| CorvusCorax 2024-06-15 12:19:18 | Improved two-metre temperature forecasts in the 2024 upgrade
https://www.ecmwf.int/en/elibrary/81543-improved-t wo-metre-temperature-forecasts-2024-upgrade |
| CorvusCorax 2024-06-16 13:52:46 | ECMWF, 2023
Руководство прогнозиста (интерпретация и использование данных модели) https://confluence.ecmwf.int/display/FUG/1+Introdu ction Раздел 9.6.1 Примеры проблем с конвекцией https://confluence.ecmwf.int/display/FUG/Section+9 .6.1+Examples+of+convection+problems |
| CorvusCorax 2024-06-16 14:09:17 | ECMWF, 2021
Forecasting clear-air turbulence https://www.ecmwf.int/en/elibrary/81234-forecastin g-clear-air-turbulence |
| CorvusCorax 2025-01-04 02:00:11 | Основная интрига последних лет: насколько ИИ может помочь в погодно-климатических приложениях? На эту тему вышел новый материал на Хабре: IBM и NASA выпустили ИИ-модель с открытым исходным кодом для приложений по изучению погоды и климата https://habr.com/p/845640/ |
| CorvusCorax 2025-01-18 10:15:30 | Данные модели SILAM
https://thredds.silam.fmi.fi/thredds/catalog/silam _glob_v6_1_sfc/runs/catalog.html https://thredds.silam.fmi.fi/thredds/catalog/i4f20 -fc/runs/catalog.html |
| CorvusCorax 2025-02-11 17:23:19 | Шведская модель по Скандинавии PMP3g 2.8 км
https://www.smhi.se/data/utforskaren-oppna-data/me teorologisk-prognosmodell-pmp3g-2-8-km-upplosning- api https://opendata.smhi.se/metfcst/pmp/parameters https://wlog.viltstigen.se/articles/2021/11/08/vis ualizing-wind-using-leaflet/ |
| CorvusCorax 2025-06-11 09:35:06 | И в продолжение темы о том, что ИИ модели по точности догоняют гидродинамические, при этом для них не нужны суперкомпьютеры:
Исследователи Кембриджского университета представили систему Aardvark Weather – модель искусственного интеллекта, способную разрабатывать прогнозы погоды в считаные минуты с использованием обычного настольного компьютера. Разработка ведётся при поддержке Института Алана Тьюринга, Microsoft Research и Европейского центра среднесрочных прогнозов (ECMWF). Новая система может заменить традиционные метеорологические модели, требующие суперкомпьютеров и больших команд специалистов. Традиционно прогнозы погоды основывались на суперкомпьютерах, которые часами решали физические уравнения. Но Aardvark Weather использует принципиально иной подход: он заменяет всю цепочку вычислений одной моделью машинного обучения, обученной на спутниковых данных, данных метеостанций и датчиков по всему миру. В то время как такие модели, как, например, GFS в США, требуют огромного количества данных и вычислительных мощностей, Aardvark Weather, согласно исследованию, опубликованному в Nature, обеспечивает более высокую точность используя всего 10% данных. Самое большое преимущество Aardvark Weather – это скорость. То, что раньше занимало часы, теперь можно создать за секунды на обычном компьютере без необходимости в огромных центрах обработки данных. Это не только означает значительное снижение энергопотребления, но и открывает возможности для регионов с ограниченной технологической инфраструктурой. Ещё одним ключевым преимуществом является гибкость модели: Aardvark Weather может адаптироваться к различным условиям за считаные минуты. Нужно спрогнозировать ветер для ветряной электростанции? Или дождь для сельскохозяйственного региона? Систему можно быстро настроить, не тратя годы на техническую калибровку, как в случае с традиционными моделями. Помимо предоставления прогнозов погоды, Aardvark Weather уже демонстрирует потенциал для прогнозирования лесных пожаров, ураганов, качества воздуха и даже таяния морского льда. Ключевым компонентом в его разработке стало использование базы данных ERA5 Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды, которая позволила объединить многолетний опыт в области физики с передовыми технологиями искусственного интеллекта. Внедрение таких систем, как Aardvark Weather, может оказать непосредственное влияние на регионы, подверженные экстремальным явлениям. От раннего предупреждения о сильных дождях или лесных пожарах до инструментов для оптимизации использования воды в сельском хозяйстве – потенциал огромен. http://www.meteo.nw.ru/news/news_paged.php?page_nu m=1&news_id=11112 |
| CorvusCorax 2025-06-11 09:36:08 | С зимы наблюдаю за точностью прогноза барического поля на неделю вперёд (168 ч) по основным моделям. В итоге в лидерах Рединг обычный и Рединг ИИ (AIFS). У ГФС и канадской модели погрешность гораздо выше. В целом ГФС сильно сдала позиции, иногда ошибка вплоть до противофазы (на месте циклона АЦ или наоборот). |
| CorvusCorax 2025-06-11 10:59:40 | В то время как такие модели, как, например, GFS в США, требуют огромного количества данных и вычислительных мощностей, Aardvark Weather, согласно исследованию, опубликованному в Nature, обеспечивает более высокую точность используя всего 10% данных.
