Карты осадков, сверхкраткосрочные прогнозы, наукастинг, радар осадков и гроз. В западных районах Татарстана во второй половине дня возможны грозы. Вечером 26 апреля вероятность выпадения осадков 98%, выпадет до 3.1 мм осадков. "КП" выбрала лучшие онлайн-карты гроз и осадков.
Облачная погода, дождь и местами гроза ожидаются 26 апреля в Москве
Check where the storm is in the world. Current thunderstorm map. See how storm clouds are moving on the radar and where there are lightning discharges.
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. Так как нам удалось приблизить U-net модель по качеству к ResNet, но при этом U-net позволяет быстрее обрабатывать спутниковые снимки, то её мы и использовали в качестве production решения.
На этом графике показана F1 мера — стандартная метрика в задачах классификации, которая показывает, насколько наши спутниковые осадки отличаются от радарных. 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.
Интерактивно и в реальном времени. Прогноз давления и влажности воздуха, а так же УФ-Индекса. Прогноз погоды почасовой и по времени суток утро, день, вечер, ночь.
Оповещение о грозах, шторме и урагане.
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. Можно выбрать, что смотреть — температуру с атмосферным давлением, ветер, осадки или облачность: 7.
Точная карта осадков онлайн по России
0m/s 2m/s 5m/s 6m/s 10m/s 12m/s 15m/s 17m/s 19m/s 22m/s 25m/s 30m/s. Осадки Температура Ветер Облачность Аллергия. Радар осадков и гроз в Москве. Карта молний и гроз онлайн. Все для молниезащиты и заземления для зданий и сооружений купить в Москве на сайте по выгодным ценам! Дожди, грозы и шквалистый ветер прогнозируют синоптики. Грозы не будут сухими, на столицу и Подмосковье прольются дожди. Радар осадков и спутниковая карта.
Композитная карта
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. Так как нам удалось приблизить U-net модель по качеству к ResNet, но при этом U-net позволяет быстрее обрабатывать спутниковые снимки, то её мы и использовали в качестве production решения. На этом графике показана F1 мера — стандартная метрика в задачах классификации, которая показывает, насколько наши спутниковые осадки отличаются от радарных.
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.
С пятницы по воскресенье, 28 апреля, температура воздуха в городе в среднем составит плюс 16-19 градусов, уточнил Вильфанд. Ранее Вильфанд сообщил , что на длинных праздничных выходных в столице столбик термометра может подняться до плюс 21 градуса.
Переместите карту, чтобы найти шторм, который вы хотите отслеживать. Почва нагревается солнцем, и влага из почвы или воды испаряется и смешивается со слоем воздуха над землей, тем самым нагреваясь. Этот теплый и влажный воздух становится светлее, поднимается вверх и снова остывает. В результате получается облако, которое все больше превращается в грозовую тучу.
You may bookmark the URL to return later to the same view with the selected settings. For example, if you select "Weather for a location," then select a location, the bookmark will return to your location on your next visit. On mobile devices, you can save the bookmark as an easy-access icon similar to other apps. Please consult your device documentation for instructions.
Новое на сайте:
- Real Time Lightning Map ::
- Радар Гисметео — реальный инструмент наукастинга града и гроз
- Карта осадков в Москве и Московской области
- Пробки в Саратове сейчас онлайн
Карта с наглядным прогнозом ветра
Depending on the strength, the precipitation is displayed in blue weak precipitation , green, yellow, orange moderate precipitation , red, or purple very heavy precipitation. Tracking the current lightning front — How to read the lightning map: The lightning map shows you current thunderstorms in color. The strength of the thunderstorm is measured with the help of precipitation as also with our storm radar. Blue or green color indicates a relatively weak thunderstorm or weak precipitation. Caution is advised in case of yellow, orange, red, and especially purple coloring: A lightning front of this type involves a clear risk of severe weather. On the lightning map, you can also see small flashes of lightning, which are indicated by a short, white flash. Each of these flashes signals a single lightning strike. To display the temporal course and direction of the lightning front, simply click on the cursor symbol. This way you can see exactly how the thunderstorm has developed over the last hours and minutes and infer where the thunderstorm will move on to.
Here is what you need to know about thunderstorms and the lightning radar! The great advantage of our lightning strike map is that thunderstorms and lightning are displayed with a very short delay.
Об этом CNews сообщили представители « Яндекса ». Раньше карта осадков давала прогноз на два часа вперед с десятиминутным интервалом. Взглянув не нее, было легко выбрать время для прогулки с собакой или похода в магазин. Сейчас с ее помощью можно планировать не только несколько часов, а весь остаток дня и следующий.
На сим пока всё, на этом откланиваюсь... Кстати, не забудьте взять зонтик!..
На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии. RU Зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций Роскомнадзор. Москва, ул.
Синоптики прогнозируют в Рязанской области грозу и температуру до +23 °С
Будьте в курсе опасных штормов Бури могут быть страшными и разрушительными, но за ними также интересно наблюдать. Данные, которые необходимы для того, чтобы лучше понять, что такое шторм и на что он способен, не всегда можно увидеть по телевизору или в Интернете. Вот тут-то и пригодится метеорологический радар. Знать, куда движется погода Мы все там были: Вы просыпаетесь в ленивое воскресенье, сонно открываете глаза, а затем срываетесь с кровати, чтобы включить музыку или досмотреть пропущенную вчера передачу. Но когда встаешь, кажется, что ниоткуда налетела метель и все вокруг белое. Как это произошло так быстро?! Откуда вообще взялся этот шторм?
Существует множество причин, по которым погода меняется так внезапно и резко. А чтобы помочь вам оставаться в курсе событий, Radar24.
Другие версии Storm Radar — полноэкранные интерактивные карты с высокоточным прогнозом за прошлые и на ближайшие восемь часов, инновационным отслеживанием грозовых очагов и функцией оповещения в реальном времени наглядно отображают погоду в вашем регионе. Текущие данные о погоде либо прогноз по дням или часам всегда доступны на вашем устройстве Android. Возможности: Радар: высокоточный прогноз погоды.
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. А что дальше? Надеемся, наши пользователи, которые ждали наукаст у себя в городе, начали им пользоваться и получать своевременную информацию о надвигающихся осадках. На данный момент покрыта зона, ограниченная видимой областью самого спутника на севере и востоке чуть восточнее реки Обь. На юге мы пока ограничили зону до нижней части Кипра, а на западе — до Швейцарии. Теперь можно смотреть за приближением фронтов еще на подходе к вашему городу и наблюдать за красивыми погодными причудами. А разница в покрытии видна невооруженным глазом.
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.
радар гроз и осадков
Sputnik: real-time weather map based on meteorological radar data on Meteum. 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. Карты осадков, сверхкраткосрочные прогнозы, наукастинг, радар осадков и гроз. за два дня выпадет 24,9 мм осадков (75 процентов от месячной нормы). Прогнозируется ветер южной четверти, 6-11 м/с, местами при грозе порывы 12-17 м/с.
Карта с наглядным прогнозом ветра
Ночью также будет гроза и дождь. Гроза и сильный дождь. Такие прогнозы дали во владимирском гидрометцентре на 27 апреля. Порывы ветра во время грозы будут достигать 15-ти метров в секунду. Новости проекта: 2023/11/25. Другой радар: Минск Брест Витебск Гродно Гомель. Lightning strike map radar explanation The lightning map shows you current thunderstorms in color. Radar precipitation (радар осадков) — это специальный тип радара, используемый для наблюдения за осадками, такими как дождь, снег, град и др.