Погода на 14 января 2017, Биатлон. Кубок мира. Пятый этап. Онлайн-трансляция 14 января года - Чемпионат
В Рупольдинге всегда надо стрелять на ноль, так как это делают многие, но сегодня была не типичная погода для Рупольдинга. Grenadier Pond в Хай-парке англ. Между тем 2 апреля рекорд составил плюс 17,4 градуса и был зафиксирован в году. Акимова и Подчуфарова уверенно провели первый огневой рубеж, закрыв все мишени.
Вопрос с дополнительным финансированием был взят в проработку. Игорь Кобзев: — Это совещание было первым, установочным, несомненно полезным. Все озвучили трудности, с которыми сталкиваются в реализации стратегии. Стало понятно, что у Иркутской области есть как частные вопросы, так и общие проблемы со всеми регионами СФО. Теперь будем периодически собираться такой рабочей группой, уверен, именно совместными усилиями у нас получится выстроить работу более эффективно.
Также глава Приангарья отметил, что увеличилась нагрузка на автомобильную и железнодорожную сеть дорог, проходящую по плотине Братской ГЭС. В связи с чем предложил внести мероприятия по строительству автомобильного и железнодорожного мостов в нижнем бьефе Братской ГЭС в схему территориального планирования РФ, это поможет быстрее приступить к проектированию объектов.
На заседании ещё обсуждались вопросы, связанные с жилищно-коммунальным хозяйством, экологией и окружающей средой, транспортом, сельским и лесным хозяйством, кадровым обеспечением, электроснабжением и газификацией. На региональном уровне распоряжением Губернатора также принят план мероприятий, где установлены индикаторы развития, определены ответственные исполнители.
Пожалуйста, отключите AdBlock. Фото пресс-службы правительства Иркутской области Первое заседание межведомственной рабочей группы по мониторингу плана реализации стратегии социально-экономического развития Сибирского федерального округа до года прошло в Москве. Трансляцию ведут [[ user. Текстовая трансляция [[ sortingCheckbox? Подпишиcь на Telegram IRK. Читайте нас на других площадках! Комментирование новостей и статей на сайте приостановлено с до Профессионалкин П.
В Иркутске подростки разрисовали опору Академического моста Усредние всех членов существенно снижает уровень шума. Поэтому средний прогноз начинает превосходить по качеству обычный детерминированный уже после 5-х суток.
Разберём это на примере основной американской модели GFS. Её ансамбль называется GEFS Global Ensemble Forecast System и состоит из контрольного невозмущённого детерминированного члена и 30 членов с возмущениями в начальных данных. Уже с 5-х суток ансамбль постепенно начинает доминировать над GFS. Данные за осень года. Ансамблевые прогнозы имеют существенные недостатки, которые затрудняют их использование и внедрение.
Во-первых, они слишком прожорливые. Ансамбль должен обновляться каждые 6 часов и рассчитывать параллельно или членов. Каждый член — это отдельный прогноз. Только после покупки нового суперкомпьютера в ECMWF внедрили своё самое крупное ансамблевое обновление. Горизонтальное разрешение ансамблевых прогнозов средней дальности ENS увеличилось с 18 до 9 км, что соответствует текущему разрешению прогнозов высокого разрешения HRES.
Существенные изменения также были внесены в прогнозы с расширенным диапазоном: теперь они выполняются ежедневно вместо двух раз в неделю, число членов ансамбля было увеличено с 51 до , и они выполняются с горизонтальным разрешением 36 км для всего диапазона прогноза, с 0 по 46 день. Ни один прогностический центр в мире не может себе такое позволить. Во-вторых, есть большие проблемы с «отрисовкой» данных для массового потребителя.
Ансамблевый прогноз визуально похож на веник или метёлку, что отпугивает обывателей. Усреднение данных сглаживает прогноз, что имеет практическую значимость для поля температуры, но абсолютно бесполезно для осадков. Поле осадков на сутки размывается настолько сильно, что вычленить полезный сигнал из этого шума бывает крайне проблематично.
