Циферблаты от Charlotte Dittmar - https://apps.samsung.com/gear/brandPage.as?sellerId=iwdawy1tqg&brandId=0000006979
- ИСТОРИЯ МЕТЕОНАБЛЮДЕНИЙ С ЧЕГО ВСЕ НАЧИНАЛОСЬ.
Первая информация по метеорологическим данным о погоде в России сохранилась в документах в приказе тайных дел царя Алексея Михайловича. В 20-х годах 18 века начались постоянные инструментальные наблюдения в России. По приказу царя Петра I вице — адмирал К. Крюйс начал производить подробные записи о погоде с 1722 года.
Участниками Великой Северной экспедиции, которой руководил Беринг, были открыты станции для производства метеонаблюдений в 1733 году в Казани, в 1734 году в Екатеринбурге, Томске, Енисейске, Иркутске, Якутске, Нерчинске. Позднее сеть метеостанций в России постоянно расширялась и во второй половине 20 века охватывала территорию всей страны.
История создания первых метеорологических приборов.
Наиболее распространенные приборы термометр и барометр были созданы несколько веков назад. Первый образец термометра был изготовлен Г. Галилеем в 1597 году. В этом году им был изготовлен термоскоп, который представлял собой стеклянный шар с водой с погруженной в него трубкой. В более поздний период его учеником господином Сагредо были нанесены на трубку деления, прибор стал в состоянии выдавать количественные значения.
Позднее на смену термометрам на воде, которые имели ряд существенных недостатков, пришли спиртовые термометры. Первое их появление зафиксировано в 1641 году во Франции. В 1715 году в городе Данциге Д. Фаренгейтом был налажен выпуск ртутных термометров.
В 1643 году учеником Галилея Э. Торричелли был изобретен барометр — прибор, при помощи которого можно было измерять атмосферное давление.
Силу и направление ветра определяли до изобретения барометра при помощи простейшего прибора, который по конструкции и принципу действия напоминал ветряную мельницу.
Появление комплекса приборов позволило вести регулярные записи давления и температуры в местах замера, но практического значения, в связи с отсутствием методики обработки обобщающих данных и выработки прогноза на последующий период не имело.
И лишь в наше время, когда используются более совершенные метеорологические приборы и работают на орбите специальные метеорологические спутники, когда обработка данных и прогноз погоды подготавливаются при помощи мощнейших компьютеров, появилась возможность давать более совершенные и долгосрочные метеорологические прогнозы.
Многие уже заметили, что летняя жаркая погода вынуждает людей искать прохладные места. Качественное строительство бассейнов под ключ — одно из возможных и удачных решений борьбы с летней жарой. Главное, что бы для размещения бассеина были условия.
Еще в глубокой древности люди начали наблюдать за погодными явлениями. Вернее, им приходилось на себе ощущать все изменения погоды. Естественно, все неблагоприятное, происходящее в природе, пугало древних людей. Однако, всегда находились те, кто не только пугался, но и наблюдал, анализировал, пытаясь найти закономерности происходящего.
Первая попытка систематизировать наблюдения и результаты их анализа и размышлений принадлежит древнегреческому философу Аристотелю (384-322гг. до н.э.), который создал трактат «Метеорологика».
Первые научные наблюдения
И хотя, как позднее выяснилось, представления Аристотеля о некоторых природных явлений были не верны, его труд положил начало науке об атмосфере и природе.
Любая естественная наука состоит из наблюдения, эксперимента и теории. Если не следовать этому триединству, то можно прийти к ошибочным выводам.
В XVII в. были изобретены и сконструированы первые образцы всех основных метеорологических приборов: термометра, гигрометра (прибора для измерения влажности воздуха), дождемера, флюгера и анемометра (измерителя скорости ветра).
Ученые быстро поняли, что наблюдений в одном пункте явно недостаточно, необходимо научиться обозревать погоду сразу на большом пространстве.
Первые метеорологические сети
Первая метеорологическая сеть в Европе была организована Флорентийской академией опыта (по поручению герцога Тосканского) в 1654 г. Наблюдения проводили на девяти станциях Европы (в основном это были итальянские станции), самая далекая из них находилась в Варшаве. Проработала эта сеть до 1667 г., когда была закрыта и Академия. Неизвестно, были ли сделаны в результате наблюдений какие-нибудь выводы, но важен сам факт создания первой сети метеорологических станций.
Следующую попытку создать метеорологическую сеть предприняли англичане в 1723 г. В XVII в. было основано Лондонское королевское общество для организации и поощрения в стране научных исследований.
Ученым разных стран было разослано «Приглашение», в котором содержался призыв вести метеорологические наблюдения и отсылать их результаты в Лондон. В этом документе была дана подробная инструкция, что и по каким приборам наблюдать, и даже была разработана стандартная форма таблицы наблюдений.
Метеорологические наблюдения в России
В России систематическими наблюдениями стали заниматься в середине XVIII века в Петербурге. Наиболее длинный, почти непрерывный ряд инструментальных метеорологических наблюдений в России был начат в Петербурге в 1725г. академиками только что созданной Петром I Академии наук.
Примерно в то же время в России возникла своя сеть станций. Многие удивятся, но возникла она в Сибири.
В 1725г. Петр I собственноручно написал предписание Берингу
«Построить на Камчатке суда, плыть на них на север вдоль земли и „искать, где она сошлась с Америкой".
Петра интересовала возможность найти путь через Ледовитый океан в Китай и Индию. Великая Северная экспедиция Беринга, продолжавшаяся с 1725 по 1743г., ознаменована рядом крупнейших открытий и научных исследований.
В ходе экспедиции были организованы метеорологические станции в Казани, Екатеринбурге, Тобольске, Енисейске, Томске, Туруханске, Иркутске, Якутске, Селенгинске, Нерчинске.
