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加拿大环境和气候变化的模块化数据同化系统（MIDAS v3.9.1）
摘要。根据其功能范围，模块化软件设计，并行化策略以及实时操作和实验系统中的当前用途来描述模块化和集成的数据同化系统（MIDAS）软件（版本3.9.1）。MIDAS是在加拿大环境和气候变化上开发的，用于运营和研究应用，包括加拿大运营数值天气预测系统的所有大气数据同化（DA）元素。MIDAS的描述范围是加拿大预测系统的一部分，该系统于2024年6月投入运营。该软件被签署为有足够的一般通用，以启用其他DA应用程序，包括大气成分（例如臭氧），海冰和海面温度。除了描述当前的MIDAS应用外，还提供了来自这些系统的结果的样本，以证明其性能与从切换到使用MIDAS软件或其他数字天气预测（NWP）中心的任何一个系统相比。The modular software design also allows the code that implements high-level com- ponents (e.g.observation operators, error covariance matri- ces, state vectors) to easily be used in many different ways depending on the application, such as for both variational and ensemble DA algorithms, for estimating the observation impact on short-term forecasts, and for performing various observation pre-processing procedures.将单个常见的DA软件包用于地球系统的多个组成部分，提供了实用和科学的材料，包括促进未来对DA ap aperaches的研究，这些研究明确包括耦合的连接，包括 -
用于掩星处理的 GPS 地面站数据
摘要。双重差异技术是Champ的标准处理方法（具有挑战性的Minisatellite有效载荷）GPS（全球定位系统）掩盖数据，以纠正卫星时钟错误。为了应用此技术，需要实施全球基金GPS地面网络。该网络（“高率和低潜伏期网络”）是由Geoforschungszentrum Potsdam（GFZ）和JET推进实验室（JPL）共同安装的，以准备Champ Sacdultation实验，并由这两个机构共同运行。目前（2001年5月/6月）由28个站组成（18个站点（由JPL资助和经营，由GFZ资助和运营）。讨论了将地面站数据用于GPSSacultation处理的方面。网络配置允许每个掩盖事件约3.5个地面站进行掩盖数据处理。发现该冗余的全球分布是不规则的。网络满足数值天气预测（NWP）系统施加的低潜伏期要求。首次将1/5、1/10和1/30 Hz的采集率降低到GPS掩盖数据处理中。对于1,400个垂直干燥温度剖面的三个结果集（分别使用1/5、1/10和1/30 Hz），表明，与相应的气象分析相关的干燥温度的平均值和标准偏差几乎与引用1 Hz数据集的平均值相同。1简介德国地球科学冠军卫星于2000年7月15日从俄罗斯宇宙斑块发射。冠军的测量方法用于确定地球的重力和磁场，并使用创新的GPS无线电掩盖技术在全球尺度上获得有关垂直温度，湿度和电子密度分布的精确信息（Reigber等，2002）。
地瓜和...
背景与动机本地根和块茎食品作物（RTC）表现出广泛的农业生态适应性，对边际环境，混合农业系统的灵活性，在大多数作物无法获得的情况下产生合理产量的能力，因此适用于资源贫乏农民的生产。此外，它们提供高水平的碳水化合物和养分的能力使RTC生产成为改善食品和营养安全的基础，尤其是在小型家庭水平上。尽管产生RTC有许多感知的好处，但这些农作物仍然是侧衬和被遗忘的，即未充分利用。过去，尽管RTC在撒哈拉以南非洲的重要性很重要，但研究的关注主要集中在小麦，大米和玉米等谷物作物上。此外，RTC的生产和贸易也被忽略了其他现金作物，例如茶，咖啡，棉花和可可。RTC的忽视还导致了不一定适合生产高产的传统陆地和生产技术的长期使用。也对各个RTC对水的研究表征进行了不成比例的关注。例如，对马铃薯和木薯进行了广泛的研究，并在红薯上进行了一些工作。但是，有关塔罗，坦尼亚和山药用水的信息仍然很少。文献中针对某些RTC报告的用水量范围很大，而塔罗（Taro）出现了高作物用水。知识差距是从五个RTC的文献综述中确定的（AIM 1;参见第4.3.7和5.3.7节。第6章）。项目的目的是该项目的总体目标是测量和建模所选RTC的用水量，产量和营养含量，而目前存在的信息很少或相互矛盾的信息。