Приснился снегопад к чему: К чему снится Снегопад по соннику? Видеть во сне Снегопад

Сонник Снег к чему снится во сне? Видеть Снег что означает?

Видеть Снег во сне: Семейный сонник

Снился грязный снег — это означает, что отчуждение с близким вам человеком усугубится.

Видеть, что играете в снежки — это к семейным ссорам.

Видеть, что вы затерялись в снегах — то ожидайте длительного периода ссор и недоразумений между вами и вашими домашними.

См. также: к чему снится зима, к чему снятся перчатки, к чему снятся варежки.

К чему снится Снег по соннику С. Каратова

Снился падающий снег — это означает любовное свидание. Идти во сне по снегу — вас ждет приятное удивление, перемены. Стоять во сне по колено в снегу — это к беде.

Видеть, что бежите по снегу — то вас ждет препятствие в любви, разочарование. Снежная белизна — вас ждет богатство, благополучие.

Снилась пурга — то у вас будут трудные дела с неожиданным завершением.

Если вы увидели белый снег на горах — то вас ждут хорошие вести. Снег на деревьях — вас ждет выгода. Мыться во сне, натираясь снегом — вас ждет исполнение всех желаний.

Снился переметающий дорогу снег — то вас ждут препятствия. Видеть в сновидении огромные сугробы — это к счастью в личной жизни.

Упасть во сне в снег летом — вас ждет беда, трудности.

Если приснились Пласты снега: Карманный сонник

Снился белый снег — то вы напрасно ждете неприятностей, их не будет.

Снилась метель — то отдых и связанные с ним удовольствия откладываются на неопределенный срок.

Есть во сне чистый снег — ваш план хорош, но осуществить его вы не сможете. Есть во сне грязный снег — вы напрасно будете пытаться отомстить неприятному для вас человеку.

Если девушке приприснилось, как она едет в санях по снегу — то ее родные будут против ее избранника, а окружающие будут осуждать ее выбор.

Играть во сне в снежки — то если вы не будете обдумывать каждый свой шаг, победить своего хитроумного врага у вас не получится.

К чему снится Снег по соннику А.Васильева

Снился снег — то у вас будет охлаждение чувств, долгое ожидание.

Также вас ждет размолвка с любимыми.

К чему снится Снег в соннике Нострадамуса

Белый Снег — Снится, что ходите по снегу — то у вас будут напряженные отношения с близкими. Также возможен серьезный конфликт.

Видеть, что попали под снегопад — то вас ждут напряженные отношения с кем-то из близких.

Если вы бредете во сне по огромным сугробам — то в ближайшее время вам предстоит преодолеть серьезные препятствия на пути к вашей заветной цели.

Видеть, что расчищаете дорожки, занесенные снегом — то вам потребуется время для того, чтобы устранить последствия своего необдуманного решения.

Лепить во сне из снега фигуры — вам предстоит сделать выбор, прислушайтесь к голосу рассудка.

Если приснились Пласты снега: сонник В.Мельникова

Снился обильный снегопад — то грядут большие перемены в вашей карьере.

Снился колючий снег с сильным ветром — это предвещает препятствия в любви.

Если увидеть во сне снег, который намел огромные сугробы — то это к счастью и успешному ходу дел.

Ходить во сне по свежевыпавшему первому снежку — означает для вас легкость, с какой одолеете все преграды.

С трудом пробираться во сне через глубокий снег, проваливаясь в него по пояс — это предвещает беду с друзьями.

Упасть в сновидении в белый снег — это к неожиданным затруднениям.

К чему снится Снег по Большому соннику

Снился снег — то в вашей жизни все в порядке. Вы здоровы, у вас все хорошо дома, и никакие служебные неурядицы вас не тревожат.

Видеть, что попали в буран — то вероятно, вы испытаете душевное смятение. Вам будет трудно порадоваться даже тому, чего вы долго ждали.

Если вы ели снег — то вас ожидает крушение идеалов.Снился грязный снег — то это предвещает, что ваша гордыня будет усмирена. Вы примиритесь с теми, кого прежде не любили и даже презирали.

Снился тающий снег — то это означает, что страх обернется радостью.

К чему снятся Пласты снега: сонник Петра I

Снег летом — Если вам снится снег, значит, пока все в вашей жизни относительно спокойно. Настигшая вас во сне метель предвещает разочарование в том, чего вы долго ждали. Вы покоритесь судьбе, и вас не будут волновать равнодушие и высокомерие окружающих, если вам снится грязный снег.

Снег летом во рту, его холод и вкус предупреждают во сне о крушении идеалов. Талый снег снится к радости, которая сменит тяготящие вас беспокойство и страх. Видеть, что вы любуетесь падающими крупными хлопьями снега, значит, скоро вы поссоритесь с любимым человеком. Девушке предстоит одолеть серьезное сопротивление близких, отстаивая свое право на любовь, если во сне она сидела в санях.

Видеть, что вы увидите далекие снежные вершины, ваше тщеславие будет удовлетворено незаслуженным успехом. Долгую семейную тяжбу с бессовестными родственниками предвещает во сне невинная игра в снежки. Вам предстоит приложить немало усилий, чтобы доказать свою правоту. Видеть, что вы потерялись в снегах и никак не можете выбраться, то в вашей жизни начнется длительная полоса неудач. Видеть первый снег – к переменам в жизни. Вы попадете в беду, снится, что вы бродите по снегу.

Падающий снег во сне сулит то, что на вашем пути возникнут препятствия.

Трудности в делах ожидают вас, снится, что вы падаете в снег. Тающий снег во сне обещает хорошие перспективы в будущем. Лепить снежки для детской забавы во сне означает, что в скором времени вы понесете убытки наяву. Бросать снежки во сне – в действительности вы обманете друга.

Лепить снежную бабу или увидеть во сне снеговика – получить известия от любимого человека.

