Комментарии 60
Ничего не понимаю в обсуждаемой теме, но после прочтения возник вопрос. Если порог наших предсказаний погоды - это условные 10 дней, то на чём тогда базируются всякого рода климатические исследования, в которых предсказываются разные изменения погоды на планете под влиянием действий человека? Судя по всему, мы не сильно-то понимаем, как те или иные факторы влияют на погоду в долгосрочной перспективе.
Физический порог прогнозирования погоды 14 суток. За пределами 14-ти суток нельзя сказать, какая температура будет 3 декабря в 14 часов дня. Для климатических же и долгосрочных прогнозов такая точность не нужна. Это разные прогнозы. Климатические модели рассматривают более обширные временные периоды и усредненные значения для определения статистических закономерностей. Прогнозируется уже не погода, а климатические характеристики и общие параметры атмосферы. Поэтому все климатические модели являются ансамблевыми. Один запуск может содержать сотни членов, что подразумевает вариативность. Среднее снижает уровень шума. Для климатических моделей важен энергетический баланс. Он описывает равновесие между солнечным излучением, поступающим на Землю, и излучением, которое планета излучает обратно в космос. Углекислый газ, особенно углекислый газ, является одним из так называемых парниковых газов, который влияет на тепловое равновесие путем удержания тепла в атмосфере. Поэтому есть базовые сценарии выбросов СО2, которые закладываются в модели и на основе этих выбросов рассчитывается изменение температуры. На самом деле первая такая математическая модель была создана советским климатологом Михаилом Будыко, который построил прогноз изменения температуры на Земле на 100 лет с учётом роста выбросов СО2. Его модель работает по сей день, а её качество сопоставимо с самыми сложными климатическими моделями.
Спасибо за развёрнутый ответ.
Физический порог прогнозирования погоды 14 суток.
Где-то читал, что более-менее достоверным можно считать срок до 3 суток.
Ну там смотря что вам надо от прогноза. Температуру предсказывает лучше, ветер хуже, осадки еще хуже. Для температуры на неделю худо-бедно можно смотреть, а вот ветер дальше чем на 2-3 дня да, более-менее бесполезно, если вам нужна точность (как нам для полетов на парапланах)
Это заблуждение уровня начала 00-х годов. Сейчас практической значимостью обладает предел до 192 часов (7 суток). До этого срока средняя ошибка меньше 3-х градусов. На 8-15 сутки средняя абсолютная ошибка уже от 3 до 6 градусов.
А что насчет силы и направления ветра сейчас? Меня лично вот это в основном интересует. И тут ощущение, что все еще грустно, и дальше суток-двух смотреть бесполезно, разве что очень общие тенденции. Потому что нам точность важна, и плюс-минус 2-3 м/с уже может означать разницу между летной и нелетной погодой. Как и направление - плюс-минус 10-15 градусов и уже динамический восходящий поток на горе не образуется.
Да где-то так же. Просто вы не совсем понимаете модель.
Когда там wrf-9 это значит, что в слое в 50м от поверхности на пяточке в 9 км радиусом В СРЕДНЕМ ветер будет такой то. Где-то. На какой-то высоте. А какой будет у вас на аеродроме - ну тут до сих пор бабка лучше скажет.
Термики и местные преграды размером сильно меньше 9км, модель, естественно, не учитывает и там ветер непрогнозируем.
Что ветер непредсказуемем даже над водоемами, убедждался неоднократно. Недалеко у нас озеро, летом хожу купаться. У берега есть несколько узких длинных островов и чуть ветер поменяет направление - то образуется мертвая зона, то наоборот, сильные волны. Придёшь, посмотришь на воду - вроде тихо, поплыл, а через 10 минут как будто скоростной катер мимо пролетел - волны, но никого нет. В наших местах можно верить прогнозу, если только там написано "штиль" :)
Да это понятно все. Но на что еще смотреть, кроме этих моделей? Все-таки тенденцию они показывают. В горах, конечно, совсем плохо, но на наших равнинах погода в радиусе 4-5 км все-таки не сильно меняется (кроме местных конвективных осадков).
Надо корректировать модель с учетом экспертного мнения старожилов ;)
Посмотрев прогноз и сравнив с ощущениями за два-три года вы научитесь угадывать.
