделали в исследовании смерчей и ветровалов. Начали систематически работать над проектом после того, как одна лаборатория Мэрилендского университета совместно с компанией Google опубликовала данные о повреждениях лесов на земле в глобальном масштабе за последние 30 лет.
Они просто опубликовали данные, но не определили связь с явлениями для каждого объекта. Тут открылся огромный простор для исследователей по всему миру. Мы, например, стали проводить исследования не на базе самих снимков, а на базе уже готовых обработанных результатов.
Возможно ли прогнозировать с помощью метода космического мониторинга? Будет ли это эффективно? Есть такое понятие как наукастинг — текущий прогноз погоды на срок до трех часов.
Это те самые штормовые предупреждения, которые должны доводиться до людей. В принципе они базируются на метеорологических радарах, однако большая часть территории Пермского края не покрыта радарами. Конечно, можно использовать снимки спутников для такого рода прогнозов, но они будут гораздо менее точными, чем прогнозы на основе радарных данных.
Вторая история связана с тем, что на метеорологических спутниках есть не только обычные сенсоры, которые позволяют получать снимки, но и множество разных приборов, передающих информацию о распределении в толще атмосферы температуры, влажности, скорости ветра. Эта именно информация, она не является сама по себе прогнозом, но содержит ценнейшие данные для математических моделей атмосферы, которые как раз используются для получения прогнозов погоды на срок до двух недель. Мы все привыкли иметь дело как раз с такими прогнозами.
Это делают все мировые прогностические центры, в том числе и наш Гидрометцентр России. Наиболее часто для прогнозов погоды используется метод математического моделирования. Его суть состоит в том, что модель усваивает все данные, поступающие с различных источников: метеостанций, радиозондов, спутников.
Дальше решается серьезная система уравнений, которая требует огромного объема вычислений. Общеизвестный факт, что все самые мощные суперкомпьютеры — это компьютеры метеорологических центров. То есть космический мониторинг не является методом прогнозирования.
Возможно только узкое применение для очень краткосрочного прогноза, если у вас нет радаров.
Отдельным элементом семинара было проведение постерной сессии посвященной анализу случаев неблагоприятных и опасных явлений погоды по спутниковой информации подготовленной участниками семинара в ходе дистанционного этапа. Синоптиками Вологодского ЦГМС были представлены постеры посвященные анализу возникновения и развития многочисленных гроз, ливней, града, шквалистого усиления ветра наблюдавшихся при прохождении холодного атмосферного фронта 29 и 30 мая по территории Вологодской области: нажмите на изображения, что бы посмотреть в полном размере В ходе конкурса на лучшие постеры работа синоптиков Вологодского ЦГМС заняла третье место. Авторы лучших постеров с преподавателями Справка: Наукастинг — это прогноз погоды как правило, опасных и неблагоприятных явлений на ближайшие часы до 2-6 часов.