?

Log in

No account? Create an account

[icon] 5 минут, 5 минут... Размышления ни о чем:) - Lorem Ipsum igitur, juvenes dum sumus — ЖЖ
View:Свежие записи.
View:Архив.
View:Друзья.
View:Личная информация.
View:Website (Мой сайт).

Tags:, ,
Security:
Subject:5 минут, 5 минут... Размышления ни о чем:)
Time:01:50 am
Казалось бы, мне по роду деятельности должна быть безразлична метеорология. Но именно по роду моей деятельности пришлось с ней, этой самой метеорологией столкнуться. Еще дальше от меня должна быть география, но и она оказалась очень даже при чём.
Встала передо мной проблема выбора мировой константы под названием epsilon. Если коротко - нужно было разбить поверхность на квадраты со стороной 2*epsilon так, чтобы в пределах квадрата метеорологический прогноз данный для его центра не терял актуальность. При этом квадрат - не совсем квадрат, но мы этим пренебрегаем. Не квадрат - потому, что epsilon - в градусах, и мы работаем в сферических координатах.

Сегодня опытным путем выяснил, что epsilon = 0.25 - это очень много и грубо:-) Сначала удивился, а потом прикинул, что 1 градус меридиана - это же больше 100 км. А разные напасти, типа торнадо, бывают сильно локализованы в пространстве, проходят полосой шириной в километр. А тут получается, грубо, 50х50км.

В общем, думаю уменьшить до 0.05. Фиг с ней, нагрузкой на сервер. Интересно только, а с какой погрешностью по координатам дают свои прогнозы могучие штатовские синоптики...

В общем, я чего спросить-то хотел. Может кто сталкивался с проблемой, подскажет чего?
comments: Оставить комментарий Previous Entry Поделиться Next Entry


nucl0id
Link:(Link)
Time:2009-11-24 09:55 pm
Может попытаться прикинуть связь погрешности определения места с погрешностью определения времени? Типа как по принципу неопределенности Гейзенберга. В конечном счете точным будет прогноз, ограненный либо минутами вокруг текущего момента либо видом из окна)

Нам научрук Любимой читал метеорологию, по-моему предсказать торнадо со сколь-нибудь приемлемой траекторией - анриал. Так что в прогнозе он и пойдет в коридоре шириной в десятки километров. А суперкомпьютеры просчитывают современные погодные модели очень недалеко...
(Ответить) (Thread)


torrio
Link:(Link)
Time:2009-11-24 10:14 pm
Не, торнаду мы не предсказываем и не пытаемся - только выдаем информацию, что есть основания полагать, что торнадо может образоваться там-то и там-то. Аналогично с остальными напастями. При этом по времени разбег довольно значительный - несколько часов. Т.е. дельта t у нас и так большая, поэтому и надо как-то ограничить дельта X :)

А погодные модели - да, горизонт прогноза две недели был, когда я в последний раз этой темой интересовался. Мало это, сложно отпуск планировать:)
(Ответить) (Parent) (Thread)

serg14
Link:(Link)
Time:2009-11-24 10:19 pm
Немножко не в тему, но недавно решал проблему равномерного распределения N точек на сфере -- не решил ;-)
(Ответить) (Parent) (Thread)


torrio
Link:(Link)
Time:2009-11-24 10:30 pm
А ты физическими методами пробовал? Или тебе надо точное аналитическое?
(Ответить) (Parent) (Thread)

serg14
Link:(Link)
Time:2009-11-24 10:42 pm
Ну я ж инженер. Главное, чтобы быстро работало и без головняков :-) Сделал приближенно для ограниченного множества N через разбиение икосаэдра.

А что за физические методы? :)
(Ответить) (Parent) (Thread)


torrio
Link:(Link)
Time:2009-11-25 10:24 am
Кинуть электрические заряды на внутреннюю поверхность сферы и посмотреть, как они распределятся.
(Ответить) (Parent) (Thread)

serg14
Link:(Link)
Time:2009-11-25 02:25 pm
Мыслим одинаково! Но программить это как-то лениво ... Вот если б в школе дали такую задачку -- я б с удовольствием :-)
(Ответить) (Parent) (Thread)

glukanat
Link:(Link)
Time:2009-11-26 08:24 am
Ну это очень неплохой вариант. Для 7 насколько я знаю точный до сих пор неизвестен.
(Ответить) (Parent) (Thread)


torrio
Link:(Link)
Time:2009-11-26 08:30 am
А "через разбиение икосаэдра" - это как?
(Ответить) (Parent) (Thread)

glukanat
Link:(Link)
Time:2009-11-26 08:41 am
Ну 20 точек есть. 12 еще по центрам граней например. Получаются куча треугольников (60 вроде), раскидываем в каждом треугольнике относительно равномерно (N-32)/60 точек.
(Ответить) (Parent) (Thread)

serg14
Link:(Link)
Time:2009-11-26 09:17 pm
угу, каждую грань делим на кучу треугольников ... получается вот так:

Икосаэдр: http://img690.imageshack.us/img690/2456/icossplit.gif
Сфера: http://img412.imageshack.us/img412/270/spheremesh.gif
(Ответить) (Parent) (Thread)


torrio
Link:(Link)
Time:2009-11-26 09:22 pm
Ясно:) Спасибо.
(Ответить) (Parent) (Thread)

serg14
Link:(Link)
Time:2009-11-26 09:27 pm
Есть какой-нибудь объект трехмерный, например, самолет ... "фотографируешь" его со всех сторон этой сферой и получаешь кучу проекций. Потом можно использовать в системах телеметрии для распознавания свой-чужой.
(Ответить) (Parent) (Thread)

glukanat
Link:(Link)
Time:2009-11-26 08:31 am
Сделай разную по частоте сетку (это правда долго и нудно и нефакт что оправдано). Еще вариант - каждый прогноз связан с точкой а не область. Храни точки. Если спрашиваемая точка в твоих прогнозах отсутствует - бери ближайшую. Ближайшую считай из соображений, что земля - цилиндр (все равно математики-метеорологи считают именно так)
(Ответить) (Thread)


torrio
Link:(Link)
Time:2009-11-26 08:38 am
Я храню именно точки, но когда для запрашиваемой прогноз отсутствует - беру ближайшую точно если она находится от запрашиваемой на расстоянии не более чем два корня из двух * epsilon. В противном случае выполняем "дорогую" операцию получения нового прогноза.
(Ответить) (Parent) (Thread)

glukanat
Link:(Link)
Time:2009-11-26 08:46 am
Теперь понял. Тогда пусть твой эпсилон зависит от местной плотности населения. (или от характерных в этом районе расстояний между точками с известным прогнозом).
(Ответить) (Parent) (Thread)


torrio
Link:(Link)
Time:2009-11-26 09:23 pm
Это слишком сложно формализуемые параметры - к тому же, их тоже надо как-то хранить:)
(Ответить) (Parent) (Thread)

[icon] 5 минут, 5 минут... Размышления ни о чем:) - Lorem Ipsum igitur, juvenes dum sumus — ЖЖ
View:Свежие записи.
View:Архив.
View:Друзья.
View:Личная информация.
View:Website (Мой сайт).