TCOscope / 2026

Самостоятельная нейросетевая модель глобального прогноза озона.

Пятидневный прогноз озонового слоя на основе спутниковой химии, стратосферной погоды и последнего наблюдаемого состояния атмосферы — в быстром и понятном веб-приложении.

T+1
T+2
T+3
T+4
T+5
Пять горизонтов прогноза

Прогноз для выбранного города

294.8 DU · T+3

CSV на 5 дней
5 днейГоризонт прогноза
1,2°Глобальная сетка
150 × 300Ячеек на каждый день
107Инициализаций в бенчмарке
01

Контекст и цель

Зачем прогнозировать общее содержание озона?

Проблема

Озоновый слой меняется каждый день, а операционные прогнозы сложно использовать.

Краткосрочная изменчивость озона важна для оценки ультрафиолетового воздействия, экосистем, атмосферной циркуляции и научного мониторинга. Физические модели состава атмосферы мощны, но требуют больших ресурсов и сложны для создания сфокусированного локального продукта.

Наше решение

Лёгкая нейросетевая модель, где persistence встроен как физический prior.

TCOscope прогнозирует изменения, а не восстанавливает всё поле атмосферы с нуля. Модель объединяет наблюдения, будущую метеорологию и режимные индексы, после чего публикует пять глобальных карт через простой read-only стек.

01

Стратосферный озон

Защитный слой, который поглощает биологически опасное ультрафиолетовое излучение.

02

Важна широта

Типичные значения и изменчивость резко отличаются в тропиках, умеренных и полярных широтах.

03

Важен перенос

Циркуляция Брюэра—Добсона, сезонность и температура перераспределяют и изменяют озон.

04

Важны режимы

QBO, ENSO, солнечная активность и полярная химия действуют на разных временных масштабах.

02

От орбиты до интерфейса

Один ежедневный пайплайн — четыре понятных этапа

Вычисление модели отделено от публичного API. Каждый запуск собирает проверенное состояние атмосферы, прогнозирует пять горизонтов, сохраняет компактные сетки и отдаёт их без повторного инференса.
01 · Наблюдение

Собираем текущее состояние

21-дневная история TROPOMI NRTI даёт озон и контекст малых газов. В T0 должны быть реальные наблюдения каждого продукта.

02 · Условия

Добавляем будущую погоду

Поля GFS от +24 до +120 часов описывают ветер, температуру и геопотенциальную высоту в стратосфере.

03 · Прогноз

Связываем пространство и время

Earthformer-Lite объединяет историю, будущую метеорологию и глобальные индексы, прогнозируя residual-поправки.

04 · Публикация

Делаем результат доступным

Пять сжатых сеток проходят через PostgreSQL и FastAPI к WebGL-глобусу, графикам городов и CSV.

03

Происхождение данных

Разные данные для прогноза и доказательства качества

Операционные источники создают прогноз. Отдельные спутниковые, наземные и модельные эталоны проверяют переносимость результата за пределы обучающей цели.
01

Операционная история наблюдений

Sentinel-5P / TROPOMI NRTI

Общее содержание O₃, а также CO, NO₂, SO₂, HCHO и аэрозольный индекс в скользящем окне 21 день.

02

Будущая метеорология

NOAA GFS

Ветер, температура и геопотенциальная высота на 200, 100, 50, 30 и 10 гПа для каждого горизонта.

03

Крупномасштабный контекст

NOAA CPC + CelesTrak

QBO на 30/50 гПа, солнечный поток F10.7, ONI, Арктическая и Североатлантическая осцилляции.

04

Независимая наземная проверка

WOUDC Brewer / Dobson

Ежедневное общее содержание озона на 38 станциях, которые не были спутниковой целью обучения модели.

05

Кросс-сенсорная проверка

NASA OMPS-NPP NMTO3

Внешний ежедневный продукт Level 3 для проверки переноса качества за пределы retrieval TROPOMI.

06

Физический ориентир

Операционный прогноз CAMS

Общее содержание озона CAMS на тех же горизонтах вместе с простой базовой линией persistence.

