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在挪威大都会的SVALBARD的数值天气预测数据集：arome-arome-Arctic预测实验hectometric Runs Carra Reanalysis
○Harmonie – Arome基于Aladin联盟内开发的模型（地图上的蓝色国家）○○与AROME-FRANCE相同的非静态动力学核心○更新到该模型的物理参数化，配置选择和脚本系统●Accord common and contoct and contoct and contoct of ifs-arpege frr frrige and ifs-arpege M Moutrf，
NAVFAC 开放环境修复资源 (OER2)：确定 MEC/MPPEH 水下埋藏深度的方法军用弹药被发现在某些水下位置，这是历史处置活动以及实弹训练、测试和其他操作的结果。在水下环境中仍能发挥作用的射弹和其他弹药构成爆炸危险，可能会迁移，使人员接触到这些弹药。这种爆炸危险的管理很复杂，取决于特定地点的考虑因素，例如弹药类型、海洋环境、移动潜力以及人员如何接触和与弹药互动。本次网络研讨会的目的是总结为了解水下环境中弹药的移动性和埋藏而开发的科学。将介绍环境观测、弹药观测技术、移动性和埋藏现场观测、移动与埋藏的物理学以及埋藏的物理过程建模。演示将以将这些知识在现有场地的实际应用结束。 演讲者：Bryan Harre，NAVFAC EXWC 和 Joe Calantoni，美国 NRL 博士 日期：2022 年 11 月 9 日，星期三 时间：太平洋时间上午 11 点 | 美国东部时间下午 2 点 通过以下链接注册参加网络研讨会：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=697664&k=0468450F7D53 如果您无法点击链接，请将地址复制并粘贴到您的网络浏览器中。 州际技术与监管委员会 (ITRC) 关于可持续弹性修复 (SRR) 的网络研讨会 极端天气事件会对修复措施保护人类健康和环境的能力产生不利影响。可持续弹性修复 (SRR) 被定义为“清理和再利用危险废物场地的优化解决方案，可限制负面影响、最大化社会和经济效益并增强对日益增加的威胁的抵御能力”。该网络研讨会介绍了一些工具，可帮助将可持续和有弹性的实践融入修复项目中。主题：可持续的弹性修复演讲者：ITRC 日期：2022 年 11 月 17 日时间：太平洋时间上午 10 点 | 美国东部时间下午 1 点通过以下链接注册参加 ITRC 网络研讨会：https://clu-in.org/conf/itrc/SRR/有关更多信息，请查看 ITRC 关于此主题的报告：https://srr-1.itrcweb.org/ RPM 培训活动主题的最后一次征集 RPM 培训主题的最后一次征集：现在到 2022 年 11 月 16 日链接：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=699708&k=04684B0E7B5F RPM 培训日期更新：2023 年 3 月 14 日至 16 日*这与原始/预计日期不同* 正在评估场地，活动举办批准将决定最终日期和地点。
NAVFAC 开放环境修复资源 (OER2)：确定 MEC/MPPEH 水下埋藏深度的方法军用弹药被发现在某些水下位置，这是历史处置活动以及实弹训练、测试和其他操作的结果。在水下环境中仍能发挥作用的射弹和其他弹药构成爆炸危险，可能会迁移，使人员接触到这些弹药。这种爆炸危险的管理很复杂，取决于特定地点的考虑因素，例如弹药类型、海洋环境、移动潜力以及人员如何接触和与弹药互动。本次网络研讨会的目的是总结为了解水下环境中弹药的移动性和埋藏而开发的科学。将介绍环境观测、弹药观测技术、移动性和埋藏现场观测、移动与埋藏的物理学以及埋藏的物理过程建模。演示将以将这些知识在现有场地的实际应用结束。 演讲者：Bryan Harre，NAVFAC EXWC 和 Joe Calantoni，美国 NRL 博士 日期：2022 年 11 月 9 日，星期三 时间：太平洋时间上午 11 点 | 美国东部时间下午 2 点 通过以下链接注册参加网络研讨会：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=697664&k=0468450F7D53 如果您无法点击链接，请将地址复制并粘贴到您的网络浏览器中。 州际技术与监管委员会 (ITRC) 关于可持续弹性修复 (SRR) 的网络研讨会 极端天气事件会对修复措施保护人类健康和环境的能力产生不利影响。可持续弹性修复 (SRR) 被定义为“清理和再利用危险废物场地的优化解决方案，可限制负面影响、最大化社会和经济效益并增强对日益增加的威胁的抵御能力”。该网络研讨会介绍了一些工具，可帮助将可持续和有弹性的实践融入修复项目中。主题：可持续的弹性修复演讲者：ITRC 日期：2022 年 11 月 17 日时间：太平洋时间上午 10 点 | 美国东部时间下午 1 点通过以下链接注册参加 ITRC 网络研讨会：https://clu-in.org/conf/itrc/SRR/有关更多信息，请查看 ITRC 关于此主题的报告：https://srr-1.itrcweb.org/ RPM 培训活动主题的最后一次征集 RPM 培训主题的最后一次征集：现在到 2022 年 11 月 16 日链接：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=699708&k=04684B0E7B5F RPM 培训日期更新：2023 年 3 月 14 日至 16 日*这与原始/预计日期不同* 正在评估场地，活动举办批准将决定最终日期和地点。