Ряды наблюдений на этих станциях, хотя и не были непрерывными со времени их организации, все же являются одними из наиболее длинных рядов наблюдений и еще в XVIII в. позволили получить представление о климате огромной территории, совершенно до тех пор неисследованной. Наблюдения велись до 1749 г. по инструкции, которая устанавливала их сроки, а также метеорологические элементы и явления, подлежащие наблюдению.
Сейчас даже сложно представить себе масштаб проделанной работы, особенно, если учесть технические возможности того времени, отсутствие дорог, климатические условия Сибири. Сравнивая состояние метеорологических наблюдений в то время в Европе, следует признать, что ничего подобного в других странах не было.
В предыдущей статье я рассказала о первых шагах на пути создания современной метеорологической службы:
- об изобретении приборов для измерения температуры воздуха, атмосферного давления, влажности воздуха, скорости и направления ветра, осадков;
- о попытках создания сети наблюдений за погодой, чтобы научиться «обозревать погоду сразу на большом пространстве».
Единые сроки наблюдений
Cледующим важным этапом было понимание необходимости измерять параметры атмосферы одновременно на всех станциях. Ведь только по таким измерениям можно было составить моментальный «снимок» атмосферы и сравнивать между собой такие «снимки», сделанные в разное время, чтобы выяснить, какие происходят изменения погоды. Потребовалось еще несколько десятилетий для принятия решения о введении единых сроков наблюдений.
В 1781 г. в тихом городке Мангейме на берегах Рейна было основано первое в истории метеорологическое общество. Деятельность общества с самого начала ориентировалась на широкое международное сотрудничество: по его программе действовало 39 станций - от Кембриджа до Урала. В мангеймское общество входили три российские станции − в Санкт-Петербурге, Москве, селе Пышминское (Пермской губернии Екатеринбургского уезда). Представьте, какой размах для XVIII века!
Но главное, в этой программе были указаны четыре единых срока наблюдений - 7, 11, 14 и 21 ч. Кроме того, общество снабжало добровольных наблюдателей одинаковыми по конструкции и шкалам приборами, что было очень важно.
В России в это время активно проводились научные исследования. В 1754 году М.В. Ломоносов, изучая верхние слои атмосферы, изобрёл небольшой аппарат для подъёма на значительную высоту метеорологических приборов. Свой аппарат он назвал “аэродинамической машиной”.
Этот механизм явился прообразом современного вертолёта. Кроме того, он изобрёл аппарат для определения силы ветра – анемометр. Ломоносов также поставил вопрос об организации службы погоды, широкой сети метеорологических станций и обсерваторий, оснащённых нужными приборами.
На пути к международной сети наблюдений
Мангеймское метеорологическое общество просуществовало до 1799 г. Как часто бывало в истории, вмешались политические события. В Европе началась эпоха наполеоновских войн, осложнилась связь между государствами, перекраивалась карта Европы, стало не до наблюдений.
Однако, несмотря на кратковременность своего существования, мангеймское общество, по сути, сумело заложить основные принципы работы современной метеорологической сети: единовременность и единообразие наблюдений по стандартным приборам.
Следующий важный этап в организации и развитии международной сети наблюдений − изобретение быстрого способа сбора и передачи информации. Эта возможность появилась спустя семьдесят с лишним лет после принятия мангеймской программы, уже в XIX в.
Как возникла международная метеорологическая служба
Метеорологическая служба примерно в том виде, как мы привыкли видеть сегодня, возникла только в 19 веке. До этого был долгий путь:
изобретение приборов для измерения температуры воздуха, атмосферного давления, влажности воздуха, скорости и направления ветра, осадков;
попытки создания сети станций наблюдений за погодой, чтобы научиться «обозревать погоду сразу на большом пространстве»;
одновременные наблюдения по стандартным приборам на всех станциях.
Телеграф – средство передачи метеорологических данных
Следующий важный этап в организации и развитии международной сети наблюдений − изобретение быстрого способа сбора и передачи информации. Эта возможность появилась спустя семьдесят с лишним лет после принятия мангеймской программы, уже в XIX в.
Потребовалось еще несколько десятков лет, около 50 модификаций приборов, полученных усилиями многих ученых и инженеров разных стран мира, чтобы, наконец, в середине 19 века был изобретен телеграф.
Забегая вперед, скажу, что в 1873 г. в Вене прошел первый международный метеорологический конгресс, на котором были установлены единые сроки наблюдений, выработан единый телеграфный код для передачи метеорологической информации. Роль телеграфа в создании служб погоды оценивалась тогда настолько высоко, что синоптическую метеорологию называли метеорологической телеграфией.
Появление синоптических карт
Только с изобретением телеграфа можно было начать использовать единовременные наблюдения в прогнозах погоды. Уже в то время знали, что область низкого давления приносит плохую погоду (понятие циклон появилось гораздо позднее). Если на географическую карту нанести данные о давлении, полученные от большого числа станций, можно обнаружить такую область, то есть получили прообраз современной синоптической карты. Сравнивая их за разные промежутки времени, можно было определить направление смещения такой области пониженного давления.
Идея о необходимости составлять прогнозы погоды (главным образом, штормовой), существовала давно. Однако, как видим, до сих пор развитием метеорологических наблюдений во всем мире занимались одиночки. Хорошо, что всегда находились люди, которые, опережая свое время, стремились узнать тайны природы и сделать жизнь соотечественников более безопасной.
Буря заставила объединить усилия метеорологов
Государственные метеорологические службы и институты во многих странах Европы и в США появились в середине 19 века. Историки говорят, что толчком послужил драматический эпизод, произошедший во время Крымской войны. Знаменитая Балаклавская буря 2 (14) ноября 1854 г. нанесла такой ущерб англо-французской армии, что на метеорологию впервые обратили внимание не только ученые, но и государственные деятели.
