范大偉，曹敦波，朱國棟，肖愷倩

（民航新疆空中交通管理局，新疆 烏魯木齊830016）

天氣是影響飛行安全、航班正點和經濟效益的重要因素之一，就烏魯木齊機場而言，對飛行安全和航班正常影響最大的因素是冬季大霧。霧是指近地面空氣中水汽凝結或凝華而使能見度降低至1000 m 以下的現象[1-2]。烏魯木齊機場附近，霧通常出現在300～400 m 以下的低空[3]，霧的出現直接影響能見度，能見度的大小直接影響飛機的正常起飛和著陸，當低能見度發(fā)生時，管制員使用跑道視程（Runway Visual Range，以下簡稱RVR）指揮航空器起降。RVR 是指在跑道中線上，航空器上的駕駛員能看到跑道道面標志或跑道邊界燈或中線燈的距離[4]。RVR 是一個計算值，它的大小與光學能見度（Meteorological Optical Range，以下簡稱MOR）、背景光亮度和跑道燈光級數有關[5]，MOR 的測量由大氣透射儀或前向散射儀完成。

烏魯木齊機場安裝了4 套VAISALA 生產的MOR 探測設備，具體分布和型號如圖1 所示。

圖1 設備型號及分布圖

跑道07 方向是一套大氣透射儀MITRAS，中間段是一套大氣透射儀LT31，25 方向是一套大氣透射儀MITRAS 和一套前向散射儀FD12P，其中LT31是2016 年11 月新建的，FD12P 是2016 年11 月從跑道中間搬遷至25 方向。三端大氣透射儀位于跑道中心線以北110 m 處，前向散射儀位于跑道中心線以北105 m 處。烏魯木齊機場跑道07 方向執(zhí)行I 類運行標準，跑道25 方向可以執(zhí)行II 類運行標準，I類運行標準RVR 要求≥550 m，II 類運行標準RVR要求≥300 m。跑道25 方向是主降方向，同時也是唯一符合II 類運行標準的方向，因此25 方向RVR數據的有無以及準確性至關重要，直接影響烏魯木齊機場運行標準。

由于跑道25 方向的MITRAS 和FD12P 采用完全不同的探測原理，因此兩者的測量結果必然會存在一定的偏差。根據《民用航空機場運行最低標準制定與實施準則》[6]的要求，當接地端RVR 故障時，飛機著陸時只有在I 類運行標準下可臨時由中間段RVR 代替，而飛機起飛時I 類、II 類運行標準下均可臨時由中間段RVR 代替，那么這在實際運行中帶來兩個問題：1.25 方向MITRAS 故障時，FD12P 能否作為備份設備提供RVR 數據；2.25 方向MITRAS 故障時，使用同端FD12P 的RVR 數據還是使用中間段LT31 的RVR 數據臨時代替25 方向的RVR 數據。

近年來，國內在大氣透射儀和前向散射儀測量數據對比方面做了很多工作。 如濮江平等[7]對VAISALA 和PRESENTEY 公司生產的5 套大氣透射儀和前向散射儀進行對比試驗，能見度低于2000 m時，所有參試儀器測試結果的走勢都是一致的；2009年田麗[8]對大連機場德國IMPUSIK 的大氣透射儀和芬蘭VAISALA 的前向散射儀進行比對試驗，得出在低能見度條件下前散射儀的測量值與大氣透射儀的測量值存在一定的偏差；明虎等[9]對西安咸陽機場VAISALA 的大氣透射儀（LT31）和前向散射儀（FS11P）進行比對試驗，得出在跑道視程低于600 m時，兩種設備相互替代性較好。以上這些對比試驗并未涉及到烏魯木齊機場正在使用的MITRAS 和FD12P 的數據比對，而且低能見度（RVR≤600 m）條件下的樣本數量少。

本文利用2017 年10 月26 日—2018 年3 月14日中RVR≤600 m 時，25 方向MITRAS 和FD12P數據，以及25 方向MITRAS 和中間段LT31 數據進行對比分析，希望通過對歷史數據分析中得出結論，為后續(xù)FD12P 如何使用提供數據支持。

1 測量原理

1.1 MOR 測量原理

1.1.1 大氣透射儀MOR 測量原理

大氣透射儀是測量能見度最精確的設備，但其每月的例行維護相對繁瑣，校準條件要求高。大氣透射儀直接測量發(fā)射機和接收機之間水平空氣柱消光系數計算能見度[10]。當發(fā)射機發(fā)射一束強度為I0的光后，通過一定的基線長度B（MITRAS 基線長度為50 m）到達接收機，接收機接收的光強為I。

消光系數公式如下所示：

σ 為消光系數，根據Koschemieder 定律，將觀測員可感知的最小對比度設置為0.05，即可得到MOR：

得到MOR 數據后，再結合背景光亮度值和跑道燈光級數計算就得出RVR 數據。

1.1.2 前向散射儀MOR 測量原理

前向散射儀作為測量能見度的設備之一，具有維護簡單、校準條件要求低的特點，但是測量精度要低于大氣透射儀。前向散射儀通過測量一個小的采樣空間（FD12P 采樣空間為0.1 公升）散射光強，通過測量散射系數來計算消光系數。