GPG概况24 PV弹性：解决现有系统中的天气漏洞
1 Jordan，DC，Marion，B，Deline，C，Barnes，T，Bolinger，M。PV Fiff Fifferd可靠性状态 - 100 000太阳系的分析。Prog Photovolt Res Appl。2020; 28：739–754
定量降水估计（QPE）天气雷达使用衰减校正和Z-R关系算法的比率
定量降水估计（QPE）天气雷达在东Java Laode Nodeman的某些部分中使用Z-R关系算法的衰减和比较Z-R关系算法，Retnadi Heru Jatmiko博士，硕士。; Emilya Nurjani博士，S.Sc.，M.Sc。
为太空天气事件做准备
摘要：太空天气是一种自然危害，可以显着影响对经济，社会福祉和国家安全至关重要的关键基础设施，例如电力，供水，医疗保健和运输。因此，作为紧急管理计划和危害风险评估的一部分，对太空天气的兴趣增加。本届会议将为参与者提供空间天气的概述，如何更好地准备，保护和减轻太空天气事件的影响，并讨论联邦政府，地方和管辖权紧急经理在准备和减轻此类影响方面的作用。还将提供FEMA联邦经营概念即将发生的太空天气事件和新的应急管理学院课程“ IS-66：为太空天气事件做准备”。
呼吁在天气和气候科学下为印度服务伙伴关系（WCSSP-India）提出研究建议
Service Partnership India（WCSSP-India）的天气和气候科学是英国和印度之间的一项合作科学计划，旨在促进MOES改善天气和气候服务的科学理解和建模能力，重点是极端和相关的多部门影响。目前涉及大都会办公室，英国学术伙伴和地球科学部（MOES），政府。印度。 WCSSP-India项目的关键科学目标包括有关南亚季风体系的自然危害的研究（重点关注季节时间表的日子和全球范围为全球范围驱动程序）；提高全球耦合，区域对流量表耦合和亚公里的城市规模建模框架的能力；观察和过程研究，改善在一系列预测时间范围内对自然危害的基于风险预测的工具和技术。 WCSSP-India旨在帮助Moes提供具有增强本地规模的预测服务的服务，并预期对灾害管理当局的影响，以计划适当的应急响应以确保公共安全。 要实现以WCSSP-India为目标的理想目标，印度大学和其他印度研究机构的参与非常重要。 为了吸引印度学术界/研究人员，决定邀请WCSSP-India主题的项目提案。 WCSSP印度研究由四个相互依赖的工作包（WP）组成。印度。WCSSP-India项目的关键科学目标包括有关南亚季风体系的自然危害的研究（重点关注季节时间表的日子和全球范围为全球范围驱动程序）；提高全球耦合，区域对流量表耦合和亚公里的城市规模建模框架的能力；观察和过程研究，改善在一系列预测时间范围内对自然危害的基于风险预测的工具和技术。WCSSP-India旨在帮助Moes提供具有增强本地规模的预测服务的服务，并预期对灾害管理当局的影响，以计划适当的应急响应以确保公共安全。要实现以WCSSP-India为目标的理想目标，印度大学和其他印度研究机构的参与非常重要。为了吸引印度学术界/研究人员，决定邀请WCSSP-India主题的项目提案。WCSSP印度研究由四个相互依赖的工作包（WP）组成。
机器学习以改善ERA中对流层相对湿度的改善5天气模型数据
摘要。对对流层和下层平流层（UTL）中湿度的了解非常特别，因为它对卷云的形成及其气候影响的重要性。但是，当前天气模型中的UTLS水蒸气分布遭受大型不确定性。在这里，我们使用人工神经网络（ANN）开发了一种基于动态的Hu-Intimity校正方法，以改善ECMWF数值天气预测中ICE（RHI）的相对湿度。该模型是通过ECMWF ERA5的时间依赖性热力学和动力学变量进行训练的，以及来自服务机内的湿度测量，用于全球观察系统（IAGOS）。在±2 ERA5在iagos-tripter周围的±2 ERA5压力下的大气变量用于ANN训练。RHI，温度和地球电位对ANN结果的影响最高，而其他动态变量则具有低至中等或高度的重要性。ANN表现出色，UT中预测的RHI的平均绝对误差（MAE）为5.7％，确定的系数（R 2）为0.95，与ERA5 RHI相比，它显着改善（MAE5 RHI（MAE5）（15.8％; R 2 of 0.66）。ANN模型还提高了全套UT/LS和多云UTL的预测技能，并消除了RHI = 100％的峰值。相对于冰光厚度的MeteoSat第二代（MSG）观察到的结果比在没有湿度校正的结果上对大西洋上的关节尾卷心场景进行湿度校正的观察更好。ANN方法可以应用于其他天气模型，以改善湿度预测并支持航空和气候研究应用。