Было установлено, что эта буря за день до того, как она разразилась над Балаклавой, прошла над Средиземным морем, а значит, была не такой уж внезапной и, при наличии средств оповещения, ее можно было предсказать. Синоптическая карта с неумолимой ясностью показывала, что погода не признает государственных границ, необходимо создавать международную сеть и обмениваться данными.
Метеорологическая служба получила, наконец, государственное финансирование, перед ней были поставлены ясные цели, главной из которых был прогноз опасных погодных явлений.
2.ПОЧЕМУ У РАЗНЫХ ПРОВАЙДЕРОВ ПОГОДЫ – ДАННЫЕ РАЗНЫЕ.
Накануне важных событий особенно важно знать будет ли завтра солнечно, пасмурно или дождливо. Казалось бы, современные технологии значительно упростили жизнь в данном вопросе, но это палка о двух концах, поскольку на разных сайтах разная погода, указанная для одного и того же населенного пункта. Почему так происходит? Основные причины расхождений в прогнозах погоды Посмотреть Источник: yandex.net Если не брать в расчет такие грубые ошибки как неправильные координаты населенного пункта в сетке модели атмосферы либо неточности в кодировке при передаче данных, то основная причина расхождений кроется в метеорологической составляющей. Обычно расхождения возникают при прохождении фронтальных разделов или фронтов, которые представляют собой раздел между двумя воздушными массами, имеющими разные характеристики: температуру, влажность, давление, плотность, облачность, осадки, направление и скорость ветра и другие. Нередко сложно даже за сутки предсказать прохождение такого фронта по причине многофакторности самого процесса. А о более долгосрочных прогнозах и говорить не приходится. 0 Источник: proprikol.ru Поэтому один сайт может публиковать данные о прохождении такого фронта в определенной местности, к примеру, в 8 утра, а другой – в 14.00, тогда как на третьем ресурсе эти же данные будут привязаны уже к закату. Соответственно, в первом будет значиться понижение температуры уже с утра, на следующем – после обеда, а на последнем – только к вечеру. Существенно могут различаться в источниках и показатели температуры воздуха. Еще одна частая ошибка – невозможность точно учесть низкую облачность в приземном слое в антициклоне. Это характерно для межсезонья, чаще для осени со свойственными ей моросящими дождями. В соответствии со всеми законами в антициклоне должно быть тепло и ясно, а по факту небо затянуто плотной пеленой, и моросит холодный мелкий дождик. Поэтому именно такой фактор как облачность во многом определяет точность прогноза температуры воздуха и осадков. Повышенная облачность может вызывать расхождение даже не на несколько градусов, а на несколько десятков. Еще один значимый момент, который может быть не учтен при построении моделей, это значительное выхолаживание приземного слоя зимой в антициклоне. Из-за этого прогнозируемая температура может существенно завышаться. Кроме того, модели, представленные на разных сайтах, не всегда содержат микроклиматические особенности, характерные для определенного населенного пункта. В конечном итоге с учетом одного из перечисленных факторов либо нескольких из них и могут существенно различаться прогнозы погоды, представленные на разных сайтах.
Прогнозы погоды строятся на основании многолетних наблюдений. У каждого гидрометцентра эти наблюдения свои собственные. Кроме того, полученные данные же еще требуют анализа, чтобы сделать какие-то выводы и выдать прогноз. Эти статистические расчеты, методики расчетов, вполне вероятно, могут чем-то отличаться в разных метеорологических станциях. А долгосрочный прогноз абсолютно точно вообще не возможно выдать, особенно в последнее время, когда климат уже заметно изменился. Вы замечаете, что зима сдвигается все ближе к весне, и февральская погода нередко значительно свирепее по морозам, чем декабрь или январь? Да и в марте - апреле морозы стали не редкими. Обиднее всего, когда это происходит в период цветения деревьев(.
Вот потому синоптикам сейчас сложно предсказывать погоду так, чтобы она совпадала с реальностью. Одни уже учитывают влияние потепления климата, другие пока учитывают только свои многолетние данные.
Прогнозы погоды делаются многими службами на основе одних и тех же синоптических карт. Методы прогноза тоже применяются одни и те же. Но выводы делает каждый синоптик на основе своего собственного анализа, а здесь кроме общих методов очень важен личный опыт и навыки.
Этот момент на постсоветском пространстве принимает еще большую актуальность, так как очень много метеостанций было закрыто, соответственно сеть наблюдений представляет собой решето. Синоптикам при отсутствии реальных данных приходится экстраполировать исходную информацию. На этом этапе уже закладываются неточности, потом ошибки при субъективной интерпретации синоптиками - вот на выходе и имеем разные прогнозы.
Надо отметить еще один момент. При разработке прогностических методов любая физическая модель начинается с задания неких начальных условий, среди которых много допущений, иначе задача просто не решаема по причине множества неизвестных. Следовательно, достоверно рассчитать поведение параметров атмосферы просто невозможно.
Поэтому более менее оправдываются краткосрочные прогнозы - на 3 дня. Чем больше период, тем ниже вероятность правильного прогноза.
Различным метеорологическим станциям трудно предсказывать точное время прохождения атмосферных фронтов, всвязи с индивидуальными системами сбора данных и их расшифровки.
Вот и получается, к примеру, что одна станция публикует, что фронт пройдет в 9 утра, вторая - что в 12, а третья, что в 16 дня. А по градусам это имеет большое значение: первый сайт уже опубликовал, что с утра будет тепло, второй - что похолодает, а на третьем вообще тепло.
Кроме того, многие модели в антициклоне не могут учесть низкую облачность в приземном слое, из-за чего некоторые сайты могут передавать, что погода установится ясная, а по факту нас могут ожидать небо, затянутое тучами, и осадки.