Архитектура модели

Persistence — это отправная точка, а не конкурент, которого мы игнорируем.

Earthformer-Lite — факторизованный пространственно-временной трансформер с локальным и глобальным attention. Он прогнозирует поправки к последнему наблюдаемому полю, чтобы сеть тратила ёмкость на изучение изменений атмосферы.
  • Temporal attention изучает эволюцию истории озона и атмосферной химии.
  • Spatial mixing описывает локальный перенос и крупномасштабные связи.
  • Future-to-history cross-attention связывает будущие поля GFS с наблюдаемым состоянием.
21 день истории химии
GFS T+1…T+5
QBO · F10.7 · ONI · AO · NAO
Earthformer-Liteпрогноз residual-поправок
Пять глобальных полей озона в единицах Добсона
04

Публичный продукт

Научный результат, которым удобно пользоваться

Интерфейс сохраняет исходное научное поле, но делает глобальные паттерны, точные значения и локальный пятидневный прогноз понятными без специализированного ПО.
atmosphere-predictions.com
01

Интерактивный глобус

Вращайте, приближайте и наводите курсор, чтобы увидеть точное значение озона и координаты.

02

Локальный контекст

Выберите город, сфокусируйте глобус и посмотрите полный ряд озона T+1…T+5.

03

Экспорт для анализа

Скачайте один широкий CSV с координатами и пятью колонками прогноза с датами.

05

Доказательства, а не только демо

Три источника проверки, пять горизонтов, единый протокол

RMSE показывает типичную ошибку прогноза: меньше — лучше. Все графики используют одни и те же 107 инициализаций января—мая 2026 года и сопоставленные горизонты T+1…T+5. Persistence повторяет последнее наблюдаемое поле.
Ретроспективный бенчмарк · пока не проспективный слепой тест

Все пять горизонтов

Общий RMSE по источникам проверки

Меньше — лучше · единицы Добсона (DU)

TCOscopeCAMSPersistence

Согласованность с TROPOMI

Та же спутниковая цель и маска наблюдений, что используются в пайплайне модели

Наземные станции WOUDC

13 772 сопоставленные пары с 38 независимых станций Brewer/Dobson

Кросс-сенсорная проверка OMPS

Исходные наблюдения NASA OMPS-NPP NMTO3 на общей сетке

30,2%снижение RMSE относительно CAMS в проверке согласованности с TROPOMI
20,7%снижение объединённого RMSE относительно CAMS на 38 станциях WOUDC
16,9%снижение глобального RMSE относительно CAMS по исходным наблюдениям OMPS

Что подтверждают результаты

TCOscope лучше persistence на каждом горизонте во всех трёх сравнениях.

Преимущество над CAMS сохраняется на внешнем спутнике и независимых наземных станциях.

Сопоставленные горизонты и общие наблюдения оценены без коррекции bias на тестовом периоде.

Чего результаты пока не доказывают

Период охватывает зиму и весну Северного полушария, но не полный годовой цикл.

Бенчмарк ретроспективный; нужен замороженный проспективный протокол на 6–12 месяцев.

Вывод относится к прогнозу общего содержания озона, а не к превосходству над всей системой CAMS.

Следующий этап

От обнадёживающего бенчмарка к устойчивому доказательству

Веб-продукт уже работает. Следующая работа — научная: заморозить протокол, расширить окно оценки и количественно описать неопределённость прогноза.
01

Проспективная валидация

Зарегистрировать хеши checkpoint и кода, затем оценивать 6–12 новых месяцев без донастройки.

02

Неопределённость и ансамбли

Добавить калиброванные интервалы и исследовать ансамбли с физическими моделями.

03

Более высокое разрешение

Повышать детализацию, сохраняя глобальную согласованность и доступную стоимость инференса.

Atmospheric Researchers

Исследование, инженерия и публичный продукт в одном проекте

TCOscope объединяет сбор данных, научное моделирование, валидацию, инфраструктуру и веб-интерфейс в одной воспроизводимой системе.

Астанин Денис

Full-stack engineer · модель и продукт

GitHubLinkedInEmail

Михаил Разумовский

Участник проекта

GitHub