Это вы считаете, что не меняется. Идет фронт, холмик в 20 метров или два тополя - все, фронт ветра ушел на высоту в 10-15м и вернется через 200-300 метров обратно. Модель даже не знает про холмик.
К примеру, у меня на споте я точно знаю, что если ветер восток или юго восток - пусть там и 10мс пишет - его не будет. А для севера +2мс.
Вроде в windy сейчас можно недели за две планировать «летный день». Мне правда наоборот нужно сильный ветер, для кайта, вот с этим вроде ни разу не подводил.
Не знаю, две недели это совсем пальцем в небо мне кажется. Неделя и то часто мимо - оно показывает подходящий ветер вроде в нужный день, но за неделю этот прогноз сдвигается на день туда-сюда. То есть тенденцию что в целом будет северо-запад оно показывает, но вот будет ли он в пятницу вечером или в субботу днем - это уже становится ясно только за день-два.
Поэтому обычно смотрим за неделю, а окончательное решение о полетах вечером накануне. И то иногда бывает, что с утра еще прогноз смотришь - а он уже поменялся, может не так сильно, но для нас и пара м/с может уже быть критичной.
В конце 90-х годов в журнале "Природа и человек(Свет)" публиковались долгосрочные прогнозы на сезон: осень, весну и т.д. по районам России (Центрально-Черноземный, Уральский и т.д.) Прогнозы были достаточно достоверные по температуре и осадкам, типа такого: "в первую неделю сентября в Приволжско-Уральском регионе средняя температура ..., осадков не ожидается. Во второй половине сентября станет холоднее, до ..., осадки ... В Западной Сибири... На Дальнем Востоке .... "
Потом прогнозы пропали, видимо, с уходом человека, который ими занимался. Не подскажете, на основании чего они делались?
Метеорология специализация узкая и многие люди выгорают, просто покидая работу. В Казгидромете решают проблему таким образом что приводят человека который закрепляется за опытным работником тот и набирается опыта. Но как я знаю, большинство прогнозов все же основании приземного анализа (циклоны и его фронта или же антициклоны (области низкого и высокого давления)), разных численных моделей и их анализ. Да и температуру и осадки (более менее) как было указано в комментариях выше предугадать легче чем движение воздушных масс.
Заблуждаетесь. Низкочастотные колебания атмосферы прогнозируются лучше, чем высокочастотные. Чем больше атмосферное образование, тем лучше оно прогнозируется в среднесрочной перспективе за счёт больших масштабов. Условный циклон в диаметре 1-2 тыс км будет лучше прогнозироваться на 5-7 сутки, чем южак размером до 500-800 км. С движением воздушных масс всё ещё проще, если есть ансамбль за пределами 5-7 суток.
Пол+палец+потолок)) но все должны скинуться на глобальное потепление!!
Недавно один деятель на голубом глазу заявил, что замена автобусов на электробусы позволила снизить загрязнение воздуха аж на 80%)) оказывается во всем были виноваты автобусы, а не металлургический комбинат)) Вот так и с погодой)
Это про мосгортранс что ли? https://mosgortrans.ru/press/news/my-sokratili-vybrosy-co-na-36-tysyach-tonn-posle-zameny-dizelnykh-avtobusov-na-elektrobusy-v-2022-go/ ?
Ну так там наверное снижение загрязнения от конкретного источника (транспортной компании) до и после, а не срез абсолютно всех источников загрязнения. Т.е. были источники загрязнения - дизельные автобусы, они загрязняли воздух где-то в Москве. Потом их заменили на электротранспорт и обещают, что воздух в Москве стал лучше. Ну, на 80%, наверное, нет, там действительно еще много предприятий, вы правы, но там, где нет металлургических предприятий, воздух, наверное, будет чище. То есть замена огромного парка автобусов в Москве, наверное, все-таки (локально) поможет, а в проблемном Красноярске без замены заводов ничего не изменится.
А так, локальное загрязнение города ведь тоже проблема. Это же не углекислый газ даже, а продукты неполного сгорания (монооксид, сажа, ароматика), серу/азот-содержащие газы, разные катализаторы и все это с доставкой к родному подьезду. Электротранспорт, возможно слишком идеализируют, но здесь какая-то логика присутствует, имхо.
Спасибо за отличную статью!!
