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World File Search System观测数据
联合国/西班牙全球导航卫星系统讲习班和
1. 引言 全球导航卫星系统 (GNSS) 和相关技术可为 2030 年可持续发展议程作出广泛贡献。GNSS 和地球观测数据目前被广泛应用于各个领域，包括测绘和测量、环境监测、精准农业和自然资源管理、灾害预警和应急响应、航空、海上和陆地运输，以及气候变化和电离层研究等研究领域。GNSS 应用提供了一种在保护环境的同时实现可持续经济增长的经济有效方式。当前的 GNSS 包括全球定位系统 (GPS)、全球导航卫星系统 (GLONASS)、北斗卫星导航系统 (BDS) 和欧洲卫星导航系统 (Galileo)。此外还有两个区域系统，即印度星座导航系统 (NavIC) 系统和准天顶卫星系统 (QZSS)，以及旨在提高一个或多个 GNSS 质量（例如准确性、稳健性和信号可用性）的各种增强系统。除了 GNSS，地球观测卫星或通信卫星等其他空间技术在创造社会经济效益方面也发挥着关键作用。地球观测卫星能够持续详细地监测地球表面，为环境保护、资源管理和灾害响应提供宝贵的数据。它们有助于追踪森林砍伐、城市扩张和农业用地变化，并为管理水资源和缓解气候变化提供重要见解
评估用于机械经验路面设计指南 (MEPDG) 校准和其他路面分析的 LTPP 气候数据
15. 补充说明 合同官员代表 (COR) 是 Larry Wiser。 16. 摘要 需要改进长期路面性能 (LTPP) 计划的气候数据，以支持当前和未来关于气候对路面材料、设计和性能的影响的研究。机械经验路面设计指南 (MEPDG) 的校准和增强只是这些新兴需求的一个例子。一种新兴的气候数据源，现代时代回顾性分析研究和应用 (MERRA)，由美国国家航空航天局 (NASA) 为其内部建模需求而开发，从 1979 年开始在相对细粒度的均匀网格上提供连续的每小时天气数据。MERRA 基于再分析模型，该模型将计算的模型场（例如大气温度）与在空间和时间上不规则分布的地面、海洋、大气和卫星观测相结合。 MERRA 数据的时间分辨率为每小时，空间分辨率为纬度 0.5 度 x 经度 0.67 度（中纬度约为 31.1 x 37.30 英里），覆盖全球。MERRA 数据与最佳地面观测数据进行了比较，无论是统计上还是对路面性能的影响方面，都与使用 MEPDG 预测的结果进行了比较。这些分析包括对 MEPDG 性能预测对基础变化的敏感性进行系统定量评估
2022 财年联邦航空管理局业务计划
终端气象雷达和自动风切变探测系统向 NAS 控制器提供快速更新的终端气象观测，从而探测到风切变/微下击暴流并发出警报。在空中交通繁忙的航空终端，一百多个传统的自动风切变探测提供商不断将机器对机器的快速观测数据传送到 NAS 和 NextGen 气象处理系统、显示器和 NextGen 用户决策支持工具中。NextGen 可能会计划最终取代风切变/微下击暴流警报提供商，但预算和计划对替代品的更改通常会使传统风切变系统的剩余使用寿命不确定，可能会大幅延长。这一举措确保在整个 NextGen 过渡期间，无论替换计划和部署时间表是否可能发生变化或完全停止，传统风切变服务都不会出现缺口。与措施的关系：TDWR 和 WSDS 产品组合（ASR-WSP、LLWAS-NE、LLWAS-RS）总共提供了四个风切变探测程序，这些程序为 2015 年战略措施做出了贡献，确保每天有超过一百个自动终端风切变探测系统持续为美国近 90% 的 121 部商业航班提供自动风切变/微下击暴流探测服务。
口头题目：天气和环境卫星遥感人工智能