Оригинальная статья: 20 March 2025 End-to-end data-driven weather prediction https://www.nature.com/articles/s41586-025-08897-0 |
| CorvusCorax 2025-06-11 11:03:33 | Do AI models produce better weather forecasts than physics-based models? A quantitative evaluation case study of Storm Ciaran
https://www.nature.com/articles/s41612-024-00638-w |
| CorvusCorax 2025-06-11 11:04:01 | Skilful nowcasting of extreme precipitation with NowcastNet
https://www.nature.com/articles/s41586-023-06184-4 |
| CorvusCorax 2026-01-07 03:45:47 | Интересно, что в сфере метеорологии США просели, хотя до недавних пор были мировым лидером (наверное начиная годов с 1950х). Сейчас качество прогноза моделей Рединг (как бы европейская модель, но основную скрипку там играет Великобритания) и УКМЕТ (Великобритания) гораздо выше, чем у американской ГФС. До недавнего времени ВВС США для несения службы по всему миру использовали модель, основанную на ГФС и канадской модели. Но несколько лет назад перешли на модель GALWEM, это особая версия британской модели УКМЕТ. |
| CorvusCorax 2026-01-07 06:14:24 | Отзывы о GALWEM (10 лет назад)
У него есть некоторые недостатки, как и у любой модели. Я уже не помню, что именно было написано в электронном письме, когда он был выпущен, но, кажется, они признали, что у него были проблемы с обильными осадками, в частности со снегом. Я пользовался им недолго, пока не закончилась непогода, но всё было в порядке. В Юго-Восточной Азии его нужно было постоянно настраивать, особенно для работы с облаками. Мне казалось, что он слишком сильно увлажнял изображение и часто ускорял движение объектов быстрее, чем они двигались на самом деле. По сути, он не лучше и не хуже, чем GFS или WRF, и вам всё равно придётся использовать данные в реальном времени и климатические данные для его корректировки… Это та же кодовая база, что и у UKMET, просто ВВС понадобилось достаточно глупое название для неё. С практической точки зрения она немного хуже, чем UKMET, потому что цикл обработки данных не такой отложенный, как у UKMET. Я не знаю точно, когда они начинают её использовать, но, похоже, это происходит между запуском NAM и GFS. Для прогнозирования CONUS это кажется достаточно приемлемым, лучше использовать другое семейство моделей, чем предыдущее WRF-ARW, которое они использовали, отражая то, что уже можно было увидеть в ансамблях NAM. Как человек, работающий над WRF, я могу сказать, что мы никуда не денемся. В отличие от других моделей, разработка и эксплуатация которых прекращаются с окончанием финансирования, это модель сообщества, поэтому многие улучшения мы получаем бесплатно. Есть и другие источники финансирования, например Национальный научный фонд и другие операционные центры, которые активно сотрудничают с нами для улучшения модели. Чёрт возьми, ансамбль NCAR DART — это совершенно отдельный проект, который стартовал примерно в то же время, когда нас бросили ВВС, и это гораздо более эффективная операционная конфигурация, чем всё, что использовали ВВС. https://www.reddit.com/r/meteorology/comments/459q ed/can_anyone_tell_me_about_the_new_galwem_model/ |
| CorvusCorax 2026-01-24 14:59:36 | Оперативный комплексный прогноз приземных метеоэлементов:
температуры и влажности воздуха, ветра и количества осадков с заблаговременностью 6 - 144 ч по городам России, Беларуси и республик Средней Азии https://cs.hse.ru/data/2019/11/29/1519242088/19_11 _22_Bikov_Bagrov_Gordin.pdf (описание принципа работы) |
| CorvusCorax 2026-01-27 08:46:26 | AI-Powered Climate and Weather Simulation Platform | NVIDIA Earth-2
https://www.nvidia.com/en-us/high-performance-comp uting/earth-2/ |
| CorvusCorax 2026-02-16 12:13:54 |