計算消光系數建立在3 個假設的前提下[11]：（1）假設大氣是均勻分布的；（2）假設分子的吸收或分子內部交互光強為零；（3）假定散射光強正比于散射系數。當不考慮大氣及其中雜質的吸收作用時，認為散射系數與消光系數相當。

散射系數公式如下所示：

式中，v 為常數，Is為接收機接收到的散射光強，散射系數的詳細推導可參考文獻[12]。由于在上文假設中提到散射系數與消光系數相當，將消光系數換為散射系數，利用公式（2）即可得到MOR。

1.2 RVR 計算原理

RVR 使用Koschemieder 定律和Allard 定律進行計算[13]。黑夜或者是白天能見度受限的情況下使用Allard 定律計算RVR（公式中用R 表示），公式如下：

式中，I 為燈光強度，可由跑道燈光級數表示；E 為照度閾值，可由背景光亮度表示；σ 為消光系數。

當白天時，RVR 值與MOR 值相當，直接利用公式（2），即Koschemieder 定律計算RVR。

2 數據對比說明

跑道25 方向，MITRAS 和FD12P 距離5 m，探測環(huán)境一致；除此之外，這兩種設備使用同樣的背景光亮度值和跑道燈光強度，測量數據具有可對比性。

選取2017 年10 月26 日—2018 年3 月14 日中RVR≤600 m（以25 方向MITRAS 的RVR 作為標準）時，25 方向MITRAS 和FD12P 一分鐘RVR 數據作為一組進行對比，25 方向MITRAS 和中間段LT31 1 min RVR 數據作為一組進行對比，所有數據的時間分辨率為15 s，每組樣本數為20452。數據對比以25 方向MITRAS 的RVR 為標準。對比分析數據的獲取模型如圖2 所示，BL_T、RL_T、MOR_T、RVR_T 分別為T（T 的分辨率為15 s）時刻的背景光亮度、跑道燈光級數、光學視程和跑道視程；Ave（RVR_T，RVR_T-1，RVR_T-2，RVR_T-3）表示對T時刻和T 時刻之前3 個時刻的RVR 數據進行平均，RVR_T_1A 為T 時刻的1 min RVR 平均值。

圖2 數據對比分析獲取模型圖

根據國際民用航空公約附件三[14]（以下簡稱附件三）的建議，VAISALA 終端RVR 數據的顯示和存儲步徑為RVR≤400， 步徑為25 m，400＜RVR≤800，步徑為50 m，800＜RVR≤2000 步徑為100 m。根據烏魯木齊地窩堡國際機場低能見度運行程序中（以下簡稱運行標準）準備階段、實施階段和截止階段對RVR 的要求，以及結合附件三的建議，數據對比分析時將RVR 數據分為：0＜RVR≤200、200＜RVR≤400 和400＜RVR≤600。

根據《民用航空氣象地面觀測技術手冊》[15]（以下簡稱技術手冊）目前觀測或測量能達到精度要求為：RVR≤150，誤差為±20，150＜RVR≤500 時，誤差為±50；500＜RVR≤2000，誤差為±10%。根據技術手冊的要求，定義一個“有效數據”：RVR≤200，差值的絕對值≤25 m 認為是有效數據；200＜RVR≤600，差值的絕對值≤50 認為是有效數據。

3 數據對比分析

3.1 MITRAS 和FD12P 差值分布情況

本文差值是指MITRAS 的RVR 1 min 平均值與FD12P 的RVR 1 min 平均值之差，具體的差值分布情況如圖3 所示。

圖3 中差值分布情況橫坐標為差值的區(qū)間（圖中橫坐標為0 表示MITRAS 的RVR 1 min 平均值與FD12P 的RVR 1 min 平均值之差等于0；橫坐標為（0，25]表示MITRAS 的RVR 1 min 平均值與FD12P 的RVR 1 min 平均值之差大于0 小于等于25），縱坐標為所占百分比；有效數據分布情況橫坐標為RVR 的區(qū)間，縱坐標為所占百分比。從差值分布圖（圖3）中可以看出差值≥0 所占的比例更大，RVR≤200，差值≥0 的比例為98%；200＜RVR≤400，這一比例為95%；400＜RVR≤600，這一比例為94%。因此從整體上看大氣透射儀的RVR 值要大于前向散射儀的RVR 值。

圖3 差值及有效數據分布

隨著RVR 數值的增大，有效數據占比在下降，0＜RVR≤200 時，有效數據占比達到98%；200 ＜RVR ≤400 時， 有 效數據占比 為89%，400＜RVR≤600 時，有效數據占比只有為67%。

3.2 MITRAS 和FD12P 差值的均值分布情況

均值是指一組數據中所有數據之和再除以數據的個數，它是反映數據集中趨勢的一項指標。由于差值有正負，為了準確的表征差值的均值，在進行運算時將差值取絕對值，具體的計算公式如下：