Мало иметь метеостанцию на местности, надо еще иметь современное оборудование для обработки всех полученных данных. А это достаточно дорого, поэтому не всем доступно. Отсюда такие различия. Кроме этого надо еще учесть, что на 70 процентов прогноз строится на мониторинге местности.Здесь тоже могут быть погрешности. Все в совокупности и дают такие различия. Пока нет универсальной системы прогноза погоды на долгий срок.
ВАЖНО !!!
Прогнозы погоды разнятся от того, что у всех источников разные ресурсы и методы расчётов.
Также, данные о погоде размещённые в сети не являются официальными и зачастую рассчитываются не специалистами-синоптиками, а автоматически.
К примеру, Яндекс.Погода и Рамблер.Погода берут информацию с сайта финской компании Foreca.ru, а вот Погода@Mail.ru ссылается на данные погодного проекта ИА "Метеоновости".
В Интернете множество непроверенных источников, которым люди верят увы…
- КАК РАБОТАЮТ ПРИЛОЖЕНИЯ С ДАННЫМИ О ПОГОДЕ.
В App Store и Google Play можно найти десятки различных приложений с прогнозом погоды. Создатели каждого из них обещают пользователям самую точную и достоверную информацию. Однако, как и в случае с традиционными прогнозами в газетах или по телевизору, мобильные предсказания часто оказываются ошибочными.
Разобрался, откуда погодные приложения берут свои данные, чем друг от друга отличаются и почему время от времени «врут».
Служба наблюдаталей
Когда речь заходит о прогнозе погоды, легко впасть в заблуждение, что предсказать температуру, солнце или дождь довольно просто. В конце концов, метеостанции придумали не вчера, а метеорологические наблюдения ведутся уже сотни лет (в России — с XVIII века). Сообщить о погоде прямо сейчас в теории ещё проще. Тем не менее, пожалуй, каждый хоть раз сталкивался с ситуацией, когда в прогнозе тепло, ясно и солнечно, а за окном всё с точностью до наоборот.
Существует действительно множество способов с помощью смартфона узнать, нужно ли брать с собой зонт и стоит ли одеться потеплее: от бесплатных погодных приложений с минималистичным дизайном до платных сервисов с интерфейсом, максимально приближенным к профессиональному. На деле за теми и другими в большинстве случаев стоят несколько основных поставщиков информации, появившихся задолго до мобильных телефонов.
Для приложений, созданных и ориентированных на США, таким первоисточником обычно выступает Национальная метеорологическая служба (National Weather Service, NWS). За 145 лет своего существования правительственное агентство создало сеть из более чем ста региональных центров и нескольких тысяч станций, отслеживающих погодные изменения на всей территории страны.
Собираемые организацией сведения аккумулируются в базы данных по температуре, облачности, влажности, вероятности выпадения осадков и другим параметрам. Затем с помощью компьютерных алгоритмов на их основе формируется прогноз для той или иной местности. Прогноз обновляется каждые три часа. Информация NWS считается общественной и доступна по запросу, поэтому сделать собственный погодный сервис на её основе может каждый.
В то же время у данных, предоставляемых службой, есть сразу несколько недостатков. Их географическая погрешность может составлять до пяти километров, а большая часть метеостанций находится в отдалении от городских центров — в аэропортах и на военных базах. Поэтому крупные сервисы вроде Google Now и Yahoo Weather пользуются услугами компаний, предоставляющих так называемый гибридный или смешанный прогноз погоды — составленный не только по материалам NWS, но и на основе собственных технологий и алгоритмов.
Погодное подполье
Приложение Google Now работает на базе сервиса Weather Underground (WU). Созданная компанией сеть BestForecast состоит из 37 тысяч автоматических и персональных метеорологических станций и позволяет обновлять прогнозы каждые 15 минут, выдавая отдельные предсказания на каждый час суток. По точности система превосходит сведения NWS в среднем на 35 процентов. За пределами США сотрудники WU собирают данные с 29 тысяч станций. Из них шесть тысяч являются автоматическими и находятся в аэропортах.
Yahoo Weather в качестве источника использует прогнозы портала Weather.com (The Weather Channel). Как и WU, портал комбинирует данные Национальной метеорологической службы США с собственной технологией — алгоритмом сбора и анализа погодных данных под названием TruPoint. Её основной плюс в большом количестве наблюдательных пунктов и станций, расположенных как в воздухе (метеорологические воздушные шары), так и на земле (от крыш зданий до наземных приборов для замера температуры, влажности и ветра).
Получая первоначальный прогноз от NWS, сервис затем уточняет его с помощью собственных алгоритмов, данных со спутников и так называемой локализации, то есть доработки прогноза с учётом конкретных географических и микроклиматических особенностей региона, для которого он даётся. Высокая точность предсказаний The Weather Channel, к примеру, помогла сервису заслужить доверие компании Apple: прогнозы компании по умолчанию отображаются в центре уведомлений операционной системы iOS.
Российский подход
В России главным источником информации о погоде являются данные Федеральной службы по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (Росгидромет). Как и в его американском аналоге, здесь за составление прогнозов давно отвечают не люди, а автоматические станции и суперкомпьютеры, анализирующие собираемые с них данные.
С 1995 года основным компьютером Росгидромета была машина под названием Cray, купленная в США и до начала 2000-х работавшая практически без сбоев. Затем метеорологи перешли на новую систему — SGI Altix производительностью 27 терафлопс.
В 2011 году ведомство презентовало новый вычислительный комплекс, основанный на суперкомпьютерах компании «РСК» — 96 узлах с двумя процессорами Intel Xeon 5680 в каждом общей производительностью 15 терафлопс. Необходимость в дополнительных мощностях тогда объяснили в том числе задачей понизить географическую погрешность прогнозов с 5-7 километров до двух из-за приближающейся зимней олимпиады в Сочи (в районе Красной поляны, где должны были проходить соревнования, «сетку» прогноза собирались делать с точностью до 600 метров).
