Наукастинг. Прогноз текущей погоды – детализированный прогноз погоды на ближайшие часы (до 2-6 часов).Продолжительность жизненного цикла некоторых погодных явлений (например, шквалов, ливней и т.д.) варьирует от минут до десятков минут. Анимация сверхкраткосрочного прогноза осадков на период до 2 часов (наукастинг). это cверхкраткосрочный прогноз явлений погоды в пределах 0 – 6 ч от срока наблюдения. Об этом сообщает РИА Новости со ссылкой на данные Росгидрометцентра. Высота осадков составила 20 мм. точный и подробный прогноз погоды в любом уголке мира на сегодня, завтра и неделю.
В китайской провинции Гуандун после нескольких дней осадков реки вышли из берегов
В 90-ые годы появилась корпорация «Метео-ТВ». С тех пор она занималась подготовкой программы с прогнозом погоды. Любопытный диалог состоялся в свое время у Сталина и метеорологической службы. Сталин: «Какой процент точности ваших прогнозов? Сталин: «Тогда вам стоит говорить наоборот, и результат будет более точным». Критерии выбора источника прогнозов Благодаря современной науке мы можем узнать холодно или тепло на улице и брать ли с собой зонт, не выходя из дома, какую одежду надевать. Самые точные предсказания — те, что составлены на ближайшие три дня. Если прогнозируемый срок выше трех дней, то можно более-менее точно сориентировать по температуре воздуха, но не по осадкам. При поиске сайта стоит обратить внимание на: Период прогнозирования. Если он больше семи дней, его нельзя назвать достоверным. Есть источники, способные спрогнозировать метеорологическую обстановку на несколько месяцев вперед.
Рассчитывать на то, что это будут точные сведения, также не приходится. Есть ресурсы, которые рассказывают о погоде не только посредством цифр. Раздел «ощущения» поможет понять какую одежду выбрать для выхода на улицу.
Благодаря этому люди считают Сикстиниана Апреля посланником богов, который управляет погодой или как минимум видит будущее. Ежегодно в городе проводится масштабный пленэр в честь Непобедимого Солнца — сотни горожан собираются на стенах Колизея, чтобы запечатлеть закат с помощью холста и красок.
Каждое утро в день события Сикстиниан предсказывает, будет ли дождь на закате или нет. В этот раз успех предсказания под угрозой. Новенький iCeasar, на котором установлена модель, прогнозирующая осадки, завис. На внешнем SSD остался только датасет одного метеорологического радиолокатора, который регистрирует наличие влаги в атмосфере на большой площади. Задача - подготовить модель, которая сможет прогнозировать объём осадков в конкретное время и в конкретном месте.
Но тем не менее, кое-что сегодня благодаря современным технологиям построить удается... Несколько наиболее "точных" примет я собрал ниже... Кстати, обычно смотрят на ласточек...
Арбат, Москва
Наукастинг осадков по данным ДМРЛ на 2 часа. Сопоставление прогностических и истинных значений продолжительности осадков Заключение Предложено уравнение множественной регрессии для текущего прогноза продолжительности осадков на срок до двух часов. В итоге получается своеобразный ультракраткосрочный прогноз или наукастинг — на ближайшие два часа с шагом в десять минут.
Прогноз наукастинга для городов запустил Казгидромет
Вас ждет рассказ о том, как мы в команде Яндекс. Погоды построили наукастинг, какие алгоритмы применяли, какие данные использовали, как проводили измерения и что у нас получилось. Что такое наукастинг, наверное, знают все, кто смотрел фильм «Назад в будущее 2». Когда док Браун выходит из машины и говорит, что дождь закончится через 5 секунд, это наукастинг. Но это наукастинг в фильмах. Наукастинг в реальной жизни — по крайней мере, в головах менеджеров — выглядит либо как уведомление человеку в виде текста или пуш-нотификации, либо как карта осадков, которая движется со временем. Задача была именно в том, чтобы разработать продукт, который бы совмещал в себе и уведомления, и карту осадков. Требовался прогноз осадков на будущей карте, плывущие облачка. Полтора года назад, когда мы начинали, у нас не было ничего, кроме данных.
