Яндекс.Погода — это сервис, который умеет предсказывать погоду с точностью до 10 минут и позволяет рассмотреть на карте осадков, пройдёт ли снеговая туча над вашим городом/начнётся ли дождь в ближайшее время. А ещё сервис пришлёт пуш-уведомление и напомнит захватить зонтик или варежки. История Яндекс.Погоды началась в далёком 2000 году, тогда сервис выглядел иначе.
Первые прогнозы на базе технологии Meteum
В 2000 году Яндекс.Погода была всего лишь погодным виджетом внешнего сервиса «Метео-ТВ». Позже в команде появились выделенные менеджер и разработчик, которые наладили показ на сайте Яндекса метеопрогноза от финской компании Foreca.
Версия Яндекс.Погоды, которую мы видим сейчас, начала формироваться в 2015 году, когда была запущена первая версия технологии Meteum, а Яндекс перестал быть ретранслятором чужих данных и начал сам строить прогнозы.
Сначала сервис работал в пилотном режиме и показывал прогноз для Центрального и Уральского округов, поскольку там базировались основные силы разработки. Ребята из команды в буквальном смысле тестировали сервис на себе, это позволяло быстро находить и исправлять неточности.
В основе технологии Meteum лежали три источника данных о погоде: прогноз от Foreca, от американского метеоцентра, и собственные данные Яндекса, которые рассчитывались на кластере из сотни вычислительных машин с помощью модели Weather Research and Forecasting Model (WRF). Дальше в дело вступал машинный алгоритм Матрикснет, он искал и исправлял шероховатости в данных — в результате на выходе получался точный прогноз.
Точнее, ещё точнее: прогноз погоды на 2 часа, наукастинг и карты погоды
Итак, с помощью технологии Meteum мы научились с высокой точностью предсказывать погоду на ближайшие несколько дней. Но что насчёт прогноза на ближайшие полчаса? В 2016 году мы попробовали «подмешивать» в алгоритм расчёта недавно полученные данные с метеостанций. Это существенно повысило точность прогноза на ближайшие 2 часа, но, поскольку станций было не много, мы искали и другие источники данных о состоянии атмосферы. На помощь пришли метеорологические радиолокаторы — раз в 10 минут такой локатор строит трёхмерный снимок атмосферы в радиусе 200 километров вокруг себя. На снимке локатора видны области, где есть капли воды крупнее 50 микрометров (примерно 0,05 миллиметра) — там, скорее всего, прямо сейчас идёт дождь.
Итак, благодаря данным с радаров, в 2016 году мы запустили технологию краткосрочного гиперлокального прогноза осадков — наукастинг. Название происходит от английских слов now и forecasting, дословно можно перевести как «прогноз на сейчас».
В 2017 году мы начали разрабатывать погодные карты. На карте можно посмотреть, как в режиме реального времени двигаются тёплые и холодные воздушные массы, где сейчас особенно сильный ветер и низкое давление, а также как закручиваются воздушные потоки в циклонах и антициклонах. Чтобы отрисовать красивые анимированные карты, компьютеры ежесекундно производят огромное количество математических операций, сопоставляя данные о прогнозе с картой.
В 2018 году мы прошли ещё один важный этап в развитии гиперлокального прогноза: добавили в алгоритм расчёта данные со спутниковых снимков, эта технология получила название спутникового наукастинга. Снимки со спутников позволили повысить точность прогноза в зонах со слабым радарным покрытием и снизили зависимость прогноза от радиолокаторов, которые иногда выходят из строя. Самым сложным оказалось вывести данные с радаров и спутников на одной карте, ведь нужно было согласовать их по времени и правильно склеить. С этой задачей помогла нейросеть — благодаря хитрой склейке на карте незаметны границы зон действия радаров и нет резких изменений областей осадков на стыках радаров и спутника.
Meteum 2.0: как пользователи помогают предсказывать погоду
Вы уже знаете три основных источника данных о погоде: метеостанции, радары и спутники. Они позволяют строить точные прогнозы, но у каждого из них есть недостаток: станций не так много, у радаров есть погрешности из-за рельефа местности, зданий и птиц, а спутники висят над экватором, поэтому высокие широты, где и находится Россия, на снимках не очень хорошо видны.
Выход есть: можно попросить людей рассказывать нам о погоде. Возможно, вы видели в Яндекс.Погоде вопрос типа «На улице дождь?» Ежедневно мы получаем более миллиона таких сообщений об осадках, а в дождливые дни — больше двух миллионов. С 2020 года мы используем данные пользователей для построения прогнозов, наравне с данными от метеостанций и локаторов. Особенно это помогает строить прогнозы в регионах со слабым спутниковым покрытием — например, на севере Красноярского края.
Некоторые дождевые тучи удаётся улавливать исключительно благодаря сообщениям пользователей (спасибо вам!) — например, летом этого года в Екатеринбурге:
К 20-летию компании ребята из команды Яндекс.Погоды сняли классный ролик, в котором рассказали о ключевых этапах развития сервиса на тот момент:
Теперь вы знаете, откуда берутся данные для отрисовки красочных Погодных карт. И, возможно, — будете чаще сообщать нам об осадках. Если вам понравилось читать статью и хочется узнавать больше о технологиях Яндекс.Погоды, оставьте комментарий.
#яндекс #погода