Но спросить я хотел не про нее, а про модель ERA5.Дело в том что пару лет назад мы вычисляли гравиметрический нагрузочный эффект атмосферы, используя данные реанализа, и наткнулись там на явную лажу. А именно, дважды в сутки, в 9-10 и 21-22ч по Гринвичу, среднеглобальное атмосферное давление (осредненное по всему шарику) испытывает гигантский скачок с амплитудой в отдельных случаях до 0.05ГПа. Для сравнения, чтобы оценить масштаб катастрофы: сезонный ход среднеглобального давления (=массы атмосферы Земли) всего лишь в 10 раз больше этой величины...
Если у нас в наших расчетах нет ошибки, то это совершенно очевидный баг модели. Но мы не смогли достучаться до кого-то из ее авторов, чтобы прояснить этот вопрос. Надеялись это сделать после выхода английского перевода нашей статьи, где
описана проблема
ей посвящен раздел "Проблема скачкоообразного изменения массы атмосферы при использовании данных ERA", см. формулу (1) на с.92 и рис.1 на с.93; полный текст статьи можно взять вот тут.
Но к этому моменту мой соавтор, который скачивал данные реанализа и раскладывал их по сферическим функциям, покинул этот мир. А у меня самого с английским проблемы... Ну и к тому же мое участие в этой публикации - это сугубо временные ряды, так что лезть с этим глюком к метеорологам мне как бы и не по рангу...
Если Вы знаете, в чем тут дело, или кому надо задать этот вопрос (желательно русскоговорящему) - буду благодарен за подсказку.
Потенциально
ошибка может быть как в самой модели ERA5, так и в алгоритме интегрирования, за который отвечал мой соавтор. Но он божился, что у него все в порядке. Ну и если это ошибка у него, то очень странная: ошибка смещается во времени, имеет разную амплитуду в разные дни и т.д. Так что независимо проверить модель было бы очень не вредно. Ведь если вдруг все действительно так, то нужно трубить во все колокола и разбираться с причинами. Это ведь то же самое, как если бы на лучшей в мире заправке вам заливали бак с точностью плюс-минус поллитра (правда, с выравниваем баланса в среднем за много заправок).
Не может же быть, что всем пофиг...
Впервые читаю про такую проблему. В научной литературе не встречал. Но Вы можете поверить данные по другим реанализам. Например. NCAR, CFSR или японский JRA-55
Впервые читаю про такую проблему. В научной литературе не встречал. Но Вы можете поверить данные по другим реанализам. Например. NCAR, CFSR или японский JRA-55
Уже не можем :-(((
Меня в эту работу позвали практически с улицы, только чтоб временные ряды покрутить. По сути, я там не в теме вообще. Просто заметил вопиющий артефакт по своим "пуговицам", то есть во временном ряде. Что называется, WTF!?
А в ответ, к сожалению, тишина...
Так что я сам продолжать эту тему
точно не буду
Я даже модельное давление по поверхности проинтегрировать не возьмусь. В любых данных надо ведь разобраться сперва, прежде чем как-то использовать. Я уж не говорю о том, что их еще сперва надо скачать и форматы подстроить.
Правильнее, чтобы в этом все-таки настоящий специалист поучаствовал, который эти данные (поля срочных давлений на сетке) каждый день в своих приложениях крутит и все их тонкости знает. Если вдруг кто-то такое поле проинтегрирует, и временные ряды выгрузит - то дальше я все тесты за пару дней проведу, т.к. это уже вполне
по моей части задачка
Это предложение можно считать публичной офертой ;-)
Только вот никому это особо не интересно, похоже.
P.S. Вообще, если бы мне сказали, что моя программа (модель) при расчете синусоиды дает на выходе меандр со скачками, то я бы все бросил, и полез проверять: в чем дело. Чтобы причину этой конкретной ошибки найти. А главное, убедиться, что этот глюк (если он и правда в моей программе) еще где-то какую-то фигню не плодит. А тут никто даже и
не удивляется
(ну, кроме меня ;-)
что и странно. Я даже не про нашу статью говорю (у нее другая ЦА, синоптики могли и не заметить), а про ответы на письма, которые Женя успел получить. "Да, то что модель дает 2х2=5, это странно... но я сам эту модель использую для вычисления 2х3, и по этой части меня ее результаты вполне устраивают".