В отличие от участников на Kaggle, у нас не было никакой фиксированной метрики, никаких baseline-решений. Единственное, что было, — постоянная гонка технологий, в которой мы хотели обогнать сами себя. Первое решение — просто День сурка. Обогнать прогноз, решить, что завтра будет то же самое, что и вчера. А следующая модель должна улучшать показания предыдущей. Что нужно для прогноза осадков? Нужны данные, радарные снимки. Нужно понимать, как в атмосфере движутся частицы, какие ветра дуют и как применять это движение к частицам.
Расскажу про все три составляющих прогноза. Первое — радарные снимки. Они бывают очень разных форматов и поступают от очень разных поставщиков. Это и просто отдельные картинки в PNG, с договоренностью, что цветом с таким-то кодом обозначается такая-то интенсивность отраженного сигнала. Либо — научный формат NetCDF. Радары сильно отличаются по частоте обновления. Бывают радары, которые обновляются раз в 10 минут, раз в 15 минут. Самое ужасное, что данные с радаров — в отличие от относительно чистых данных для соревнований — содержат артефакты.
Радары работают на физических принципах, на отражении волны, так что у них бывают слепые зоны. Причем когда маленькие фрагменты зоны видимости радиально закрыты зданиями — это еще далеко не самый тяжелый случай. Бывают и сделанные людьми артефакты. Например, в период бета-тестирования мы столкнулись с человеком, который купил себе Wi-Fi-точку, неправильно настроил на ней частоту и номер канала, после чего выставил ее в окно. В результате у нас над Иваново висел огромный лазерный меч в виде облака. Мы видели его на карте и ничего не могли с ним поделать, пока не вызвали Частотнадзор. Пожалуйста, если покупаете Wi-Fi-точки где-то в Китае, настраивайте их на российские частоты. Кроме радарных данных, надо еще откуда-то взять векторное поле.
Принципиально его можно взять всего из двух мест: либо проанализировав предыдущие радарные снимки и применив, скажем, алгоритмы оптического потока, либо из каких-то других источников.
Они имели предсказуемость от нескольких часов до нескольких суток. Но оправдываемость таких прогнозов составляет 94 процента. Для того чтобы московский ураган и ураганы в других городах центра страны, которые привели к человеческим жертвам, стали предсказуемым явлением, этот показатель должен быть существенно улучшен. В ближайший год Росгидромет собирается улучшить качество таких прогнозов на 4 процента в основном за счет повышения качества получаемых данных и совершенствования моделей их обработки. На высоком уровне сохраняется качество краткосрочных прогнозов службы - 96,6 процента. Именно эти прогнозы являются наиболее востребованы населением. Они позволяют решить, нужно ли одеваться теплее и брать ли с собой зонт. В то же время сильно упала оправдываемость долгосрочного прогноза на зиму, до 57 процентов, годом ранее его достоверность составляла 71 процент. То есть прогнозировать аномальные морозы на срок до полугода синоптикам по-прежнему сложно.
In 2017, the arrival of passive sensing means, such as wireless networks, helped progress nowcasting even further. It became possible to receive inputs every minute and achieve greater accuracy in short-term forecasting. Several countries have developed nowcasting programs as previously mentioned. The World Meteorological Organization WMO supports these efforts and held test campaigns of such systems at various occasions. In 2009, WMO has even organized a symposium devoted to Nowcasting.
Archived from the original on June 5, 2016. Retrieved May 9, 2016.
Сохраните веру в Сикстиниана Апреля, помогите избежать заката Римской империи. В файлах для каждого момента времени шаг 10 минут хранятся данные про интенсивность осадков, отражаемость облаков и их радиальную скорость, погодные явления. Обученную модель надо будет проверить на данных из файла 2022-test-public.
Пример с визуализацией данных находится в файле Jupyter Notebook draw-samples. Общая информация про формат данных Радар делает измерения каждые 10 минут с пространственным разрешением 2 км и возвращает изображение с несколькими каналами. Таким образом, каждый пиксель изображения соответствует квадрату 2х2 км с данными различных измерений атмосферы по высоте. Есть два спец.
осадки в Европе
Решение задачи наукастинга осадков, как правило, сводится к прогнозированию следующе-го кадра видеопоследовательности, а входными данными становится серия из более чем двух последовательных изображений, что позволяет более точно моделировать нелинейные. За сегодняшний день в Москве выпадет около 30% месячной нормы осадков. Наукастинг — это сверхкраткосрочный прогноз, на 2–5 часов вперёд. Прогноз осадков на ближайшие 2-6 часов / скриншот с сайта Гидрометцентра России. Система наукастинга позволяет зафиксировать момент зарождения опасного явления и тогда спрогнозировать на два часа траекторию его перемещения, усиления или, наоборот, рассеивания энергии.