Снег с сильным ветром во сне предвещает препятствие в любви.

Толкование сна Снег: сонник Екатерины Великой

Снег и лед видеть зимой во сне ничего не предзнаменует; но во всякое другое время года такой сон предзнаменует хорошую и обильную жатву. Купцу и гражданским чиновникам этот сон предвещает неприятности в делах. Военным людям сей сон обещает победу над неприятелем. Собирать во сне снег означает тяжбу.

Есть снег во сне – предвестие минутного удовольствия. Но если вам удастся благополучно выбраться из глубокого снега, то и в жизни вам удастся найти выход из положения, которое казалось безнадежным.

Заблудиться в снегах во сне – предвестие бедственного положения. Поскользнуться и упасть на снег во сне означает, что вы можете серьезно пострадать от несчастного случая, если не откажетесь от рискованного дела. Если вы удержались на ногах и не упали в снег – это знак большого успеха. Иногда такой сон предвещает, что вы чудом избежите неприятностей из за того, что ввязались в опасное дело.

Снегопад во сне означает препятствия в делах и неприятности. Если вы видите снегопад под Крещение, то такой сон предсказывает скорую разлуку с возлюбленным. Большие сугробы пушистого снега видеть или передвигаться среди них – знак счастья и богатства. Легко продвигаться по ним – знак большой удачи в трудном деле. Упасть в такой сугроб – верный знак того, что вы будете наслаждаться своим богатством.

Но застрять в сугробах во сне указывает на то, что вы находитесь в безвыходном положении. Снежные вершины гор во сне указывают на ваши амбиции и желание прославиться. Сон, в котором вы увидели деревья, покрытые снегом, предсказывают крах надежд на блестящее будущее. Тающий или растаявший снег предвещает, что все недоразумения и неприятности, которые тяготили вас, скоро закончатся.

Пласты снега в соннике для девочек

Снег – знак хороших новостей, которые ждут тебя в скором будущем. Если ты пробовала снег на вкус или терла им лицо, значит, тебя ожидают хорошие новости в школе.

Лепить снежки – сон означает, что в ближайшее время тебя могут посетить гости, с которыми ты очень весело проведешь время.

Во сне видеть, как снег тает, – означает, что если ты с кем то поссорилась, эта размолвка вскоре закончится, и мир будет восстановлен.

Увидеть Снег: сонник О.Адаскиной

довольно благоприятный символ, украшающий любое сновидение и придающий ему умиротворенность. Заснеженный пейзаж — символ плодородия земли или счастья в любви. Идти по снегу — к приятному удивлению. плотный, слежавшийся — вознаграждение за работу. Вообще, снежная белизна символизирует богатство и благополучие. Играть в снежки — к семейной тяжбе с наследниками. Застрять в снежных заносах — переживать неудачи во всем.

Видеть, что вы едите снег, то наяву вы разуверились в своих идеалах. Крупные хлопья снега за окном предсказывают ссоры с любимым человеком и финансовые затруднения.

Как правило, наблюдать снегопад — к спокойствию и отсутствию резких перемен в жизни. Однако если вы наблюдаете снегопад через мутное или грязное окно, то вам угрожает потеря человека, к которому вы глубоко привязаны.

Такие же неприятные события сулит сон, в котором вас настигла снежная буря. Он предвещает, что вы достигнете того, чего давно желали, но это событие будет чем-то омрачено. Скорее всего, вам не удастся получить удовольствия от внезапной удачи из-за того, что у вас произойдет переоценка духовных ценностей.

Если приснились Пласты снега: Житейский сонник

К чему снится снег по соннику:

Снился снег, то уже сам факт такого сна означает, что больших проблем в вашей жизни пока нет. Однако сам по себе снег не слишком хороший символ – если вам приснился снег, покрывающий горные вершины, то это говорит о том, что ваши амбиции вряд ли будут удовлетворены в ближайшем будущем.

Если вам довелось видеть во сне снег с бураном – это к жизненным неурядицам, суматошному периоду в жизни, наполненном хлопотами, заботами, различными мелкими, но раздражающими препятствиями.

Если снег в вашем сне тает – это хорошее предзнаменование – все проблемы отойдут на второй план, вам станет всё даваться в жизни легче. Также хорошо, если приснился снег, сверкающий на солнце – это означает, что впереди у вас блестящий период, наполненный свершением долгожданных событий.

Есть во сне снег – задуманное не сбудется. Грязный снег – ваше самолюбие будет ощутимо ущемлено. Кататься на санках – к проблемам в отношениях с любимым, играть в снежки – отстаивать свои интересы.

Снилась снежная лавина, обрушившаяся на вас с гор с оглушительным грохотом, засыпающая снегом и раздавливающая все на своем пути — то это значит, что скоро вы получите вредное или прискорбное известие.

Снилась лавина снега — это к бурной страсти или большой опасности.

Так же вам требуется быстрота действий.

Снилась снежная тропа в горах — то вам угрожает опасность, которой вам удастся избежать, если вовремя будете предупреждены о ней.

Видеть, что попали в снежную бурю — это означает, что вскоре вы получите горестное известие, которое выбьет вас из колеи.

Увидеть во сне, как на вас несется снежная лавина, означает, что вам угрожает какая то серьезная опасность именно с той стороны, откуда вы меньше всего ее ждете.

Если лавина вас настигла и накрыла, это означает, что наяву вам не удастся избежать проблем. Можно сказать, что вам просто повезет в данной ситуации.

Снится Снег? См. следующий толкователь.

Пласты снега в соннике Льюиса

К чему снится во сне Лавину во сне:

Снег обозначает переполненность чувствами и эмоциями, которые не могли быть пережиты или выражены ранее, захваченность не пережитыми и не выраженными чувствами и эмоциями вследствие «ледяного» характера человека.

