Что такое dbz в погоде?
«DBZ обозначает децибелах по отношению к Z . Это логарифмическая безразмерная техническая единица, используемая в радарах , в основном в метеорологических радарах , для сравнения эквивалентного коэффициента отражения (Z) удаленного объекта (в 6 мм на м 3 ) с отражением капли дождя диаметром 1 мм (1 мм 6 на м 3 ). Он пропорционален количеству капель на единицу объема и шестой степени диаметра капель и, таким образом, используется для оценки интенсивности дождя или снега. С другими переменными, анализируемыми по сигналам радара, это помогает определить тип осадков.
Как коэффициент отражательной способности радара, так и его логарифмическая версия обычно называют отражательной способностью, если контекст ясен. Короче говоря, чем выше значение dBZ, тем больше вероятность возникновения суровой погоды в виде осадков.
Значения выше 20 дБз обычно указывают на выпадающие осадки. dBZ (метеорология)».
Похожие вопросы
Службы погоды в Azure Maps
В этой статье рассматриваются основные понятия, применимые к службам погоды Azure Maps. Рекомендуем ознакомиться с этой статьей перед началом работы с API-интерфейсами служб погоды.
Типы единиц измерения
Некоторые API Службы погоды позволяют пользователю указывать единицы измерения (метрические или британские) для возвращаемых данных. Возвращаемые из таких API ответы содержат значение unitType (тип единиц измерения) и числовое значение, которое можно использовать для пересчета единиц измерения. Чтобы интерпретировать эти значения, см. следующую таблицу.
| unitType | Описание |
|---|---|
| 0 | футы |
| 1 | дюймы |
| 2 | км |
| 3 | миллиметр |
| 4 | сантиметр |
| 5 | метр |
| 6 | километр |
| 7 | kilometersPerHour (км/час) |
| 8 | узлы |
| 9 | milesPerHour (миль/час) |
| 10 | metersPerSecond (метр/сек) |
| 11 | гектопаскали |
| 12 | inchesOfMercury (дюймы рт. столба) |
| 13 | килопаскали |
| 14 | миллибары |
| 15 | millimetersOfMercury (мм рт. столба) |
| 16 | poundsPerSquareInch (фунт/кв. дюйм) |
| 17 | Цельсия |
| 18 | Фаренгейта |
| 19 | Кельвина |
| 20 | percent |
| 21 | FLOAT |
| 22 | Целое число |
| 31 | MicrogramsPerCubicMeterOfAir |
Значки погоды
Некоторые API Службы погоды возвращают в ответе значение iconCode . iconCode — это числовое значение, используемое для определения значка. Не ссылайтесь непосредственно на эти изображения из приложений, URL-адреса могут измениться.
| Номер значка | Значок | День | Ночь | текст |
|---|---|---|---|---|
| 1 |  |
Да | Нет | Солнечно |
| 2 |  |
Да | Нет | Малооблачно |
| 3 |  |
Да | Нет | Небольшая облачность |
| 4 |  |
Да | Нет | Переменная облачность |
| 5 |  |
Да | Нет | Солнечно, дымка |
| 6 |  |
Да | Нет | Облачно, с прояснениями |
| 7 |  |
Да | Да | Облачно |
| 8 |  |
Да | Да | Пасмурно (сплошная облачность) |
| 11 |  |
Да | Да | Туман |
| 12 |  |
Да | Да | Ливень |
| 13 |  |
Да | Нет | Значительная облачность, ливни |
| 14 |  |
Да | Нет | Небольшая облачность, ливни |
| 15 |  |
Да | Да | Гроза |
| 16 |  |
Да | Нет | Значительная облачность, грозы |
| 17 |  |
Да | Нет | Небольшая облачность, грозы |
| 18 |  |
Да | Да | Дождь |
| 19 |  |
Да | Да | Небольшой снег |
| 20 |  |
Да | Нет | Значительная облачность, небольшой снег |
| 21 |  |
Да | Нет | Небольшая облачность, небольшой снег |
| 22 |  |
Да | Да | Снег |
| 23 |  |
Да | Нет | Значительная облачность, снег |
| 24 |  |
Да | Да | Айс (Ice) |
| 25 |  |
Да | Да | Дождь со снегом |
| 26 |  |
Да | Да | Замерзающий дождь |
| 29 |  |
Да | Да | Дождь со снегом |
| 30 |  |
Да | Да | Горячий |
| 31 |  |
Да | Да | Холодный |
| 32 |  |
Да | Да | Ветрено |
| 33 |  |
Нет | Да | Clear |
| 34 |  |
нет | Да | Малооблачно |
| 35 |  |
Нет | Да | Частичная облачность |
| 36 |  |
нет | Да | Переменная облачность |
| 37 |  |
нет | Да | Дымка |
| 38 |  |
нет | Да | Облачно, с прояснениями |
| 39 |  |
нет | Да | Частичная облачность, ливни |
| 40 |  |
Нет | Да | Значительная облачность, ливни |
| 41 |  |
Нет | Да | Частичная облачность, грозы |
| 42 |  |
Нет | Да | Значительная облачность, грозы |
| 43 |  |
Нет | Да | Значительная облачность, небольшой снег |
| 44 | |
Нет | Да | Значительная облачность, снег |
Цветовая шкала радиолокационных и спутниковых снимков
Пользователи могут запрашивать радиолокационные и инфракрасные снимки с помощью решения Get Map Tile v2 API. См. следующее руководство, чтобы интерпретировать цвета, используемые для радиолокационных и спутниковых плиток.
Радиолокационные снимки
В следующей таблице приведены рекомендации по интерпретации изображений радаров и созданию условных обозначений карты для данных фрагментов radar.
| Шестнадцатеричный цветовой код | Образец цвета | Погодные условия |
|---|---|---|
| #93c701 |  |
Моросящий дождь |
| #ffd701 |  |
Умеренный дождь |
| #f05514 |  |
Сильный дождь |
| #dc250e |  |
Критически сильный дождь |
| #9ec8f2 |  |
Слабый снег |
| #2a8fdb |  |
Умеренный снег |
| #144bed |  |
Сильный снег |
| #020096 |  |
Критически сильный снег |
| #e6a5c8 |  |
Слабое обледенение |
| #d24fa0 |  |
Умеренное обледенение |
| #b71691 |  |
Сильное обледенение |
| #7a1570 |  |
Критически сильное обледенение |
| #c196e6 |  |
Смешанные условия слабой интенсивности |
| #ae6ee6 |  |
Смешанные условия умеренной интенсивности |
| #8a32d7 |  |
Смешанные условия большой интенсивности |
| #6500ba |  |
Смешанные условия критической интенсивности |
В следующей таблице приведена подробная цветовая палитра для плиток лепестков с шестнадцатеричными кодами цветов и значениями dBZ. dBZ представляет интенсивность осадков для метеорологической РЛС.