Читайте также:
- Подробнее о проекте
- Опрос: подписки Mail.ru
- АИИС «МетеоТрасса» для автодорог — IRAM Dev
- Погода сейчас
Опрос: подписки Mail.ru
- Поиск в поисковиках:
- Классификация современных прогнозов погоды
- А можно поточнее? Как делается прогноз погоды и можно ли его улучшить?
- Фото группы ГИДРОМЕТЦЕНТР РОССИИ: О ПОГОДЕ - ИЗ ПЕРВЫХ РУК
осадки в Европе
Здесь , а Мы предсказываем на два часа вперёд с шагом 10 минут. Это 12 кадров плюс ещё несколько про запас на случай перебоя в поставке данных с радара. Чаще всего решение такой задачи сводится либо к применению алгоритмов optical flow 1, 2, 3 , либо к нейросетевым методам 1, 2, 3, 4, 5, 6. Долгое время в продакшене у нас работал алгоритм на основе optical flow, который мы смогли натюнить таким образом, что он побил по метрикам нашу предыдущую нейросетевую архитектуру. Далее расскажем о том, как мы наконец обошли optical flow и сделали более качественный прогноз с использованием нейросетей. Авторы добавили вход для пространственной памяти обозначение в статье и расширили output gate, чтобы научиться её учитывать рисунок 3.
Утверждается, что это помогает лучше запоминать пространственные изменения в последовательности кадров видеоряда. Рисунок 3. Только для изображений из будущего, которые мы пока не знаем. В качестве функции потерь использовали ставшую классической сумму кросс-энтропии и dice: где — предсказанное значение. Результаты При сравнении новой модели с предыдущей мы смотрели как на стандартные метрики для задач сегментации и классификации F1, IoU , так и специально построили метрики, которые отражают пользовательское ощущение прогноза например, доля идеальных прогнозов.
Это помогло улучшить в том числе и то, что видят в прогнозе наши пользователи, и как они получают информацию из него. Ниже приведена таблица с изменениями по сравнению с решением на базе optical flow: Если F1 и IoU — широко известные метрики, то на двух последних стоит задержаться, так как именно они характеризуют пользовательское восприятие прогноза. Доля точно предсказанных случаев начала дождя — это отношение количества правильно предсказанных случаев начала первого дождя на рассматриваемом окне в два часа ко всем случаям начала первого дождя на двухчасовых окнах. А доля идеальных прогнозов показывает, какая часть двухчасовых последовательностей предсказана без ошибки на каком-либо шаге. Таким образом, эти метрики позволяют нам оценить пользовательский опыт использования наукастинга.
Мониторинг метеорологических условий и состояния поверхности дорог Контроль качества данных Формирование и передача сообщений в ИТС Контроль состояния поверхности дорог коэффициент сцепления Специализированный прогноз зимней скользкости на 4 часа Прием данных от прогностических центров Расчет статистических характеристик на основе архивных данных Подготовка рекомендаций по количеству внесения реагента Прием данных от прогностических центров Расчет статистических характеристик на основе архивных данных Наукастинг осадков по данным ДМРЛ на 2 часа Мониторинг состояния автомобильных дорог, рекомендации по обработке Наукастинг осадков по данным ДМРЛ на 2 часа Специализированный прогноз зимней скользкости Для специализированного прогноза зимней скользкости используются: Численная гидротермодинамическая модель пограничного слоя атмосферы Данные дорожных метеостанций.
В России он пока в стадии становления. Развивать его можно только если территория страны покрыта радарами. Причем радарами с доплеровским эффектом. Очень важны данные грозопеленгаторов.
Активно используется спутниковая информация. И конечно же, для наукастинга постоянно совершенствуется мезомасштабная модель атмосферы. Работа ведется в тесном сотрудничестве с Центральной аэрологической обсерваторией и научно-исследовательским центром "Планета". Сейчас мы только-только выпустили инструкцию, как использовать синоптику радарные данные. И ее еще придется дорабатывать.
Еще раз повторю: сейчас стадия эксперимента, но она близка к завершению. Думаю, что со следующего года в Московском регионе, да и не только в Московском, в Центральном федеральном округе эта система заработает. Какие явления можно будет прогнозировать? Вряд ли речь идет о температуре, она не меняется так резко за пару часов. Наверное, это грозы, ливни?