Наблюдать сход снежных лавин в горах со стороны — приобрести определенный жизненный опыт, возможно, мрачный, но полезный.

к бурной страсти или большой опасности. Требуется быстрота действий. Скорпион.

Другие толкования снов:

К чему снится Смех, смеяться во сне?
К чему снится Собака во сне?

Сонник снег: к чему снится снег во сне – толкование онлайн

К чему снится снег — у Миллера своя трактовка сновидений. Можно остановиться на ней, но лучше прочитать и другие объяснения.

Фрейд

У психолога были свои мысли на счет наших видений. Он утверждал, что тайные желания и истинное «Я» кроется в глубинах подсознания. Сны подталкивают нас, подсказывают на что обратить внимание.

В данном варианте снегопад предвещает неприятности и определенные трудности, задержки в делах. Вдруг затянуло вас в величайшем сугробе и не получается выбраться, то наяву вы оказались в щекотливом обстоятельстве, где пока нет выхода на ближайшие сроки. Вспомните, получилось ли вам выбраться из зависимости, удалось — значит и в настоящем у вас все обойдется, главное, сделать усилия над собой.

Заблудиться в белоснежных валунах знаменует надвигающиеся неприятности. Ищите выход. Сопоставляя церковные праздники со своими сновидениями, также есть возможность понять свое будущее. Девчушка, которая видит снегопад на Крещение, в скором времени разлучится со своим женихом.

Буря — новые события. Что-то меняется и не в лучшую сторону.

Если вам видится позитивное катание на горке, не спешите радоваться. На самом деле вы катитесь вниз, прямо к невзгодам. Также невеселое значение имеет катание кружочков и игра с ними. Вы сами создаете комья проблем, из-за которых ваши сослуживцы или родня пострадают. Бросили комочек в личность, а на самом деле получаете ссору в реальности.

Хорошо, когда вы идете среди больших пушистых облаков. Чувствуете, как счастье идет к вам? Это верный знак роскоши и радости. Окунулись в него — погрузились в денежную прибыль. Легко путешествуете по завалам — вас ждет огромное везение в затруднительном дельце. Не бойтесь, рискуйте, у вас все получится.

Обратите внимание на чистоту покрова и его высоту. Эти символы пропорциональны прибыли. Все бы хорошо, но застрять даже в самом красивом сугробе — очутиться в безвыходной ситуации.

Видите, как стоите у подножия горы, где верхушки усыпаны серебряной пудрой. В повседневной жизни, вы слишком амбициозный. Позарились на вершину, которую тяжело покорить. Лучше не пробуйте приближаться к ней, чтобы не разочароваться и не потерпеть убытки.

Порадуйтесь. Когда вам снится искристый иней — это к счастливым переменам, а мягкий на ощупь комок сулит приятные встречи и известия. Снеговик вас тоже порадует позитивными новостями от близкого кровника.

Лучше всего узреть снег в большом количестве. Это предсказывает крепкое здоровье и денежные пополнения. Талый снежок принесет быстрейшие, но небольшие перемены к лучшему.

Грязь всегда означает сплетни, ссоры, неудачи.

Женский сонник

Женщинам часто снятся яркие и красивые сны. Проснувшись, хочется узнать, что же это значит и как относиться к увиденному. Был составлен специальный сонник для женщин.

Для молодой девушки просмотреть отдельные снежинки, летящие с неба, знаменуют приятное свидание с любимым избранником. Может вы отправитесь на ужин или каток. Замужняя дама может быть спокойна. Вас ждут крепкий союз и любимый муж. Вспомните, как ложился снежок. Если он тихо шел и покрывал ровным слоем большую поверхность — в итоге вы долго будете жить в гармонии, без проблем и горя. Искристая вереница покажет, что в доме соберется родня и устроит шумное гуляние.

Снег — это смех. Так даже в народе принято рассуждать и ассоциировать. Подходите к толкованию с этой стороны. Попадите в снегопад в дремоте и получите в реале веселье и ждите череду положительных событий.

Немаловажным считается определение дней недели. Существуют определенные периоды, когда сон может считаться вещим или сбыться частично. Дневные же картины не берутся в расчет. В итоге смотреть на грязный или талый снежок с четверга на пятницу — остерегайтесь сплетен. Возможно коллеги по работе вставят палки в колеса, а может соперница хочет увести вашего суженного. С субботы на воскресенье — слухи не коснутся вас лично, пострадает кто-то из ближнего круга от нападок и неправды.

Девушки пустятся в увлекательное любовное приключение, если в дремоте почувствуют все ощущения от прикосновения льдинок. Ваш любовный роман окончится грустью. Об этом подскажет сюжет, где снежок сменяется дождем, а чередование осадков предвещает череду хорошего и не очень.

Отмахнуться от проблем не получится. Об этом говорит сюжет, где вы сметаете рукой снежные охапки.

Мужской

Порадуем и мужчин индивидуальным предсказанием.

Для сильного пола увидеть снегопад — знак благополучия, успешности и покоя. В жизни не будут преследовать неудачи, нищета и опасности. Все ровно и хорошо.

Больших финансовых трудностей можно избежать. Нужно только во сне понять, к чему снится снег, сыплющийся стеной. А крупные хлопья ознаменуют примирение с возлюбленной.

Парни — добытчики, покорители и завоеватели. Великолепно, если в подсознании вы лицезрели гору с ледяными вершинами. Круче, только забраться на нее. Через месяц вас ждет успех, преодоление трудностей и поставленных задач.

Поиграть холодными шариками — значит очутится на веселом застолье, празднике, где получите море позитива и приятных моментов. Идти против бури — в скором времени столкнетесь с горестями и тяжбами, но если сила воли есть, то вы справитесь.

Психологический

Узнайте свое внутреннее «Я» еще глубже. Ознакомьтесь с книгой, составленной психологами.