Поэтому ансамблевые прогнозы плохо распространены на рядовых погодных сервисах. На ум только приходит прогноз на 14 дней от сайта «Foreca». Все же остальные прогнозы на популярных сайта — детерминированные.
Отсюда и их низкое качество на сутки. В-третьих, ансамбли плохо прогнозируют кратковременные потепления и похолодания. Речь идёт о событиях, которые охватывают суток.
За пределами 7-ти суток ансамбль сглаживается настолько сильно, что кратковременные и локальные явления просто размываются. Появление ансамблевых прогнозов — это второй этап развития гидродинамических прогнозов, который отчасти позволил решить проблему низкого качества прогнозов на сутки. Другой этап — это постобработка сырых прогнозов.
Ещё один способ улучшения «сырых» прогнозов. Повысить качество можно с помощью статистики или нейросетей. В России первая методика прогноза погоды на основе статистической интерпретации гидродинамических моделей появилась ещё в середине нулевых годов в Гидрометцентре России.
Схему назвали РЭП расчёт элементов погоды. Для успешной работы системы статистической интерпретации статистического постпроцессинга необходимо создание соответствующей базы данных архива фактических значений прогнозируемых метеорологических элементов в пунктах прогноза, а также архивов полей объективного анализа и прогноза за определённый период лет.
Прогностическая технология РЭП программно реализует полностью адаптивный алгоpитм самообучающийся по исходной дате на текущий сезон, на дату прогноза по заблаговременности.
Эта технология сейчас применяется на сайте Гидрометцентра России в автоматизированном прогнозе на 7-м суток для городов России. Схема РЭП заметно превосходит по качеству обычные гидродинамические прогнозы и прогнозы других популярных сервисов. Существует и другая схема статистической обработки, которая существенно превосходит РЭП. В году руководитель отдела гидродинамических краткосрочных прогнозов Гидрометцентра России и заслуженный метеоролог Алексей Багров вместе со своей командой разработал простую, но принципиально новую статистическую схему обработки сырых прогностических данных.
Она была опубликована в журнале «Метеорология и гидрология» в статье под названием «Комплексный прогноз приземных метеорологических величин». Суть методики проста, но в этом её превосходство. Комплексный прогноз получен путём статистической обработки результатов включенных моделей. При этом для температуры воздуха, ветра и точки росы привлекается архив прогнозов за предшествующие 20 дней по соответствующим моделям и фактические данные на станции, а для осадков аналогичный архив за один год.
Расчёт ведется отдельно для каждой станции и для каждой заблаговременности прогноза. Если ещё проще, то Багров предлагает выполнять статистическую корректировку прогнозов лучших моделей на основе фактических данных местной метеостанции.
Детально методика описана в самой статье. Здесь я остановлюсь на некоторых основных моментах. Расчёт максимальной и минимальной температуры выполняется с учетом погрешности за последние 5 или 3 суток. Например, за последние 5 суток наши модели занижали температуру в среднем на 2 градуса, поэтому нам надо включить эту погрешность в последний прогноз и стабилизировать прогноз до наиболее вероятного значения.
Таким образом, прогноз сам себя автоматически корректирует, опираясь на предыдущие отклонения в сторону завышения или занижения. В сентябре года результаты тестов были опубликованы в журнале «Russian Meteorology and Hydrology». Позже схема была улучшена с помощью нейросетей, а один из авторов методики Филипп Быков защитил диссертацию на тему «Постпроцессинг численных прогнозов приземных метеорологических параметров на основе нейросетевых методов».
В научной работе очень подробно расписан принцип работы комплексного прогноза. На данный момент этот прогноз является самым лучшим в России, оставляя позади всех конкурентов. Конечно, следует упомянуть про технологию распознавания зон выпадения осадков от Яндекса. В году разработчики выступили на й конференции по обнаружению знаний и добыче данных, которая проходила в США.