| ДОЖДЬ | ЛЕД | СНЕГ | MIXED |
|---|---|---|---|
| dBZ(цвет) | dBZ(цвет) | dBZ(цвет) | dBZ(цвет) |
| 1,25 (#93C701) | 1,25 (#E6A5C8) | 1,25 (#9EC8F2) | 1,25 (#C196E6) |
| 2,5 (#92C201) | 2,5 (#E6A2C6) | 2,5 (#98C5F0) | 2,5 (#BF92E6) |
| 3,75 (#92BE01) | 3,75 (#E69FC5) | 3,75 (#93C3EF) | 3,75 (#BD8EE6) |
| 5 (#92BA02) | 5 (#E69DC4) | 5 (#8DC1EE) | 5 (#BB8BE6) |
| 6,25 (#92B502) | 6,25 (#E69AC2) | 6,25 (#88BFEC) | 6,25 (#BA87E6) |
| 6,75 (#92B403) | 7,5 (#E697C1) | 7,5 (#82BDEB) | 7,5 (#B883E6) |
| 8 (#80AD02) | 8,75 (#E695C0) | 8,75 (#7DBAEA) | 8,75 (#B680E6) |
| 9,25 (#6FA602) | 10 (#E692BE) | 10 (#77B8E8) | 10 (#B47CE6) |
| 10,5 (#5EA002) | 11,25 (#E68FBD) | 11,25 (#72B6E7) | 11,25 (#B378E6) |
| 11,75 (#4D9902) | 12,5 (#E68DBC) | 12,5 (#6CB4E6) | 12,5 (#B175E6) |
| 12,25 (#479702) | 13,75 (#E68ABA) | 13,75 (#67B2E5) | 13,75 (#AF71E6) |
| 13,5 (#3D9202) | 15 (#E687B9) | 15 (#61AEE4) | 15 (#AE6EE6) |
| 14,75 (#338D02) | 16,25 (#E685B8) | 16,25 (#5BABE3) | 16,25 (#AB6AE4) |
| 16 (#298802) | 17,5 (#E682B6) | 17,5 (#56A8E2) | 17,5 (#A967E3) |
| 17,25 (#1F8302) | 18,75 (#E67FB5) | 18,75 (#50A5E1) | 18,75 (#A764E2) |
| 17,75 (#1B8103) | 20 (#E67DB4) | 20 (#4BA2E0) | 20 (#A560E1) |
| 19 (#187102) | 21,25 (#E275B0) | 21,25 (#459EDF) | 21,25 (#A35DE0) |
| 20,25 (#166102) | 22,5 (#DF6DAD) | 22,5 (#409BDE) | 22,5 (#A15ADF) |
| 20,75 (#165B02) | 23,75 (#DC66AA) | 23,75 (#3A98DD) | 23,75 (#9F56DE) |
| 22 (#135001) | 25 (#D85EA6) | 25 (#3595DC) | 25 (#9D53DD) |
| 23,25 (#114501) | 26,25 (#D556A3) | 26,25 (#2F92DB) | 26,25 (#9B50DC) |
| 24,5 (#0F3A01) | 27,5 (#D24FA0) | 27,5 (#2A8FDB) | 27,5 (#9648DA) |
| 25,75 (#124C01) | 28,75 (#CE479E) | 28,75 (#2581DE) | 28,75 (#9241D9) |
| 27 (#114401) | 30 (#CB409C) | 30 (#2173E2) | 30 (#8E39D8) |
| 28,25 (#0F3D01) | 31,25 (#C7399A) | 31,25 (#1C66E5) | 31,25 (#8A32D7) |
| 28,75 (#0F3A01) | 32,5 (#C43298) | 32,5 (#1858E9) | 32,5 (#862ED2) |
| 30 (#375401) | 33,75 (#C12B96) | 33,75 (#144BED) | 33,75 (#832BCE) |
| 31,25 (#5F6E01) | 35 (#BD2494) | 35 (#1348EA) | 35 (#7F28C9) |
| 32,5 (#878801) | 36,25 (#BA1D92) | 36,25 (#1246E7) | 36,25 (#7C25C5) |
| 33,75 (#AFA201) | 37,5 (#B71691) | 37,5 (#1144E4) | 37,5 (#7822C1) |
| 35 (#D7BC01) | 38,75 (#B51690) | 38,75 (#1142E1) | 38,75 (#751FBC) |
| 36,25 (#FFD701) | 40 (#B3168F) | 40 (#1040DE) | 40 (#711CB8) |
| 37,5 (#FEB805) | 41,25 (#B1168E) | 41,25 (#0F3EDB) | 41,25 (#6E19B4) |
| 38,75 (#FCAB06) | 42,5 (#AF168D) | 42,5 (#0F3CD8) | 42,5 (#6D18B4) |
| 40 (#FA9E07) | 43,75 (#AD168C) | 43,75 (#0E3AD5) | 43,75 (#6D17B4) |
| 41,25 (#F89209) | 45 (#AB168B) | 45 (#0D38D2) | 45 (#6D16B4) |
| 42,5 (#F05514) | 46,25 (#A9168A) | 46,25 (#0C36CF) | 46,25 (#6C15B4) |
| 43,75 (#E74111) | 47,5 (#A81689) | 47,5 (#0C34CC) | 47,5 (#6C14B5) |
| 45 (#DF2D0F) | 48,75 (#A61688) | 48,75 (#0B32C9) | 48,75 (#6C13B5) |
| 45,5 (#DC250E) | 50 (#A41687) | 50 (#0A30C6) | 50 (#6B12B5) |
| 46,75 (#D21C0C) | 51,25 (#A21686) | 51,25 (#0A2EC4) | 51,25 (#6B11B5) |
| 48 (#C9140A) | 52,5 (#A01685) | 52,5 (#092BC1) | 52,5 (#6B10B6) |
| 49,25 (#BF0C09) | 53,75 (#9E1684) | 53,75 (#0929BF) | 53,75 (#6A0FB6) |
| 50 (#BA0808) | 55 (#9C1683) | 55 (#0826BC) | 55 (#6A0EB6) |
| 56,25 (#6f031b) | 56,25 (#9B1682) | 56,25 (#0824BA) | 56,25 (#6A0DB6) |
| 57,5 (#9f0143) | 57,5 (#981580) | 57,5 (#0721B7) | 57,5 (#690CB6) |
| 58,75 (#c10060) | 58,75 (#96157F) | 58,75 (#071FB5) | 58,75 (#690CB7) |
| 60 (#e70086) | 60 (#94157E) | 60 (#071DB3) | 60 (#690BB7) |
| 61,25 (#e205a0) | 61,25 (#92157D) | 61,25 (#061AB0) | 61,25 (#680AB7) |
| 62,5 (#cc09ac) | 62,5 (#90157C) | 62,5 (#0618AE) | 62,5 (#6809B7) |
| 63,75 (#b50eb7) | 63,75 (#8D157A) | 63,75 (#0515AB) | 63,75 (#6808B8) |
| 65 (#9315c8) | 65 (#8B1579) | 65 (#0513A9) | 65 (#6707B8) |
| 66,25 (#8f21cc) | 66,25 (#891578) | 66,25 (#0410A6) | 66,25 (#6706B8) |
| 67,5 (#983acb) | 67,5 (#871577) | 67,5 (#040EA4) | 67,5 (#6705B8) |
| 68,75 (#9d49cb) | 68,75 (#851576) | 68,75 (#040CA2) | 68,75 (#6604B8) |
| 70 (#a661ca) | 70 (#821574) | 70 (#03099F) | 70 (#6603B9) |
| 71,25 (#ad72c9) | 71,25 (#801573) | 71,25 (#03079D) | 71,25 (#6602B9) |
| 72,5 (#b78bc6) | 72,5 (#7E1572) | 72,5 (#02049A) | 72,5 (#6501B9) |
| 73,75 (#bf9bc4) | 73,75 (#7C1571) | 73,75 (#020298) | 73,75 (#6500B9) |
| 75 (#c9b5c2) | 75 (#7A1570) | 75 (#020096) | 75 (#6500BA) |
Спутниковые снимки
В следующей таблице приведены рекомендации по интерпретации инфракрасных спутниковых изображений, показывающих облака по их температуре, и по созданию условных обозначений карты для этих плиток.
