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第二代气象卫星 - ESA 地球在线
目的 – 每 15 分钟在 12 个光谱带（2 个可见光、1 个高分辨率可见光、7 个红外、2 个水蒸气）上拍摄一张地球及其大气层的图像 – 将图像数据和其他气象信息传播给数据用户站 技术特点 – 自旋稳定航天器 – 质量（发射时）约 2 吨 – 直径 3.2 米 – 高度 3.7 米 – 寿命 7 年 – 轨道地球静止 – 轨道位置在赤道平面和 0˚ 经度以上 – 运载火箭与阿丽亚娜-4 和阿丽亚娜-5 兼容 – 发射日期 2000 年 10 月（MSG-1） – 有效载荷 • 旋转增强可见红外成像仪 (SEVIRI) • 地球静止地球辐射预算 (GERB) 仪器 • 搜索和救援 (S & R) 应答器 • 任务通信包 (MCP)
MeteoSat第三代（MTG）-AMS期刊
摘要：在接下来的几年中，欧洲的气象卫星剥削组织（Eumetsat）将开始部署其下一代地理气象学卫星。METEOSAT第三代（MTG）由四个成像（MTG-I）和两个发声（MTG-S）平台组成。卫星是三轴稳定的，与旋转稳定的两代MeteoSat不同，并携带两组遥感仪器。因此，除了提供连续性外，新系统还将提供对地静止轨道前所未有的能力。MTG-I卫星上的有效载荷是16通道柔性组合成像仪（FCI）和闪电成像器（LI）。MTG-S卫星上的有效载荷是高光谱红外声音（IRS）和由欧洲委员会提供的高分辨率紫外线 - 可见的 - 近红外（UVN）Sounder-Sounder-4/UVN。今天，中国宫殿轨道的高光谱声音由中国宫颈轨道4A（FY-4A）卫星卫星地静止的静态干涉测量器（GIIRS）仪器提供，闪电映射器在FY-4A上可用，在FY-4A上可用，在国家大洋洲和大气管理（NOAAA）上（NOAA）和16和16和16 and-16 and-16 and-17 Satellites。因此，这类工具的科学和应用的发展具有坚实的基础。但是，IRS，LI和Sentinel-4/UVN在地静止轨道上是欧洲的挑战性。四个MTG-I和两个MTG-S卫星的设计分别提供20年和15。5年的运营服务。大约在一年后，预计将在2022年底和第一个MTG-S发射。本文介绍了四种工具，概述了产品和服务，并介绍了更多应用程序的演变。
事实说明 - 国防部
EUMETSAT Meteosat 7 即将丧失覆盖能力，尽管 Meteosat 8 已部分取代了该能力，但该地区东部的覆盖缺口仍然存在。由于这一迫在眉睫的缺口，美国空军与 NOAA 接洽，探讨利用其剩余的 GOES-NOP 能力，直到找到长期解决方案的可能性。2017 年 11 月，双方签署了一份备忘录 (MOA)，涵盖 GOES IO 搬迁计划的合作，该计划将 GOES-13 航天器转让给 USSF 负责所有权、运营和维护，以弥补预期的缺口，直到找到更长期的解决方案。卫星控制局 (SCA) 隶属于太空德尔塔 2 (DEL 2)，并委托给位于 NSOF 的第 19 太空防御中队、作战地点-Alpha (OL-A)，负责监督 EWS-G1 卫星。
证明。 d。 ing。 Lisi Marco
•技术人员管理•航空航天项目的管理•工程，生产和运营合同的技术和合同控制•安全工程，认证和认证活动的管理•准备建议和技术 - 经理关系•技术演示•与机构和航空公司的关系•与欧洲，欧洲，北美，俄罗斯联邦，韩国，韩国，日本和项目的关系•项目•项目。 From engineering to production • Project and development of telecommunication systems, radionavigation and observation of the earth • Project and development of antennas and subsystems with radio frequency • Involvement in a series of large satellite projects: Italsat, Olympus, Artemis, Meteosat Operational, Meteosat Second Generation, Sicral, Globalstar, Connexion, Teledesic, Globalradio, Cosmo-Skymed,伽利略
解码来自天空的信号 - CESAR / ESA
人造卫星是由人类建造的。它们使我们能够在地球上不同地方保持通信（电信卫星）、研究某个地区的气象条件（气象卫星），以及观察太阳系中的其他行星、我们银河系（银河系）和其他星系中的太阳和其他恒星。这些观测无法使用地球上的望远镜或传感器进行的原因可能是它们需要更靠近被测量的物体（靠近火星，如火星快车和 ExoMars），它们需要从更高大气区域获得更广阔的视野（Meteosat、NOAA、伽利略系统），所研究的过程在地球上不可见，因为它们的光被大气吸收，或者需要在与地球不同的重力条件下进行测试（国际空间站）。
2022 年 MTG 和 EPS-SG 用户日报告 - Eumetsat
为了改进地球系统监测和预测，Meteosat 第三代 (MTG) 和 EPS 第二代 (EPS-SG) 计划的下一代 EUMETSAT 卫星任务具有巨大的创新潜力。研究和开发 (R&D) 对于充分释放这一潜力至关重要。在 2022 年 MTG 和 EPS-SG 用户日上与用户、开发人员和学术界的讨论提供了一个独特的机会来确定关键的研发优先事项，并将其与 EUMETSAT 内部的当前计划（包括其卫星应用设施 (SAF)）进行匹配。这些优先事项在“主要发现摘要”部分中进行了描述。用户日还确定了需要整个社区提供额外研发支持的项目，因为当前的 EUMETSAT 计划（例如：PDIP、CSDP、科学路线图、SAF CDOP-4 计划）没有或仅部分解决这些项目。表 1 中显示的项目分为三类： 1.提高卫星产品用户接受度的新发展 2.改进现有或开发新卫星产品的研发 3.基础知识研发