"РГП "Казгидромет" запустил для территории Республики Казахстан численную модель прогноза погоды Weather Research and Forecasting (WRF) с пространственным разрешением 2 км на вычислительных ресурсах Суперкомпьютерного центра НАО "Казахский национальный университет имени аль-Фараби", - сообщили в минэкологии Казахстана. В настоящее время на суперкомпьютере КазНУ имени аль-Фараби осуществляется ежедневный автоматический запуск модели WRF с формированием прогнозов температуры воздуха, атмосферных осадков, параметров ветра и метеограмм по всей территории Казахстана. Расчёты выполняются в автоматическом режиме, параллельно проводится их анализ для дальнейшего повышения качества и точности выходных данных модели. "Использование модели с разрешением 2 км позволяет более детально учитывать особенности рельефа, локальные климатические условия и динамику атмосферных процессов. Это особенно важно для страны с разнообразной географией — от степей и пустынь до горных районов, где погодные условия могут существенно различаться на небольших расстояниях", - пояснили в министерстве. На официальном сайте доступна вкладка "Численный прогноз погоды", где все пользователи смогут просматривать результаты расчётов модели и карты прогноза по всей территории страны. https://www.kazhydromet.kz/vc/wrf/maps-x.html?lang =ru |
| CorvusCorax 2026-02-16 12:20:46 | Карты мелковатые и содержат только основные параметры (температура воздуха, кол-во осадков, направление ветра и его порывы, прирост снежного покрова), поэтому годятся только для обзорного прогноза общего пользования на 36 ч по регионам (причём без детализации, так как нанесены только границы областей и областные центры, а местоположение других пунктов определить на карте проблематично).
Нет ключевых параметров, необходимых для серьёзного прогноза (фазы осадков, радиолокационная отражаемость облаков, количество облаков нижнего яруса, конвективные индексы). В общем, на фоне популярных современных метеосайтов (метеолоджикс, винди, вентускай) такие карты выглядят очень скромно и малоинформативно. |
| CorvusCorax 2026-02-16 12:26:45 | Вот здесь версия ВРФ с меньшим разрешением (шаг 3 ч), зато на 168 ч:
https://www.kazhydromet.kz/vc/wrf/maps.html |
| CorvusCorax 2026-03-05 10:28:23 | Немецкая метеослужба DWD запустила AICON-Global — модель прогноза погоды на основе искусственного интеллекта, которая дополняет классическую физическую модель ICON. AICON построена на графовых нейросетях и трансформерах и обучена на 15 годах глобальных метеоданных.
Модель особенно хорошо прогнозирует температуру, ветер и осадки. Её разрешение составляет около 13 км, она охватывает 13 вертикальных уровней и инициализируется каждые 3 часа, что вдвое чаще прежних моделей. Заблаговременность прогноза достигает 180 часов. |
| CorvusCorax 2026-03-07 04:48:12 | AICON-Global
Карты по этой модели тут: https://meteologix.com/ru/model-charts/german-ai/k azakhstan/temperature.html Для примера Казахстан, но можно выбрать любую другую часть света и страну. Правда, из России этот сайт в последнее время открывается с большим трудом и не всегда. |
| CorvusCorax 2026-03-07 04:52:40 | Сырые данные этой модели (grib2) тут:
https://opendata.dwd.de/weather/nwp/v1/m/aicon/p/ |
| CorvusCorax 2026-03-08 03:39:27 | Новая нейросетевая модель AICON уверенно превзошла традиционную физико-математическую модель ICON на коротких горизонтах прогнозирования. Тесты показали, что на срок до трех суток (72 часа) алгоритмы ИИ значительно точнее предсказывают приземную температуру, влажность и количество осадков. |
| Sahara 2026-03-15 13:43:06 | Не знаю, куда лучше показать это, но плохи дела. https://psl.noaa.gov/news/2026/r1datanotice.html |
| CorvusCorax 2026-03-15 15:52:19 | Sahara
Спасибо! |
| CorvusCorax 2026-03-15 15:53:32 | Центральное управление Национальной метеорологической службы (NCEP) объявило, что система ассимиляции климатических данных (CDAS) будет прекращена в пользу реанализа традиционных наблюдений (CORe).
