Pull to refresh
23
0
Александр Ганьшин @avgan

Руководитель сервиса Яндекс Погода

Send message

Уловимые частицы: как сервисы Яндекса помогают прогнозировать последствия извержений вулканов

Reading time17 min
Views16K

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
Total votes 36: ↑36 and ↓0+36
Comments4

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

Reading time5 min
Views28K

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
Total votes 63: ↑59 and ↓4+55
Comments49

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

Reading time6 min
Views16K
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 →
Total votes 35: ↑33 and ↓2+31
Comments62

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

Reading time8 min
Views59K
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 →
Total votes 110: ↑108 and ↓2+106
Comments120

Яндекс использовал нейросеть и научился прогнозировать осадки с точностью до минут

Reading time6 min
Views61K
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 →
Total votes 121: ↑115 and ↓6+109
Comments92

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

Reading time10 min
Views31K

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 →
Total votes 108: ↑107 and ↓1+106
Comments92

Как Яндекс создал глобальный прогноз осадков с использованием радаров и спутников

Reading time8 min
Views43K
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 →
Total votes 70: ↑68 and ↓2+66
Comments103

Information

Rating
Does not participate
Location
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Works in
Registered
Activity