Местные особенности могут играть важную роль. Так, погода в Михайловском саду и на Невском проспекте может заметно отличаться: асфальт нагревается сильнее, чем покрытая травой земля, к тому же сад находится у реки.

С ноября прошлого года разработанная в Яндексе технология Метеум применялась при составлении прогнозов в 36 регионах России. Теперь так же рассчитывается прогноз для всей страны.

«Во время тестового периода мы пристально наблюдали за качеством нашего прогноза и сравнивали его с тем, что делают наши коллеги из метеоагентств. Судя по данным за последние восемь месяцев, мы реже допускаем заметные ошибки в температуре — то есть больше, чем на пять градусов, — и точнее предсказываем осадки», — рассказал Дмитрий Соломенцев, руководитель группы метеопрогнозирования Яндекса.

Метеум сочетает традиционные способы прогнозирования погоды с возможностями машинного обучения. Как и у обычного метеоагентства, у Яндекса есть собственная погодная модель — совокупность формул, описывающих изменения атмосферы. Она обрабатывает данные от наземных метеостанций, спутников и из других источников. Результаты вычислений регулярно сверяются с фактической погодой — 140 тысяч раз в день. Технология машинного обучения Матрикснет замечает повторяющиеся расхождения и устанавливает закономерности, которые позволяют уточнить расчёты.

Благодаря тому, что Яндекс.Погода использует координаты пользователя или произвольно заданной точки, в прогнозе учитываются такие факторы, как рельеф местности и близость водоёмов. Прогноз составляется заново при каждом обращении к сервису — из приложения или веб-версии Погоды.

«В наших ближайших планах — подключить новые источники данных. Мы хотим использовать больше локальных метеостанций, в том числе и частных, а также получать данные об атмосферном давлении с мобильных устройств пользователей: большинство смартфонов измеряет его автоматически», — добавил Соломенцев.