По существу я конечно Вам ничего не скажу, но пару раз сталкивался со странным эффектом в прогнозах от Foreca, упоминается в этой статье - оказывается они сами занимаются обработкой данных. Их прогноз кажется мне наиболее точным для моего региона (Карелия), но несколько лет назад прогноз вроде как на 5й день выдал по температуре какие-то дикие цифры, а ещё раз что-то типа нарастающей "в разнос" синусоиды. Тогда писал разработчикам приложения, сказали исправят, больше не встречалось. Что было первопричиной этой ошибки мне неизвестно.
А можете рассказать подробнее о том, как вы берете ERA5 - интерполированную на регулярную сетку или исходную? В каких координатах удалось найти "ступеньки"?
Я попробовал взять свежие данные по приземному давлению за апрель-май 2001 (DOI: 10.24381/cds.adbb2d47) и ничего подобного не смог обнаружить.
Вот так примерно выглядит график в какой-то произвольной точке
https://i.imgur.com/x7FSmFl.png
А можете рассказать подробнее о том, как вы берете ERA5 - интерполированную на регулярную сетку или исходную? В каких координатах удалось найти "ступеньки"?
К сожалению, это делал не я, а мой соавтор, который теперь уже не может ответить. Насколько я понимаю, он брал данные поля давлений на глобальной сетке и оценивал коэффициенты его разложения по сферическим функциям. Соответственно, я получал от него временной ряд коэффициента С(0)(0) (формула 1). Ступеньки обнаруживаются
именно в нем
На всякий случай, добавлю еще ссылку на английский PDF, если он вдруг понадобится
Вот так примерно выглядит график в какой-то произвольной точке https://i.imgur.com/x7FSmFl.png
При расчете временных рядов для отдельных точек заметных ступенек, естественно, быть не должно. Амплитуда вариаций давления от срока к сроку в каждой отдельной точке - это милибары, а амплитуда наших "ступенек" - это сотые доли милибара, то есть на два-три порядка меньше (см. рис.1 там же). Поэтому на графиках, подобных процитированному выше, заметить эти ступеньки в принципе невозможно.
Речь, по-видимому, идет о каком-то кумулятивном эффекте, возникающем при осреднении по всей поверхности суши. В результате такого осреднения мы получаем гораздо более гладкую кривую, чем в любом произвольно выбранном месте. Именно на фоне этой гораздо более гладкой кривой мы и заметили такие ступеньки.
Но как именно выполнялось такое осреднение, я сказать не могу. По идее, для вычисления коэффициента С(0)(0) берется не простое арифметическое среднее, а с какой-то нормировкой на площадь (она же разная на разных широтах). Не исключено, что собака может быть зарыта
именно здесь
Если вдруг авторы ERA5 вводили какую-то дополнительную нормировку, чтобы выровнять именно арифметическое среднее, а не нормированное на площадь, то коэффициент С(0)(0) вполне может "скакать" из-за этого. Ну или наоборот, мой соавтор нормировку на площадь неправильно сделал. Но второе все-таки маловероятно, так как ранее он занимался расчетами земного прилива, и его программа дает более высокую точность, чем все мировые аналоги. А достигается такой результат именно благодаря
новому подходу к разложению прилива по сферическим функциям
Как я понимаю, он отказался от методов, основанных на выделении "ближней" и "дальней" зон при оценке вклада океанического прилива, и стал считать его напрямую, усовершенствовав вычислительные алгоритмы (раньше прямой расчет не использовали из-за слишком высокой вычислительной сложности)
Если я правильно понимаю, подобная модель хорошо предсказывает погоду по "штатному" расписанию. Какие-либо торнадо и прочие вещи возникающие редко, но способные поменять климат в отдельно взятом районе/регионе они естественно не предскажут.
И сразу идет следующий вопрос - а доучивание моделей как оперативно будет выполняться? Прошел год, допустим он был аномальным. Его в базу тоже нужно внести же?
Подумал ровно о том же.
И дело не только в торнадо. Просто наступление холодного фронта, или существенные осадки - уже прогнозируются у нас очень плохо :-(
Я понимаю, этот фронт может в прогнозе сдвигаться плюс-минус 100 км. буквально за считанные часы, или пойдёт западнее или восточнее, и от этого погода в конкретной точке будет диаметрально разной.