演讲偏好：口头 标题：人工智能在天气和环境卫星遥感中的应用 作者：Allen Huang 作者所属：SSEC/CIMSS，威斯康星大学麦迪逊分校 通讯作者的电子邮件地址：allenh@ssec.wisc.edu 关键词：人工智能 (AI)、深度学习、大数据 摘要（最多 500 字）：根据世界气象组织 (WMO) 空间计划观测系统能力分析和审查工具 (OSCAR) 网站 https://www.wmo-sat.info/oscar/satellites，列出了 727 多个条目，记录了过去、现在和未来的气象和地球观测任务卫星。由于大多数卫星都携带多个传感器，据估计，数千个传感器已经、正在和将要产生数千 PB 级的遥感大数据。这些旧的、新的和未来的异构天气和环境信息丰富的观测数据，再加上其他机载和地面遥感、现场传感器和模型数据，已经超出了我们目前存档它们的能力，更不用说尝试使用它们了。在本演讲中，将讨论将天气和环境大数据与复杂的数学算法、高性能计算能力和人工智能 (AI) 深度学习分析相结合的潜力，人们可以利用对数据收集的大量投资，并展示出在提高我们在天气预报、环境监测和气候研究方面的能力方面超过成本的收益。
二元响应隶属度分析的可识别等级谱方法
隶属等级 (GoM) 模型是用于多变量分类数据的流行个体级混合模型。GoM 允许每个主体在多个极端潜在概况中拥有混合成员身份。因此，与限制每个主体属于单个概况的潜在类别模型相比，GoM 模型具有更丰富的建模能力。GoM 的灵活性是以更具挑战性的可识别性和估计问题为代价的。在这项工作中，我们提出了一种基于奇异值分解 (SVD) 的谱方法来进行具有多元二元响应的 GoM 分析。我们的方法取决于以下观察：在 GoM 模型下，数据矩阵的期望具有低秩分解。对于可识别性，我们为期望可识别性概念开发了充分和几乎必要的条件。对于估计，我们仅提取观测数据矩阵的几个前导奇异向量，并利用这些向量的单纯形几何来估计混合成员分数和其他参数。我们还在双渐近状态下建立了估计量的一致性，其中受试者数量和项目数量都增长到无穷大。我们的谱方法比贝叶斯或基于可能性的方法具有巨大的计算优势，并且可以扩展到大规模和高维数据。广泛的模拟研究表明我们的方法具有卓越的效率和准确性。我们还通过将我们的方法应用于人格测试数据集来说明我们的方法。
贝叶斯网络对全局能量平衡模型的改进方法
摘要：对气候的精确模拟始终至关重要，同时也是一个挑战。本研究基于粗细模型的概念，提出一种利用贝叶斯网络对全局分辨能量平衡 (GREB) 模型进行改进的方法。改进方法在以 GREB 模型为全局框架的基础上，构建了动力学模型与统计模型相结合的粗细结构，并利用基于 GREB 模型内部气候变量相互关系构建的贝叶斯网络实现局部优化。为了客观地检验改进方法的性能和推广应用，将该方法应用于1985—2014年美国国家环境预测中心(NCEP)和美国国家大气研究中心(NCAR)提供的3.75°×3.75°全球数据集，对地表温度和大气温度的模拟。结果表明，改进模型比原始GREB模型表现出更高的平均精度和更低的空间分异，并且在长期模拟中具有良好的稳健性。该方法解决了GREB模型在局部区域由于过度依赖边界条件和初始条件，以及缺乏完全可用的观测数据而导致的精度问题。此外，该模型还克服了由于气候包含项不明确导致统计模型稳健性较差的挑战。因此，改进方法为可靠、稳定的气候模拟提供了一种有希望的方法。
卫星雷达高度计应用成功案例
摘要：近 30 年来，卫星天底高度计为了解海洋和内陆水域动态提供了重要信息。通过高度计测量可以推断出各种参数，包括海面高度、海面风速、有效浪高以及陆地、海冰和冰盖的地形。利用这些参数以及跨越数十年的长期高度计数据记录，可以实现各种各样的社会应用。随着高度计卫星群的增长，现在可以通过重点介绍一系列可验证的成功案例来证明这些任务对不同用户群体的已证实价值。在本文中，我们回顾了一些高度计成功案例，这些案例单独或结合使用高度计数据或与数值模型或其他地球观测数据来解决关键的社会问题。首先，我们定义每个用例的问题或关键挑战，然后阐明基于高度计的成功解决方案的采用情况。我们的审查显示，科学界和利益相关方在缩小数据可用性与实际使用量之间的差距以解决各种应用方面取得了稳步进展。强调这些基于高度计的成功案例可以进一步促进未来卫星任务的广泛采用，例如计划于 2022 年发射的地表水和海洋地形 (SWOT) 任务。了解当前高度计观测的广泛用途可以帮助科学界证明继续使用雷达高度计和类似任务的价值，特别是那些具有扩展功能的任务，例如 SWOT。