К чему снится снег? По мнению авторов, он — вестник всего хорошего. Ваше здоровье крепкое, болезни не пугают, а в доме царит мир и покой.

Поблескивающий на солнце наст покажет, что Фортуна улыбается вам, ждите хороших новостей.
Снежные вершины — ваш эгоизм, стремление и незаслуженный успех. Сонник рекомендует не сдаваться.
Молодая дамочка должна приготовиться к борьбе за свою любовь, если в видениях она узрела катания на санках.
Не теряйтесь в ледянках и не кидайтесь снежочками — плохой знак: суды, тяжбы с родственниками, череда негатива и т. д.
Грязь на белом покажет, что пора смирится с человеком, которого вы презирали и недолюбливали. Вашу гордыню присмирели, и вы подчинитесь. Осадки растаяли — радуйтесь.

Кушать ледышки в мороке — ожидайте крушение своих идеалов. Люди, испытывающие смятение в душе и не видящие выхода, в таком состоянии даже не радуются долгожданным победам. Им может привидится буран.
Когда наяву мы смотрим сквозь стекло на падающий снег, то испытываем счастье, уют и душевное равновесие, а вот во сне это плохой знак. Он говорит о ссоре с любимым человеком, и даже материальные трудности.

Ванга

Болгарская ясновидящая никогда не читала чужие толкования. Все видения у нее имели свое значение. Посмотрите, что, по ее мнению, означает зимний сюжет.

Целительница рекомендует сходить в церковь, покаяться в грехах, поставить свечу и начать вести праведную жизнь, если во сне вам явился сюжет, где вы ходите по снежочку.

Рыхлые и темные осадки — плохой знак. Ванга говорит, что не доверяйте никому на земле. Только ангелам и Богу, ибо люди порочны и способны к предательству. Этот знак предупреждение о грядущих испытаниях и измене близкой особи.

Чистота и искристость — благоприятное значение. Вероятнее всего, вы не просто так оказались на Земле. Лучше вам служить Господу и отправиться во Храм.

Случится вам в дремоте попасть под снегопад — радуйтесь. В дальнейшем вы войдете в полосу везения, несметного богатства из-за прибыльной сделки. Совет целителя — не используйте полученный дар в ущерб кому-либо. Бог возгневается и отберет их, а вас накажет.

Огромные снежные завалы, встречающиеся на пути во сне, говорят о муках и испытаниях. Вам уготован тяжелый рок, который вы должны вынести. У каждого православного своя судьбы и крест. Бог видит наши старания и готов см ловится.

Освобождать заснеженные дороги — добрый знак. Похоже, вы избранный человек, пришедший на землю помогать немощным и нести добро. Верный знак обернуться к вере и стать попом в церкви.

Лепить бабу или другие изделия — красоваться перед другими. Это все напускное и ненастоящее, которое люди в крайнем времени раскроют и засмеют вас.

Трактовка прошлого века

Прошлое поколение тоже верило в сны и старалось расшифровать их значение. Вот некоторые примеры.
Умиротворенное состояние, легкость и покой будет идти вместе с вами, если просмотрите белейший, чистейший снег. По-особенному приятно глянуть на залитые солнцем снежные равнины. К разочарованию подведет колкий и мерзлый ледок, он говорит о ссоре с родственниками. Много падающих зимних осадков сулят, что неприятности посыплются на вашу голову. Когда-то вы допустили оплошность и пришло время за нее расплачиваться.

Семейным парам грязь сулит раздор.

Что-то холодное и чужое пробежало между вами, пора отогревать отношения.
Весенняя капель знаменует конец негативам. На вашей стороне взойдет солнце и избавит от негатива. Ждите перемен к лучшему.
При изучении своих видений учитывайте дни недели, фазы луны и настроение. Бывает так, что из-за стрессов на работе или проблем, которые заботят длительное время, ситуации преследуют нас и в царстве Морфея. Тогда такой сюжет не сильно отобразится наяву и не принесет определенного смысла.

Если Вам снится снег — значит, пока в Вашей жизни нет настоящих бед, будь то болезнь или служебные неурядицы.

Если во сне Вас настиг буран — значит, Вас ожидают печаль и разочарование из-за невозможности порадоваться тому, чего Вы долго ждали. Этот сон всегда сопровождается душевным смятением.

Если Вы во сне едите снег — Вас ожидает крушение идеалов.

Если Вам снится грязный снег — значит, Ваша гордыня будет усмирена и Вы примиритесь с тем, кто будет Вас высокомерно презирать.

Если Вам приснится тающий снег — значит, Ваш страх обернется радостью.

Если во сне Вы глядите через стекло на падающий крупными хлопьями снег — это предвестье того, что Вы поссоритесь с возлюбленной и Ваше отчуждение усугубится денежными трудностями.

Видеть во сне снежные вершины гор вдалеке означает, что Ваши честолюбивые желания принесут Вам незаслуженный успех.

Если Вам снится сверкающий под солнцем снежный пейзаж — значит, неласковая к Вам фортуна подчинится Вам и Вы будете располагать властью.

Если девушке снится, что она катится в санях по снегу, — значит, ей предстоит преодолеть сильное сопротивление, отстаивая своего избранника.

Если Вам приснится игра в снежки — это предвещает Вам семейную тяжбу с бессовестными потомками и Ваша позиция должна быть хорошо обоснована, чтобы справедливость оказалась на Вашей стороне.

Если Вам снится, что Вы потерялись в снегах или не можете выбраться откуда-то из-за снежных заносов, — значит, Вас ожидает длительная череда неудач.