Торнадо и прочие явления относятся к конвекции. С ними даже гидродинамические модели плохо справляются. Грозы, шквалы, ливни, град - все эти конвективные явления не воспроизводятся моделями прямо. Их прогнозируют на основе косвенных параметров. Например, содержании влаги в атмосфере, потенциальной энергии конвективной неустойчивости, высотных параметрах атмосферы и т.д. Прогноз таких явлений лучше по обширным площадям, чем по отдельным точкам. Но отмечу, что прогресс в этой области всё-таки есть, за счёт увеличения разрешения моделей и внедрения мезомасштабных моделей с сеткой 6.6 км и меньше.
А какую модель использует норвежский Yr.no ?
https://yrkundesenter.zendesk.com/hc/en-us/articles/206550539-Facts-about-Yr - тут пишут что вроде как собственная модель.
По субъективному ощущению, он не хуже ECMWF
Если упрощенно, то у них собственная локальная модель для Скандинавии и ECMWF для остального мира.
https://hjelp.yr.no/hc/en-us/articles/360004008874-Weather-forecasts-on-Yr-how-are-they-made-
Ой как интересно. А может напишите еще статей по предсказаниям погоды? Тема-то очень классная, и с ИТ прекрасно стыкуется.
Я сам летаю на параплане, нас вообще очень интересует это все. Так как чтобы понять, удастся ли завтра полетать и не засосет ли в какую-нибудь грозу, в погоде таки надо научиться разбираться.
Интересно было бы узнать, например, как посчитать локальную модель для какого-то одного летного места. Иногда энтузиасты этим занимаются, получается неплохо. Как я понимаю, они обычно берут какую-то сборку WRF и запускают у себя. Вот это вообще прям для Хабра тема.
Очень интересно нам, пилотам парящих ЛА, предсказание конвекции. Мы летаем в восходящих потоках, а с ними вообще все сложно. Может быть прекрасный солнечный день, а потоков нет - воздух стабильный, инверсия или еще какая шляпа. А бывает наоборот, вроде пасмурно и дождик покапывает, а везде прет вверх на большой территории. Есть ли какие-то хорошие модели и инструменты именно для этого?
Есть сайты для пилотов типа XCSkies, прогнозирующие восходящие потоки, но мне кажется что качество там так себе. Ну и они не рассказывают особо о своих моделях, это их коммерческая тайна.
Куда лучше себя показывает немецкая модель ICON
У нас в Питере шутят, что если не хочешь завтра летать - смотри прогноз ICON и оставайся дома. Конкретно для наших летных мест в Ленобласти ICON постоянно обещает какие-то катаклизмы и осадки, которых потом не случается.
Поэтому когда я слежу за грозовой активностью, то вынужден комбинировать данные Яндекса и спутника
Ну у нас спутников нет, есть только Яндекс, и в целом он неплох. И даже конвективные осадки чаще угадывает, чем нет. И вот стоишь на поле, видишь туча на горизонте ходит, приходится решать - лететь или нет, и если лететь - то куда. Вот Яндекс бывает подскажет что до нас она не дойдет. Или наоборот, дойдет и лучше посидеть на земле. Понятное дело, что потом в полете все равно надо глазами смотреть как оно на деле развивается, но помощь в принятии решений он хорошую оказывает.
Hidden text
Вообще мне кажется, что СЛА - отличное хобби для метеоролога, можно всю эту погоду буквально потрогать руками и ощутить на своем лице )
Объективные данные показывают, что ICON лучше всех прогнозирует скорость ветра на коротких дистанциях. Вот данные за октябрь. Сначала идёт Комплексный прогноз, а уже затем ICON.
Вот это неожиданно. Но с осадками там обычно так все грустно, что скорость ветра по ней уже никто не смотрит.
А этот Комплексный прогноз можно увидеть в каком-то человеческом формате? Ну чтобы точку на карте ткнул и увидел в ней все значения, как на обычном погодном сайте?
ICON лучшая модель для прогнозирования осадков до 72 часов. У неё самая низкая средняя абсолютная ошибка и самая низкая арифметическая ошибка. Опять же, при желании могу привести данные Гидрометцентра России. Что же касается Комплексного прогноза, то есть только табличка. Дело в том, что прогноз отдельно рассчитывается для каждого пункта и вывести его в какую-то сетку очень проблематично.
С моей точки зрения, изобретение всех этих динамических моделей не пошло на пользу метеорологии. Потому что качество прогнозов выросло разве только для городов-миллионников, и то не сильно, зато вот для более отдалённой местности оно наоборот просело.
