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博思艾伦汉密尔顿 (Booz Allen Hamilton) 对 NOAA 交通的建议......
Booz Allen 对美国商务部 (DoC) 和 NOAA 致力于开发全面、综合的太空交通管理 (STM) 解决方案表示赞赏。我们相信，我们在支持太空运营方面的经验与 OSC 的使命完全一致，OSC 的使命是促进美国商业航天业的经济增长和技术进步。NOAA 有权力和资金来定义未来的太空运营环境，并与商业部门和国防部协调提供统一的 STM 解决方案。我们准备帮助 NOAA 实现其目标，并将利用此回复概述当前 SSA 工作所面临的挑战、我们帮助 NOAA 实现成功的太空交通协调系统 (TraCSS) 的建议，并回答 NOAA 关于所提供 SSA 服务范围的具体问题。
DOE-NOAA 海洋云增亮研讨会报告
气候干预 (CI) 或地球工程已被提议作为一种手段，为人类争取时间，实现经济脱碳，保护和恢复自然生态系统，从而避免气候变化的最坏影响 (NRC, 2015)。主要方法是二氧化碳去除 (CDR)，它直接解决二氧化碳增加的问题，因为二氧化碳是气候变化的主要原因，以及太阳辐射管理 (SRM)，它涵盖了旨在减少地球系统吸收热量的各种技术。在 SRM 中，两种主要方法是平流层气溶胶注入 (SAI)，将反射粒子注入平流层以反射部分入射太阳辐射，以及海洋云增亮 (MCB)，将气溶胶粒子注入通常覆盖大片亚热带海洋的低空液态海洋云中，作为增加其对太阳辐射反射率的手段。本报告讨论后者。
服役期限和美国本土以外服役期 (OCONUS) A. 国防部服役成员。下表根据国防部指令 (DoDI) 1315.18“军事人员分配程序”规定了国防部服役成员的服役期限 OCONUS（以月为单位）。服役成员家属限制服役期在表中显示为无人陪同 (NA)。对于国家海洋和大气管理局 (NOAA) 服役成员，请参见 B 部分，对于国防部文职雇员，请参见 C 部分。1. 服役期限的确定。驻扎在 OCONUS 的国防部服役成员的标准服役期限为 36 个月（有陪同服役）和 24 个月（无人陪同服役）。夏威夷和阿拉斯加是例外，这两个地方的服役期限（有陪同服役和无人陪同服役）都是 36 个月。军事部门或作战司令部可能会提供确凿证据，证明特定服役必须是较短的服役。 DoDI 1315.18 中规定了确定海外服役时长的程序。2. 服役时长变更。按照 DoDI 1315.18 的规定提交服役时长变更提案。请勿向每日津贴、差旅和交通津贴委员会 (PDTATAC) 提交服役时长变更提案。3. 预备役例外。根据联合旅行条例第 030302 或 032301 段的规定，获得海外任务永久变更驻地 (PCS) 津贴的预备役成员无需在该国或更长时间服役既定的服役时长
服役期限和美国本土外服役期限 (OCONUS) A. 国防部服役人员。下表根据国防部指令 (DoDI) 1315.18“军事人员分配程序”规定了国防部服役人员的服役期限 OCONUS（以月为单位）。 受家属限制的服役人员服役期限在表中显示为无人陪同 (NA)。对于美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 服役人员，请参见 B 节，对于国防部文职雇员，请参见 C.1 节。服役期限的确定。驻扎在 OCONUS 的国防部服役人员的标准服役期限为 36 个月（有人陪同服役）和 24 个月（无人陪同服役）。夏威夷和阿拉斯加是例外，无论是有人陪同还是无人陪同，其服役期都是 36 个月。军事部门或作战司令部可能会提供确凿证据，证明特定服役期必须是较短的服役期。确定海外服役期的程序在 DoDI 1315.18 中有规定。2.服役期变更。按照 DoDI 1315.18 的规定提交服役期变更提案。请勿向每日津贴、差旅和交通津贴委员会 (PDTATAC) 提交服役期变更提案。3.预备役部队例外。预备役成员获准永久变更驻地 (PCS) 津贴，用于海外任务，如《联合旅行条例》第 030302 或 032301 段所述，无需在被分配的国家或海外地区服役既定的服役期限。参见 DoDI 1315.18 。4.关键岗位。有关关键岗位政策和分配程序，请参阅国防部 1315.18 和国防部副部长（人事和战备）备忘录《海外任职期限变化——阿拉伯半岛地点》，2020 年 6 月 2 日。
NOAA 戴维·约翰逊奖公布
国家太空俱乐部 国家太空俱乐部是一个非盈利组织，致力于通过工业和政府之间的互动以及持续的教育支持计划促进太空活动的卓越发展。俱乐部颁发奖项以表彰在太空科学和企业领域取得的重大成就。奖学金和其他教育支持是俱乐部活动的主要重点。NOAA 大卫约翰逊奖是为了纪念 NOAA 国家环境卫星、数据和信息服务的第一任管理员而颁发的。该奖项由国家太空俱乐部在年度罗伯特·H·戈达德博士纪念晚宴上颁发。
CDFW Ltr NOAA BOEM
