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GOES-R 系列和 GeoXO 计划季度新闻通讯，2023 年 10 月至 12 月
除 NOAA 联合极地卫星系统上的 ABI 仪器和 NASA Aqua 和 Terra 卫星上的 MODIS 仪器外，RAVE 还整合了 NOAA GOES East 和 GOES West 卫星上的 ABI 仪器的数据，从而能够更频繁地更新预测野火对空气质量的影响。RAVE 现在是 NOAA 海洋和大气研究办公室高分辨率快速刷新 (HRRR) 烟雾模型不可或缺的一部分，可帮助 HRRR 推导烟雾排放量并执行烟雾羽流上升计算。2024 年 1 月，RAVE 还将纳入 NOAA 的社区多尺度空气质量预报 (CMAQ) 模型，该模型通过提供多日臭氧和细颗粒物污染预报指导来支持国家空气质量预报能力。
评估高等教育改进的经济影响...
摘要：数值天气预报 (NWP) 模型的预报在美国经济的许多领域发挥着关键作用。人们普遍认为，对业务 NWP 模型预报的改进可通过更好的决策带来显著的经济节约。但事实真是如此吗？自 2014 年以来，国家气象局已投入使用多个新版本的高分辨率快速刷新 (HRRR) 模型。实际上，只有当预报导致的行动与在替代信息集下采取的行动不同时，预报才会产生经济影响。而且在许多领域，仅需在特定天气条件下考虑这些决策。我们使用 12 小时风、降水和温度预报，在几种可能产生“具有经济意义的”行为后果的情况下，估算了对 HRRR 进行改进的经济影响。我们研究了美国经济中三个需要这些信息的不同组成部分：1) 更好地将风能资源整合到电网中，2) 由于降水预报更准确，工人能够准时上班，从而提高了工人的产出，3) 农业生产者在应对冰冻天气方面做出了更好的决策。这些应用表明了确定改进天气预报的经济影响所面临的一些挑战，包括强调必须做出的关键假设，以使问题易于处理。对于这些部门，我们表明，HRRR 版本 1 和 2 之间为美国带来了显著的经济收益，而版本 2 和 3 之间的经济收益较小，但仍然可观。
在Medicare Advantage和服务费用的Medicare
avalere构建了使用每个阶段内使用倾向评分模型（PSM）的MA和FFS患者的比较组（糖尿病前期患者，2型糖尿病和慢性2型糖尿病）；慢性队列包括先前诊断为2型糖尿病的患者，是最大的（表1）。PSM中使用的变量包括人口统计学特征（年龄，性别，双重状态），糖尿病并发症的组成部分严重程度指数（DCSI）得分（量度与糖尿病相关的并发症的量度，通过前12个月的医疗要求确定的相关并发症）17，前12个月的医师访问，在前12个月和面积级别的验证范围，以及周围的住院率（HR）（HRRR）（HRRR）（HRR）（HRR）（HRRRR）（HRRRR）。表1中显示了匹配样品特征的平均值，所有匹配变量的标准化平均差异在附录C中显示。RXRISK分数，这是一种经过验证的仪器，可以根据PSM识别基于药房数据的慢性条件。19,20
新闻稿：RARE Power 数据集
在 GridLab 的支持下，Catalyst Cooperative 将托管和分发可再生能源数据集。该数据包括按县级发布的每小时太阳能、陆上和海上风电生产情况，汇总了美国本土的 3 公里数据。首次发布包含 2019-2023 年的数据，而 2025 年第一季度的进一步发布将包含 2014-2018 年的数据。该数据集的基础是美国国家海洋和大气管理局的高分辨率快速刷新 (HRRR) 操作数值天气预报模型生成的天气变量。该方法已用于指导现实世界的进程，例如在 2020 年为 Midcontinent Independent System Operator (MISO) 开发数据集。
网络研讨会：NOAA 的 3 公里快速刷新天气预报
准确预测云层仍然是一个挑战，尤其是与云层形成/消散相关的时间，这极大地影响了太阳辐射预测甚至风。预测复杂地形中的轮毂高度风仍然是一个挑战，因为即使使用 3 公里网格，我们也无法解决所有重要特征，而且也无法正确获取各种阻力源对模型的贡献——我们需要在该国不同地区的轮毂高度进行更多观测。当您需要某个点的时间序列数据时，通过 grib 或 netcdf 获取 HRRR 数据确实具有挑战性。是否有任何官方工具或数据主机可以使其更简单？
制定 AQPI 行动概念的工作计划
（CONOPS）计划第 1 部分：AQPI 概述和状态 1.1 先进定量降水信息系统 (AQPI) 概述 AQPI 是一种降水监测、警报和水文信息系统，供水资源机构和应急管理人员以及旧金山湾区的其他社区利益相关者使用，用于管理水源，并通过改进的降水估计和增强的气象观测，预警山洪、泥石流或合流污水溢流事件等水文灾害。AQPI 系统有几个组件。安装五个气象雷达将填补雷达覆盖空白，并改善降水估计和短期临近预报（<1 小时）。为了支持预测需求，融合了高分辨率快速刷新 (HRRR) 和全球预报系统 (GFS) 预报模型的数据馈送涵盖了 AQPI 基于网页的显示中的 0-10 天，并直接在数据流中发送给 AQPI 成员机构。 AQPI 用户门户上提供可视化效果，并开发了定制数据源，供当地合作机构委员会 (LPAC) 成员在其运营活动中使用。该系统还包括安装新的降水、径流和土壤湿度表面测量数据，并将现有的测量数据汇总到决策支持系统中。沿海风暴建模系统 (CoSMoS) 提供沿海海平面预报，为沿海洪水灾害提供预警和决策支持。AQPI 系统还将结合国家水模型 (NWM) 提供径流预报。1.2 AQPI CONOPS 计划概述 AQPI CONOPS 计划的总体目标是提供全面的指南，以确保在完成加州水资源部 (CA DWR) 系统开发奖后，AQPI 系统在交付后的前五年内继续运行和开发。CONOPS 计划将在斯克里普斯海洋研究所西部天气和水极端事件中心 (CW3E) 的领导下，在大约两年的时间内制定完成。 CONOPS 计划目标、内容和制定过程的详细信息在第 2、3 和 4 节中介绍。1.3 AQPI 系统组件的当前状态（截至 2022 年 1 月 31 日）雷达