楊波 蔡雪薇 劉鑫華 周康輝 張小玲 林隱靜 毛旭 萬子為

（國家氣象中心，北京 100081）

0 引言

航空運(yùn)輸在我國的搶險(xiǎn)救災(zāi)、國防安全、經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮著越來越重要的作用。2010—2017年，作為航空大國，我國民用航空運(yùn)輸飛機(jī)規(guī)模從1597架擴(kuò)展到3296架，運(yùn)輸機(jī)場從175個(gè)擴(kuò)展到229個(gè)。隨著航空運(yùn)輸量的急劇增加，氣象因素對航空運(yùn)輸?shù)挠绊懺絹碓酱蟆Ｅc普通天氣預(yù)報(bào)相比，航空氣象對天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性與實(shí)時(shí)性要求更高，特別是時(shí)空尺度小，發(fā)展演變快，預(yù)報(bào)難度大的強(qiáng)對流天氣，常伴有強(qiáng)雷暴與下?lián)舯┝鞯龋瑢︼w行安全的保障工作至關(guān)重要，強(qiáng)對流天氣預(yù)報(bào)已經(jīng)成為影響飛行安全與運(yùn)輸效率的主要因素之一。同時(shí)，由于氣象原因?qū)е碌暮铰泛蛥^(qū)域通行能力下降，進(jìn)而導(dǎo)致的航班延誤現(xiàn)象嚴(yán)重。2010年，氣象原因造成的航班延誤約占19%左右，2017年則占51%左右。綜上，氣象條件已是影響航空安全與效益的重要因素。

航空氣象也是世界氣象組織（WMO）最早和關(guān)注的應(yīng)用領(lǐng)域之一。自1953年以來，WMO與國際民航組織（ICAO）開展合作有效推動了全球機(jī)載觀測數(shù)據(jù)的共享、全球航空氣象技術(shù)與服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)化，對指導(dǎo)各國民用航空氣象業(yè)務(wù)的建立與發(fā)展發(fā)揮了重要作用。我國民用航空氣象業(yè)務(wù)在ICAO和WMO的指導(dǎo)下，由中國民用航空總局管理，并接受中國氣象局行業(yè)管理與業(yè)務(wù)指導(dǎo)。經(jīng)過多年發(fā)展，針對航空氣象服務(wù)保障，我國已經(jīng)建立了航空氣象數(shù)據(jù)探測、資料收集與處理、預(yù)警預(yù)報(bào)服務(wù)、飛行氣象情報(bào)發(fā)布、國內(nèi)國際數(shù)據(jù)交換等航空氣象業(yè)務(wù)，構(gòu)建起了較為完整的民用航空氣象業(yè)務(wù)運(yùn)行與服務(wù)體系，為飛行安全提供了較為有力的氣象服務(wù)保證。但與國際先進(jìn)水平相比，我國航空氣象業(yè)務(wù)還存在著客觀支撐技術(shù)不足，預(yù)報(bào)產(chǎn)品種類、覆蓋面和準(zhǔn)確性與實(shí)際需求還有一定差距，預(yù)報(bào)產(chǎn)品加工的自動化、智能化不高，與航空信息融合還不夠等諸多問題。特別是航空氣象支撐技術(shù)能力的不足已成為制約我國從航空大國邁向航空強(qiáng)國的重要因素之一。

