Как стать автором
Обновить
23
0
Александр Ганьшин @avgan

Руководитель сервиса Яндекс Погода

Отправить сообщение

Уловимые частицы: как сервисы Яндекса помогают прогнозировать последствия извержений вулканов

Время на прочтение17 мин
Количество просмотров16K

На территории России насчитывается от 200 до 300 вулканов. Около 13 из них находятся под особым наблюдением: это действующие вулканы, которые извергались в течение последних 25 лет. Самые активные расположены на территории Камчатки и Курильских островов, так что экстренные службы в этих регионах живут в постоянной готовности к последствиям извержений. 

Оценкой вулканической активности на Камчатке занимается подразделение Единой геофизической службы РАН. В прошлом году её вулканологи совместно с командами Яндекс Погоды, Yandex Cloud, Школы Анализа Данных (ШАД) и Геоинтеллекта запустили проект, который позволяет визуализировать данные по результатам извержений и предсказывать пеплопады в конкретных населённых пунктах. В дальнейшем разработанный сервис можно будет использовать для других подобных задач, например, прогнозировать пеплопады в регионах за пределами Камчатского края.   

Читать далее
Всего голосов 36: ↑36 и ↓0+36
Комментарии4

Встречаем Meteum 2.0 — первую технологию метеопрогноза, алгоритмы которой обучаются на сообщениях пользователей

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров28K

Предсказывать погоду — дело неблагодарное. Рано или поздно каждый из нас сталкивается с ошибками в прогнозе, избежать которых трудно из-за постоянного недостатка информации и ограничений метеорологического оборудования. Но там, где не справляется техника, может помочь человек. 

Сегодня мы начинаем раскатывать новую версию прогнозирования осадков в Яндекс.Погоде. Ключевое изменение — внедрение технологии Meteum 2.0, которая впервые в истории метеопрогноза полагается не только на данные технических средств, но и на сообщения пользователей. В это сложно поверить, но сигналы пользователей оказались не менее полезны для качества прогнозов, чем данные радаров и спутников. Благодаря этому краткосрочный прогноз осадков стал точнее на 20%, а значит, люди будут реже попадать под дождь.

Присаживайтесь поудобнее — сейчас расскажу обо всём по порядку. 

История про погоду и людей
Всего голосов 63: ↑59 и ↓4+55
Комментарии49

Как мы отказались от нейросетей, а затем вернули их в прогноз осадков Яндекс.Погоды

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров16K
Мы уже рассказывали, как Яндекс.Погода делает сверхкраткосрочный прогноз осадков по метеорологическим радарам и спутниковым наблюдениям. Сегодня расскажем, как нам удалось поднять качество такого прогноза за счет внедрения нейросетевых подходов и почему мы уже отказывались от них в прошлом. А ещё вы узнаете, как мы улучшали визуальное восприятие самой карты на границе радарных и спутниковых наблюдений.

И снова про наукастинг


Когда мы говорим о прогнозе погоды, то чаще всего подразумеваем температуру и осадки, например, на завтра или ближайшие выходные. В этом случае хватает традиционных погодных трендов. Но если вы идёте обедать на улицу или на прогулку с ребёнком и при этом не хотите попасть под дождь, то важно знать точный момент начала дождя в течение ближайшего получаса. В таких ситуациях приходит на помощь наша карта осадков aka nowcasting.


Рисунок 1. Карта осадков Яндекс.Погоды
Читать дальше →
Всего голосов 35: ↑33 и ↓2+31
Комментарии62

Яндекс анонсирует собственную технологию прогнозирования погоды Метеум. С точностью до дома

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров59K
Сегодня мы анонсируем новую технологию Метеум — теперь с её помощью Яндекс.Погода будет строить собственный прогноз погоды, а не полагаться только на данные партнёров, как это было раньше.

Причём прогноз будет рассчитываться отдельно для каждой точки, из которой вы его запрашиваете, и пересчитываться каждый раз, когда вы на него смотрите, чтобы быть максимально актуальным.



В этом посте я хочу рассказать немного о том, как в наше время устроен мир погодных моделей, чем наш подход отличается от обычных, почему мы решились строить собственный прогноз и почему верим, что у нас получится лучше, чем у всех остальных.

Мы построили собственный прогноз с использованием традиционной модели атмосферы и максимально подробной сеткой, но и постарались собрать все возможные источники данных об атмосферных условиях, статистику о том, как ведёт себя погода на деле, и применили к этим данным машинное обучение, чтобы уменьшить вероятность ошибок.

Сейчас в мире есть несколько основных моделей, по которым предсказывают погоду. Например, модель с открытым исходным кодом WRF, модель GFS, которые изначально являлись американской разработкой. Сейчас ее развитием занимается агентство NOAA.
Читать дальше →
Всего голосов 110: ↑108 и ↓2+106
Комментарии120

Яндекс использовал нейросеть и научился прогнозировать осадки с точностью до минут

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров61K
Сегодня я вновь хотел бы поговорить с вами о погоде. Вновь — потому что почти год назад мы уже о ней разговаривали: я рассказал про нашу технологию построения прогнозов Метеум, основанную на метеомоделировании и машинном обучении. Теперь я хочу поговорить не о той погоде, которая будет завтра, на следующей неделе или в новогоднюю ночь, — а о той, которая уже установилась за окном, и о той, которая наступит в ближайшие несколько часов.



Под катом я расскажу о том, что такое наукастинг и как мы над ним работали.
Читать дальше →
Всего голосов 121: ↑115 и ↓6+109
Комментарии92

Как мы переписали архитектуру Яндекс.Погоды и сделали глобальный прогноз на картах

Время на прочтение10 мин
Количество просмотров31K

Привет, Хабр!


Как говорится, по традиции раз в год мы в Яндекс.Погоде выкатываем что-нибудь новенькое. Сначала это был Метеум – традиционный прогноз погоды с помощью машинного обучения, затем наукастинг – краткосрочный прогноз осадков на основе метеорологических радаров и нейронных сетей. В этом посте я расскажу вам о том, как мы сделали глобальный прогноз погоды и построили на его основе красивые погодные карты.



Сперва пару слов про продукт. Погодные карты — способ узнавать погоду, очень популярный на западе и пока что не очень популярный в России. Причиной тому является, собственно, сама погода. Из-за особенностей климата наиболее населенные регионы нашей страны не подвержены внезапным погодным катаклизмам (и это хорошо). Поэтому интерес к погоде у жителей этих регионов скорее бытовой. Так, людям в центральной России важно знать, например, какая погода будет в Москве в выходные или что в четверг в Питере будет дождь. Такую информацию проще всего узнать из таблицы, в которой будет дата, время и набор погодных параметров.

Читать дальше →
Всего голосов 108: ↑107 и ↓1+106
Комментарии92

Как Яндекс создал глобальный прогноз осадков с использованием радаров и спутников

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров43K
У команды Яндекс.Погоды есть традиция рассказывать о новых технологиях на Хабре. Мы уже рассказывали, как методы машинного обучения позволили создать более точный прогноз погоды, а также о том, как нейросети и данные с радаров помогают прогнозировать осадки.

Сегодня мы расскажем читателям Хабра о новой технологии, с помощью которое нам удалось добиться прогнозирования осадков с точностью до минут даже там, где данных с радаров просто нет. И помогли нам в этом снимки со спутников.


Снимки спутника Meteosat-8 из космоса (источник: EUMETSAT)
Читать дальше →
Всего голосов 70: ↑68 и ↓2+66
Комментарии103

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Работает в
Зарегистрирован
Активность