Комментарии 92
Прогноз Яндекса всегда нагло врал, меняя показания в день по нескольку раз, при чем весьма кардинально. Про прогноз на несколько дней вперед — вообще речи не идет. Там то солнечно и тепло, то на сл. день уже дубак с осадками. Еще день спустя — вообще что-то третье может легко всплыть. Хотя Вы похоже про текущее отображение погоды говорите.
-14 с дождём.
-16 с дождём
-18 с дождём.
На мой взгляд, показывает точнее всех. Иногда, конечно, есть несоответствия, но достаточно близко к реальности.
Хочу узнать погоду, открываю смартфон — а там +30 пасмурно, в ноябре… в поволжье… ага :)
Действительно, анимация частицами ветра — хороший способ показать сразу несколько параметров на одной карте. Собственно, поэтому мы им и воспользовались, сделав самостоятельную реализацию на Яндекс.Картах.
Однако, на этом внешнее сходство заканчивается. Под капотом у нас собственный прогноз, рассчитанный с помощью ML. Наш прогноз значительно более точный, чем сырые модельные данные, показанные на приведенных сервисах. Именно расчету этого прогноза посвящена большая техническая часть статьи.
А кроме полей температуры и ветра, у нас есть наукастинг, которого ни у одного из наших конкурентов нет ;)
Наш прогноз значительно более точный, чем сырые модельные данные, показанные на приведенных сервисах.
Я бы не был так катигоричен с точностью. Ваши прогнозы ошибаются по силе ветра часто. И направление бывает не совсем точным. Тот же windity гораздо точнее и чаще попадает в реальную картину.
по этим параметрам заметно выросла. Раньше наш прогноз улучшался машинным обучением только в плане температуры и осадков.
В любом случае, буду благодарен за ваш фидбек при дальнейшем использовании сервиса.
начинается применение заранее обученных моделей машинного обучения
Самое важное и самое непонятно описанное. На основе каких данных модели обучались? Я просто не вполне понимаю, как можно обучить модель для условной деревни Малые Бугры, если у нас нет для неё достоверных данных для обучающей выборки? Просто проинтерполировать от соседних узлов сетки метеомоделей? Окей, часто так и делается, но при чем тут тогда обучение.
ничем…
и там и там все сводится к конечноразностной схеме.
Наши модели обучаются к показания метеостанций и другим надежным источникам метеорологических наблюдений. При этом вы совершенно правы, плотность таких измерений неравномерна. Однако, первым фактором, который влияет на точность, даже в самых удаленных регионах — это полнота данных, на которых мы обучаемся. Для того, чтобы модель спрогнозировала приход антициклона в деревню Малые Бугры, нужно показать модели много вариантов движения антициклона при определенных локальных особенностях — рельефа, подстилающей поверхности и так далее. При этом необязательно, чтобы примеры, которые видит модель при обучении, находились именно в Малых Буграх. Важно только чтобы пространство факторов было достаточно репрезентативно представлено в обучающей выборке. Так большие данные помогают моделям обобщать ситуацию, не полагаясь только на локальные измерения а-ля «циклон в Гадюкино всегда приходит с запада и уходит на восток».
При этом я нисколько не отрицаю важность локальных наблюдений. Мы много работаем для того, чтобы получать как можно больше достоверных измерений к себе в систему.
А как вы измеряете качество своего прогноза и собираете эталоны для обучения? Проводите ли сравнение с другими метеослужбами?
Все модели, которые работают в продакшене, автоматически и каждый день валидируются по всему набору станций. Мы сравниваем их прогнозы с несколькими моделями-кандидатами, а так же с чистыми прогнозами поставщиков погодных моделей, которые участвуют в формировании факторов.
Когда снег уже на урале выпадет?
Насчет парсинга хочу отдельно напомнить что EULA еще никто не отменял. Например, в нашем EULA написано, что парсить данные с сайта — незаконно.
2.2. Данные, используемые в Сервисе, предназначены исключительно для некоммерческого использования. При этом любое копирование информации и/или материалов, их воспроизведение, переработка, распространение, доведение до всеобщего сведения (опубликование) в сети Интернет, любое использование в средствах массовой информации и/или в коммерческих целях без предварительного письменного разрешения правообладателя запрещается, за исключением случаев, прямо предусмотренных настоящими Условиями, условиями использования других сервисов Яндекса или документами, указанными в п. 1.2. настоящих Условий.
любое копирование информации и/или материалов, их воспроизведение, переработка
А по поводу API, думаю яндексу просто лень заморачиваться ради 4-5 обращений в сутки. Возни с пользователями много, а прибыли нет.
П.С. Интересно, а за неправильно предсказанную погоду штрафы существуют? Или обязательства?