| Шестнадцатеричный цветовой код | Образец цвета | Температура облаков |
|---|---|---|
| #b5b5b5 |  |
Минимальная температура |
| #d24fa0 | |
|
| #8a32d7 | |
|
| #144bed | |
|
| #479702 |  |
|
| #72b403 |  |
|
| #93c701 | |
|
| #ffd701 | |
|
| #f05514 | |
|
| #dc250e | |
|
| #ba0808 |  |
|
| #1f1f1f |  |
Максимальная температура |
Подробная цветовая палитра для инфракрасных вспомогательных плиток показана в следующей таблице.
| Температура (кельвин) | Шестнадцатеричный цветовой код |
|---|---|
| 198 | #fe050505 |
| 198,43 | #fe120505 |
| 198,87 | #fc1f0505 |
| 199,3 | #fc2c0606 |
| 199,74 | #fa390606 |
| 200,17 | #fa460606 |
| 200,61 | #f8530606 |
| 201,04 | #f8600707 |
| 201,48 | #f66c0707 |
| 201,91 | #f6790707 |
| 202,35 | #f4860707 |
| 202,78 | #f4930707 |
| 203,22 | #f2a00808 |
| 203,65 | #f2ad0808 |
| 204,09 | #f0ba0808 |
| 204,52 | #f0bd0a09 |
| 204,96 | #eec00d09 |
| 205,39 | #eec30f0a |
| 205,83 | #ecc5120a |
| 206,26 | #ecc8140b |
| 206,7 | #eacb170b |
| 207,13 | #eace190c |
| 207,57 | #e8d11b0c |
| 208 | #e8d41e0d |
| 208,43 | #e6d6200d |
| 208,87 | #e6d9230e |
| 209,3 | #e4dc250e |
| 209,74 | #e4df2c0f |
| 210,17 | #e2e23310 |
| 210,61 | #e2e53a11 |
| 211,04 | #e0e73a11 |
| 211,48 | #e0ea4712 |
| 211,91 | #deed4e13 |
| 212,35 | #def05514 |
| 212,78 | #dcf15e13 |
| 213,22 | #dcf26811 |
| 213,65 | #daf37110 |
| 214,09 | #daf47a0f |
| 214,52 | #d8f5830d |
| 214,96 | #d8f68d0c |
| 215,39 | #d6f8960b |
| 215,83 | #d6f99f09 |
| 216,26 | #d4faa908 |
| 216,7 | #d4fbb206 |
| 217,13 | #d2fcbb05 |
| 217,57 | #d2fdc404 |
| 218 | #d0fece02 |
| 218,43 | #d0ffd701 |
| 218,87 | #cef8d601 |
| 219,3 | #cef2d501 |
| 219,74 | #ccebd401 |
| 220,17 | #cce4d301 |
| 220,61 | #caddd201 |
| 221,04 | #cad7d101 |
| 221,48 | #c8d0d001 |
| 221,91 | #c8c9cf01 |
| 222,35 | #c6c2ce01 |
| 222,78 | #c6bccd01 |
| 223,22 | #c4b5cc01 |
| 223,65 | #c4aecb01 |
| 224,09 | #c2a7ca01 |
| 224,52 | #c2a1c901 |
| 224,96 | #c09ac801 |
| 225,39 | #c093c701 |
| 225,83 | #be90c501 |
| 226,26 | #be8ec401 |
| 226,7 | #bc8bc202 |
| 227,13 | #bc88c102 |
| 227,57 | #ba85bf02 |
| 228 | #ba83be02 |
| 228,43 | #b880bc02 |
| 228,87 | #b87dba02 |
| 229,3 | #b678b703 |
| 229,74 | #b675b603 |
| 230,17 | #b472b403 |
| 230,61 | #b46eb203 |
| 231,04 | #b26bb203 |
| 231,48 | #b267ad03 |
| 231,97 | #b064aa03 |
| 232,35 | #b060a803 |
| 232,78 | #ae5da603 |
| 233,22 | #ae59a302 |
| 233,65 | #ac55a102 |
| 234,09 | #ac529e02 |
| 234,52 | #aa4e9c02 |
| 234,96 | #aa4b9902 |
| 235,39 | #a8479702 |
| 235,83 | #a845940b |
| 236,26 | #a6439115 |
| 236,7 | #a6418e1e |
| 237,13 | #a43f8b28 |
| 237,57 | #a43d8831 |
| 238 | #a23b853a |
| 238,43 | #a2398244 |
| 238,87 | #a0377f4d |
| 239,3 | #a0357c57 |
| 239,74 | #9e337960 |
| 240,17 | #9e317669 |
| 240,61 | #9c2f7373 |
| 241,04 | #9c2c6f7c |
| 241,48 | #9a2a6c86 |
| 241,91 | #9a28698f |
| 242,35 | #98266698 |
| 242,78 | #982463a2 |
| 243,22 | #962260ab |
| 243,65 | #96205db5 |
| 244,09 | #941e5abe |
| 244,52 | #941c57c7 |
| 244,85 | #921a54d1 |
| 245,39 | #921851da |
| 245,83 | #90164ee4 |
| 246,26 | #90144bed |
| 246,7 | #8e2148eb |
| 247,13 | #8e2e45e8 |
| 247,57 | #8c3b43e6 |
| 248 | #8c4840e3 |
| 248,43 | #8a563de1 |
| 248,87 | #8a633ade |
| 249,3 | #887038dc |
| 249,74 | #887d35d9 |
| 250,17 | #868a32d7 |
