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.
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.
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.
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.
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%.
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%.
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
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.
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.
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.
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.
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
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.
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.
Из своего личного опыта пользования сервисом могу сказать, что Яндекс неплохо распознают фактические зоны выпадения осадков по геостационарным спутникам, но крайне плохо прогнозируют трансформацию и эволюцию грозовых ячеек в пространстве и времени. Яндекс тупо сдвигают ячейку по направлению струйного течения, но у них не получается спрогнозировать внутренние параметры этой ячейки. В отдельных случаях маленькая ячейка за 2 часа может вырасти в огромную МКС, но Яндекс просчитать этот момент не может. Единственный способ, на мой взгляд, который позволит решить эту проблему, это подключение конвективных параметров из глобальных моделей. Например, ECMWF или ICON. Это лучшие модели на данный момент. В сети есть масса конвективных индексов, которые рассчитывают исходя из прогнозируемых параметров атмосферы. Сюда можно отнести ключевые параметры CAPE, Li, K-index и т.д. Эти конвективные индексы могут стать базой для определения тех зон, где наиболее высока вероятность разрастания грозовых ячеек.
Ещё один момент. Можно ли добавить отправку других локальных конвективных явлений от пользователей? Например, град, шквал, гроза и т.д. Иногда со спутника абсолютно не понятно, что происходит под грозовым облаком.
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.
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.
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.
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.
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%.
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%.
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
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.
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.
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.
ICON-EU. это версия высокого разрешения для Европы, она обрезается где-то по Уралу. Но у них есть и глобальная версия с сеткой 13 км.
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.
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
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.
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.
Из своего личного опыта пользования сервисом могу сказать, что Яндекс неплохо распознают фактические зоны выпадения осадков по геостационарным спутникам, но крайне плохо прогнозируют трансформацию и эволюцию грозовых ячеек в пространстве и времени. Яндекс тупо сдвигают ячейку по направлению струйного течения, но у них не получается спрогнозировать внутренние параметры этой ячейки. В отдельных случаях маленькая ячейка за 2 часа может вырасти в огромную МКС, но Яндекс просчитать этот момент не может. Единственный способ, на мой взгляд, который позволит решить эту проблему, это подключение конвективных параметров из глобальных моделей. Например, ECMWF или ICON. Это лучшие модели на данный момент. В сети есть масса конвективных индексов, которые рассчитывают исходя из прогнозируемых параметров атмосферы. Сюда можно отнести ключевые параметры CAPE, Li, K-index и т.д. Эти конвективные индексы могут стать базой для определения тех зон, где наиболее высока вероятность разрастания грозовых ячеек.
Ещё один момент. Можно ли добавить отправку других локальных конвективных явлений от пользователей? Например, град, шквал, гроза и т.д. Иногда со спутника абсолютно не понятно, что происходит под грозовым облаком.
У rp5 и правда очень плохие цифры, работают они на базе модели UKMO, её использует британское метеоагентство metoffice