Потому что раньше местные прогнозы составлялись местными же метеорологами, которые тут давно наблюдают и знают уже все особенности местного климата, а теперь простой скрипт тупо копипастит данные без малейших попыток хоть как-то соотнести их с реальностью.
Например, я регулярно наблюдаю абсолютно невозможные ещё 30 лет назад "вылеты", когда в прогноз попадает откровенный бред (глюки модели). Например, когда для нашей местности ставят 80 или даже 90 мм осадков в сутки - живой метеоролог никогда не пропустил бы такое, а скрипту пофиг. Никто его ни с чем не сверяет, выдаёт что-то модель - и ладно.
Или вот для нашей местности модель уже который год систематически завышает количество осадков. Особенно летом, потому что сильно переоценивает время жизни конвективных ячеек, зарождающихся в предгорьях Кавказа. Когда точность прогноза можно сильно улучшить, просто скорректировав на константу - это плохой, негодный прогноз. И то, что за столько лет эту коррекцию не добавили в скрипт сами метеорологи, говорит о том, что никакой обратной связи тут не предусмотрено вовсе. Модель сама по себе, погода сама по себе.
По идее именно систематические ошибки и дожны лечить все эти Метеумы и похожие технологии. Которые берут выход обычной модели, сравнивают с реальной погодой, определяют расхождение и пытаются найти закономерности в этих расхождениях и подкрутить ими прогноз.
С моей точки зрения, изобретение всех этих динамических моделей не пошло
на пользу метеорологии. Потому что качество прогнозов выросло разве
только для городов-миллионников, и то не сильно, зато вот для более
отдалённой местности оно наоборот просело.
Э... местные нейросетки и их прогнозы (вместе с головами метеорологов) переехали в университеты мегаполисов => местные прогнозы ухудшились.
Гугл вернул нейросетевые прогнозы (но уже без голов метеорологов) => местные прогнозы улучшились
:: sarcasm :: если что.
Вы не правы. Развитие глобальных моделей вывело качество на абсолютно иной уровень. Ни один человек не смог превзойти модель на 3-10 сутки. Современные методы постобработки легко корректируют прогноз по метеостанциям и превосходят местных синоптиков. Например, РЭП и Комлексный прогноз обходят человеческие прогнозы даже на 24 часа. Вот данные за октябрь.
Я уж не помню когда, может лет 20 назад, по утрам у нас по радио перестали зачитывать местную метеосводку и прогноз. Народ возмутился, объясняли тем, что настал капитализм, за прогноз хотят денег и пользуйтесь тем, что Москва говорит. Вот тогда да, была жесть, центральные прогнозы "были далеки от народа" во всех смыслах.
В статье упомянуты региональные модели. Они лучше EMCF и нейросетевых моделей работают? Если да, то как их правильно искать, или может по каким регионам есть самые известные?
Есть всякие профессиональные погодные сайты, например для тех кто летает или ходит под парусом. Там можно сравнить вывод разных моделей. И как раз есть всякие региональные модели. Их искать не надо, просто там в зависимости от точки на карте будут показаны и глобальные модели, и те локальные что есть на этом сайте.
Парапланеристы чаще всего используют Windy (их два, windy.com и windy.app), windguru.cz.
Вот для Питера мне больше всего нравился прогноз локальной европейской WRF8 с windy.app. Но теперь им блин денег за него не заплатить через плеймаркет. А в бесплатных версиях часто есть только GFS (потому что он бесплатный сам по себе), а детальные локальные модели за денежку.
Региональные работают лучше потому, что учитывают детали рельефа. А у глобальных для этого шаг сетки слишком большой. Им ваше это озеро или гора просто невидимы, так как слишком маленькие, а они ведь влияют на погоду на вашей точке, причем зачастую сильнее чем иные глобальные эффекты.
В горах например все эти прогнозы вообще очень плохо работают. Потому что тот же шаг сетки в 20-30 км может вмещать сразу несколько ущелий с совершенно разным микроклиматом, и не может учитывать всякие нюансы типа горных бризов, фенов и прочей горной аэрологии.
Региональные модели позволяют экономить ресурсы, увеличивать разрешение сетки и прорабатывать местные особенности. Например, в России работает региональная модель COSMO, которая обладает сеткой 6.6 км и 2.2 км. На карте показан прогноз приземой температуры по модели COSMO 2.2 км. Она считается для Европейской части. Версия 6.6 считается для Сибири. Модель неплохая, но стартует с данных немецкой модели ICON, поэтому её нельзя назвать совсем отечественной.
