Осадки — карта максимально точно, вплоть до местонахождения дома пользователя отражает наличие снега или дождя, а также позволяет узнать, куда переместится зона осадков в ближайшие 120 минут.
Карта с наглядным прогнозом ветра
Метеопрогноз, погода, прогноз погодных условий, новости погоды, климат. Информация о давлении, влажности, осадках, температуре, силе ветра. Прогноз погоды в Москве и Московской области по минутам, интерактивная карта осадков по данным с метеорадаров. По своим функциям карты облачности в реальном времени примерно одинаковы, за тем исключением, что первая карта просто показывает расположение облаков на фоне карты, а на второй, дополнительно, можно увидеть температурные и погодные данные по всему миру. Текущая, Почасовой, Прогноз погоды на 14 дней, Радар, Осадки, УФ-индекс, Ветер, Качество воздуха, Фотографии погоды от фотографов. Карта погоды онлайн Интерактивная погодная карта температуры ⊳ Актуальный прогноз погоды на синоптической карте в твоем городе и мире METEOPROG.
Лучшие карты осадков онлайн в реальном времени
Yahoo, карта осадков, погода, прогноз погоды, Прогноз погоды по городам России, долгосрочный прогноз, Москва, Санкт-Петербург, др. Cloud cover map LIVE: Find out now where to expect clouds Updated every second Visualization on the cloud cover map. Cloud cover map LIVE: Find out now where to expect clouds Updated every second Visualization on the cloud cover map. Просмотреть прогнозную карту осадков в районе Москва. Погодные карты от Почасовые прогнозы на весь день, анимация ветра и осадков.
Точная карта осадков онлайн по России
Интерактивной онлайн карта осадков, позволяет показать изменение погоды на завтра, послезавтра и неделю вперед. Температура воздуха, температура воды, карты вероятности гроз, ветра облачности и осадков, метеорологические карты для профессионалов. Прогноз на 10 дней Прогноз на месяц Карта осадков.
Яндекс Погода — прогнозы синоптиков прямо на карте мира
Новости о погоде и погодная аналитика обновляются по мере поступления информации. Также на нашем сайте представлена телевизионная продукция компании «ТМК-Система», информация о наших ведущих, контактная информация.
Пик метеорного потока наступает за три дня до полнолуния — это ухудшит видимость. Поэтому заранее посмотреть на Лириды может быть даже лучше. Оптимально — в бинокль, после 22 часов вечера. Чтобы облачность не помешала вашим наблюдениям, рекомендуем заранее свериться с прогнозом погоды 6.
В двадцатых числах он перестанет быть виден, а потом появится уже на утреннем небе в июне. Точные даты зависят от широты.
Юпитер видно даже невооружённым глазом — его блеск ярче, чем у звёзд. Уран можно рассмотреть только в бинокль. Метеорные потоки образуются из-за комет: проходя рядом с Солнцем, они разрушаются.
Основной из них — плохая масштабируемость, связанная с огромной стоимостью такого средства измерения и сложностью конструкции.
Напомним, что сейчас радарами покрыта только часть европейской территории России, а также Барабинск и Владивосток. Кроме того, радарные наблюдения страдают от построек вокруг — например, высокие здания могут загораживать обзор в целых секторах, что сказывается на качестве получаемых полей осадков по радарным снимкам. Пример того, как могут выглядеть усредненные за несколько месяцев наблюдения по каждому из доступных нам радаров указан на иллюстрации ниже. Усредненные данные по измерениям радаров за несколько месяцев Как видно, сильно страдает качество у радаров, установленных в Шереметьево и Владивостоке, а в Минеральных водах выпадает целый сектор.
Мы это видим на жалобах от наших пользователей. Также, в случае низких осадков, радар может не видеть на все 250 километров из-за кривизны поверхности Земли, что сказывается на возможности определения осадков ближе к границе видимости. Помимо этого, радары выходят из строя, иногда надолго, из-за чего страдают наши пользователи, которые привыкли к карте осадков и предупреждениям о дожде. Из-за этого, к примеру, возникают неожиданные «взрывы» в поле осадков, как это было недавно в Вологде.
Что, конечно же, становится поводом для шквала всевозможных мемов. Спутники как источник информации Чтобы не быть привязанными к радарам, мы решили в буквальном смысле сделать космический продукт, о чем намекает заглавная картинка. Кроме радарных измерений существуют похожие подходы по оценке осадков на основе спутниковых снимков. Существует группировка специальных метеорологических спутников на орбите находятся около 30 аппаратов : как полярно-орбитальных, которые покрывают Землю снимками подобно тому, как нить наматывается на клубок, так и геостационарные — спутники находятся на высоте около 36000 километров от поверхности Земли и вращаются синхронно с вращением Земли над экватором.