根據(jù)飛行階段覆蓋范圍的不同，航空氣象大體可分為機(jī)場及進(jìn)近區(qū)天氣監(jiān)測與預(yù)報(bào)和航路天氣監(jiān)測與預(yù)報(bào)。針對航空氣象預(yù)報(bào)技術(shù)國內(nèi)外氣象工作者開展了大量的研究工作，國際上最先進(jìn)的天氣預(yù)報(bào)技術(shù)都優(yōu)先應(yīng)用于航空氣象領(lǐng)域，在美國,基于其強(qiáng)大的中尺度數(shù)值模式及其釋用技術(shù)建立了客觀化的航空氣象指導(dǎo)產(chǎn)品。如北美中尺度模式（North America Mesoscale，NAM），快速更新模式（Rapid Refresh，RAP），高分辨率快速更新模式（High Resolution Rapid Refresh，HRRR），以及短期集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)（Short Range Ensemble Forecast，SREF）和用時(shí)間滯后技術(shù)建立的北美快速更新集合預(yù)報(bào)（Time-Lagged North America Rapid Refresh Ensemble，NARRE-TL）等?；谶@些客觀指導(dǎo)預(yù)報(bào)，預(yù)報(bào)員再加工生成最終的預(yù)報(bào)產(chǎn)品，使預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)的效率大大提高。此外，Rugg基于衛(wèi)星、三維雷達(dá)回波和數(shù)值模式等數(shù)據(jù)，采用模糊邏輯隸屬函數(shù)研發(fā)了飛機(jī)積冰預(yù)報(bào)技術(shù)取得了較好的應(yīng)用效果。Li等基于雷達(dá)和高分辨率數(shù)值模式開發(fā)了SWIRLS（Short-rang Warnings of Intense Rainstorm of Localized Systems ），采用融合技術(shù)實(shí)現(xiàn)了機(jī)場進(jìn)近區(qū)雷暴和強(qiáng)降水的精細(xì)化短臨預(yù)報(bào)。邱瑞利用衛(wèi)星資料的云物理特性，建立了識別潛在飛機(jī)積冰區(qū)的方法。蘇騰利用 NCEP/NCAR數(shù)據(jù)，采用Dutton指數(shù)探討了高空顛簸高發(fā)區(qū)的預(yù)報(bào)方法。曾淑玲采用事件概率回歸預(yù)報(bào)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立我國主要機(jī)場的雷暴、霧霾和大風(fēng)的預(yù)報(bào)模型。已有研究有利于增加對航空氣象技術(shù)的理解，但許多研究技術(shù)體系相對獨(dú)立，業(yè)務(wù)應(yīng)用前景不夠清晰。

中國氣象局于2014年開始推動智能網(wǎng)格建設(shè)，基于多數(shù)據(jù)源、多方法融合的智能分析技術(shù)已建立全球范圍水平分辨率0.1°×0.1°，中國區(qū)域0.05°×0.05°的0～30 d的多要素?zé)o縫隙智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)產(chǎn)品。以此為基礎(chǔ)，借助亞洲航空氣象中心建設(shè)的合作平臺，國家氣象中心初步建立了面向航空氣象咨詢服務(wù)的技術(shù)體系。該技術(shù)體系在中國氣象局智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)技術(shù)的基礎(chǔ)上，融合航空信息與氣象情報(bào)，開發(fā)了針對機(jī)場及進(jìn)近區(qū)和航路的航空氣象預(yù)報(bào)技術(shù)；并基于中國氣象局的大數(shù)據(jù)云平臺，實(shí)現(xiàn)了航空氣象咨詢服務(wù)產(chǎn)品的快速制作與分發(fā)?？蔀闄C(jī)場、航空公司等終端用戶提供咨詢服務(wù)，也可為民航航空氣象業(yè)務(wù)發(fā)展提供技術(shù)參考。

1 數(shù)據(jù)環(huán)境與技術(shù)架構(gòu)

基于智能網(wǎng)格的航空氣象咨詢服務(wù)預(yù)報(bào)技術(shù)體系（圖1）是國家氣象中心在大數(shù)據(jù)云平臺的基礎(chǔ)上整合各種主客觀預(yù)報(bào)算法。首先建立了通用型天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)庫。再針對航空氣象咨詢服務(wù)的特殊需求，基于通用型天氣預(yù)報(bào)技術(shù)與產(chǎn)品在融合航空信息與氣象情報(bào)的基礎(chǔ)上，開發(fā)航空氣象咨詢服務(wù)預(yù)報(bào)技術(shù)與產(chǎn)品，并集成到天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)庫中的航空氣象專題庫。最后在航空氣象專題庫的基礎(chǔ)上建立航空氣象咨詢產(chǎn)品制作與分發(fā)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對機(jī)場、航空公司等終端用戶咨詢服務(wù)的技術(shù)支持。

圖1 基于智能網(wǎng)格的航空氣象咨詢服務(wù)預(yù)報(bào)技術(shù)體系 Fig. 1 Aeronautical meteorological advisory service forecast technology system based on intelligent grid