Неизбежность ошибки
На вычислениях Росгидромета основаны погодного сервиса «Гисметео» (доступен как в виде веб-версии, так и в виде мобильных приложений). Метеорологические данные «Гисметео» обновляются каждые четыре часа и доступны как в виде почасовых или суточных предсказаний, так с охватом на 3-5 дней, неделю или месяц.
По информации на официальном сайте сервиса, прогноз действительно может часто оказываться неточным сразу по нескольким причинам. Например, при резкой смене погоды при прохождении атмосферного фронта или вследствие трудностей при определении границы снежного покрова в зимнее и весеннее время. Из-за того, что большая часть пользователей сверяется с прогнозом один раз в день (утром, перед выходом из дома) и не видит дальнейших его корректировок, это может создавать впечатление, что метеорологи «обманывают».
При этом самые серьёзные ошибки (когда неверными оказываются показания о погоде на улице в настоящее время) представители «Гисметео» объясняют «ошибками в процессе кодирования и передачи данных» из Гидромета. Систематически «врать» сервис также может при наличии в конкретном городе микроклиматических особенностей, которые глобальные модели атмосферы учесть попросту не в состоянии.
Исправить это «Гисметео» не может, так как специализируется на выдаче автоматических прогнозов — своих наблюдателей в городах у проекта нет, а «живые синоптики» перед публикацией данные не проверяют. В Weather Underground и The Weather Channel для этой цели держат более ста профессиональных метеорологов.
Погодные мобильные приложения «Яндекса» работают на данных финской компании Foreca. Их же используют, например, в сервисах Microsoft. Более высокая точность предсказаний здесь достигается за счёт интеграции в базы данных по погоде информации со спутников и дождевых радаров. В настоящее время прогнозы Forecа охватывают более 194 стран мира и около 8,5 тысячи городов.
Эксперимент, проведённый в 2013 году интернет-изданием The Village, показал: средняя погрешность показаний «Яндекса» и «Гисметео» практически не отличается (чуть более 2,3 градуса), однако максимальная погрешность прогнозов в поисковике ниже (5,9 градуса у Foreca против 7,0 градусов у «Гисметео»).
26 ноября компания Яндекс анонсировала новую технологию Метеум. С ее помощью Яндекс.Погода сможет самостоятельно прогнозировать погоду, а не полагаться на данные других сервисов, как это было раньше. Чтобы постоянно оставаться максимально актуальным и точным, прогноз будет рассчитываться отдельно для каждой запрашиваемого местоположения, и пересчитываться в режиме реального времени.
Чтобы понять, чем отличается новая технология Метеум от классических, нужно представлять, как в настоящее время устроен мир погодных моделей. Сейчас существует несколько основных моделей, которые применяются для краткосрочного прогнозирования погоды. Среди основных — модель с открытым исходным кодом WRF и модель GFS. Обе технологии имеют несколько различный вектор развития. Краткий принцип прогнозирования погоды рассмотрим на примере WRF.
Классическая метеорология
По своей сути модель WRF — это open-source программа, написанная на Фортране, которая отражает накопленные знания ученых о физике, динамике, атмосфере и, соответственно, о погоде. Данная модель создана, чтобы описывать сложную динамическую систему, которой является атмосфера Земли. Принцип работы данной модели можно разделить на две условные составляющие: прогнозирование физики и динамики. Физические модули WRF следят за теплом, которое поглощается и выделяется атмосферой, а также за образованием осадков в определенном месте и в определенное время. К динамической информации относится образование циклонов, роза ветров, движение воздушных масс и т.д.
На рисунке изображен срез сетки модели атмосферы. Результаты физических расчетов нагрева и охлаждения атмосферы отображены цветом ячеек. Стрелки демонстрируют перемещение воздушных масс. За физическую составляющую отвечает набор полуэмпирических моделей, за динамику — усовершенствованная версия уравнения Эйлера. Именно в решении этого уравнения и заключается основная сложность прогнозирования погоды, а точнее, в правильном параметризировании процессов, влияющих на атмосферу извне. К таким процессам относится солнечная радиация, тепловое излучение почвы, парниковые газы и т.д. И это лишь малая часть того, что стоит учесть при прогнозировании погоды.
Это была бы невыполнимая задача, если бы не накопленный опыт человечества в сфере наблюдения метеоусловий. Для этого были созданы такие вещи, как метеостанции, спутниковые спектрометры, радары, лидары и многое другое. Для того чтобы добиться требуемой точности прогнозирования, требуется использовать 10000 метеостанций по всему миру, 80 метеорологических спутников и около 1500 станций радиологического зондирования. Поэтому данные о наблюдениях за состоянием атмосферы, полученные в одно мгновение, представляют собой терабайты информации стационарных измерений, радарных сканирований и фотографий со спутников.
Система Метеум
Система расчетных областей численной модели в Метеуме спроектирована таким образом, чтобы покрывать территорию прогнозирования двумя способами: на сетке с крупным разрешением (6x6 км.) и на сетке с мелким разрешением (2x2 км.). На рисунке изображено начальное расположение расчетных областей. Красный — внешний домен с сеткой 6x6 км., синие — вложенные области с разрешением 2x2 км. По словам компании, это базовое расположение областей, в дальнейшем спектр покрытия системы будет постоянно расширяться.
Эти сетки взаимодействуют друг с другом, передавая необходимую погодную информацию. Для того чтобы обработать и хранить параметры атмосферы, необходимы огромные вычислительные мощности. Ежедневно на кластеры Яндекса поступает более 10Тб прогнозов, а для того, чтобы спрогнозировать погоду на 48 часов с необходимой точностью детализации требуется более 6 часов обработки.
Система получения и обработки данных для расчета модели, и их совмещения в алгоритм ассимиляции — это сложный процесс, состоящий из многих звеньев. Так что не будем вдаваться в подробности, а лучше поговорим про машинное обучение, которое и стало главной изюминкой системы Метеум.