第2章和第3章），然后通过现场工作（AIM 2;参见第4章和第5章的重点是（i）橙色肉红薯（Ofsp; Clientrar 199062.1），以及（ii）陆地，Eddoe Type Taro Landrace，称为Dumbe Dumbe。一个作物模拟模型进行了部分校准，并用于对每种作物的蒸散作物（ET）和产量（Y）进行建模（AIM 3;参见然后以国家规模运行该模型，以估算Y和ET，从该模型中，将作物水生产率（CWP）计算为y/et。CWP和营养含量的乘积提供了另一种称为营养水生产率（NWP）的有用度量。图显示了Y，CWP，NWP，农作物周期和作物衰竭风险的空间变异性，以改善有关这两个RTC的现有知识（AIM 5；参见模型模拟还用于开发两种农作物的土地适用性图（AIM 4;参见第8章）并得出特定地点的作物系数。后者被用作水文模型的输入，以评估作物产量对下游水利用率的影响（AIM 6；第7章）。最终项目报告代表AIM 7，这是上述信息的综合，以帮助促进SP和Taro的可持续生产。土著根和块茎食品作物的概述需要使边际农业系统多样化，并使用更少的水生产更多的农作物和营养产量。和YAM（Dioscorea spp。）。一个值得注意的策略是种植具有经济潜力并具有耐旱和营养浓度的农作物。rtcs也称为“干旱保险”作物，已成为在气候变异性和变化下解决食物和营养不安全的合理选择。RTC生产地下食物，包括红薯（ipomoea batatas），木薯（manihot esculenta），塔罗（Colocasia esculenta），tannia（xanthosoma spp。）他们广泛的农业生态适应性，尤其是在边际环境和混合农业系统中，使它们成为解决贫困农村家庭营养不良的核心。
分布式风力涡轮机的设计载荷基础指导
ACP 美国清洁能源 DFMEA 设计故障模式与影响分析 DLC 设计载荷工况 dWAM 分布式风气动弹性建模 ECD 具有方向变化的极端相干阵风 ECG 极端相干阵风 EDC 极端方向变化 EOG 极端运行阵风 EOG 1、EOG 50 具有 1 年和 50 年重现期的 EOG ETM 极端湍流模型 EWM 极端风速模型 EWS 极端风切变 FLS 疲劳极限状态 HAWC2 水平轴风力涡轮机模拟代码 第二代 HAWT 水平轴风力涡轮机 IEC 国际电工委员会 IECRE IEC 可再生能源应用设备标准认证体系 NREL 国家可再生能源实验室 NTM 正常湍流模型 NWP 正常风廓线模型 O&M 运营和维护 OEM 原始设备制造商 PSF 部分安全系数 RRD RRD Engineering, LLC SLS 使用极限状态 ULS 极限状态 VAWT垂直轴风力涡轮机 V&V 验证和确认 WTG 风力发电机 数学符号 A 威布尔尺度参数 𝐹𝐹 𝑘𝑘 通用特征载荷 k 威布尔形状参数 I ETM ETM 湍流强度 PE (𝐹𝐹 𝑘𝑘 ) 超过 𝐹𝐹 𝑘𝑘 的概率 p 0 参考大气压 T ECD ECD 的瞬态持续时间 T EDC EDC 的瞬态持续时间 T EWS 极端风切变 (EWS) 的瞬态持续时间 T 阵风 EOG 的阵风持续时间
4770.5J.pdf - 海军部长
OPNAVINST 4770.5J N9I 2020 年 9 月 4 日 OPNAV 指令 4770.5J 来自：海军作战部长 主题：美国海军舰艇的停用、退役和处置 参考：(a) OPNAVINST 4780.6F (b) 10 USC (c) OPNAVINST 5090.1E (d) 海军舰艇技术手册，2005 年 10 月 1 日 (e) OPNAVINST 1541.5 (f) OPNAVINST 4730.5R (g) OPNAVINST 4730.7F (h) OPNAVINST 5400.44A (i) SECNAVINST 4900.50B (j) NWP 1-03.1 (k) OPNAVINST 4440.19F (l) SECNAVINST 5030.8C 1. 目的。制定美国海军舰艇停用、移交和处置以及停用后这些资产管理的政策和指导。本指令已修订，以更新组织结构的变化和参考文献的变化。本指令是完整修订版，应完整阅读。2. 取消。OPNAVINST 4770.5H。3. 背景。指定为保留资产的停用舰艇构成了可供未来重新启用的海上力量储备。海军的目标是将保留资产保持在与可用资金一致的固定保存状态。海军的目标是维护所有停用舰艇，无论是保留还是待处置，都遵守适用的联邦、州和地方环境法律和法规。在本指令中，“舰艇”一词是指海军舰艇登记册 (NVR) 中列出的所有海军舰艇和服务舰艇。有关服务舰艇和非 NVR 舰艇退役和处置的更多具体指导，请参阅参考资料 (a)。a。指定保留的退役舰艇将保持在尽可能高水平的保存状态，该状态与舰艇的退役状态、可用资金以及海军作战部长（CNO）确定的海军更高优先级的物资要求相一致。
推进数据驱动的天气预报：时间滑动...