2022 年 5 月 6 日 阿曼达·莱夫顿 主任 海洋能源管理局 1849 C Street, NW 华盛顿特区 20240 https://www.regulations.gov/docket/BOEM-2022-0012 回复：BOEM-2022-0012 – 请求就美国国家海洋和大气管理局渔业局和海洋能源管理局关于减轻海上风能开发对美国国家海洋和大气管理局渔业局东北和中大西洋地区调查的影响的实施战略草案发表评论 尊敬的莱夫顿主任， 感谢您给我机会对国家海洋渔业局 (NOAA Fisheries) 和海洋能源管理局 (BOEM) 的联邦调查缓解实施战略草案 - 美国东北地区 (实施战略) 发表评论。 加州鱼类和野生动物部 (Department) 以以下概述的各种角色参与加州海上风能规划和开发，并致力于以保护海洋生物多样性和促进合作利用海洋的方式推进海上风能。该部门还定期协调和开展渔业调查，并与 NOAA 渔业部门合作管理渔业。 部门权力和管辖权 该部门是加利福尼亚州鱼类和野生动物资源的受托机构，并根据法规为该州所有人民托管这些资源（《鱼类和野生动物法典》，§§ 711.7，subd. (a) & 1802；《公共资源法典》，§ 21070）。该部门以其受托人身份，对鱼类、野生动物、本地植物和这些物种生物可持续种群所需的栖息地的养护、保护和管理具有管辖权（同上，§ 1802）。该部门还负责根据《海洋生物保护法》在加利福尼亚州沿海海域保护海洋生物多样性，并确保根据《海洋生物管理法》可持续地管理渔业。根据法律规定，该部门在公共机构环境审查工作期间提供可用的生物学专业知识，特别关注可能对鱼类和野生动物资源产生不利影响的项目和相关活动。该部门根据加州
NOAA 数据战略行动计划
数据是 NOAA 的基础，几乎支撑着我们使命的所有方面。这包括 NOAA 的关键优先事项，例如向公众提供有关气候科学的数据和信息、减少恶劣天气事件的影响以及实现新蓝色经济。NOAA 是多个国家数据集的权威来源，这些数据集构成了国家空间数据基础设施的基础，包括大地测量控制、航海图、沿海海拔、天气和气候模型、关键栖息地以及卫星和观测平台。NOAA 的数据是重要的国家资产，可满足行业、学术界、其他政府机构和公众中无数利益相关者的需求。NOAA 数据来自全球收集的观测数据，这些观测数据反过来又支持地球系统的分析和预测、航海图的开发和更新、生命和财产保护、可持续渔业和生态系统管理以及许多其他 NOAA 任务领域。持续及时地获取高质量的 NOAA 数据可显著提高国家投资的价值和回报。
OAAS 豁免参与者的后备人员配备计划
OAAS 豁免参与者的后备人员配备计划 所有接受个人援助服务 (PAS) 的社区选择豁免 (CCW) 参与者和接受直接服务提供商 (DSP) 的长期个人护理服务 (LT-PCS) 的成人日间保健 (ADHC) 豁免参与者均需填写此表。
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。
低地球轨道 (LEO) 微波大气探测...
4 51.76 400 H 32 5 /4 52.8 400 H 32 /H 32 /20/5 53.246±0.08 2x140 /h /20 6/6 53.596±0.115 2x170 54.94 400 H /H 32 /20 9/10 55.5 330 H /H 32 /20 10/20 10/11 57.290344 2X155 /330 H /H 32 /H 32 /20 11 /12 57.290344 /20 13/14 57.290344±0.3222±0.022 4x16 h /h 32 /20 14 /15 57.290344±0.3222±0.010 4x8 h /h 32 /h 32 /20 15/20 15/26 57.290344±0.322222222±0.222±0.22±0.22±0.20 16 /32 /32 h 4 32 h 4 32 h 4 32 h 4 32 h 3 4 x 3 4 x 3 4 x 3 4 x 3 4 x 3 4 32 h 3 4 x 3 4 x 3 4 x 3 4 x 3 4 32 h 3 4 x 3 4 32 2000/4000 V /V 32 /17 < /div>
NOAA西南渔业科学中心空间句法研究
空间句法是一种分析建筑空间配置的工具。本文研究了一项关于研究中心建筑类型的研究。目的是确定所选建筑类型的空间布局，因为这会影响人们如何利用建筑空间。案例研究是美国国家海洋和大气管理局西南渔业科学中心。本研究使用现有布局计划的档案来配置建筑空间的空间句法。该研究使用对齐图作为可测量工具，检查了建筑物内部的寻路和渗透程度。结果表明，整个建筑的空间连接具有良好的空间配置，其中 70% 为私人空间。此外，布局空间定义明确，因为每个区域的寻路都具有良好的可达性。本研究表明，空间句法是建筑师了解空间功能的有效工具，因为它展示了量化建筑类型重要特征的建筑空间配置。