| 250,61 | #869034d2 |
| 251,04 | #849637ce |
| 251,48 | #849c39c9 |
| 251,91 | #82a23cc5 |
| 252,35 | #82a83ec0 |
| 252,78 | #80ae41bc |
| 253,22 | #80b443b7 |
| 253,65 | #7eba45b2 |
| 253,09 | #7ec048ae |
| 254,52 | #7cc64aa9 |
| 254,96 | #7ccc4da5 |
| 255,39 | #7ad24fa0 |
| 255,83 | #7ad85fac |
| 256,26 | #78dd6eb8 |
| 256,7 | #78e37ec4 |
| 257,13 | #76e98ed0 |
| 257,57 | #76ee9ddb |
| 258 | #74f4ade7 |
| 258,43 | #74f9bcf3 |
| 258,87 | #72ffccff |
| 259,3 | #71ffffff |
| 259,74 | #71fcfcfc |
| 260,17 | #6ff6f6f6 |
| 260,61 | #6ff6f6f6 |
| 261,04 | #6df3f3f3 |
| 261,48 | #6df3f3f3 |
| 261,91 | #6bededed |
| 262,35 | #6bededed |
| 262,78 | #69e7e7e7 |
| 263,22 | #69e7e7e7 |
| 263,65 | #67e1e1e1 |
| 264,09 | #67e1e1e1 |
| 264,52 | #65dedede |
| 264,96 | #65dedede |
| 265,39 | #63d8d8d8 |
| 265,83 | #63d8d8d8 |
| 265,84 | #61d1d1d1 |
| 266,26 | #61d1d1d1 |
| 267,13 | #5fcecece |
| 267,57 | #5fcecece |
| 268 | #5dc8c8c8 |
| 268,43 | #5dc8c8c8 |
| 268,87 | #5bc2c2c2 |
| 269,3 | #5bc2c2c2 |
| 269,74 | #59bcbcbc |
| 270,17 | #59bcbcbc |
| 270,61 | #57b9b9b9 |
| 271,04 | #57b9b9b9 |
| 271,48 | #55b3b3b3 |
| 271,91 | #55b3b3b3 |
| 272,35 | #53adadad |
| 272,78 | #53adadad |
| 273,22 | #51aaaaaa |
| 273,65 | #51aaaaaa |
| 274,09 | #4fa4a4a4 |
| 274,52 | #4fa4a4a4 |
| 274,96 | #4d9e9e9e |
| 275,39 | #4d9e9e9e |
| 275,83 | #4b989898 |
| 276,26 | #4b989898 |
| 276,7 | #49959595 |
| 277,13 | #49959595 |
| 277,57 | #478f8f8f |
| 278 | #478f8f8f |
| 278,43 | #45898989 |
| 278,87 | #45898989 |
| 279,2 | #43868686 |
| 279,74 | #43868686 |
| 280,17 | #417f7f7f |
| 280,61 | #417f7f7f |
| 281,04 | #3f797979 |
| 281,48 | #3f797979 |
| 281,91 | #3d737373 |
| 282,35 | #3d737373 |
| 282,78 | #3b707070 |
| 283,22 | #3b707070 |
| 283,65 | #396a6a6a |
| 284,09 | #396a6a6a |
| 284,52 | #37646464 |
| 284,96 | #37646464 |
| 285,39 | #35616161 |
| 285,83 | #35616161 |
| 286,26 | #335b5b5b |
| 286,7 | #335b5b5b |
| 287,13 | #31555555 |
| 287,57 | #31555555 |
| 288 | #2f4f4f4f |
| 288,43 | #2f4f4f4f |
| 288,87 | #2d4c4c4c |
| 289,3 | #2d4c4c4c |
| 289,74 | #2b464646 |
| 290,17 | #2b464646 |
| 290,61 | #29404040 |
| 291,04 | #29404040 |
| 291,48 | #273d3d3d |
| 291,91 | #273d3d3d |
| 292,35 | #25373737 |
| 292,78 | #25373737 |
| 293,22 | #23313131 |
| 293,65 | #23313131 |
| 294,09 | #212a2a2a |
| 294,52 | #212a2a2a |
| 294,96 | #1f272727 |
| 295,39 | #1f272727 |
| 295,83 | #1d212121 |
| 296,26 | #1d212121 |
| 296,7 | #1b1b1b1b |
| 297,13 | #1b1b1b1b |
| 297,57 | #19181818 |
| 298 | #19181818 |
| 298,43 | #17121212 |
| 298,87 | #17121212 |
| 299,3 | #150c0c0c |
| 299,74 | #150c0c0c |
| 300,17 | #13060606 |
| 300,61 | #13060606 |
| 301,04 | #11000000 |
| 301,48 | #11000000 |
| 301,91 | #0f797979 |
| 302,35 | #0f797979 |
| 302,78 | #0d737373 |
| 303,22 | #0d737373 |
| 303,65 | #0b6d6d6d |
| 304,09 | #0b6d6d6d |
| 304,52 | #09676767 |
| 304,92 | #09676767 |
| 305,39 | #07616161 |
| 305,83 | #07616161 |
| 306,26 | #055b5b5b |
| 306,7 | #055b5b5b |
| 307,13 | #02555555 |
| 307,57 | #02555555 |
| 308 | #00525252 |
| 308 | #00525252 |
Идентификаторы индексов и индексных групп
Функция API получения ежедневных индексов позволяет пользователям ограничивать возвращаемые результаты определенными типами индексов или группами индексов.
