Яндекс прогноз – Аналитика и прогнозы по акциям Yandex (YNDX)

Прогноз погоды в Москве на 10 дней — Яндекс.Погода

1. Россия
2. Москва и Московская область
3. Москва
4. Погода на 10 дней

			Давление, мм рт. ст.	Влажность	Ветер, м/с	Ощущается как
		Пасмурно	748	84%		−5°
		Пасмурно	748	82%		−5°
		Пасмурно	748	82%		−7°
		Небольшой снег	747	86%		−6°

Восход

08:51

Закат

15:56

Световой день

7 ч 5 мин

Убывающая луна

УФ-индекс

0, низкий

Магнитное поле

спокойное

			Давление, мм рт. ст.	Влажность	Ветер, м/с	Ощущается как
		Небольшой снег	745	90%		−5°
		Дождь со снегом	744	92%		−4°
		Дождь	742	95%		−4°
		Небольшой дождь	742	94%		−2°

Восход

08:52

Закат

15:56

Световой день

7 ч 4 мин

Убывающая луна

УФ-индекс

0, низкий

Магнитное поле

спокойное

			Давление, мм рт. ст.	Влажность	Ветер, м/с	Ощущается как
		Пасмурно	744	92%		−2°
		Небольшой снег	745	93%		−3°
		Пасмурно	746	92%		−1°
		Пасмурно	748	92%		−3°

Восход

08:53

Закат

15:56

Световой день

7 ч 3 мин

Убывающая луна

УФ-индекс

0, низкий

Магнитное поле

спокойное

			Давление, мм рт. ст.	Влажность	Ветер, м/с	Ощущается как
		Пасмурно	748	93%		−2°
		Дождь со снегом	747	91%		−3°
		Небольшой дождь	745	92%		−3°
		Небольшой дождь	744	92%		−2°

Восход

08:54

Закат

15:56

Световой день

7 ч 2 мин

Убывающая луна

УФ-индекс

0, низкий

Магнитное поле

спокойное

			Давление, мм рт. ст.	Влажность	Ветер, м/с	Ощущается как
		Пасмурно	745	92%		−2°
		Пасмурно	746	91%		−1°
		Небольшой дождь	745	92%		−1°

yandex.ru

Компания Яндекс — Технологии — Как Яндекс прогнозирует погоду

Погода до сих пор влияет на нашу жизнь гораздо сильнее, чем нам, возможно, хотелось бы. Мы начинаем утро с прогноза погоды, а в течение дня жалуемся друг другу на его точность. Раньше люди пытались предсказывать погоду на основе своих наблюдений. Если птицы низко летают, а лягушки громко квакают, будет дождь. Если небо на закате красное — будет ветер. Сейчас для прогнозирования погоды используются чрезвычайно сложные метеорологические модели, которые учитывают большую часть человеческих знаний о поведении жидкостей и газов, — и всё равно прогнозы оказываются неточными. В результате появляются новые погодные приметы: всем известно, что помыть машину — это к дождю.

Современные метеомодели представляют собой сотни тысяч строк кода и задействуют для расчётов самые мощные суперкомпьютеры. В качестве исходных данных они используют практически всю метеорологическую информацию, которую можно собрать, — данные со спутников, профессиональных метеостанций и станций радиозондирования. Тем не менее, прогнозы всё равно могут ошибаться: достаточно переоценить или недооценить значение одного из тысяч факторов, и вот вы уже не взяли с собой зонтик, потому что прогноз не предупредил о дожде. Кроме того, в большинстве случаев прогнозы делаются для города в целом, и даже самым большим городам достаётся всего один прогноз, вне зависимости от размера территории.

Задача прогнозирования погоды достаточно сильно похожа на то, чем занимается Яндекс. Мы стараемся найти закономерности в огромном количестве данных и на основе этого ранжируем сайты, рекомендуем музыку или помогаем ЦЕРНу искать редкие события среди столкновений частиц. Для этого мы используем машинное обучение. И к прогнозированию погоды тоже применили машинное обучение.

Мы разработали уникальную технологию — Метеум. Она умеет строить прогноз погоды с точностью до районов города и даже до отдельных домов. Метеум сочетает классические метеорологические модели и технологии машинного обучения. Это позволяет сконцентрировать машинное обучение на том, чтобы уточнить существующие модели и учесть локальные особенности. А следовательно — давать более точный прогноз и делать меньше ошибок.