关于空间态势感知数据信任与互操作性的建议
目的 2018 年 6 月 18 日，白宫发布了空间政策指令 3 (SPD-3)，即国家空间交通管理政策。SPD-3 的首要目标是推进空间态势感知 (SSA) 1 和空间交通管理 (STM) 科学技术。SPD-3 指出：“美国应继续参与并推动科技 (S&T) 研究与开发，以支持 SSA 和 STM 的实际应用。这些活动包括……推进关键 SSA 输入的科技发展，例如提高 SSA 能力所必需的观测数据、算法和模型，以及开发新硬件和软件来支持数据处理和观测。” 为了响应 SPD-3，国家空间委员会的用户咨询小组 (UAG) 技术和创新小组委员会一直在咨询多位政府和行业专家，研究有关 SSA 数据的技术问题。美国政府 (USG) 的许多利益相关者都与 SSA 数据有关，包括国防部 (DoD)、情报界 (IC)、美国国家航空航天局 (NASA)、商务部 (DOC)、交通部和国务院。持续观察和跟踪太空物体位置（简称 SSA）的能力对于轨道碎片跟踪和/或清除、出于国内监管目的监控太空安全操作以及太空领域的国际安全和透明度等关键能力而言绝对至关重要。需要采取全政府方法来应对这些挑战。本文件总结了 UAG 的两项关键建议和几项观察结果。
悬崖：一种新的开源python软件包和用于气候建模（v1.0.1）中统计偏差调整和评估的综合界面
摘要。统计偏差调整通常在使用其影响研究结果之前将其用于气候模型。但是，基于观测数据和模型数据之间的分布图的不同方法可以改变模型的模拟趋势以及时空和可变的一致性，并且如果未彻底评估，则容易使用误解。尽管这些基本问题很重要，但当前应用偏见调整的研究人员目前没有手头的工具来比较不同的方法或评估结果以发现可能的扭曲。因此，在统计偏差调整中的广泛实践与学术文献的建议不符。为了解决阻碍此问题的实际问题，我们介绍了悬式，这是一个开源python软件包，用于在共同的框架及其全面评估中实施八种不同的同行评审且广泛使用的偏差调整方法。在开比性中引入的评估框架允许用户分析用户启用的气候指数和分布属性的边际，时空和可变性结构的变化，以及模型中模拟的climeate变化趋势的任何变化。使用七个CMIP6全球循环模型在对地中海地区的案例研究中应用首都，这项研究发现，最合适的偏见调整方法取决于所研究的变量和影响，甚至旨在保留气候变化趋势的方法也可以改变它。这些
评估学校停课对 74 个国家新冠肺炎疫情动态的影响：建模分析
我们使用数学模型模拟了 74 个国家的 COVID-19 疫情，其中纳入了 2020 年至 2022 年的观测数据和历史学校关闭时间表。然后，我们模拟了一个反事实情景，假设学校在整个研究期间保持开放。我们比较了模拟疫情在严重急性呼吸道综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 感染、死亡和医院入住压力方面的情况。我们估计，在 2020 年至 2022 年期间，大多数情况下的学校关闭都实现了中度至显著的负担减轻。它们降低了几乎所有国家的峰值医院入住压力，74 个国家中有 72 个国家（97%）的估计中值为正，估计中值范围从巴西的峰值医院入住压力降低 89% 到印度尼西亚的峰值医院入住压力增加 19%。学校停课对新冠肺炎死亡人数的影响估计中位数从泰国的 73% 下降到英国的 7% 上升不等。我们估计，学校停课可能增加了 9 个国家（12%）的新冠肺炎总体死亡率（基于中位数估计），其中包括几个欧洲国家和印度尼西亚。这归因于人口免疫动态的变化，导致疫情在德尔塔变异期间集中，同时感染者的年龄分布向上移动。虽然我们的估计值存在很大的不确定性，但我们通过探索社会混合假设影响的敏感性分析表明，我们针对特定国家的结论是稳健的。