А можно попросить автора сделать в будущих публикациях некую сводную таблицу, в каких макрорегионах РФ на каких сервисах лучше смотреть прогнозы? Так в СПб достаточно хорошо работает Яндекс (у них своя видимо модель), в Мурманске бывает полезно посмотреть норвежские прогнозы. А что использует Gismeteo (по Беларуси были более точные прогнозы)?
Сразу скажу, что Gismeteo является худшим ресурсом для прогнозов. Оценки есть в статье выше. По Беларуси рассчитывается комплексный прогноз. Лучше Вы не найдёте. https://method.meteorf.ru/ansambl/complex.html
Метеорологи как и саперы, ошибаются только один раз. Но, каждый день.
Очень часто путают синоптиков и метеорологов. Погоду прогнозируют синоптики. Метеорологи за ней наблюдают. Точность человеческих прогнозов в России на одни сутки составляет 96%, что чуть ниже, чем автоматизированные прогнозы по методике РЭП и Комплекс. На каждые последующие сутки точность в среднем падает на 2-3%.
В 2005 году на 10-ть суток точность прогноза была 40%, а сейчас 50%.
В Калининграде точность прогноза 50% на ТЕКУЩИЙ день. Я так понимаю, что эти цифры средние по планете?
Давайте посмотрим данные за октябрь. Зачем фантазировать) В Калининграде местные синоптики прогнозировали температуру на одни сутки с точностью 97-100%. На ночь 97%, ошибка 1.2 градуса. Днём 100%, ошибка 0.9 градуса. Точность по методике РЭП (сайт Гидрометцентра России) 94-100%.
По температуре все правильно, но по осадкам 50% на текущий день. В статье идет речь только про прогнозирование температуры? Нигде не указанно, что именно прогнозируется. Для потребителей прогноза важней всего именно осадки, температуру можно и из окна понять.
По осадкам на сутки гидродинамические модели могут гарантировать 75-86% в зависимости от времени года. Цифры с не с потолка, есть данные Гидрометцентра России по разным моделями. Самый базовый параметр прогноза у моделей - это барическое поле, поле давления. Его оно прогнозируется корректно, то и все остальные параметры будут точными. Поэтому во многих тестах оценивается в первую очередь прогноз барического поля, а уже затем температуры, осадков и прочего.
Тоесть по многим областям мы возвращаемся к предсказаниям вида "бабка сказала", но теперь вместо бабки - модель.
Никто не знает почему, точность в конкретной точке непрогнозируема, но в среднем - лучше.
Я так понимаю, что не создали ещё нейросеть, которая могла бы из данных нейросеток вылавливать что именно определяет выдачу нейросети (в понимаемом человеком виде) :)
Ну так да, используем накопленный опыт :) Раньше дед выйдет вечером на берег, посмотрит на красный закат и скажет "завтра будет ветер, в озеро не пойдем".
У ECMWF могли бы уйти десятки лет упорной и кропотливой работы, чтобы вывести точность за пределы 50%.
Сталин спросил у синоптиков, какой у них процент точности прогнозов.
– Сорок процентов, товарищ Сталин.
– А вы говорите наоборот, и тогда у вас будет шестьдесят процентов.
А где-то можно посмотреть фактическую погоду, а не прогноз?
Сводки фактической погоды есть на сайте Гидрометцентра России. Кроме того, сводки метеостанций публикует сайт rp5. Есть сайт https://www.weatherobs.com/ где сводки можно увидеть на карте.
А Яндекс разве не по такой же методике делает расчёты: Технология точного прогноза погоды Meteum 2.0 (yandex.ru) ?
И что у Яндекса, что у остальных - даже рядом не видел "погрешность в 3 градуса". А уж то, что за окном идёт дождь, а прогноз говорит "на улице ясно" - это постоянно.
Так утверждаю, потому что два раза в год планирую переобувку машины: смотрю прогноз на пять дней, в течение нескольких дней. Если при каждом просмотре температура все дни всегда выше/ниже +5 все пять дней - записываюсь. И постоянно: сегодня смотрим на после завтра +10, завтра смотрим на завтра +5.
Нейросетевая революция в метеорологии. Как машинное обучение может навсегда изменить прогноз погоды