В следующей таблице перечислены доступные идентификаторы индексов, их имена и ссылка на наборы диапазонов. Ниже приведена таблица, в которой указаны различные группы индексов.
| Index Name | ID | Диапазон значений: |
|---|---|---|
| Боль при артрите | 21 | Благоприятно — чрезмерный риск |
| Астма | 23 | Благоприятно — чрезмерный риск |
| Пляж и бассейн | 10 | Плохо — отлично 1 |
| Велоспорт | 4 | Плохо — отлично 1 |
| ОРВИ | 25 | Благоприятно — чрезмерный риск |
| Компоновка | 38 | Плохо — отлично 1 |
| Строительство | 14 | Плохо — отлично 1 |
| Хроническая обструктивная болезнь легких | 44 | Благоприятно — чрезмерный риск |
| Комфорт при выгуле собак | 43 | Плохо — отлично 1 |
| Driving (Движение на автомобиле) | 40 | Плохо — отлично 2 |
| Аллергия | 18 | Низкий — экстремальный 1 |
| Готовность полей | 32 | Плохо — отлично 1 |
| Рыбная ловля | 13 | Плохо — отлично 1 |
| Задержки рейсов | –3 | Очень маловероятно — очень вероятно 2 |
| Грипп | 26 | Благоприятно — чрезмерный риск |
| Индекс перелетов | 31 | Отлично — плохо |
| Экономия топлива | 37 | Плохо — отлично 1 |
| Погода для гольфа | 5 | Плохо — отлично 1 |
| Выращивание травы | 33 | Плохо — отлично 1 |
| Завивка волос | 42 | Маловероятно — чрезвычайная ситуация |
| Кардиотренировки | 16 | Плохо — отлично 1 |
| Пеший туризм | 3 | Плохо — отлично 1 |
| Эффективность энергопотребления в быту | 36 | Плохо — отлично 1 |
| Поиск | 20 | Плохо — отлично 1 |
| Занятия в помещении | -2 | Плохо — отлично 1 |
| Оздоровительный бег | 2 | Плохо — отлично 1 |
| Запуск воздушных змеев | 9 | Плохо — отлично 1 |
| Стрижка газонов | 28 | Плохо — отлично 1 |
| Мигрень | 27 | Благоприятно — чрезмерный риск |
| Школьный автобус | 35 | Плохо — отлично 1 |
| Активность москитов | 17 | Низкий — экстремальный 1 |
| Активность на открытом воздухе | 29 | Плохо — отлично 1 |
| Барбекю на открытом воздухе | 24 | Плохо — отлично 1 |
| Концерт на открытом воздухе | 8 | Плохо — отлично 1 |
| Запущен | 1 | Плохо — отлично 1 |
| Теннис | 6 | Плохо — отлично 1 |
| Жажда | 41 | Низкий — экстремальный 2 |
| Парусный спорт | 11 | Плохо — отлично 1 |
| Покупки | 39 | Плохо — отлично 1 |
| Синусная головная боль | 30 | Благоприятно — чрезмерный риск |
| Скейтбординг | 7 | Плохо — отлично 1 |
| Погода для катания на лыжах | 15 | Плохо — отлично 1 |
| Снежные дни | 19 | Очень маловероятно — очень вероятно |
| Влажность грунта | 34 | Плохо — отлично 1 |
| Изучение звезд | 12 | Плохо — отлично 1 |
В следующей таблице перечислены доступные группы индексов (indexGroupId):
| ID | Имя группы | Индексы в этой группе |
|---|---|---|
| 1 | Все | Все |
| 2 | Тупые и резкие боли | Артрит (21) Мигрень (27) Синусит (30) |
| 3 | Респираторные заболевания | Астма (23) ОРВИ (25) Прогноз гриппа (26) |
| 4 | Работа в саду | Готовность полей (32) Покос (28) Влажность почвы (34) |
| 5 | Защита окружающей среды | Композиция (38) Энергоэффективность дома (36) Экономия топлива (37) |
| 6 | Занятия на открытом воздухе | Барбекю на открытом воздухе (24) Активность комаров (17) |
| 7 | Пляж и мореплавание | Пляж и бассейн (10) Рыбалка (13) Плавание под парусом (11) |
| 8 | Спортивные занятия | Рыбалка (13) Охота (20) Активный отдых (29) |
| 9 | Земледелие | Готовность полей (32) Влажность почвы (34) |
| 10 | Здравоохранение | Артрит (21) Астма (23) ОРВИ (25) Аллергия (18) Грипп (26) Кардиотренировки (16) Мигрень (27) |
| 11 | Занятия на открытом воздухе | Барбекю на открытом воздухе (24) Пляж и бассейн (10) Езда на велосипеде (4) Концерт на открытом воздухе (8) Готовность полей (32) Рыбалка (13) Гольф (5) Туризм (3) Охота (20) Пробежка (2) Запуск воздушного змея (9) Активность комаров (17) Покос (28) Активность на открытом воздухе (29) Бег (1) Плавание под парусом (11) Скейтбординг (7) Катание на лыжах (15) Влажность почвы (34) Наблюдение за звездами (12) Теннис (6) |
| 12 | Занятия спортом | Езда на велосипеде (4) Гольф (5) Туризм (3) Пробежка (2) Бег (1) Скейтбординг (7) Катание на лыжах (15) Теннис (6) |
| 13 | Домашняя страница | Энергоэффективность дома (36) Экономия топлива (37) Активность дома (-2) |
Наборы диапазонов ежедневных индексов
Функция API получения ежедневных индексов возвращает ранжированное значение и имя связанной категории для каждого идентификатора индексов. Наборы диапазонов не одинаковы для всех индексов. В следующих таблицах показаны различные наборы диапазонов, используемые поддерживаемыми индексами, перечисленными в разделе Идентификаторы индексов и идентификаторы групп индексов. Использование наборов диапазонов индексами см. в разделе Идентификаторы индексов и групп индексов этого документа.