Если я правильно помню, прогноз погоды, как и картография, является лицензируемым видом деятельности. Так что где-то есть регулятор, который должен за этим следить. Я не знаю, получил ли яндекс лицензию или обошел это, например назвав официально не "прогнозом" а например "предсказанием", как раньше онлайн-карты официально назывались "схемами".
Чтобы можно было самому прикидывать, насколько сильно обычно изменяется погода за 30дн, 7дн, 3дня, 1день в конкретном регионе от прогнозируемого.
Особенно это актуально для отпуска — когда планируешь на недельку куда-то слетать, тебе приходится за 1 месяц до этого начинать мониторить прогноз на месяц вперед и факт, и как-то из памяти соотносить эти данные, помнить что обещали вчера, неделю, месяц назад, и что в итоге сегодня. Спасибо
Зачем? Дело в том, что я заметил, что стал более метеозависим. И я решил выяснить, как влияет атмосферное давление на самочувствие. И влияет ли вообще?
Проблема: ни один из сайтов не позволяет заглянуть в прошлое.
Решение: договориться с админом сайта pogoda.spb.ru, написать скрипт, который раз в 3 часа ходит по указанному адресу и просто собирает статистику по погоде.
Пользуйтесь weather.com — точность погоды в большинстве случаев до 30 минут. Если ошибается, то в каком-то редком погодном явлении. Данные со спутников и метеостанций.И большой опыт в предсказании и моделировании. Если в поисковой строке Google ввести "погода", то будет прогноз этой компании.
Рыболовы оценили бы… или скалолазы…
Или это просто глюк моего браузера (Яндекс.Браузера если что)?
Скриншот «хрени»: screenshot.ru/01e41651c6f4eed986b9770f2a071bb2
Яндекс.Погода: joxi.ru/MAj16bES4q7zV2
Windy: joxi.ru/Rmzq7bEC0kZ6Wr
Я так понимаю учитывается высота, в которой указано значение. Только зачем? Влияние высоты на давление достаточно велико. Карта распределения давления теряет смысл.
Железо почти топовое.
Зашёл на карту, меня сервис определил как «Вашингтон».
Но на карте показал на Востоке! Я долго соображал, пока понял, что мне показывается Washington, DC вместо Washington state
![image](https://habrastorage.org/webt/kw/es/a_/kwesa_yiposnx6ihai5d1eey4g8.png)
У меня аналогично. Я сейчас нахожусь в Берлине, а точка на карте показывает куда-то в середине Германии. И в заголовке страницы пишется прекрасное: "Погода undefined undefined"
![](https://habrastorage.org/webt/0b/ta/eb/0btaebxcso9sjmacwwwenbwinq4.png)
- Открываю страницу https://yandex.ru/pogoda/berlin/maps/temperature. Точка указывает на Берлин, все верно.
- Жму на кнопку "определелить мое местоположение": вот эту
- Маркер перемещается в какое-то странное место, а в заголовке появляется undefined.
Воспроизводится каждый раз, как я это делаю.
Мы обычно не делаем проекты из соображений «чтобы было». Погода важна как пользовательский сервис, у нас большая и стабильная аудитория, которая регулярно возвращается. Мы поняли, что, чтобы принести им пользу, погодные данные должны быть максимально точными. Так начался проект Метеум — применение ML к погоде, в широком смысле этого слова. После многочисленных тестов мы поняли, что данные получились и правда качественные, поэтому их можно предлагать погодозависимым бизнесам. Мы начали с рекламы, однако спектр применений точных погодных прогнозов в сегменте b2b чрезвычайно широк.
А почему вторым кандидатом стал свой формат хранения данных Flatbuffers?
Тот же tiff умеет и чанкование, и сжатие, и пирамиды, и float, и кэшировать удобно. Мы в своих задачах (со сходными объёмами данных) его используем. Скорость работы ограниченна только системой хранения.
Интересно, используете ли данные сетей краудсосинга, вроде Blitzortung или других каких-то? И планируете ли?
Вторым кандидатом стал наш --самописный-- проприетарный формат – матрицы float'ов сжатые LZ4 и записанные в Flatbuffer
Подскажите, а данный проприетарный формат не планируется стать свободным, т.е. не планируете его выложить в свободный доступ? Очень бы хотелось посмотреть. Также сталкиваюсь в работе с большими объемами данных в памяти и прямого доступа к ним в связи с необходимостью большой скорости.
Спасибо
А куда делся пульт управления погодой, который мог выкинуть три «дождя» и сказать «Поздравляю, вы испортили погоду!»?
[/offtop]
Как мы переписали архитектуру Яндекс.Погоды и сделали глобальный прогноз на картах