Машинное обучение
Основной расчетной моделью на кластерах Яндекса является WRF. Помимо этого, система получает прогнозы для 1200 городов по всему миру, сделанные компанией Foreca. Более подробная информация о состоянии атмосферы поступает в Метеум из американской модели GFS, которая, к слову, считается одной из самых точных моделей в мире и имеет разрешение в 0,25°. Данные этих моделей о разной метеорологической обстановке позволяют системе более точно подобрать корректировки к прогнозу и правильно выбрать исходные данные.
Следует учесть, что большинство прогнозов искажают некоторые параметры. Допустим, завышают количество выпавших осадков или занижают температуру в черте города. Человеку просто невозможно определить такое множество закономерностей, а вот для машинного обучения — это вполне осуществимая задача. Для определения взаимосвязи между прогнозами моделей и реальной погодной обстановкой в Метеуме используется популярный алгоритм машинного обучения Матрикснет.
Матрикснет принимает архивы обработанных прогнозов от моделей и сравнивает их с реальной метеорологической обстановкой, которая представляет собой наблюдения тысяч метеорологических станций, спутников и радаров. В результате всех сверок получается конечная формула корректировки прогноза погоды, который и является оптимальным в конкретное время.
К сожалению, некоторые участки отдаленных территорий не могут предоставить достаточную информацию о параметрах атмосферы, по причине того, что метеоизмерения там крайне редки. Поэтому для построения гиперлокального прогноза Метеум использует большой объем данных, косвенно указывающих на погодную обстановку в этих районах.
В Метеуме будут использоваться данные с барометров, установленных в обычных телефонах граждан. Конечно, их измерения не так точны, но они распределены там, где живут люди.
Как работает Метеум
Как писалось ранее, отличительная особенность Метеума — это непрерывный расчет прогноза погоды в режиме реального времени. Каждый раз, когда пользователь обращается к сервису, информация с различных погодных моделей поступает в систему. Прогнозы WRF и GFS находятся на специальном микросервисе, весят около 60 Гб и обновляются каждую минуту. Объемы и частота обновления прогноза от Foreca значительно ниже.
Далее, все эти данные вместе с реальной метеорологической обстановкой, полученной от метеостанций, отправляются Матрикснет, где составляется общий прогноз погоды. Все те процессы, которые были описаны выше, происходят всякий раз, когда пользователь заходит в Яндекс.Погоду. Делая запрос, он посылаете в Метеум свои географические координаты, а система анализирует фактическую метеорологическую обстановку, тип подстилающей поверхности и составляет собственный прогноз погоды для конкретного местоположения пользователя.
Итог
По собственным оценкам компании (независимых измерений пока не проводилось), сейчас система Метеум предоставляет самый точный прогноз погоды. Например, температурный прогноз Метеума ошибается на 35% меньше, чем у ближайших конкурентов системы.
OpenWeatherMap – как энтузиасты делают погоду
Разработка веб-сайтов,
Разработка мобильных приложений,
API
Мы живем в удивительное время, то что раньше казалось очень сложным внезапно становится доступным и простым. Задачи для решения которых надо было создавать научные институты и крупные организации, сейчас решаются саморганизованными группами энтузиастов. Энтузиасты создают карты и энциклопедии снимают фильмы и разрабатывают software. Я хочу рассказать о той области, в которую этот свежий ветер перемен еще не подул в полную силу – это погода. И нашим проектом – OpenWeatherMap — мы хотим изменить эту ситуацию!
Почему мы привыкли, что прогноз погоды это удел специализированных организаций?
Так сложилось в нашем мире, что погодой всегда занимались и занимаются изолированные от внешнего мира институты, лаборатории и крупные государственные организации. Кто и как рождает прогнозы погоды, всегда оставалось загадкой, покрытой налетом мистики. Большинство из них — это крупные государственные организации, объединенные в World Meteorological Organization
Причем все знают, насколько фантастически точные бывают прогнозы, и мы радуемся как дети, когда этот так. И насколько же неприятны и даже опасны бывают промахи. В конце концов, правильный прогноз погоды влияет не только на наше ежедневное настроение. От него зависят наши жизни! Одним словом, погода это все. Поэтому мы подумали и решили, что такая жизненно важная тема как погода должна быть доступна всем. Она принадлежит людям и должна создаваться теми же людьми, которым это нужно!
Она должна быть доступна, удобна, а, главное, бесплатна!
Нас вдохновляет пример поразительно успешных Википедии и OpenStreetMap. Мы верим, что энтузиасты, объединённые одной идеей, всегда могут достигнуть большего результата, чем крупные бюрократические организации.
Так появился проект OpenWeatherMap.
Цель проекта — свободный API
Идея свободной и доступной информации о погоде привела к тому, что мы создали и предоставили всем разработчикам приложений бесплатный API для получения разнообразных данных о погоде, такими как:
— Интерактивная карта с данными о текущей погоде
— Прогноз на неделю в городе
— Исторические данные в 120 000 городах мира.
— Данные от 40 000 метеостанций по всему миру получаемые практически в режиме online. (Задержка от секунд до часа)
— Много различных web карт, включая карты облаков, осадков, ветра, температуры и т.п.
Как это работает?
На входе мы имеем (1) данные от погодных станций, а также (2) прогнозы метеорологических служб и научных лабораторий. Эти данные сохраняются в базе данных OWM, а после обработки с помощью уникальных математических алгоритмов
уличной магии они превращаются в интерполированные данные о текущей погоде в любой точке мира, а также во множество карт с погодными явлениями (3). И напоследок, предоставляется (4) API ко всем данным о погоде, включая карты с погодными явлениями. А теперь немного подробнее про каждый из 4-х пунктов.
Что на входе?