Мечтают ли нейронные сети о падающем снеге? | Фрейзер Кинг

Разработка метода глубокого обучения для поиска осадков на основе радара

Рендеринг графа сетевых вычислений DeepPrecip — изображение от Graphcore и автора

Применение машинного обучения (МО) в науках о Земле не является новой идеей. Ранние примеры кластеризации k-средних, цепей Маркова и деревьев решений активно использовались в нескольких географических контекстах с середины 1960-х годов ( Preston et al., 1964 9).0008 ; Krumbein et al., 1969 ; Ньюэндорп, 1976 ).

Однако достижения в области ресурсов облачных вычислений от таких компаний, как Graphcore, Amazon и Google, в сочетании с простотой доступа к мощным библиотекам машинного обучения (например, Tensorflow, Keras, PyTorch) и процветающими сообществами разработчиков позволили этой новой области стремительно развиваться. в популярности в последние годы ( Dramsch, 2020 ).

В настоящее время модели машинного обучения не только регулярно используются в науках о Земле для оперативного прогнозирования (Ashouri et al., 2021), но и для статистических выводов; без традиционных неопределенностей, связанных с моделированием физических моделей природных процессов ( Кинг и др., 2022 ).

Проблема

Снегопады являются неотъемлемым компонентом глобального водно-энергетического цикла и оказывают существенное влияние на региональную доступность пресной воды ( Musselman et al. , 2021 ; Gray and Landine, 2011 ). Фактически, более 2 миллиардов человек (шестая часть населения мира) ежегодно используют пресную воду, полученную в результате таяния снега, для потребления человеком и в сельскохозяйственных целях ( Sturm et al., 2017 ). Поскольку глобальные средние температуры продолжают расти, частота и интенсивность снегопадов, как ожидается, также изменятся, что приведет к новым проблемам управления водными ресурсами во всем мире (9).0007 МГЭИК, 2019 ).

Однако традиционные модели снегопада имеют большие погрешности в своих оценках, и поэтому необходимо исследовать новые алгоритмы, чтобы углубить наше понимание меняющихся глобальных моделей снегопада. Сложный снегопад

виден над Торрес-дель-Пайне, Чили.

Наше решение

В верхней части этого поста изображен DeepPrecip. Или, точнее, рендер графа вычислений DeepPrecip, который формирует основу процесса принятия решений модели.

DeepPrecip — это глубокая сверточная нейронная сеть (CNN), разработанная в Университете Ватерлоо и состоящая из 4 миллионов обучаемых параметров модели! Наша цель с этой моделью состоит в том, чтобы оценить, насколько хорошо мы можем использовать входные данные наземных радаров для прогнозирования количества поверхностных осадков в различных региональных климатических условиях (9). 0007 King et al., 2022–2 ). Этот тип модели известен как осадки « извлечение », так как входными данными для этой модели являются атмосферные радиолокационные наблюдения (т. е. мощность обратного рассеяния от падающих гидрометеоров), и она выводит прогнозы поверхностного дождя и снега.

Но как можно использовать интенсивность обратного рассеяния атмосферного радара для определения количества поверхностных осадков?

Ну, мы должны найти способ извлечь очень конкретную информацию об осадках только из частично связанных интересующих атмосферных переменных (в данном случае это интенсивность обратного рассеяния радара). Это можно сделать двумя способами:

С помощью физически обоснованной модели, которая имитирует физические процессы, происходящие в атмосфере, приводящие к образованию кристаллов льда и, в конечном итоге, к выпадению снега.
Эмпирические статистические процессы (например, модели машинного обучения), которые могут находить закономерности между несоизмеримыми переменными, проявляющими некоторую чувствительность друг к другу посредством прямой модели.

Хотя оба метода имеют свои собственные преимущества и недостатки, на обсуждение которых мы могли бы потратить весь пост в блоге, в этой работе мы сосредоточимся на втором методе. Но сначала, что такое форвард модель ? Классическая иллюстрация приведена в Stephens, 1994 :

«Предположим, что вы хотите описать дракона, но видите только следы, которые дракон оставляет на песке. Теперь, если вы уже знаете дракона, вы можете довольно легко описать следы, которые он может оставить на песке; т. е. вы можете разработать форвардную модель. Но если вы будете наблюдать только следы на песке, описать дракона во всех подробностях будет гораздо сложнее. Скорее всего, вы сможете сказать, что это был дракон, а не олень, но будут аспекты, которые вы не сможете охарактеризовать: цвет дракона, наличие у него крыльев и т. д. Поиск может объединить наблюдения (большие следы ) с предварительной информацией (у большинства драконов есть крылья, а те, что оставляют большие следы, зеленые), чтобы получить наиболее вероятное состояние (это был зеленый дракон с крыльями)».

След дракона на песке — Фото автора Vishy Patel on Getty Images

Мы можем использовать эту идею, чтобы связать информацию в вертикальном профиле радара с количеством снегопадов на поверхности! Поскольку входные данные радара имеют физическую структуру (профили простираются от поверхности примерно до 3 км), DeepPrecip использует несколько сверточных слоев для извлечения признаков между различными частями вероятной гидрометеорной активности. Эта информация помогает нашей модели понять различные типы и структуры штормовых явлений, что повышает точность оценки интенсивности интенсивности осадков в полностью связанном компоненте регрессии с прямой связью сети.

Более формально архитектура модели для DeepPrecip показана ниже. Можете ли вы сопоставить различные слои архитектуры модели из этого изображения с ранее показанным графиком вычислений?

Диаграмма архитектуры модели DeepPrecip — изображение автора

Обучение модели

Чтобы разработать надежную модель, нам сначала необходимо собрать репрезентативный обучающий набор данных радиолокационных данных и совмещенных наблюдений за измерениями осадков на месте. Обратите внимание, что это проблема обучения с учителем, и поэтому требуются справочные данные.