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。
最佳云分析 (OCA) 第 1 版产品用户指南
最佳云分析 (OCA) 算法最初是在 1997 年授予卢瑟福阿普尔顿实验室 (RAL) 的一项研究中开发的，并于 2001 年编码为原型系统。该算法由 EUMETSAT 进一步开发，旨在提供 Meteosat 第二代 (MSG) 旋转增强可见光和红外成像仪 (SEVIRI) 仪器的 Day-2 产品。最新版本的操作算法允许识别多层云情况并检索双层场景的云属性 (Watts 等人，2011)。OCA 还提供了由最佳估计方法得出的不确定性的估计。自 2013 年 6 月以来，OCA 产品已作为演示产品以全重复周期 (15 分钟) 频率进行操作生成。OCA 检索到的云属性包括云顶压力、云光学厚度和云有效半径。OCA 算法已针对气候数据记录处理进行了轻微调整。调整主要在于使用不同的输入，因为用于近实时 (NRT) 的输入不适用于重新处理（云掩模、晴空反射图），并且在整个时间段内也不均匀（重新分析）。验证报告 (EUMETSAT, 2021) 中提供了 NRT 和 CDR 产品之间的差异。OCA Release 1 气候数据记录 (CDR) 涵盖了从 2004 年到 2019 年的 MSG 观测期，提供了均匀的云属性时间序列，它将 NRT 产品的时间延长了 9 年多。OCA Release 1 计划用作生成新的大气运动矢量 (AMV) CDR 的输入，并可能包括风矢量高度的不确定性估计。
基于卫星的气候数据记录表面太阳辐射
摘要。从太阳到达地球表面的能量量对于气候系统和可再生能源应用非常重要。SARAH-3 (SurfAce Radiation DAtaset Heliosat, https://doi.org/10.5676/EUM_SAF_CM/SARAH/V003, Pfeifroth et al., 2023) is a new version of a satellite- based climate data record of surface solar radiation parameters, generated and distributed by the European Or- ganisation of Meteorological Satellites （Eumetsat）气候监测卫星应用程序（CM SAF）。Sarah-3提供了1983年以来的数据，即超过40年的数据，空间分辨率为0.05°×0.05°，时间分辨率为30分钟，每天和每月的平均值（每月均值为65°W至65°E和65°E和65°S至65°N）。sarah-3由七个参数组成：表面辐照度，直接辐照度，直接辐照度，阳光持续时间，日光，光合作用的活性率和有效的云反照率。Sarah-3 1983年至2020年之间的数据已通过稳定的输入数据生成（即卫星和辅助数据），以确保较高的时间稳定性；这些数据通过操作近实时处理（所谓的临时气候数据记录）在时间上扩展。数据记录适用于从气候监测到可再生能源的各种应用。Sarah-3的验证表现出良好的准确性（偏离约5 W m-2的偏差与每月表面辐照度的表面参考测量值的偏差），数据记录的稳定性以及对其前身SARAH-2.1的进一步改善。这种提高质量的原因之一是对算法中积雪覆盖的表面进行了新的处理，从而减少了雪的错误分类。SARAH-3数据记录显示，近几十年来，欧洲的表面辐照度增加（〜+ 3 w m-2），这与表面观察结果一致。
3D云通过地理空间意识到的蒙版自动编码器
swath（1.4 km）。此外，凭借其太阳同步轨道，Cloudsat在同一当地时间经过赤道，将观察结果限制为在一天中的特定时间内“快照”。相比之下，成像仪器在更广泛的视野和更高的时间分辨率上进行测量，但它们仅提供“自上而下”的视角，并且不会直接测量大气曲线。但是，将不同光谱通道中的图像与大气轮廓重叠的测量结合在一起，可以推断雷达轨道以外的垂直轮廓。Barker等。[3，4]通过强度像素匹配，开发了一种将地球保健曲线扩展到3D的算法。最近的工作[5，6，7]使用了基于ML的方法（例如U-NET，CGAN，线性回归，随机森林，XGBoost），以从“自上而下”的测量中估算垂直云信息。特别是Brüning等人。[5]从MeteoSat第二代（MSG）旋转增强的可见和红外成像仪（Seviri）的卫星图像进行了训练，并具有Cloudsat Cloud Cloud Radar（CPR）反射率，重建3D云结构。对于所有方法，模型训练需要数据源之间的精确空间和时间对齐。由于雷达卫星的立交桥有限（图1b），轮廓测量值少于可用的图像（为了进行比较，MSG/Seviri每年产生40 TB的图像数据，而CPR每年产生150 GB）。然后，我们使用匹配的图像profile对进行了3D云重建任务的预训练模型。自我监督学习（SSL）的最新进展（SSL）在大型未标记数据集的训练前模型中表现出了希望，但它们在云研究中的应用仍然不足。在这项工作中，我们将SSL方法（MAE，MAE，[8]）和GeoSpatemance Authewawe AutoCododers（基于Satmae，[9]）应用于2010年的多光谱MSG/SEVIRI数据。我们的结果表明，预训练始终提高此任务的性能，尤其是在热带对流带等复杂地区。具有地理空间意识的预训练模型（即时间和坐标编码），尤其是胜过随机初始化的网络和更简单的U-NET体系结构，从而改善了重建结果。该代码将在接受后提供。