Особенность орбиты спутников второго типа позволяет постоянно «висеть» над одной и той же точкой и получать такие же снимки, как и в начале статьи. Спутниковая группировка геостационаров позволяет покрыть наблюдениями практически всю Землю, используя для этих целей европейские спутники Meteosat , американские GOES и японские Himawari. Продукты на их основе имеют пространственное разрешение от 0. Спутники висят над экватором, поэтому наши широты попадают на самый край снимка, из-за чего данные страдают от геометрических искажений.
Прогноз на спутниковых снимках Идея использовать спутниковые снимки для прогноза погоды не нова — информация с них используется в традиционных глобальных моделях прогноза погоды. Кроме того, из спутниковых снимков извлекают полезную информацию: от мониторинга вулканического пепла и лесных пожаров до поиска фитопланктона. Конечно же, спутниковые снимки используют и для мониторинга осадков и их краткосрочного прогнозирования. Например, есть стандартные алгоритмы по обнаружению областей с осадками — SAFNWC , но они хорошо работают только для случая с конвективными осадками.
По нашим строгим метрикам, которые мы используем для радарного наукаста, такие алгоритмы, увы, оказываются в аутсайдерах. Мы же хотели сделать продукт по качеству сравнимый с текущим решением на радарных данных, но при этом еще и масштабируемый глобально. Для этого мы взяли сильные стороны от каждого из подходов и применили магию машинного обучения. Meteosat как источник информации После первых экспериментов на стандартных алгоритмах мы решили, что спутниковому наукасту в Погоде быть.
Но тут возникла первая проблема: где брать спутниковые снимки?
2. 1Weather
- Синоптические карты
- Карта осадков по России и Европе.
- MARKET.CNEWS
- Погода из космоса
- Подробный прогноз погоды в городах России и мира на неделю, 14 дней и месяц
- Синоптические карты
Погода из космоса
Карта осадков, температурная и спутниковая карты; карта ветров; прогноз глубины снежного покрова; трекер ураганов, пожаров, молний; подробная информация о погоде, уведомления об осадках: большая часть мира. Flightradar24 is the best live flight tracker that shows air traffic in real time. Best coverage and cool features! Новости о погоде и погодная аналитика обновляются по мере поступления информации. (1) не, интересует именно карта осадков, чтобы понять, попаду под дождь, если на самокате поеду, или стоит оставить его дома/в офисе и добираться она ОТ. 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.
Погода по городам
- Анимированные карты погоды - Маглипогода
- Погода в мире на карте в реальном времени
- Погода в мире - точный и подробный прогноз погоды в любом уголке мира на сегодня, завтра и неделю
- | Карты погоды | Сборник карт погоды (фактические и прогностические карты погоды)
- Комментарии
Интерактивная карта погоды в реальном времени Windy
На карте можно посмотреть прогноз ветра на ближайшие пять дней. Потрясающие интерактивные и быстрые погодные карты мира от Foreca с данными допплеровского радара, прогнозом температуры, осадков, а также информацией об облачности и УФ-индексе. интерактивная карта которая в реальном времени показывает температуру, осадки, ветер, и прогноз погоды на ближайшие 6 дней в любой точке России и мира. Interactive world weather map by with temperature, precipitation, cloudiness, wind. Animated hourly and daily weather forecasts on map. Интерактивная карта погоды для Россия. Текущие погодные условия и прогноз на последующие 5 дней. Посмотреть карту в Google Планета Земля. Телеканал ДОЖДЬ рассказывает о событиях, произошедших в разных частях мира.
5 функций Яндекс.Погоды, о которых вы могли не знать
Мы также автоматически получаем ваш e-mail адрес для создания вашей учетной записи на нашем веб сайте. Когда она будет создана, вы будете авторизованы под этой учетной записью.
Снимки с радаров и спутника загружаются в нейронные сети, которые и выстраивают карту осадков. Именно комбинация двух подходов помогает достичь прогноза настолько высокой точности. Как начать пользоваться картой Зайдите в прогноз погоды в приложении Яндекс и нажмите на карту осадков. Карта работает на iOS и Android. И чем хуже погода, тем интереснее может выглядеть карта. Иногда наше сознание видит в абстрактных областях осадков знакомые образы и фигуры — как в облаках на небе.