Как всегда возникают трудности с задачами в области наук о Земле, на этапе отбора данных необходимо соблюдать осторожность, чтобы выбрать репрезентативную выборку. Каждая площадка также должна быть оснащена аналогичными приборами, откалиброванными таким же образом. В этой работе мы остановились на 9 участках в северном полушарии с данными, собранными за 8 лет с помощью систем микродождевых радаров (MRR) и датчиков Pluvio2. Примеры этих инструментов показаны ниже. Инструменты

MRR и Pluvio2 и примеры профилей отражательной способности — Изображение автора

Из-за большого размера курируемого нами обучающего набора данных (миллионы обучающих выборок) в сочетании с общей сложностью архитектуры модели оптимизация гиперпараметров стала для нас узким местом на раннем этапе процесса разработки. После экспериментов с различными вариантами облачных вычислений системы Graphcore стали отличным вариантом для существенного сокращения времени обучения.

Ключом к ускорению обучения в Graphcore стало использование их специализированных блоков обработки данных (IPU). IPU — это совершенно новый тип массивно-параллельного процессора для ускорения машинного интеллекта. Архитектура вычислений и памяти предназначена для горизонтального масштабирования ИИ. Обратите внимание на различия между IPU и традиционными процессорами ниже:

Различия между архитектурой IPU и другими конструкциями процессоров — изображение от Graphcore

Аппаратное обеспечение разрабатывается вместе с программным обеспечением, предоставляя простую в использовании платформу, превосходно работающую в реальных приложениях. Используя Graphcore MK2 Classic IPU-POD4 (обратите внимание, что теперь доступен IPU второго поколения), мы смогли ускорить время обучения в 6 раз для DeepPrecip по сравнению с другими современными системами. (например, Тесла V100s). Если вы хотите протестировать системы IPU для своего проекта, ознакомьтесь с их облачной платформой.

Сравнение пропускной способности оборудования для обучения DeepPrecip — изображение автора

После выбора оборудования нам нужно было выбрать парадигму оптимизации. Чтобы определить оптимальные значения гиперпараметров для DeepPrecip, мы решили использовать форму адаптивной оптимизации, известную как гиперполосная оптимизация. Этот метод представляет собой разновидность байесовской оптимизации (то есть адаптивного поиска), которая направлена на ускорение процесса случайного поиска с использованием адаптивного распределения ресурсов и ранней остановки (9).0007 Ли и др., 2018 ). Это позволяет нам тестировать обширное пространство гиперпараметров и быстро находить хорошие значения для параметров нашей модели.

Различные методы оптимизации гиперпараметров — изображение Talaat et al., 2022

Выполнение гиперполосной оптимизации 14 различных параметров для DeepPrecip с 68 различными вариантами общего значения (т. е. триллионами возможных комбинаций) с использованием одного IPU заняло примерно две недели. Метрики среднеквадратичной ошибки (MSE) (ниже) показывают, как этот процесс разумно выбирал лучшие комбинации гиперпараметров, а также медленно увеличивал количество эпох в каждом цикле.

Улучшение навыков моделирования благодаря последовательным шагам гипердиапазонной оптимизации — изображение автора

Высокоразмерная визуализация отношений этих параметров может быть визуализирована с использованием графика параллельных координат для каждой итерации (или индекса) процесса гипердиапазонной оптимизации (показано ниже). Это позволяет нам найти баланс между сложностью архитектуры модели и производительностью, чтобы создать модель, которая будет одновременно эффективной и искусной. Дополнительные сведения об этом процессе, а также окончательные значения гиперпараметров см. в разделе 9.0007 Кинг и др., 2022–2 .

График с параллельными координатами каждой комбинации гиперпараметров — изображение автора

Хотя время, затрачиваемое на сбор, предварительную обработку и правильную выборку данных в сочетании с двухнедельным процессом гиперпараметризации, может показаться излишним, чрезвычайно важно выполнить эти шаги правильно, поскольку это значительно снижает вероятность проблем с переоснащением в будущем.

Производительность и надежность

Имея полностью обученную модель, мы смогли оценить ее общую производительность по сравнению с другими моделями машинного обучения и традиционными эмпирическими зависимостями.

В целом было обнаружено, что DeepPrecip превосходит другие традиционные методы поиска с 40% более низкими значениями MSE и 40% улучшением R² . Мы также отмечаем, что DeepPrecip кажется гораздо более способным правильно оценивать пики и впадины осадков высокой интенсивности по сравнению с другими протестированными моделями. Используя подход перекрестной проверки, мы обнаружили, что DeepPrecip демонстрирует надежность с улучшенной способностью точно прогнозировать количество осадков в местах с региональным климатом, ранее недоступным модели.

Последний пункт о надежности является ключевым. Одним из основных ограничений предыдущих эмпирических методов был тот факт, что каждая модель была адаптирована для климата, в котором она была получена ( Wood et al. , 2014 ). Таким образом, хотя модель может хорошо работать на севере США, она может не сработать, например, в Швеции или Корее.

Существенным преимуществом подхода, основанного на машинном обучении, является то, что его можно обучать на данных из множества разных мест таким образом, который не ограничен физическими предположениями микрофизики частиц. В ходе этого проекта мы обнаружили, что основанное на машинном обучении решение для поверхностного снегопада демонстрирует как низкую ошибку, так и высокую обобщаемость, и есть веские основания полагать, что глобальный алгоритм поиска на основе машинного обучения может помочь улучшить текущие спутниковые продукты, которые обеспечивают оценки снегопада вокруг Мир.

Global Precipitation Measurement (GPM) Основной спутник над ураганом — Изображение NASA

Inference

В начале этого проекта целью была не только разработка рабочей модели, но и интерпретация указанной модели для определения областей в пределах вертикального радиолокационного профиля. которые кажутся наиболее значительными факторами высокого мастерства модели. Модели

DL обычно считаются алгоритмами « черный ящик », где некоторые входные данные подаются в модель, а некоторые выходят на выходе; без особого представления о том, что происходит между этими двумя этапами. Некоторые модели машинного обучения, такие как случайные леса, обеспечивают ранжирование важности функций на основе того, как решения принимаются каждым деревом решений, но как мы можем извлечь что-то подобное для модели глубокого обучения, такой как DeepPrecip?