Данные метеостанций
Сервис OpenWeatherMap получает данные от профессиональных и частных погодных станций. На сегодня таких станций более 40 тысяч. Большая часть из них это профессиональные станции, которые установлены в аэропортах и крупных городах мира. Но также не менее важным для сервиса являются данные от непрофессиональных станций, которые собирают и устанавливают любители везде, где это возможно. И это очень важно для нас, т.к. уровень любительских станции сейчас очень высокий, точность и, главное, оперативность передаваемой информации также находятся на очень высоком уровне. И чем больше таких станций будет подключено к OWM, тем выше будет точность как текущей информации о погоде, так и прогнозов. Любительские погодные станции это вообще отдельная тема. Но в данной статье хотелось бы подчеркнуть, что спектр таких станций очень широк. И интересно будет установить такую станцию у себя дома или на даче не только серьезному радиолюбителю, но и, например, папе с сыном. Можно купить готовую станцию стоимостью от $100 до $1000, либо собрать самому, к примеру, на Arduino.
Прогнозы
Кроме погодных станций сервис OWM собирает уже обработанные данные о прогнозе погоды. Расчет глобального прогноза для всего мира требует невероятных компьютерных мощностей, и, увы, пока у нас нет своего IBM Deep Thunder. К счастью, многие метео службы разделяют нашу любовь к свободным данным и результаты работы их систем доступны. Мы используем данные двух метеослужб – американской NOAA, которые гоняют модель GFS, и канадской из Environment Canada. Обе модели глобальные и имеют своей целью скорее не предсказать конкретную погодную ситуацию в определенной точке земли, а определить общую атмосферную динамику на планете в целом. Они имеют большой шаг сетки – порядка 50 км и большой временной диапазон прогноза – 5-7 дней.
Кроме того, для отдельных регионов рассчитываются более подробные, с меньшим шагом, модели.
Мы объединяем данные разномасштабных прогнозов – от усредненных и глобальных, до локальных и более точных, соответственно. В результате web карты OpenWeatherMap работают очень удобно – для крупного масштаба используются глобальные прогнозы, а в процессе увеличения загружаются все более и более детальные данные.
Но все это не было бы так интересно, если бы метеорологи не разделяли бы и нашу любовь к свободному софту! Некоторые модели используемые крупными метеослужбами доступны в OpenSource — к примеру модель WRF.
Например, группа французских энтузиастов развернула подобную систему обработки данных на своих домашних серверах и предоставляет детальные и точные прогнозы по всей территории Франции. Кстати сказать, стоимость всей их системы составила 5 тысяч долларов (Blade server на 16 ядер), что не выглядит недоступным.
Сервис OpenWeatherMap объединяет такие точные локальные модели вместе с глобальными. После этого мы ассимилируем сверхоперативные данные от погодных станций. И уже на основе всех этих данных и строятся интерактивные карты, в которых степень детализации данных зависит от масштабирования карты.
Что на выходе?
Карты — многообразие видов
После обработки «сырых» данных, которые OWM получает от метеостанций и метеорологических институтов, создаются различные интерактивные карты с данными о погоде и погодных явлениях. Это карты облаков, давления, температуры, осадков, ветра. Также это данные радаров, погодных станций и просто текущей погоды в любой точке мира.
Подробне о картах
API
Сервис OpenWeatherMap предоставляет бесплатный API ко всем данным о погоде, к их истории, прогнозам и всему многообразию погодных карт.
API есть двух видов — JSON для получения данных и Tile / WMS для картографии
Используя JSON можно получать:
— Данные о погоде в более чем 120 тысячах городов. При этом города не нужно выбирать из жестко ограниченного списка, их можно найти на карте и увидеть оценочные прогнозы погоды как в самом городе, так и в ближайших регионах.
— Данные о текущей погоде в выбранной точке по координатам lat/lon
— Прогноз на 7 дней в компактной или в полной форме
— «Сырые» данные, полученные от метеостанций
— Данные о погоде за прошедшие периоды
Подробнее о метео API
Как используют наш API
Спектр применения API бесконечно широк. Это мобильные приложения для всех платформ. Это разнообразные web-сайты, которые могут использовать API для отображения текущей погоды, различных погодных графиков, виджетов и т. д. Это системы умного дома.
К примеру, один из пользователей OpenWeatherMap из Великобритании организовал систему автоматического полива своего английского садика. Для планирования количества воды и режима полива он использует данные о прогнозе осадков.
Почему в России все так, как всегда?
Скажу сразу, мы не предоставляем на территории России того, что называется прогноз погоды. Да и вообще не ведем на территории страны какой-либо деятельности. Данный вид деятельности в России требует лицензирования.
Однако, давайте посмотрим, что происходит с погодными станциями и погодным энтузиазмом в России. На иллюстрации ниже можно увидеть текущую картину распределения погодных станций. По сравнению с плотным покрытием всей европейской части, Россия выглядит более чем скромно. И это одна из причин неточности прогнозов погоды на нашей бескрайней территории.
А что мы можем изменить?
Мы уверены, что силами энтузиастов можно изменить ситуацию. Если Вам интересна эта тема и вы хотите помочь проекту, то есть очень много возможностей.
Вы можете, например, следующее:
— подключить свою метеостанцию
— если вы разработчик – использовать наши данные в своих проектах
— или доделать нашу мобильную версию – m.openweathermap.org
— да просто написать о нас в своем блоге
Или если вам интересна математика – очень много задач вокруг этого. К примеру – одна из наиболее важных задач в системе это определение текущей погоды. Как я уже говорилось выше, мы получаем оперативные данные от метеостанций, которые нужно интерполировать в сетку важных для географических точек – городов или отдельных районов. Данные от станций разнородны и поступают не регулярно. Более того, поступает много мусора из ошибочных и неверных измерений, их надо отсеивать. Причем ошибки могут появляться и в данных от вполне надежных метеостанций.
Сейчас мы используем достаточно жёсткий и не адаптивный алгоритм. Очень хотелось бы попробовать в этой задаче какой-либо обучающийся алгоритм.