Поэтому проверять ее нужно чаще, чем для других регионов. Подробный прогноз погоды на 10 дней и на месяц Все цифры являются предположительными, так как с высокой точностью предугадать погоду более чем на 2-3 дня невозможно. За это время циклон может измениться или приобрести другое направление. Чтобы посмотреть блок погоды на несколько дней, перейдите на карту и найдите ссылку «Подробный прогноз погоды на 10 дней» и «На месяц». Давление Эта опция на карте прогноза погоды России будет полезна тем, чье здоровье зависит от климатических условий. Чтобы узнать атмосферное давление в воздухе, нажмите на кнопку «Давление». После этого сервис откроет карту с условными обозначениями.
Наведите курсор мыши на нужный населенный пункт. Возле него будет показано давление в мм ртутного столба. Карта осадков Карта осадков Яндекс позволяет точно увидеть, где идет ливень или снег. В нижней строке указывается время, через которое появятся осадки и их продолжительность.
Meteosat как источник информации После первых экспериментов на стандартных алгоритмах мы решили, что спутниковому наукасту в Погоде быть. Но тут возникла первая проблема: где брать спутниковые снимки? В век цифровых технологий, казалось бы, не должно быть проблем с получением спутниковой информации. В интернете можно найти всё… кроме того, что тебе нужно.
Со спутниками ситуация складывается следующим образом: чтобы оперативно получать снимки из космоса, необходимо установить приемную станцию. Стандартный набор включает в себя спутниковую тарелку, DVB-S тюнер и компьютер, на котором снимки сохраняются и обрабатываются. Да, технология полностью аналогична спутниковому телевидению, только тарелка чуть больше человеческого роста, а тюнер чуть-чуть подороже. Таким образом, в нашем новом ДЦ во Владимире у нас появилась собственная станция приема спутниковой информации. Данные на нее приходят с европейских спутников серии Meteosat второго поколения. Чтобы покрыть западную часть территории России, мы выбрали спутник Meteosat-8, который висит над Индийским океаном на долготе 41. Снимки делаются каждые 15 минут — в течение них проходит полное сканирование видимой области спутника, после чего сканирование начинается заново. Из-за этого снимки отстают на 15 минут от реального времени.
Съемка проходит в 12 каналах: 11 каналов в видимом и инфракрасном диапазонах с разрешением 3х3 километра, а также 1 канал в видимом спектре с разрешением 1х1 километр пример съемки в разных каналах показан справа, источник: EUMETSAT. Полный снимок имеет разрешение 3712х3712 пикселей или примерно 14 мегапикселей, как у камеры современного смартфона. Снимок разбит на 8 частей полосами по широтам , что иногда сказывается на качестве данных — потеря одной части может сделать бесполезным весь снимок. Детекция осадков Так как наши первые эксперименты показали, что качество продукта при использовании традиционных подходов страдает, мы решили использовать то, что принесло нам успех в случае с обычным наукастом. На помощь пришли нейросети. В качестве входных параметров мы использовали информацию из 11 каналов спутниковой съемки, а обучались на радарных снимках, сведенных в единое поле на сетке 2х2 километра. Мы использовали традиционные подходы, которыми решаются подобные задачи в компьютерном зрении. До последнего момента соревновались две архитектуры, основанные на ResNet-подобных за авторством irina-rud и U-Net-подобных за авторством vlivashkin моделях.
ResNet используется в задачах классификации изображений и может быть очень глубоким, при этом увеличение количества слоев дает стабильный прирост в качестве. Однако такая архитектура имеет недостатки при использовании — мы вынуждены применять обученную модель в каждой точке нашей географической сетки. В качестве альтернативы была выбрана U-net — архитектура свёрточной нейронной сети, которая обычно используется в задачах сегментации изображений. Первоначально она разработана в биомедицинских целях для быстрой работы с большими изображениями. С такой архитектурой быстрее проверять наши гипотезы, кроме того, мы можем применять обученную модель не поточечно, что заметно сказывается на скорости обработки спутниковых снимков. Ниже представлено сравнение по полученным метрикам для двух архитектур.
Карта синоптических осадков
Метеослужбу основали в 1995 году. Первоначально сведения, собираемые сервисом, публиковали в средствах массовой информации. Сегодня метеослужба занимается продажей информации о климатических условиях, разработкой программ, связанных с погодой, для компьютеров, смартфонов. Перейдя на сайт, пользователь может посмотреть почасовой погодный прогноз, получить много полезных метеоданных. Например, на интернет-ресурсе можно найти не только данные о вероятности осадков, но и карту осадков Беларуси онлайн в реальном времени, Москвы, Украины и других мест планеты, сведения об уровне опасности ультрафиолетового излучения.