式中，N 表示樣本數，abs 表示取絕對值，M（i）表示MITRAS 的RVR 1 min 平均值，F（i）表示FD12P 的RVR 1 min 平均值，差值的均值情況如圖4 所示。

從圖4 中可以看出，隨著RVR 的增大，差值的均值也在變大，RVR≤200 時，差值均值為13；200＜RVR≤400 時，差值均值為36；400＜RVR≤600 時，差值均值為62。

圖4 差值的均值分布圖

3.3 MITRAS 和FD12P 相關系數

相關系數是用以反映兩組數據之間相互關系密切程度的統(tǒng)計指標，反映著兩組數據之間的相關程度。具體公式如下：

式中，N 表示樣本數，M（i）表示MITRAS 的RVR 1 min 平均值，F（i）表示FD12P 的RVR 1 min 平均值。MITRAS 和FD12P 相關系數情況見表1。

當RVR≤400 時，相關系數＞0.8，具有較高的相關性；400＜RVR≤600 時，相關系數降到0.7，相關性有明顯的降低。3 個區(qū)間的相關系數均通過α=0.01的顯著性水平檢驗。

3.4 MITRAS 和FD12P 白天與夜間情況數據對比分析

RVR 的計算與背景光亮度和跑道燈光級數有關，因此本文針對白天和夜間情況對數據進行對比分析。對比數據源與上文相同，將數據按照白天和夜間兩種情況進行對比。白天和夜間以25 方向背景光亮度值為標準，根據背景光亮度傳感器LM21 手冊描述：“夜間背景光亮度值在4～50 cd/m2”。根據這一描述，將背景光亮度值≤50 cd/m2，認為是夜間；背景光亮度值＞50 cd/m2，認為是白天。具體的對比數據如表2 所示。

RVR≤200 時，白天的相關系數要大于夜間的相關系數；200＜RVR≤600 時，白天的有效數據分布和相關系數要大于夜間的有效數據分布和相關系數，白天的差值均值要小于夜間的差值均值。

表2 白天和夜間情況數據對比表

3.5 MITRAS 和FD12P 數據對比分析小結

當RVR≤200，差值均值為13＜25，差值數據在[-25，25]的比例高達98%，相關系數也達到0.85；200 ＜RVR ≤400，差值均值為36 ＜50，差值數據在[-50，50] 的比例為89%， 相關系數為0.84；400＜RVR≤600，差值均值為62＞50，差值數據在[-50，50]的比例為67%。0＜RVR≤600 時，相比于夜間，白天情況下FD12P 的數據與MITRAS 的數據一致性更好。通過分析可以得出RVR≤400 時，FD12P和MITRAS 數據相關，可以相互替代。

3.6 MITRAS 和LT31 數據對比分析小結

根據文獻[4]中規(guī)定，當接地端RVR 故障時，飛機著陸時只有在I 類運行標準下可臨時由中間段RVR 代替，而飛機起飛時II 類運行標準下也可臨時由中間段RVR 代替。針對這一規(guī)定，對跑道中間段LT31 的RVR 數據和跑道25 方向MITRAS 的RVR數據進行對比，以找出在跑道25 方向MITRAS 出現故障時，FD12P 和LT31 兩者哪個更能表征25 方向的RVR 信息。對比數據選取時間段以及數據對比分析方法與之前一致，只是將FD12P 的數據源換為LT31 的數據源。具體的對比數據見表3。

表3 數據對比表

表3 中（M&F）表示MITRAS 和FD12P；M&L 表示MITRAS 和LT3。通過對比有效數據分布、差值均值和相關系數可以看出，跑道25 方向FD12P 提供的RVR 數據與25 方向的MITRAS 提供的RVR 數據更為接近。因此跑道25 方向MITRAS 故障時，可臨時使用25 方向FD12P 的RVR 數據代替。

4 結論

本文對烏魯木齊機場2017 年10 月26 日—2018 年3 月15 日 中RVR ≤600 時，25 方 向MITRAS 和FD12P 的RVR 數據， 以及25 方 向MITRAS 和中間段LT31 的RVR 數據進行對比分析，得到以下結論：

（1）MITRAS 的RVR 數據≥FD12P 的RVR 數據的比例為96%，整體上MITRAS 的RVR 值要大于FD12P 的RVR 值；RVR ≤400 時，MITRAS 和FD12P 兩種設備可以相互替代。

（2）相比于黑夜，白天情況下FD12P 的RVR 數據更接近25 方向MITRAS 的RVR 數據。

（3）相比于跑道中間段LT31，跑道25 方向FD12P 的RVR 數據更接近25 方向MITRAS 的RVR 數據。

盡管400＜RVR≤600 時MITRAS 和FD12P 兩種設備一致性不高，但與中間段LT31 的RVR 數據相比還是更加接近25 方向的RVR 數據， 同時FD12P 的RVR 數據總體上小于MITRAS 的RVR 數據，有很大的安全裕度，因此筆者認為低能見度條件下當25 方向的MITRAS 故障時，可以使用FD12P的RVR 數據做備份。