Но в первую очередь, конечно, оценивается риск таких опасных явлений, как очень сильный дождь, сильнейшая гроза, ливень, когда за час выпадает более 30 - 50 мм осадков, что приводит к коллапсу на дорогах. Ливневка не может справиться с таким количеством осадков. Машины останавливаются. Во Франции гроза считается одним из самых опасных явлений, особенно сухая гроза, приводящая к возгоранию лесов. Снегопады с использованием наукастинга на самом деле мы надежно прогнозируем уже сегодня.
Вообще зимой люди могут чувствовать себя спокойнее, о зимних ненастьях синоптики предупреждают заблаговременно. Что потребуется для того, чтобы отладить систему краткосрочного прогнозирования не в "пилотном" режиме, а на постоянной основе? Серьезные финансовые вложения? Роман Вильфанд: В Центральном регионе радаров и остальных приборов хоть и не избыточно, но в первом приближении достаточно. Наши ожидания связаны с тем, что в результате реализации проекта модернизации Росгидромета в 2017 году у нас появится суперкомпьютер, совершенно отличающийся по своим ресурсам от того суперкомпьютера, который был установлен в 2009 году.
Это совершенно другой класс центрального вычислителя. Уравнения прогноза погоды наиболее сложны для численного интегрирования. И для того чтобы как можно более точно дать прогноз погоды, требуется невероятная вычислительная мощь. С появлением нового суперкомпьютера мы уже сможем выпускать прогнозы с шагом два километра по всей Европейской территории России. Для вас будет удивительно, но описывать процессы глобального масштаба по всему земному шару проще, чем, например, метеорологическую ситуацию в Москве.
Влияние домов на атмосферные процессы, отражающая способность асфальта, крыш домов и травяного покрова, неоднородность по пространству турбулентных процессов создают совершенно удивительные эффекты, влияющие на погоду. Сначала нужно научиться адекватно описывать их в рамках научных исследований, а затем, я надеюсь, эти сложные прогностические модели перейдут и в оперативную практику. Кроме этого развиваются модели переноса загрязняющих веществ. К примеру, куда будет перемещаться аммиак в случае нештатной ситуации. Или дым от лесных пожаров.
На вашем сайте есть карта предупреждения об опасных метеоявлениях.
У прогнозирования могут быть разные цели: для большого числа людей — те, что публикуются в интернете, СМИ, озвучиваются на телевидении и радио; авиационный мониторинг — с детальной информацией о ветре, облачности, атмосферных осадках, температуре и прочих характеристиках; прогнозирование ветра, волнения воды, осадков и температуры в зоне рек, морей и океанов; агрометеорологическое прогнозирование — осадки и температура воздуха. Историческая справка Самые первые прогнозы появились еще в позапрошлом веке, и связаны они с печальными событиями. Роберт Фицрой совершил самоубийство из-за неточности своих предсказаний, которые были опубликованы в Times 1 августа 1861 года. По радио данные о погоде были озвучены в 1922 году и уже через полгода стали постоянной рубрикой. А в 1936 показаны по телевизору диаграммой. С экрана телевизора ведущий рассказывал о температуре воздуха и демонстрировал метеорологическую обстановку на карте. Первый ведущий, Джорж Коулинг, пять минут рассказывал о том, что ждет людей за окном в ближайшее время. В 70-ых годах прошлого столетия такие передачи стали появляться и на экранах тогда еще жителей Советского Союза. Первая ведущая — Екатерина Чистякова.
Программа так понравилась зрителям, что в скором времени она стала обязательной частью передачи «Время». Случилось это в 1971 году. В 90-ые годы появилась корпорация «Метео-ТВ». С тех пор она занималась подготовкой программы с прогнозом погоды. Любопытный диалог состоялся в свое время у Сталина и метеорологической службы.
Метеоролог и я
Наукастинг точен на 100%. Завтра, 28 декабря, погоду в Приморье определяет гребень антициклона, преимущественно без осадков. Главная» Новости» Больше всего осадков в городе 2024. Продукция региональных краткосрочных прогнозов. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). Новости от 08.04.2024 10:31. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг). По моим данным, он циклон балканского происхождения по имени «Бенедикт». На карте метеорологического радара показывается место выпадения осадков, тип осадков (дождь, снег и изморозь), а также последние перемещения фронта, чтобы вы могли спланировать свой день.