1.1 航空氣象專題數(shù)據(jù)庫

隨著高時(shí)空分辨率的觀測及預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，氣象數(shù)據(jù)量呈爆發(fā)式增長，2015年中國氣象局日處理數(shù)據(jù)量達(dá)6.54 TB，2020年已達(dá)到63 TB，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)已經(jīng)成為現(xiàn)代天氣預(yù)報(bào)技術(shù)的重要基礎(chǔ)。中國氣象局初步建立了高效、便捷的分布式大數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)境，國家氣象中心在此基礎(chǔ)上，建立了面向行業(yè)的專題數(shù)據(jù)庫。與其他專題數(shù)據(jù)庫不同，航空氣象專題數(shù)據(jù)庫具有數(shù)據(jù)來源多，預(yù)報(bào)要素要求廣，預(yù)報(bào)時(shí)效覆蓋全，預(yù)報(bào)精度要求高，服務(wù)響應(yīng)要求快等特點(diǎn)，因而需要具備較高的穩(wěn)定性與高效性。航空氣象專題數(shù)據(jù)庫主要包括數(shù)據(jù)采集，加工流水線、應(yīng)用支持三大模塊組成（圖2），其中，數(shù)據(jù)采集模塊主要基于cassandra分布式數(shù)據(jù)庫完成多源實(shí)況數(shù)據(jù)、數(shù)值模式產(chǎn)品、各種主觀及客觀預(yù)報(bào)產(chǎn)品、GRAPES數(shù)值模式原始數(shù)據(jù)的采集。這些數(shù)據(jù)覆蓋了航空氣象咨詢服務(wù)的一些基本需求，也為航空氣象專業(yè)產(chǎn)品的加工流水線提供了基本素材；加工流水線模塊基于數(shù)據(jù)采集模塊提供的氣象信息，結(jié)合航空基本信息，調(diào)用專業(yè)算法庫，建立面向航空氣象的專題產(chǎn)品，按其功能需求大致可分為機(jī)場精細(xì)化預(yù)報(bào)、機(jī)場進(jìn)近區(qū)預(yù)報(bào)預(yù)警、航路預(yù)報(bào)三大類產(chǎn)品；應(yīng)用支持模塊在航空氣象專題產(chǎn)品庫的基礎(chǔ)上自動完成面向機(jī)場、航空公司等終端用戶的咨詢產(chǎn)品的包裝與分發(fā)。航空氣象專題數(shù)據(jù)庫的建立，為中國氣象局開展航空氣象技術(shù)支持，履行亞洲航空氣象技術(shù)支持中心的職責(zé)奠定了良好的基礎(chǔ)。

圖2 航空氣象專題數(shù)據(jù)組織流程 Fig. 2 Aviation meteorological data organization process

1.2 機(jī)場精細(xì)化天氣預(yù)報(bào)技術(shù)

準(zhǔn)確的機(jī)場精細(xì)化天氣預(yù)報(bào)對航空公司及時(shí)調(diào)整航班計(jì)劃、空管指揮飛機(jī)、機(jī)場合理調(diào)度保障力量都非常重要，是航空氣象服務(wù)保障的重要需求之一。中國氣象局多要素?zé)o縫隙智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)技術(shù)為機(jī)場精細(xì)化天氣預(yù)報(bào)技術(shù)的建立提供了良好的基礎(chǔ)。

基于智能網(wǎng)格技術(shù)并融合機(jī)場相關(guān)信息，國家氣象中心初步建立了全國238個(gè)機(jī)場0～3 d逐小時(shí)，3～10 d逐3小時(shí)的精細(xì)化預(yù)報(bào)技術(shù)，包括雷暴、強(qiáng)對流、降水相態(tài)、霧霾、沙塵等重要天氣現(xiàn)象；定量降水、能見度、陣風(fēng)、跑道側(cè)風(fēng)、低云量等重要?dú)庀笠?；以及溫度、露點(diǎn)、氣壓、總云量等常規(guī)氣象要素。

基本技術(shù)流程（圖3）：1）基于智能網(wǎng)格產(chǎn)品及實(shí)況、模式等相關(guān)數(shù)據(jù)，大量采用多源數(shù)據(jù)的融合技術(shù)，形成航空氣象所關(guān)注格點(diǎn)化的氣象要素產(chǎn)品。2）基于機(jī)場地理信息，針對溫度、氣壓、濕度等連續(xù)要素采用三維空間插值技術(shù)；針對天氣現(xiàn)象、降水相態(tài)等非連續(xù)要素采用最小距離采樣技術(shù)初步形成機(jī)場站點(diǎn)預(yù)報(bào)。3）基于機(jī)場實(shí)況觀測，滾動對機(jī)場站點(diǎn)天氣預(yù)報(bào)進(jìn)行訂正形成最終的機(jī)場站點(diǎn)天氣預(yù)報(bào)。

圖3 基于智能網(wǎng)格產(chǎn)品的機(jī)場精細(xì)化預(yù)報(bào)技術(shù)流程 Fig. 3 Airport refined forecasting technology flow based on smart grid products

以航空氣象咨詢服務(wù)中需要重點(diǎn)關(guān)注的機(jī)場能見度、降水和跑道側(cè)風(fēng)為例，說明其基本技術(shù)實(shí)現(xiàn)：