Справа вверху главной страницы сайта размещены кнопки настройки языка, шкалы температуры. Прогнозы разрабатываются по GFS-модели.
С этим сервисом сотрудничают авиафирмы разных стран. Кроме того, WSI активно сотрудничает с британским, японским, канадским и американским государствами, предоставляет достоверную информацию для 60 тыс. На сайте размещены карты для РФ, Беларуси, Украины и других стран.
Глобус можно крутить и менять масштаб: 4. На сайте Гидрометцентра России можно ее только прочитать привычный прогноз погоды, но и изучить синоптические карты : Посмотреть, как меняется температура воздуха в Москве в зависимости от высоты — вплоть до 1 километра : Узнать актуальную температуру воды в морях — как раз для отпускников штука : 5. Погода в режиме реального времени на метеорологических картах Европы, Сибири и Дальнего Востока.
При идеальном совпадении она должна равняться единице.
Как видно из графика, качество детекции осадков зависит от времени суток, так как снимок в видимом диапазоне является важным источником информации. Задача осложняется еще и тем, что нужно не только выделить облако на снимке, но и определить, пойдет ли из него дождь. В ходе экспериментов мы выявили, что информации из 11 каналов недостаточно. Чтобы сделать качественный продукт, важно учитывать такие параметры, как угол солнца над горизонтом, высоту рельефа, данные на ближайшие часы из метеорологической модели, например о влагозапасе облаков, влажности в атмосфере на различных уровнях и т. В результате обученная модель позволяет выделять осадки с большой точностью. Так на рисунке показано наложение осадков по спутникам и радарному полю. Здесь фиолетовый цвет — спутники за пределами радаров, малиновый цвет — пересечение радаров и спутников, синий — то, что обнаруживают спутники, но не обнаруживают радары, а красный — то, что обнаружили только радары.
На рисунке заметен небольшой систематических сдвиг на север, связанный с тем, что мы детектируем дождь не снизу облаков, как это делают радары, а сверху, из космоса и под углом. Эта проблема будет устранена в ближайшем релизе, что скажется на росте точности. Спутниковый наукаст Так как технология достаточно новая, мы решили не отказываться от радаров, а оставить их в тех местах, где наши пользователи уже привыкли пользоваться наукастом. Здесь возникает проблема: как показывать продукты, отличающиеся по методу измерения, в одном интерфейсе. Мы решились на смелый эксперимент — показывать радары и спутники в едином, привычном для пользователя интерфейсе радарного наукаста, расширив область с помощью спутников. Для этого была проделана огромная работа, так как нам надо, во-первых, согласовать спутники и радары по времени, а, во-вторых, правильно склеивать их на границе видимости радаров. Чтобы привести 15-минутные спутниковые снимки к 10-минутным интервалам, уже привычным нашим пользователям, мы используем Optical Flow для создания промежуточных кадров между последовательными спутниковыми снимками.
Optical flow или оптический поток — это технология, которая используется в компьютерном зрении для определения сдвигов между изображениями. Используя два снимка, мы можем построить поле векторов смещения изображения в каждой точке — такое, которое позволяет получить из предыдущего снимка следующий. С помощью векторов переноса мы можем получить и промежуточные кадры, чтобы привести их к единой шкале по времени с 10-минутными интервалами. Этот же алгоритм стараниями bonext и ruguevara пока что используется и для прогноза на 2 часа вперед с 10-минутным разрешением для спутниковых снимков, а радары обсчитываются старым проверенным алгоритмом на основе нейронных сетей, описанным в нашей статье про радарный наукаст. В следующем обновлении мы планируем полностью перейти на перенос всего поля осадков с использованием нейросетевой архитектуры. При склейке разнородных данных, конечно же, иногда возникают артефакты, например, как на рисунке слева. Здесь заметна стандартная для радаров проблема — на границе видимости они не видят осадки, а в треугольник между ними попадает информация от спутника, который успешно детектирует дождь.
Думая о решении задачи склеивания двух областей данных разной природы, мы вспомнили о такой задаче, как inpainting. Nvidia в своей недавней статье Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions показывает , как нейросети умеют восстанавливать детали картинки по нерегулярным маскам. На Yet Another Conference рассказывалось, как Дмитрий Ульянов с помощью inpainting восстанавливал фреску. Этот же подход мы планируем использовать и в нашем случае, и уже есть успешные наработки, которые совсем скоро поедут в production, что позволит правильно учитывать разнородную информация с различных источников о факте дождя.