Композитная карта
Наукастинг осадков на 2 часа. Радар осадков и гроз. Наукастинг. Прогноз текущей погоды – детализированный прогноз погоды на ближайшие часы (до 2-6 часов).Продолжительность жизненного цикла некоторых погодных явлений (например, шквалов, ливней и т.д.) варьирует от минут до десятков минут. Кроме этих распространенных вариантов, следует упомянуть наукастинг (до 2 часов) и климатический (на 2 года и более). Во-первых, наукастинг осадков оказался полезным на интервале одного-полутора часов как в точках выделенной сетки, так и по областям сильных осадков.
Как мы делали краткосрочный прогноз осадков. Лекция в Яндексе
По словам специалиста, за весь месяц в столице выпало лишь 6,1 миллиметра осадков, что сделало сентябрь самым сухим более чем за 140 лет метеорологических наблюдений. Так, осадки выпадали в городе в течение 6 дней, тогда как в норме их должно было быть 16. Синоптики рассказали, в каком городе Кузбасса выпало больше всего осадков Практика не несет в себе никакого смысла, она просто, скажем так, преследует исключительно маркетинговые и рекламные цели. Службы погоды иногда прибегают к этой практике и дают имена тропическим и внетропическим циклонам. Специалисты таким образом пытаются донести до людей, что эти атмосферные вихри представляют какую-то опасность и несут определенные стихийные бедствия. Имена циклонов дают возможность быстрее донести сообщения и лучше проинформировать о том, с чем будет связан тот или иной циклон. Называть каждый циклон вне зависимости от его интенсивности явлений — это просто забава. Сколько выпадет снега после циклона «Ольга»? Циклон, который обозначили «Ольгой», практически ничем не отличается от любого другого рядового циклона. Он не выходит за рамки категории очень глубоких и сильных атмосферных вихрей. Его давление в центре, скорость и траектория перемещения достаточно заурядны.
Поэтому никаких сильнейших снегопадов он не вызовет. СМИ сетевое издание «Городской информационный канал m24. Средство массовой информации сетевое издание «Городской информационный канал m24. Учредитель и редакция - АО «Москва Медиа». Главный редактор И. Сезон дождей длится с мая по декабрь, а осадки выпадают даже и в наиболее сухие месяцы года. Сингапур Singapore Находясь всего в 1,5 градусах к северу от экватора, Сингапур не отличается особыми сезонными температурными колебаниями. Что его характеризует, так это два муссонных сезона, разделённых между собой короткими периодами. Грозы в Сингапуре — обычное дело: каждый год здесь выпадает более 2300 мм осадков. Подгорица Podgorica , Черногория Столица и крупнейший город Черногории, Подгорица известна своим жутко жарким летом.
Однако зимой этот средиземноморский город отличается выпадением довольно большого количества осадков. Имея уровень осадков более 1650 мм только в сезон дождей, этот город вряд ли станет одним из тех, на улицах которого вы захотите быть застигнутыми дождём, особенно в ноябре или декабре. Ванкувер Vancouver , Британская Колумбия, Канада Благодаря Скалистым горам, Ванкувер хорошо защищён от суровых, снежных зим, характерных для остальной части Канады, но горы не в силах остановить дождь. В третьем самом дождливом канадском городе — примерно 160 дождливых дней каждый год. Несмотря на это, лето здесь на удивление сухое и тёплое. Мобил Mobile , штат Алабама, США Третий в списке самых густонаселённых городов штата, Мобил характеризуется уровнем количества осадков, равным 1500 мм в год, что делает его самым дождливым городом в 48 штатах, кроме Аляски. Керкуолл Kirkwall , Шотландия, Великобритания Керкуолл расположен у северного побережья Шотландии на Оркнейских островах Oarkney Islands , являясь столицей и самым густонаселённым городом. Как и остальную часть Шотландии, Керкуолл отличает прохладное лето, мягкая зима и много дождя, что является результатом его морского климата.