Плохо — отлично 1
| Название категории | Минимальное значение | Максимальное значение |
|---|---|---|
| Плохо | 0 | 2,99 |
| Ниже среднего | 3 | 4,99 |
| Хорошо | 5 | 6,99 |
| Очень хорошо | 7 | 8,99 |
| Отлично | 9 | 10 |
Плохо — отлично 2
| Название категории | Минимальное значение | Максимальное значение |
|---|---|---|
| Плохо | 0 | 3 |
| Ниже среднего | 3,01 | 6 |
| Хорошо | 6.01 | 7,5 % |
| Очень хорошо | 7,51 | 8,99 |
| Отлично | 9 | 10 |
Отлично — плохо
| Название категории | Минимальное значение | Максимальное значение |
|---|---|---|
| Отлично | 0,00 | 1.00 |
| Очень хорошо | 1.01 | 3.00 |
| Хорошо | 3,01 | 5.00 |
| Ниже среднего | 5.01 | 7,00 |
| Плохо | 7,01 | 10,00 |
Низкий — экстремальный 1
| Название категории | Минимальное значение | Максимальное значение |
|---|---|---|
| Низкий | 0 | 1,99 |
| Средняя | 2 | 3,99 |
| Высокий | 4 | 5,99 |
| Очень высокая | 6 | 7,99 |
| Предельный | 8 | 10 |
Низкий — экстремальный 2
| Название категории | Минимальное значение | Максимальное значение |
|---|---|---|
| Низкий | 0 | 2,99 |
| Средняя | 3 | 4,99 |
| Высокий | 5 | 6,99 |
| Очень высокая | 7 | 8,99 |
| Предельный | 9 | 10 |
Очень маловероятно — очень вероятно
| Название категории | Минимальное значение | Максимальное значение |
|---|---|---|
| Очень маловероятно | 0 | 1,99 |
| Маловероятно | 2 | 3,99 |
| Возможно | 4 | 5,99 |
| Вероятно | 6 | 7,99 |
| Скорее всего | 8 | 10 |
Очень маловероятно — очень вероятно 2
| Название категории | Минимальное значение | Максимальное значение |
|---|---|---|
| Очень маловероятно | 0,00 | 1.00 |
| Маловероятно | 1.01 | 3.00 |
| Возможно | 3,01 | 5.00 |
| Вероятно | 5.01 | 7,00 |
| Скорее всего | 7,01 | 10,00 |
Маловероятно — чрезвычайная ситуация
| Название категории | Минимальное значение | Максимальное значение |
|---|---|---|
| Маловероятно | 0 | 2,99 |
| Watch | 3 | 4,99 |
| Советы | 5 | 6,99 |
| Предупреждение | 7 | 8,99 |
| Аварийный режим | 9 | 10 |
Благоприятно — чрезмерный риск
| Название категории | Минимальное значение | Максимальное значение |
|---|---|---|
| Благоприятно | 0 | 1,99 |
| нейтральное выражение. | 2 | 3,99 |
| Опасно | 4 | 5,99 |
| Очень опасно | 6 | 7,99 |
| Чрезвычайно опасно | 8 | 10 |
dBZ (метеорология)
DBZ обозначает децибелах по отношению к Z . Это логарифмическая безразмерная техническая единица, используемая в радарах , в основном в метеорологических радарах , для сравнения эквивалентного коэффициента отражения (Z) удаленного объекта (в 6 мм на м 3 ) с отражением капли дождя диаметром 1 мм (1 мм 6 на м 3 ). [1] Он пропорционален количеству капель на единицу объема и шестой степени диаметра капель и, таким образом, используется для оценки интенсивности дождя или снега. [2] С другими переменными, анализируемыми по сигналам радара, это помогает определить тип осадков. Как коэффициент отражательной способности радара, так и его логарифмическая версия обычно называют отражательной способностью, если контекст ясен. Короче говоря, чем выше значение dBZ, тем больше вероятность возникновения суровой погоды в виде осадков.
Значения выше 20 дБз обычно указывают на выпадающие осадки. [3]
Принцип [ править ]
Коэффициент отражательной способности ( Z ) осадков зависит от количества ( N 0 ) и размера ( D ) отражателей ( гидрометеоров ), включая дождь , снег , крупу и град . Очень чувствительные радары также могут измерять отражательную способность от облачных капель и льда. Для экспоненциального распределения отражателей Z выражается следующим образом: [2]
Z знак равно ∫ 0 D м а Икс N 0 е — Λ D D 6 d D ^ N_ e ^ D ^ \ mathrm D>
Поскольку капли дождя имеют диаметр порядка 1 миллиметра , Z выражается в мм 6 м -3 ( мкм 3 ). Разделив Z на эквивалентную отдачу капли 1 мм в объеме метрового куба (Z 0 ) и используя логарифм результата (поскольку значения сильно различаются от мороси до града), можно получить логарифмическую отражательную способность L Z , в дБз:
L Z знак равно 10 бревно 10 Z Z 0 = 10 \ log _ >>> дБЗ
Значения dBZ можно преобразовать в интенсивность дождя (R) в миллиметрах в час, используя формулу Маршалла-Палмера: [4]
NOAA dBZ шкала для метеорологического радара
| L Z (дБZ) | R (мм / ч) | R (дюйм / ч) | Интенсивность |
|---|---|---|---|
| 5 | 0,07 | Малозаметный | |
| 10 | 0,15 | Легкий туман | |
| 15 | 0,3 | 0,01 | Туман |
| 20 | 0,6 | 0,02 | Очень легкий |
| 25 | 1.3 | 0,05 | Свет |
| 30 | 2,7 | 0,10 | От легкой до умеренной |
| 35 год | 5,6 | 0,22 | Умеренный дождь |
| 40 | 11,53 | 0,45 | Умеренный дождь |
| 45 | 23,7 | 0,92 | От умеренного до тяжелого |
| 50 | 48,6 | 1,90 | Тяжелый |
| 55 | 100 | 4 | Очень сильный / небольшой град |
| 60 | 205 | 8 | Сильный / умеренный град |
| 65 | 421 | 16,6 | Экстремальный / крупный град |
Другие количества [ править ]
Приведенное выше определение Z показывает, что большое количество маленьких гидрометеоров будет отражаться как один большой гидрометеор. Сигнал, возвращаемый на радар, будет эквивалентен в обеих ситуациях, поэтому группа небольших гидрометеоров практически неотличима от одного большого гидрометеора на полученном радиолокационном изображении. Изображение отражательной способности — это всего лишь один из типов изображений, создаваемых радаром. Используя только его, метеоролог не мог с уверенностью сказать тип осадков и различить любые артефакты, влияющие на отражение радара.
В сочетании с другой информацией, собранной радаром во время того же сканирования ( продукты двойной поляризации и сдвиг фазы из-за эффекта Доплера ), метеорологи могут различать град , дождь , снег , биологические (птицы, насекомые) и другие атмосферные явления.
Ссылки [ править ]
- ^«Глоссарий погоды: D’s» . Национальная метеорологическая служба . Проверено 9 января 2019 года .
- ^ ab М. К. Яу и Р. Р. Роджерс (1989). Краткий курс физики облаков, третье издание . Баттерворт-Хайнеманн. п. 190. ISBN
- 0750632151.
- ^ «Часто задаваемые вопросы о радаре RIDGE» . Архивировано 31 марта 2019 года . Проверено 8 августа 2019 .
- ^ «NWS NEXRAD» . Архивировано из оригинального 13 января 2016 года . Проверено 13 января 2016 года .
