Ежедневните дейности на жителите на града са зависими от метеорологичните условия. Температурата и валежите определят живота на милиони хора по много начини, точно както в древността. В наши дни модерните услуги за прогнозиране на времето показват всякакви параметри: вид и интензивност на валежите, облачност, влажност, атмосферно налягане, посока и скорост на вятъра. Повечето услуги предоставят информация за текущите метеорологични условия, оперативни прогнози за до два часа (известни като nowcasting), средносрочни прогнози за до десет дни и разширени прогнози за времето за няколко месеца.
Метеорологичните карти са фантастичен начин да проверите времето на множество места с един поглед — тази функция е особено полезна за тези, които се движат постоянно, като пътуващи ежедневно, туристи или шофьори. Генерирането на точни метеорологични карти в реално време е възможно с помощта на усъвършенствани невронни мрежи: този подход захранва Meteum, нашата най-добра в класа си платформа за прогнозиране на времето.
Можете да си поиграете с картата на валежите на Meteum на нашия уебсайт. По-рано обсъдихме визуалните аспекти на картата.
Но действителното инженерство зад метеорологичната карта на Meteum е много по-дълбоко. Днес ще се съсредоточим върху източниците на данни за времето, които захранват текущите прогнози, които виждате на картата.
Защо разчитането само на радари и метеорологични модели не помага
Модерните алгоритми за текуща прогноза на валежите разчитат на екстраполация на наблюдения от наземни радари чрез техники на оптичен поток или модели на невронни мрежи. В зависимост от тези радари, типичното прогнозиране на момента е ограничено до регионите около техните местоположения.
Традиционните числени модели за прогнозиране на времето са ограничени в силата на прогнозиране за валежно събитие на конкретно място в определен момент. В същото време продуктите за радарна екстраполация са подходящи за прогнозиране на точното движение на валежната площ през първите няколко часа. Все пак те не успяват да предскажат валежите поради неистовия характер на физическите процеси. По този начин основната тенденция в съвременното прогнозиране на момента е да се комбинират радарни данни с висока разделителна способност с традиционни NWP модели.
Въпреки това, тези базирани на радар валежни продукти са ограничени от местоположението на радара и следователно са слабо мащабируеми. Самите радари са скъпи, инсталирането им зависи от споразумения с местните власти и населението, а работата им изисква обучен обслужващ персонал. В по-големите страни покритието е особено лошо, като много отдалечени региони нямат инфраструктура за улесняване на радарите. Подобни проблеми възникват за много развиващи се страни с голямо население, което има остра нужда от висококачествени метеорологични услуги, но без инфраструктура за поддръжка на радарни мрежи.
Приложение A: Геостационарни сателити
Глобалното и непрекъснато покритие прави геостационарните сателитни изображения желан източник за алгоритъма за прогнозиране на валежите. Сателитът обаче не наблюдава директно дъжда, така че данните за валежите трябва да бъдат извлечени с някакъв вид евристичен или алгоритъм за машинно обучение. Абсорбцията и разсейването на светлината в атмосферата се ръководят от добре известни физични закони, така че евристика за откриване на валежи може да бъде изведена от модел на атмосферата.
Разработихме метод за текуща прогноза на валежите въз основа на геостационарни сателитни изображения. Такива спътници „висят“ над определена част от планетата и осигуряват непрекъснати наблюдения. В общи линии, ние се стремим да пресъздадем полетата на валежите, получени от радари, използващи сателитни данни, и след това да предоставим текуща прогноза на много по-голяма територия, използвайки същия или подобен модел, за да правим прогнози. Окончателната проверка се получава чрез сравняване на прогнозираните валежи с наблюденията, направени от наземни метеорологични станции.
Приложение Б: Генерирано от потребителите съдържание (UGC)
Включването на сателитни данни ни позволява да предоставим текуща прогноза за територии, които не са обхванати от наземни радари, с качество, сравнимо с традиционното радарно базирано прогнозиране. Но за да направим прогнозите ни още по-точни, молим потребителите да изпращат отзиви чрез изскачащи прозорци в приложението. Всеки ден получаваме 3,5 милиона потребителски доклада, които ни помагат да прецизираме нашите прогнози за времето. Изпратените потребителски доклади се отразяват на картата на живо: изглеждат като очарователни малки чадърчета!
Meteum предоставя прецизни хиперлокални прогнози чрез комбиниране на множество източници на данни: наблюдения на наземни радари, изображения от геостационарни сателити и потребителски доклади. Използваме усъвършенствани алгоритми за машинно обучение и разглеждаме физическите свойства на атмосферата и земната повърхност въз основа на числени модели за прогнозиране на времето.
Готови ли сте да трансформирате бизнеса си с първокласно решение за прогнозиране? Посетете meteum.io, за да вземете своя безплатен API ключ или се свържете с нас за повече подробности.