Очень интересно попробовать в схожей задаче нейросеть.
Или, к примеру, внешний вид карт. Очень хочется сделать свой слой на основе данных OpenStreetMap с меньшим количеством подробностей, но более естественно выглядящий. Если есть идеи, очень рады будем, особенно, если вы знаете как их реализовать на mapnik.
Нам нужны все, способные держать оружие!
Архитектура
Я не буду подробно останавливаться на архитектуре системы, проведу общую картинку для иллюстрации:
Архитектура -одна шт.
Мы используем только Open Source software, среди которых NgInx, Apache, PHP, Tilecache, OpenLayers, Leaflet, Mapnik, PostGIS, Memcache, MongoDB, Gearman, MySQL, Python and more.
PS
Небольшое лирическое отступление.
Сейчас модный термин bigdata становится продающим брендом, который активно используют все акулы ИТ рынка. Но кроме чистого маркетинга это имеет и огромное влияние на всю индустрию – суть в том, что стоимость транзакции и стоимость хранения больших объёмов информации падает колоссальными темпами, да практически стремится к нулю. Это открывает необыкновенные возможности не только для крупных игроков рынка, но и для небольших. Грубо говоря, несколько лет назад стоимость разработки и поддержки системы с объёмом данных в несколько терабайт и нагрузкой в тысячи транзакций в секунду была неподъемной для небольшой компании, и тем более для энтузиастов. Сейчас все меняется!
Bigdata становится доступной. Это революция, в которой может участвовать каждый!
Собственно отсюда и ответ на вопрос, который мне часто задают — а почему бесплатно? Мы считаем, что строить бизнес на платном API это путь в ад, как в технологическом, так и в коммерческом плане. Наш API останется бесплатным всегда – это основная идея и цель проекта.
Что будет дальше?
Сама идея свободной погоды дает возможности для развития проекта. В данный момент мы уже работаем над новыми направлениями и функциями, такими как:
• Социальность. Это возможность сказать – нет, в нашем городе сейчас не падает снег, а светит солнце и цветут цветы. Это значит, что метеостанция в городе выдает неверные данные, и мы будем искать другие возможности для поддержки точной погоды в этом городе. Автоматические алгоритмы это хорошо, но люди лучше.
• Будем продолжать подключать к проекту внешние расчетные модули для детальной информации по регионам.
• Продвижение идеи любительских погодных станций и подключение их к OpenWeatherMap
• Использование OpenWeatherMap для агропромышленной индустрии, тут потребность в локальных прогнозах очень высока
• Разработка специализированных метеорологических приложений
3.КАК ТЕХНИЧЕСКИ РАБОТАЕТ ПОГОДНЫЙ JSON по HTTP в ANDROID / TIZEN и т.д !!!
https://gist.github.com/ipetrushin/390ff5bd8e5f66d164b59cad590f207d
4.ПРОВАЙДЕР ДАННЫХ О ПОГОДЕ КОТОРЫЙ ДОСТУПЕН
РАЗРАБОТЧИКАМ ЦИФЕРБЛАТОВ ДЛЯ ЧАСОВ SAMSUNG.
ЦЕНЫ НА УСЛУГИ ПРОВАЙДЕРА ДАННЫХ О ПОГОДЕ !
https://openweathermap.org/price
99% разработчиков используют бесплатный ключ API (на другого провайдера невозможно поменять – ибо самсунг жестко прописал это в конструкторе фейсов, разрабы только из Tizen Studio могут менять провайдера погоды) ибо платный стоит денег каждый месяц и циферблат даже с ним (бесплатный ключ - 1 запрос данных о погоде раз в два часа, платный - 1 запрос раз в час (соответственно данные точнее и оперативнее) и даже с платным нет смысла делать погодные фейсы – ибо это все по деньгам никогда не отбить – только в минус все будет разработчику.
5.МИНИ ЗАКЛЮЧЕНИЕ !!!
Итого – погодный виджет в часах использует одного провайдера погоды, разработчикам фейсов доступен другой провайдер (и он жестко самсом прописан) по этому и разные данные о погоде, но это не особо критично +-2 градуса – кто в отзывах пишет что разница чуть не в 10 градусов с тем же яндексом (откуда яндекс берет погоду ты уже знаешь - это все враки и брехня – непонятно только для чего.
Для корректной работы погодного фейса в тел должен быть вкл GPS (в часах лучше не надо ибо акб быстро помрет) часы соеденены с тел по Bluetooth и в тел что бы был вкл доступ к интернету. Так же можно вкл wi - fi и gps в часах и тоже погодник будет работать. Смысл вообще включения GPS – что бы часы или тел нашли местоположения пользователя и послали провайдеру запрос – узнать какая погода в месте нахождения пользователя !!!
Вот и получается – ру пользователь смотрит на погодник – в нем +5 – смотрит в яндекс – там +7 – смотрит на термометр на бане на дачном участке – а там +8 - везде данные разные – вот и пишут что прогноз не правильный, а не правильный относительно чего ??? – нет идеального точного провайдера погоды в мире !!!
А тот же пользователь из сша или канады смотрт на фейс (кста https://openweathermap.org это провайдер из сша и очень старый и известный (с ним топ мировые фирмы работают из всех отраслей экономики) – яндексы, мейлы и т.д в подметки ему не годятс ) видит +5 – заходит он в ру яндекс – там +7 – и конечно для пользователя из сша прогноз яндекса будет не правильный !!! Вот по этому и куча колов и негативных отзывов в сторе о кривых погодниках… пользователи просто понятия не имеют как что работает и отукда вообще беретс прогноз погоды в часах !!! И еще – чем ближе находится провайдер погоды к пользователю – форека к россии, оупенвеатхер к сша – тем точнее прогноз у пользователя – обо они находятс на одном континете скажем так !