После был опубликован доклад «Прогнозирование осадков по спутниковым изображениям». Специалистам Яндекса удалось объединить данные радаров, спутниковые снимки и гидродинамические расчёты компьютерной модели GFS. На основе этих данных была разработана нейросетевая модель на архитектуре UNet, способная распознавать зоны выпадения осадков по геостационарным спутниковым снимкам.
В качестве физической компоненты использовались поля американской модели GFS: интенсивность конвективных осадков, рабочая функция облаков, облачная вода, осаждаемая вода и конвективная потенциальная энергия на разных уровнях. Выбор модели меня удивил, ведь GFS на самом деле крайне посредственная модель. Многие тесты показывают, что модель любит завышать количество осадков, а порой и выдавать ложные осадки.
Куда лучше себя показывает немецкая модель ICON, которая обладает более высоким разрешением и имеет самую низкую ошибку прогнозирования осадков на коротких дистанциях.
Думаю, что выбор пал на GFS по той простой причине, что модель является бесплатной, свободно распространяемой и рассчитывает массу параметров атмосферы.
Её часто используют в исследовательских целях. От себя добавлю, что Яндекс действительно очень неплохо распознаёт фактические зоны выпадения осадков.
Проблемы начинаются, когда он пытается прогнозировать их перемещение. Если фронтальные осадки можно просто сдвинуть по воздушному потоку, то с конвективными осадками всё намного сложнее. Грозовые ячейки тучи способны очень быстро зарождаться и очень быстро деградировать. Тучи обычно определяются по температуре верхней границы облачности. Чем выше туча, тем ниже температура.
Когда туча вырастает до км, то нейросеть Яндекса фиксирует, что в заданной точке возникла туча, а, значит, под ней может идти дождь. Поэтому нейросеть отрисовывает зону выпадения осадков, которая в точности совпадает с размерами этой тучи по верхней границе облачности.
Раз туча возникла, значит, её надо сдвинуть по воздушному потоку в пределах 2-х часов. Здесь-то и начинаются проблемы.
Грозовые ячейки — это сложные физические объекты. Туча за 2 часа может увеличиться в десятки раз, а вместе с ней увеличиться и зона выпадения осадков.
Поэтому недостаточно просто сдвинуть зону осадков по потоку. Необходимо спрогнозировать эволюцию этой грозовой тучи, а это самая сложная задача. Я неоднократно замечал, как Яндекс сдвигал такие тучи на 2 часа вперёд, хотя по спутнику они уже начинали деградировать. Нейросеть Яндекса не понимает, что это не просто плоское пятно осадков, а объёмный физический объект со своей структурой и жизненным циклом.
Поэтому когда я слежу за грозовой активностью, то вынужден комбинировать данные Яндекса и спутника. Что же касается температуры, то здесь Яндекс не демонстрирует ничего сверхъестественного. Независимые оценки см.
Оценки Гидрометцентра за май-июль года демонстрируют, что Яндекс в дневном и ночном прогнозе температуры на 24 часа занимает третье место после РЭП и Комплексного прогноза. Сравнительная оценка производилась для х городов России.
Из приведённого выше обзора видно, что машинное обучение преимущественно использовалось для постобработки сырых данных. Никто не пытался использовать нейросети для создания полноценных моделей прогнозирования погоды. Первые тесты на сетках с низким разрешением показали, что создание таких систем не является невыполнимой задачей.
В году нейросетевые модели стали возникать в открытом доступе одна за другой. Далее их краткое описание:.
FourCastNetv2-small : следующая итерация системы глубокого обучения FourCastNet, разработанная компанией Nvidia и ее сотрудниками. В этой модели используются сферические нейронные операторы Фурье для учета пространственных зависимостей.
Данная модель представляет собой уменьшенную версию, которая может поместиться в один накопитель Nvidia A 40 ГБ для проведения вычислений. Graphcast : система на основе глубокого обучения, разработанная Google Deepmind. В ней используется архитектура графовой нейронной сети со структурой кодер-процессор-декодер с многосеточным представлением.