Ввод, Значения Шепли .

Представленное (и названное в его честь) Ллойдом Шепли в 1951 году значение Шепли представляет собой концепцию решения в теории кооперативных игр. Это значение представляет собой вклад в достижение некоторой общей цели в игре от отдельного участника. При наличии нескольких игроков это позволяет нам измерить предельный вклад каждого игрока в конечный результат. Например, если несколько человек приходят поужинать в ресторане, и каждый из них заказывает свое основное блюдо, если мы затем решим разделить счет за ужин, процент, который платит каждый человек, может быть разделен на основе значения Шепли.

Наглядная диаграмма, показывающая, как локальные объяснения из большой выборки наблюдений могут дать представление о поведении глобальной модели с использованием значений Шепли для оценки риска смертности, показана ниже для оценки риска смертности:

Локальные объяснения предоставляют широкий спектр новых способов понимания глобальной структуры модели — Изображение Lundberg et al., 2020

Этот процесс измерения местного и глобального вклада в достижение какой-либо цели может быть связан с DL с использованием метода, показанного выше и более подробно описанного в разделе 9.0007 Лундберг и др., 2020 . Мы можем исследовать различные комбинации входных данных модели (например, подмножества данных радара или комбинации атмосферных переменных), чтобы увидеть, как изменяется точность модели. Затем это можно использовать для определения того, какие переменные и какие места в атмосфере в нашем случае предоставляют наиболее важную информацию для активного поиска снегопада. Обратите внимание, что это очень затратный в вычислительном отношении анализ.

Разбивая наш набор данных на типы осадков различной интенсивности и выполняя анализ Шепли для каждого подмножества, можно выявить наиболее важные переменные и регионы (ниже; более темные заштрихованные области указывают на более высокую важность).

Тепловая карта значений Шепли для каждого предиктора модели для каждого вертикального бина над поверхностью — изображение автора

Интересно и, возможно, неожиданно, мы обнаруживаем, что DeepPrecip оценивает области в середине верхней части атмосферы (около 2 км) как наиболее важные участники. Не только у поверхностных бункеров. Как правило, поиск снегопадов на основе радара основан на информации из одного (или нескольких) приповерхностных бинов, но здесь это не так. Кроме того, отражательная способность (RFL) обычно считается наиболее важной переменной при поиске данных с помощью радиолокатора, однако доплеровская скорость (DOV) фактически превосходит RLF по важности для событий с осадками высокой интенсивности. Обратите внимание, что SPW — это ширина спектра, TMP — температура, а WVL — скорость ветра.

Понимание того, как наша модель глубокого обучения принимает решения, является важным шагом для дальнейшей оптимизации ее производительности и улучшения ее навыков в будущих итерациях. Кроме того, информация, полученная в результате этого анализа, может помочь в сборе информации о текущих и будущих снегопадах для миссий по осадкам следующего поколения. Если вы проводите аналогичный эксперимент с DL, я настоятельно рекомендую протестировать этот процесс на вашей собственной модели, так как эти результаты могут быть весьма показательными!

Резюме и выводы

Резюме проекта DeepPrecip и следующие шаги — изображение автора

В этой работе мы кратко опишем процесс разработки DeepPrecip: нового алгоритма поиска снегопада на основе глубокого обучения с использованием профилей вертикальной отражательной способности. Хотя мы не обсуждаем здесь код DeepPrecip, эта модель имеет открытый исходный код и доступна для использования на GitHub. Он был разработан на Python с использованием scikit-learn, Tensorflow и Keras.

GitHub — frasertheking/DeepPrecip: глубокая сверточная нейронная сеть для поверхностных осадков…

DeepPrecip — это глубокий сверточный многослойный персептрон, который проводит активные радиолокационные измерения нижних слоев атмосферы…

github.com

Если вы заинтересованы в тестировании, модель можно построить и запустить с помощью следующих команд:

 git clone https://github.com/frasertheking/DeepPrecip.git 
 conda env create -f req.yml 
 conda активировать deep_precip 
 python deep_precip.py

Мы также включили модуль deep_precip_ipu.py для запуска этой модели на Graphcore МПС. Обратите внимание, что вам потребуются данные обучения MRR для подачи в качестве входных данных для модели.

Я завершу этот пост, сказав, что не ожидаю, что модели глубокого обучения полностью заменят физические модели или традиционные эмпирические методы поиска снегопадов. Тем не менее, высокая точность и надежность подхода DL в сочетании с информацией, полученной в результате анализа поведения глобальной модели, может помочь усовершенствовать и информировать будущие методы поиска снегопадов для наземных и космических радиолокационных миссий .

Для получения более подробной информации об этом проекте, пожалуйста, прочитайте нашу статью, которая в настоящее время находится на рассмотрении в Atmospheric Measurement Techniques (AMT) (https://egusphere.copernicus.org/preprints/2022/egusphere-2022-49).7/).

Кроме того, если вы хотите поддержать нашу работу, мы являемся финалистами конкурса NSERC Science Exposed и будем признательны за вашу поддержку, проголосовав за наше изображение .

Благодарности

Я хотел бы поблагодарить многих поставщиков данных, которые вложили многолетние наблюдения в эту работу, моих соавторов, Университет Ватерлоо, а также команду Graphcore за их постоянную поддержку и доступ к их вычислительным системам.

Я также хотел бы поблагодарить Канадский совет по естественным наукам и инженерным исследованиям (NSERC) за финансирование этого проекта.