Из-за этого изменения PSL больше не сможет обновлять данные реанализа NCEP/NCAR 1. Исторические данные реанализа NCEP/NCAR 1 останутся доступными на нашем сайте. Мы находимся в процессе выявления других продуктов, которые, возможно, больше не будут обновляться или для работы которых потребуется подходящая альтернатива CDAS. Национальный центр экологического прогнозирования сообщил, что переход с CDAS на CORe отложен до 18 марта 2026 года. https://psl.noaa.gov/news/2026/r1datanotice.html |
| CorvusCorax 2026-03-15 15:55:28 | CORe — это атмосферный реанализ, подготовленный Центром прогнозирования климата NCEP/NWS/NOAA в сотрудничестве с Центром экологического моделирования NCEP/NWS/NOAA и Лабораторией физических наук NOAA. CORe призван заменить систему CDAS (расширение реанализа NCEP/NCAR в режиме реального времени). CORe охватывает тот же период времени (с 1950 года до настоящего времени по сравнению с периодом с 1948 года до настоящего времени) и предназначен для мониторинга климата — одной из основных задач Центра прогнозирования климата.
В отличие от большинства современных реанализов, CORe не использует спутниковые данные, за исключением векторов движения атмосферы (Atmospheric Motion Vectors, AMV). Это было сделано для того, чтобы исключить ложные «климатические сдвиги», вызванные использованием спутниковых данных. Эта проблема была характерна для более ранних реанализов NCEP/NCAR и системы прогнозирования климата. В рамках этого проекта особое внимание уделяется улучшению климатических тенденций и аномалий, а не достижению наилучшего состояния для прогнозирования. https://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/CORe/pns/ev al/ |
| SUNMAN1957 2026-03-15 16:42:46 | CorvusCorax
Пожалуйста, сделайте материал еще более доступным для менее подготовленных. Для меня лично, как и для части других, важно быть уверенным в сохранении хотя бы возможности пользоваться сайтом www.wetterzentrale Top karten. Есть ощущение в скором времени потерять такую доступность. то. Или это будет осуществляться как в Эдеме доктора Хасса для избранных? Обращаюсь к Вашим патриотическим чувствам. |
| Spasatel 2026-03-15 17:22:50 | Для меня лично, как и для части других, важно быть уверенным в сохранении хотя бы возможности пользоваться сайтом www.wetterzentrale Top karten.
А при чём тут CorvusCorax ? Если , как сейчас уже во многих р-нах Москвы (а скоро и МО) в России , перейдут на доступ к интернету только по белым спискам , то wetterzentralle будет полностью недоступен, как и сайты CorvusCorax , и повлиять на это он никак не сможет. Более того, wetterzentralle и "избранным" (метеорологам) не будет доступен, так как он им не нужен. Прогнозы ГДМ они берут из баз данных Росгидромета. Кроме того, непонятно, зачем вам прогнозы ГДМ, которые вы постоянно называете мерзким и недостоверным цифровым бредом ? Давать свои отфонарные "прогнозы" отсутствие к таким данным никак не помешает. |
| SUNMAN1957 2026-03-16 12:20:58 | CorvusCorax
Извините! Не рассчитал со сложностью вопроса. Или перспектива с инетом настолько благоприятна, что и сомнений нет? |
| CorvusCorax 2026-03-17 10:39:36 | SUNMAN1957
Все эти вопросы надо задавать не мне, а Роскомнадзору. |