Pangu-Weather : система на основе глубокого обучения, разработанная компанией Huawei. Она использует архитектуру 3D-трансформера для учета пространственных зависимостей и состоит из нескольких моделей, позволяющих делать прогнозы на различных временных интервалах например, 24 часа, 6 часов. Используются графовые нейронные сети. Обучение происходило на основе реанализа ERA5. AIFS имеет 13 уровней давления, работает с разрешением около 1 градуса и позволяет прогнозировать ветер, температуру, влажность и геопотенциал.
На поверхности AIFS делает прогнозы для температуры на 2 м, ветра на 10 м, приземного давления и т. AIFS была обучена минимизировать среднюю квадратичную ошибку. Отчётливо видно, что у всех моделей есть одно общее свойство — они все обучались на реанализе ERA5. Реанализы — это цифровые архивы погодной информации. Они позволяют изучать погоду даже в тех местах, где очень редкая сеть метеостанций.
В какой-то степени можно сказать, что реанализ — это прогон гидродинамической модели нулевой заблаговременности, а так как модель ECMWF является лучшей в мире, то и их реанализ является эталонным. По этой причине ERA5 и использовался для обучения нейросетевых моделей. Рост качества происходит на всех сроках заблаговременности.
Сами же разработчики AIFS пишут, что изучали все остальные модели и остановились на той же самой архитектуре, которую выбрал Google. Подозреваю, что в ECMWF поняли, что их гидродинамическая модель больше не будет самой лучшей в мире и решили оперативно разработать свою собственную, чтобы не отставать от Google.
Но всё-таки у Google научная статья вышла раньше. При оценке по регионам мы обнаружили, что предыдущие результаты в целом сохраняются по всему земному шару. Мы сравнили их показатели с HRES на тестовых данных года.
Мы обнаружили, что, хотя производительность GraphCast при обучении до года остается конкурентоспособной по сравнению с HRES в году, обучение до года еще больше улучшает его показатели. Мы предполагаем, что этот эффект давности позволяет улавливать последние погодные тенденции для повышения точности.
Это показывает, что производительность GraphCast может быть улучшена путем повторного обучения на более свежих данных. Способность обучаться на основе растущих архивов прошлых метеорологических данных является ключевым преимуществом моделей ИИ. Но, похоже, он справился с этой задачей», — сказал в интервью The Washington Post Питер Батталья, директор по исследованиям Google DeepMind и один из соавторов исследования.
Как я уже писал выше, все прогностические центры буквально выгрызают десятые доли процента, пытаясь увеличить качество прогноза выше статистической погрешности.
За 16 лет средний показатель Этот скачок произошёл буквально в пределах одного года. Таких цифр можно достичь с помощью ансамбля, который уже существует и способен на это, но детерминированные модели ещё никогда так резко не прибавляли в качестве.
Нейросеть, обученная на цифровых архивах погоды, смогла за коротких промежуток сделать работу, на которую люди потратили бы десятки лет. Машинное обучение помогло найти долгоиграющие причинно-следственные связи в атмосферных физических процессах. Чем дальше срок прогноза, тем выше качество по сравнению с обычной гидродинамической моделью.
Это означает, что нейросеть видит длинные нити, которые не смогли увидеть люди, занимавшиеся разработкой модели ECMWF в течение 50 лет. Ещё один интересный момент заключается в том, что Google изначально не позиционировали себя, как метеорологический или прогностический сервис. ECMWF же это старейшая метеорологическая организация, вобравшая в себя лучших специалистов и учёных со всей Европы.
В Google Deepmind смогли за очень короткий промежуток времени создать погодную модель, которая превзошла по качеству модель, на сборку которой ушло 50 лет. Они решили задачу другим путём, который оказался проще, дешевле и качественней.
Перспективы у таких нейросетевых моделей очень большие. Самое главное — это ансамблевые прогнозы, которые должны быть ещё точнее, чем обычные гидродинамические ансамбли на сутки. В июле года исследователи из Китая показали , что нейросетевые модели могут быть использованы для создания ансамблевых прогнозов.
Это дает возможность выполнять прогнозы ансамбля из большого числа элементов с небольшими вычислительными затратами.