Ссылки:

Ашури, Хамед, Гене, Мария и сотрудники Национального центра атмосферных исследований (редакторы). Последнее изменение: 31 октября 2021 г. «Руководство по климатическим данным: PERSIANN-CDR: Оценка осадков на основе информации дистанционного зондирования с использованием искусственных нейронных сетей — запись климатических данных».

Драмш, Дж. С. (2020). Обзор 70 лет машинного обучения в науках о Земле. Успехи геофизики , 61 , 1–55. https://doi.org/10.1016/bs.agph.2020.08.002

Грей, изд. Д.М., и мужчина, изд. (1981). Справочник по снегу: принципы, процессы, управление и использование . Пергамон Пресс. https://snia.mop.gob.cl/repositoriodga/handle/20.500.13000/2981

МГЭИК, 2019 г.: Специальный отчет МГЭИК об океане и криосфере в условиях меняющегося климата [H.-O. Пёртнер, Д.К. Робертс, В. Массон-Дельмотт, П. Зай, М. Тигнор, Э. Полочанска, К. Минтенбек, А. Алегрия, М. Николаи, А. Окем, Дж. Петцольд, Б. Рама, Н.М. Вейер ( ред.)]. Издательство Кембриджского университета, Кембридж, Великобритания и Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США, 755 стр. https://doi.org/10.1017/9781009157964.

Кинг Ф., Даффи Г. и Флетчер К.Г. (2022). Алгоритм поиска снегопада на сантиметровой длине волны с использованием машинного обучения. Журнал прикладной метеорологии и климатологии , 1 (аоп). https://doi.org/10.1175/JAMC-D-22-0036.1

Кинг Ф., Даффи Г., Милани Л., Флетчер К.Г., Петтерсен К. и Эбелл К. (2022 г. ). DeepPrecip: глубокая нейронная сеть для поиска осадков. ЕГУсфера , 1–24. https://doi.org/10.5194/egusphere-2022-497

Крамбейн, В. К., и Дейси, М. Ф. (1969). Цепи Маркова и вложенные цепи Маркова в геологии. Журнал Международной ассоциации математической геологии , 1 (1), 79–96. https://doi.org/10. 1007/BF02047072

Ли, Л., Джеймисон, К., ДеСальво, Г., Ростамизаде, А., и Талвалкар, А. (2018). Hyperband: новый бандитский подход к оптимизации гиперпараметров (arXiv:1603.06560). архив https://doi.org/10.48550/arXiv.1603.06560

Лундберг С. М., Эрион Г., Чен Х., ДеГрейв А., Пруткин Дж. М., Наир Б., Кац Р., Химмельфарб Дж., Бансал Н. и Ли С. -Я. (2020). От локальных объяснений к глобальному пониманию с помощью объяснимого ИИ для деревьев. Природный машинный интеллект , 2 (1), 56–67. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0138-9

Массельман, К. Н., Аддор, Н., Вано, Дж. А., и Молоч, Н. П. (2021). Тенденции зимнего таяния предвещают повсеместное сокращение водных ресурсов снега. Природа Изменение климата , 11 (5), 418–424. https://doi.org/10.1038/s41558-021-01014-9

Newendorp, PD (1976). Анализ решения о разведке нефти . https://www.osti.gov/biblio/6406439

Престон, Флойд В. и Джеймс Хендерсон. Характеристика рядов Фурье циклических отложений для стратиграфической корреляции . Геологическая служба Канзаса, 1964.

Стивенс Г.Л., 1994: Дистанционное зондирование нижних слоев атмосферы: введение. Oxford University Press, 562 стр.

Штурм, М., Гольдштейн, М. А., и Парр, К. (2017). Вода и жизнь из снега: научный вопрос на триллион долларов. Исследование водных ресурсов , 53 (5), 3534–3544. https://doi.org/10.1002/2017WR020840

Талаат, Ф. М., и Гамель, С. А. (2022). Алгоритм оптимизации гиперпараметров (ROA) на основе RL для сверточной нейронной сети. Журнал окружающего интеллекта и гуманизированных вычислений . https://doi.org/10.1007/s12652-022-03788-y

Вуд, Н. Б., Л’Экуйер, Т. С., Хеймсфилд, А. Дж., Стивенс, Г. Л., Худак, Д. Р., и Родригес, П. (2014). Оценка микрофизических свойств снега с помощью совмещенных мультисенсорных наблюдений. Журнал геофизических исследований: Атмосферы , 119 (14), 8941–8961. https://doi.org/10.1002/2013JD021303

Букет Томаса Кинкейда «Снежные мечты» в Эвелет, MN

Сохранить на потом

Выберите размер

Стандарт

$110.00

Делюкс

$125.00

Премиум

140,00 $

Select Sm – 15 долларов США, средний курс – 30 долларов США, LG – 50 долларов США

Select Sm – 12 долларов США, средний курс – 24 доллара США, LG – 36 долларов США

* Обозначает обязательное поле

*Почтовый индекс получателя

*Дата доставки

Найти почтовый индекс

ОПИСАНИЕ ВАЗА РАЗМЕРЫ

Эта праздничная композиция из красных роз и свежей зимней зелени, ставшая классикой для Рождества, дополняет восхитительную, расписанную вручную скульптуру Томаса Кинкейда с крытым мостом с подсветкой.

Ориентация : Многоборье
Все цены в долларах США ($)
Мы прилагаем все усилия, чтобы выполнить все заказы, как показано на рисунке, однако иногда нам нужно будет заменить типы используемых цветов, но мы заполним их в полном объеме и сохраним ту же цветовую схему и стиль, что и выбранная вами композиция.

Стандарт
Т18С200А
Делюкс
Т18С200Б
Премиум
Т18С200К

ВАЗА

Продолжите традицию Томаса Кинкейда и Teleflora причудливый подарок на память Snowfall Dreams, созданный специально для коллекции Teleflora «Цветы в подарок».