Смотрите также логарифмическая единица бюджет ссылки сигнал шум телекоммуникации
- Анемометр
- Атмометр
- Барограф
- Барометр
- Потолочный шар
- Потолочный проектор
- Облакомер
- Темные защитные очки-переходники
- Dewcell
- Дисдрометр
- Капельный зонд
- Полевая мельница
- Датчик теплового потока
- Гигрометр
- Индикатор обледенения
- Лидар
- Детектор молний
- Нефелометр
- Нефоскоп
- Кастрюля испарения
- Пиранометр
- Пиргелиометр
- Датчик текущей погоды
- Радиозонд
- Осадкомер
- Датчик снега
- Сноуборд
- Снежная подушка
- СОДАР
- Соляриметр
- Звуковая ракета
- Экран Стивенсона
- Регистратор солнечного света
- Tethersonde
- Термогигрограф
- Термометр
- Датчик приливов и отливов
- Трансмиссометр
- Метеорологический шар
- Погодный буй
- Метеорологический радар
- Флюгер
- Камера всего неба
- Профилировщик ветра
- Ветроуказатель
Погодные радары: как они помогают предсказывать погоду?
У природы есть плохая погода, и мы в Toshiba в этом не сомневаемся. Но эффективно прогнозировать ненастья человечество научилось совсем недавно, и путь к этим достижениям лежал через личные трагедии, мировые войны и «партизанские ливни». Проводим краткий экскурс в историю метеорологии, рассказываем, как появились метеорадары и почему новейший погодный суперкомпьютер назвали именем древнейшего бога.
На заре метеорологии: почему покончил c собой первый синоптик?
Недавно палеоклиматологи пришли к выводу, что древнее Аккадское государство (существовало оно около 4 тыс. лет назад) пришло в упадок из-за усиления в Месопотамии сезонных пылевых бурь (так называемых «шамалов»), нарушивших сельское хозяйство. И уже тогда человечество пыталось следить за погодой и предсказывать её. Но получалось не очень — бедные аккадцы.
Прорыв наступил только в XIX веке, ведь первый секрет успешного прогноза — наблюдение за погодой из разных географических точек одновременно. Впервые это стало возможным с появлением нового средства связи — телеграфа, который помог построить первую метеорологическую службу, которая не только наблюдала за погодой, но и предсказывала её (как умела). Речь о Департаменте метеорологии при британском правительстве. Его создателем в 1854 году стал офицер ВМФ Великобритании Роберт Фицрой, капитан корабля «Бигль», на котором Чарльз Дарвин совершил знаменитое кругосветное путешествие. За свою долгую карьеру Фицрой задокументировал огромное количество погодных наблюдений. Правда, деятельность нового органа ограничилась созданием карты ветров для капитанов флота, которую прогнозом, конечно, назвать было нельзя.
25 октября 1859 года у берегов Англии потерпело крушение пассажирское судно «Роял Чартер». Внезапный мощный шторм разбил его о скалы у западного побережья Англии, в результате чего погибли 456 человек. Крушение «Роял Чартер» в родных водах поразило Фицроя (интересно, как бы он отреагировал на историю «Титаника» спустя полвека). Глава Департамента метеорологии распорядился создать сеть из 24 метеостанций в крупных портах Англии, Дании, Голландии и Франции для предупреждения штормов. Помог в этом Фицрою недавно изобретённый телеграф, который передавал в штаб-квартиру погодные данные морзянкой.
Помимо этого, Фицрой приказал установить на всех кораблях королевского флота штормглассы — герметично запаянные колбы со смесью из воды, этанола, нитрата калия, хлорида аммония и камфоры. Жидкость в этом приборе реагирует на изменение погоды, к примеру, помутнение предвещает дождь, а прозрачность — ясную погоду.
Судя по высоко поднявшимся большим кристаллам, этот штормгласс обещает сильный мороз и стужу. Впрочем, дальнейший технический прогресс в метеорологии выбросил этот прибор на свалку истории, даже не оставив учёным времени на изучение принципа его действия. Источник: ReneBNRW / Wikimedia Commons
Вооружившись термометрами, барометрами, штормглассами, многолетней «биг датой» наблюдений, а также показаниями сети метеостанций, Роберт Фицрой начал публиковать прогнозы погоды на 1-2 дня вперёд. Первый такой прогноз появился в The Times в 1861 году.
Прогноз погоды на 1 августа 1861 года. В Лондоне ожидалась ясная погода, умеренный юго-западный ветер и 17 градусов тепла. Сбылся ли прогноз, мы не знаем. Источник: Official blog of the Met Office News Team
Первый синоптик быстро нажил себе врагов. Учёные критиковали его методы. Британская пресса смаковала неудачи. Владельцы рыболовного бизнеса готовились предъявить счёт за убытки, ведь рыбаки часто отказывались выходить в море, получая прогноз плохой погоды от Фицроя. К 1865 году уже немолодой контр-адмирал синоптик впал в депрессию, растратив почти все своё состояние на метеорологические исследования, и 30 апреля наложил на себя руки.
Прогнозы Фицроя не могли быть точными: метеостанций было мало, обработка данных велась вручную, а экстраполяция старых погодных наблюдений часто подводила. Но главным слабым местом его практики были погодные замеры на основе косвенных данных (температура, давление), тогда как для успешного прогноза необходимо непосредственное наблюдение за передвижением воздушных масс.
Прошёл ещё век, прежде чем человечество научилось этому. Как в случае со многими другими техническими решениями XX столетия, прогрессу помогла гонка вооружений.
На погодном фронте: как военные научились предсказывать погоду?
В 1904 году 22-летний германский инженер Кристиан Хюльсмайер презентовал в Кёльне загадочный прибор, который назывался «телемобилоскопом» (Telemobiloskop). Каждый раз, когда на определённом участке протекающего неподалёку Рейна проходил корабль, телемобилоскоп издавал звон. Этот прибор состоял из искрового радиопередатчика, подключённого к множеству антенн. Телемобилоскоп улавливал отражённые от крупных металлических объектов (кораблей) электромагнитные волны. Однако присутствовавшие на презентации представили ВМФ Германии тогда аппарат не оценили.
И очень зря, потому что уже в 1930-е гг. ученые США, Великобритании, Германии, Франции, СССР, Японии, Италии и Нидерландов практически одновременно начали разработку похожих приборов, основанных на трансляции радиосигналов и улавливании отраженного от различных объектов эха. Призваны они были выявлять на дальних дистанциях движение самолетов и кораблей потенциального противника. Принцип работы этих передатчиков был положен в основу и метеорадаров, работающих до сегодняшнего дня.
Антенна излучает радиоволны сверхвысокочастотного диапазона в виде кратковременных импульсов большой мощности. Излучение фокусируется в узкий радиолуч. Когда импульс наталкивается на своём пути на препятствие, часть его энергии рассеивается в том числе и по направлению к приёмнику, который обычно работает рядом с передатчиком на одной антенне. Радиоэхо слабее отправленного импульса и возвращается с задержкой. Разность в мощности и скорости этих импульсов и позволяет определить положение в пространстве, скорость, плотность и другие физические параметры препятствия, например, самолёта или грозового облака.