模仿传统数值天气预测（NWP）模型并源自全球大气重新分析数据的现代深度学习技术在几年内引起了一场巨大的革命。在这个新的范式中，我们的研究引入了一种新型策略，该策略偏离了对高分辨率数据的共同依赖性，该数据通常受到计算资源的限制，而是利用了全球天气预测和气候数据分析的低分辨率数据（2.5度）。我们的主要重点是评估数据驱动的天气预测（DDWP）框架 - 专门针对样本量的充分性，模型的结构改进以及气候数据代表当前气候趋势的能力。通过使用FourcastNet使用自适应傅里叶神经操作员（AFNO）模型，并提出了一种时间平滑的方法来夸大ECMWF重新分析V5的数据集（ERA5），本文通过添加更多变量和新颖的方法来增强数据和处理方法来改善传统方法。我们的发现表明，尽管分辨率较低，但提出的方法在预测大气条件方面表现出了相当准确的准确性，从而有效地与高分辨率模型抗衡。此外，该研究证实了该模型在反映当前气候趋势及其在预测未来气候事件方面的潜力，强调其在气候变化策略中的效用。这项研究标志着气象预测领域的关键步骤，展示了低分辨率数据在产生可靠的预测和开放途径方面的可行性，以实现更容易获得和包容性的气候建模。这项研究收集的见解不仅有助于气候科学的发展，而且为该领域的未来创新奠定了基础。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
支持观测系统模拟实验的卫星和近空间平台轨道模拟器
摘要：社区全球观测系统模拟实验（OSSE）包（CGOP）由美国国家海洋和大气管理局（NOAA）和联合卫星数据同化中心（JCSDA）开发，它提供了一种工具，可以定量评估新兴环境观测系统或新兴现场或遥感仪器对 NOAA 数值天气预报（NWP）预报技能的影响。OSSE 的典型第一步是模拟来自所谓自然运行的观测。因此，需要观测的空间、时间和视图几何来从自然运行中提取大气和表面变量，然后将其输入到观测前向算子（例如辐射传输模型）中以模拟新的观测。对于尚未建造仪器或尚未部署平台的新提出的系统来说，这是一个挑战。为满足这一需求，本研究引入了一个轨道模拟器，根据特定的托管平台和机载仪器特性计算这些参数，该模拟器由美国国家海洋和大气管理局卫星应用与研究中心 (STAR) 最近开发并添加到 GCOP 框架中。除了模拟现有的极地轨道和地球静止轨道之外，它还适用于新兴的近空间平台（例如平流层气球）、立方体卫星星座和苔原轨道。观测几何模拟器不仅包括被动微波和红外探测器，还包括全球导航卫星系统/无线电掩星 (GNSS/RO) 仪器。对于被动大气探测器，它计算不同平台上拟议仪器的几何参数，例如随时间变化的位置（纬度和经度）、扫描几何（卫星天顶角和方位角）和交叉轨道或圆锥扫描机制的地面瞬时视场 (GIFOV) 参数。对于 RO 观测，它确定卫星或平流层气球上的发射器和接收器的几何形状并计算它们的倾斜路径。该模拟器已成功应用于最近的 OSSE 研究（例如，评估未来地球静止高光谱红外探测器和平流层气球 RO 观测的影响）。
Microsoft Word - OPNAVINST 3500.39C 最终签署日期：2010 年 7 月 2 日.doc