Погоды Опубликовано автором admin Мы уже рассказывали, как Яндекс. Погода делает сверхкраткосрочный прогноз осадков по метеорологическим радарам и спутниковым наблюдениям. Сегодня расскажем, как нам удалось поднять качество такого прогноза за счет внедрения нейросетевых подходов и почему мы уже отказывались от них в прошлом. А ещё вы узнаете, как мы улучшали визуальное восприятие самой карты на границе радарных и спутниковых наблюдений. И снова про наукастинг Когда мы говорим о прогнозе погоды, то чаще всего подразумеваем температуру и осадки, например, на завтра или ближайшие выходные. В этом случае хватает традиционных погодных трендов. Но если вы идёте обедать на улицу или на прогулку с ребёнком и при этом не хотите попасть под дождь, то важно знать точный момент начала дождя в течение ближайшего получаса. В таких ситуациях приходит на помощь наша карта осадков aka nowcasting. Рисунок 1.
Ночью 28 апреля ожидается плюс 10-15, преимущественно без осадков. Днем плюс 22-27, на севере местами кратковременные дожди, грозы. Ощутимо похолодает 29 апреля: ночью уже плюс 5-10, днем — не выше 12-17 градусов, в эти сутки кое-где небольшие дожди, на юге — умеренные. В Челябинске ночью 27 апреля плюс 7-9, 28 апреля — плюс 12-14, 29 апреля — плюс 6-8 градусов.
Радары работают на физических принципах, на отражении волны, так что у них бывают слепые зоны. Причем когда маленькие фрагменты зоны видимости радиально закрыты зданиями — это еще далеко не самый тяжелый случай. Бывают и сделанные людьми артефакты. Например, в период бета-тестирования мы столкнулись с человеком, который купил себе Wi-Fi-точку, неправильно настроил на ней частоту и номер канала, после чего выставил ее в окно. В результате у нас над Иваново висел огромный лазерный меч в виде облака. Мы видели его на карте и ничего не могли с ним поделать, пока не вызвали Частотнадзор. Пожалуйста, если покупаете Wi-Fi-точки где-то в Китае, настраивайте их на российские частоты. Кроме радарных данных, надо еще откуда-то взять векторное поле. Принципиально его можно взять всего из двух мест: либо проанализировав предыдущие радарные снимки и применив, скажем, алгоритмы оптического потока, либо из каких-то других источников. Например, можно воспользоваться метеомоделированием и результатом работы того же ОРФ или Метеума. Берем поле ветров и с его помощью переносим картинки, которые возвращает радар. Оба способа получения векторных полей имеют недостатки. Оптический поток нельзя посчитать в местах, где не летит облако. Там не от чего отражаться радарному лучу, и нет никаких данных о скорости воздуха и направлении движения. Метеомоделирование может не совпадать с реальностью. Поэтому если бы мы использовали только данные метеомодели, могло бы так получиться, что в исторических данных радара облако летит в одну сторону, а потом в прогнозе ветров резко разворачивается и летит в другую сторону. Третий компонент наукастинга — алгоритм применения векторного поля. Здесь наука умеет довольно многое. Мы взяли за основу thin plate spline transform — преобразование картинки, которое представляет ее в виде тонкой резиновой пластины и растягивает некоторые места. Мы параметризуем это преобразование всего несколькими опорными векторами, а все остальные вектора движения внутри картинки восстанавливаем сплайновой интерполяцией. Такая технология используется, например, в восстановлении движения по последнему кадру из видео. Известная научная работа. Вооружившись полученными знаниями, мы начали пытаться строить прогноз. Первое решение, которое пришло в голову, — просто обучить несколько нейросетей так, чтобы первая нейросеть предсказывала ситуацию на радаре через 10 минут, вторая — через 20 минут, третья — через 30. Требование было следующим: предсказывать радарные данные где-то на два часа вперед. Предсказания получались вот такие. Примерно тогда же, когда мы обучили 12 нейросетей, у нас появилась возможность визуализировать данные на карте. Посмотрев на скачущие облака, менеджеры сказали: это мы выпускать точно не будем. Один из них сказал: конечно, я понимаю, что это максимизирует вероятность чего-то там, но пользователю такое не объяснить — в жизни облака так не скачут. Во время следующей итерации мы решили считать только векторное поле и умножать опорные вектора на 2 и 3, чтобы получить перенос не на 10, а на 20 минут и 30 минут соответственно. На ближних горизонтах результаты выглядели довольно прилично, но чем дальше, тем чаще с краю появлялись артефакты. Оказалось, что в векторном поле слишком большие вектора разрывают thin plate spline, и у нас появляется второе зеркальное отражение нашей картинки. Потом отражения сливаются. На ближних горизонтах артефакт не был заметен, но на дальних проявлялся очень сильно.