К началу Второй Мировой войны такие системы были созданы, и одна из них (американская) дала миру новое слово «радар» (образовано от аббревиатуры RADAR, Radio Detection And Ranging).
В 1941 году английские операторы впервые наблюдали на индикаторе радара засвеченные участки от ливневых осадков. Позже военные обратили внимание на радиошум, который исходил от туч, снегопадов и града. Эти данные начали использовать для уточнения погоды и координации лётчиков и моряков. А после войны часть военных радаров передали метеорологам для наблюдения за погодой. К примеру, в США военно-морские силы перестроили радар AN/APS-2, ранее использовавшийся для поиска германских подводных лодок, и отдали его в Бюро погоды США в 1946 году под названием WSR-1 (Weather Surveillance Radar).
Таким увидели американские метеорологи торнадо с помощью погодного радара WSR-3, а Hook Echo — это название наблюдаемого на радаре облачного образования, похожего на торнадо (hook по-английски — «петля»). Источник: Wikimedia Commons
В послевоенный период принцип работы погодных радаров уже не менялся, но усложнялось их устройство — для получения более точных данных о размере и количестве осадков, их распределении в атмосфере, скорости и направлении передвижения. Однако климат на планете постепенно меняется, и в некоторых регионах усиливаются самые разные разрушительные погодные явления, требующие новых методов прогнозирования.
Что такое «партизанские ураганы» и почему обычные радары с ними не справляются?
Многие знают о непростой сейсмической ситуации в Японии, но мало кто слышал о частых для этих мест так называемых «партизанских» ураганах или штормах (guerrilla rainstorm) — в силу своего прибрежного положения от них часто страдает Токио. При столкновении влажного океанического воздуха с нагретыми в плотно застроенном городе воздушными массами образуются огромные кучевые облака. Процесс их формирования происходит очень быстро, а ещё быстрее за ним следует мощный ливень, провоцирующий наводнения и подтопления, иногда с человеческими жертвами. Именно поэтому такие ураганы назвали «партизанскими» — их удар всегда неожиданный.
Для прогнозирования таких явлений два основных типа традиционных метеорадаров — многопараметрические и с фазированной антенной решёткой — не подходят.
Многопараметрические метеорологические радары имеют двойную поляризацию, то есть они могут одновременно передавать и принимать горизонтально и вертикально поляризованные волны. Это позволяет им эффективно отслеживать количество осадков вплоть до размеров капель дождя. Однако у такого радара есть и недостатки: его параболическая антенна (в форме тарелки) может передавать и принимать электромагнитные волны только в том направлении, к которому она обращена. Сигнал имеет форму тонкого луча, поэтому чтобы вычислить распределение осадков, нужно, словно прожектор, повернуть антенну вверх, а затем постепенно наклонять её к земле. Для наблюдения за распределением осадков вблизи уровня земли может потребоваться от одной до пяти минут, а для замера осадков в трёхмерном проекции более — пяти минут. Именно это не даёт быстро «вычислить» кучевую тучу, в которой прячется «партизанский ливень».
Первый вид радара излучает более мощный сигнал, а второй — более рассеянный. Источник: Toshiba Clip
В отличие от многопараметрических радаров, погодные радары с фазированной решёткой представляют собой плоские антенны, как правило, квадратной или многоугольной формы. Точнее говоря, они состоят из множества маленьких антенн, размещённых на плоскости (нечто похожее на фасеточный глаз насекомого). Его структура позволяет мгновенно изменять направление волн без необходимости перемещать антенну вверх или вниз. Этот вид радара позволяет излучать и принимать волны (от земли до уровня неба) практически непрерывно. Но его слабое место — вычисление количества осадков, ведь их сигнал более рассеянный.
Если многопараметрический радар хорошо замеряет количество осадков, то радар с фазированной решёткой лучше справляется с построением картины их распределения. Но чтобы обнаруживать «партизанский ураган» нужно было соединить эти два радара в одном.
Ужа с ежом: как в Toshiba соединили круг и квадрат?
Инженеры Toshiba в составе исследовательской группы Совета по науке, технологии и инновациям при правительстве Японии создали первый в мире многопараметрический радар с фазированной решёткой, то есть объединили два традиционных типа радаров в одно устройство. Оно имеет двойную поляризацию и может формировать пучок сигналов одновременно в десять направлений. Благодаря этому, такой радар способен всего за 30 секунд отыскать «партизанскую тучу» в радиусе 60 км (и за минуту — в радиусе 80 км).
Первый многопараметрический метеорологический радиолокатор с фазированной решёткой разместился на крыше Университета Саитама в декабре 2017 года. Источник: Toshiba Clip
Максимальная дальность охвата в 80 км позволяет одному радару контролировать погодную обстановку практически над всем столичным районом Токио. К примеру, в летнее время года радары смогут предупреждать о «партизанских ливнях» и помогать городским властям координировать передвижение туристов и горожан в случае неблагоприятной погоды.
Впоследствии в Японии может быть создана сеть из новых метеорадаров, которые покроют всю территорию страны. Однако чем больше инструментов исследования погоды, тем сложнее обрабатывать и интерпретировать получаемую информацию. Поэтому в будущем человечеству необходимо решить проблему создания глобальной системы контроля за погодными условиями на основе суперкомпьютеров. Похоже, прорыв в этой области подготовили наши коллеги из IBM.
Бог ясного дня: как будет предсказывать погоду новый суперкомпьютер?
В ноябре 2019 года компания IBM объявила о разработке глобальной системы высокоточного погодного прогнозирования GRAF (Global High-Resolution Atmospheric Forecasting System). Её основу составит суперкомпьютер DYEUS, построенный специально для управления виртуальной моделью глобальной погоды. Кстати, имя DYEUS («Дьеус») неслучайно — так звали верховного бога праиндоевропейского пантеона, который отвечал за ясное небо над головами наших предков 3-5 тыс. лет назад.
В DYEUS используются процессор Power9, которые также работает в самом мощном суперкомпьютере мира Summit. Источник: YouTube-канал Weather Co.
Источниками информации для компьютера станут не только метеорадары, зонды и спутники, но даже сенсоры на борту авиалайнеров и смартфоны по всему миру. Последние смогут передавать данные о температуре и давлении (с разрешения пользователей, конечно). GRAF сможет детализировать погодную обстановку для местностей размером 3-4 км в ширину вместо 10-12 км, а обновления прогноза будут поступать каждый час вместо обычных 6-12 часов. Кстати, приложение с прогнозами GRAF — The Weather Channel — уже можно скачать на смартфон
- Блог компании Toshiba
- Научно-популярное
- Искусственный интеллект
- Интернет вещей