OPNAVINST 3500.39D N09F 2018 年 3 月 29 日 OPNAV 指令 3500.39D 来自：海军作战部长 主题：作战风险管理 参考： (a) 2014 年 10 月 14 日国防部指令 6055.01 (b) NWP 5-01 (c) OPNAVINST 5100.23G 附件： (1) 作战风险管理（ORM）基础知识 (2) 作战风险管理（ORM）时间关键风险管理（TCRM） (3) 作战风险管理（ORM）培训连续体 (4) 作战风险管理（ORM）发展和项目评估 (5) 作战风险管理（ORM）词汇表 1. 目的。根据参考（a）和（b）制定政策、指导方针、程序和职责；在整个海军中标准化作战风险管理（ORM）流程；并建立 ORM 培训连续体。此修订版忠实于 ORM 培训连续体，强调 ORM 单位和小组评估以及报告结果。本指令为完整修订版，应完整审查。2. 取消。OPNAVINST 3500.39C。3. 范围和适用性。本指令适用于所有海军活动、指挥部、人员和承包商（即后者仅在政府人员的直接监督下）。4. 讨论。风险存在于所有任务、培训、使命、行动和个人活动中，无论这些活动多么常规。导致任务退化或任务失败的一个常见原因是人为错误，特别是无法始终如一地管理风险。ORM 通过系统地识别危险并评估和控制相关风险来降低或抵消风险，从而做出权衡风险与使命或任务利益的决策，同时评估其对行动的潜在影响。作为专业人员，海军人员负责管理所有任务中的风险，而各级领导则负责确保制定适当的程序，并为他们的人员提供适当的资源来执行分配的任务。海军的愿景是开发一种环境，让每一位军官、士兵或文职人员都接受培训并受到激励，亲自管理他们所做的每一件事中的风险，如附件 (1) 所述。这包括和平时期和冲突期间的执勤和下班后的发展，从而能够成功完成任何任务和使命。海军指挥部和活动通过执行四大支柱战略来实现这一目标。
p5.39 ssmis 高层大气探测校准和……
P5.39 SSMIS上层大气层校准和验证计划Steven D. Swadley * Metoc Consulting Marine气象部海军研究实验室，加利福尼亚州蒙特雷1.简介国防气象卫星计划（DMSP）目前计划于2001年11月推出五个特殊传感器微波影像仪/声音器（SSMIS）中的第一个。SSMI是联合美国空军/海军多通道的无源微波传感器，它结合并扩展了三个独立的DMSP微波传感器的当前成像和声音功能，SSM/T，SSM/T-2和SSM/I。由Aerojet构建，SSMIS在24个通道中测量了地球上流的部分辐射，涵盖了SSM/I型圆锥形扫描几何形状（53度地球的发生率），涵盖了广泛的频率（19-183 GHz）（19-183 GHz），并保持空间分辨率均匀分辨率，极化纯度和常见的范围，并遍布整体范围，并保持均匀的空间分辨率。DMSP系统计划办公室（SPO）与海军研究办公室（ONR）一起进行了第一个SSMI的全面端到端校准/验证/验证（CAL/VAL），在发布后不久开始。已选择海军研究实验室，以在DMSP和ONR的支持和指导下领导CAL/Val的技术工作。SSMIS上层大气的声音（UAS）功能提供了一个独特的机会，可以提供实时的平流层和中层温度观测。但是，与对流层和较低的平流层响声传感器相比，支持传感器校准和验证的测量值非常有限。2。LIDAR，Rocketsonde和NWP模型场的广泛到达组合将用于校准SSMIS UAS通道和检索温度曲线。提出了利用这些数据源及其局限性的计划。SSMIS传感器特性SSMIS硬件特性和温度和湿度检索的检索算法已在Swadley和Chandler（1991，1992）中进行了描述。对 *相应的作者地址的背景理论和方法进行了详尽的讨论：史蒂文·D·斯瓦德利（Steven D.电子邮件：swadley@nrlmry.navy.mil