1） 能見度直接影響飛機(jī)起降，是航空氣象咨詢服務(wù)中的一個(gè)重要?dú)庀笠?。在機(jī)場能見度預(yù)報(bào)方面，首先對發(fā)生低能見度的天氣形勢進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，初步選取與機(jī)場低能見度及低能見度變化相關(guān)的氣象要素作為輸入?yún)?shù)；再利用 ECMWF 集合預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)集采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行訓(xùn)練；通過對集合預(yù)報(bào)結(jié)果的離散度進(jìn)行分析篩選更有泛用性、可靠性的參數(shù)集；然后以ECMWF確定性預(yù)報(bào)和GRAPES高分辨率數(shù)值模式作為參數(shù)的輸入源實(shí)現(xiàn)機(jī)場逐3小時(shí)和逐1小時(shí)的能見度預(yù)報(bào)；最后以機(jī)場觀測的能見度實(shí)況對兩種能見度預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，融合并形成最終機(jī)場逐小時(shí)能見度預(yù)報(bào)。

2） 降水會污染跑道造成跑道濕滑，較大的雨強(qiáng)也會影響視程障礙，在定量降水的客觀預(yù)報(bào)技術(shù)方面，國家氣象中心做了大量研究，先后研制了多模式集成、“配料法”等級、降水頻率訂正（南京大學(xué)引進(jìn)）、集合最優(yōu)百分位、邏輯回歸法、OTS（基于最優(yōu)TS評分閾值）以及面向臺風(fēng)暴雨的集合預(yù)報(bào)成員優(yōu)選訂正技術(shù)等多種短中期預(yù)報(bào)方法并在業(yè)務(wù)中取得了較好的應(yīng)用效果；但是面對極端性、轉(zhuǎn)折性的強(qiáng)降水過程，預(yù)報(bào)員的主觀干預(yù)仍然至關(guān)重要。預(yù)報(bào)員在客觀技術(shù)的基礎(chǔ)上，調(diào)整客觀方法權(quán)重，并結(jié)合自身對天氣的理解，采用新一代智能化的人機(jī)交互MICAPS系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)主客觀融合的降水產(chǎn)品。曹勇等則在主客觀融合降水產(chǎn)品的基礎(chǔ)上再利用統(tǒng)計(jì)降尺度、時(shí)間拆分等技術(shù)構(gòu)建逐小時(shí)0.05°×0.05°高時(shí)空分辨率的國家級智能網(wǎng)格定量降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品；國家氣象中心在此基礎(chǔ)上采用最小距離采樣技術(shù)形成機(jī)場站點(diǎn)逐小時(shí)定量降水預(yù)報(bào)；再基于機(jī)場降水實(shí)況實(shí)時(shí)滾動訂正，最終形成機(jī)場逐小時(shí)精細(xì)化定量降水量預(yù)報(bào)技術(shù)。

3） 過強(qiáng)的側(cè)風(fēng)可能會使飛機(jī)偏離跑道造成機(jī)毀人亡。由于受局地地形影響較大，風(fēng)向風(fēng)速的精細(xì)預(yù)報(bào)也是天氣預(yù)報(bào)中的一個(gè)難點(diǎn)，曾曉青等采用基于模式和實(shí)況因子的全格點(diǎn)滑動建模訂正技術(shù)建立了全國格點(diǎn)風(fēng)場預(yù)報(bào)產(chǎn)品；而在臺風(fēng)期間，錢奇峰等采用集合預(yù)報(bào)實(shí)時(shí)訂正技術(shù)對臺風(fēng)路徑進(jìn)行訂正取得了較好的應(yīng)用效果；梁莉等在統(tǒng)計(jì)我國登陸臺風(fēng)地面風(fēng)場分布特征的基礎(chǔ)上研發(fā)了TC-Wind臺風(fēng)大風(fēng)預(yù)報(bào)訂正技術(shù)并在業(yè)務(wù)中應(yīng)用；另外，還有一些研究在對大量對流環(huán)流特征及物理量統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上采用配料法，或采用深度學(xué)習(xí)等方法建立了對流性大風(fēng)的預(yù)報(bào)技術(shù)方法。國家氣象中心在上述技術(shù)方法產(chǎn)品的基礎(chǔ)上進(jìn)行融合，形成了國家級智能網(wǎng)格風(fēng)場預(yù)報(bào)產(chǎn)品；在此基礎(chǔ)上再采用最小距離采樣技術(shù)形成機(jī)場站點(diǎn)逐小時(shí)風(fēng)向風(fēng)速預(yù)報(bào)；最后再結(jié)合跑道方向，計(jì)算機(jī)場站點(diǎn)的逐小時(shí)側(cè)風(fēng)產(chǎn)品?；谥鹦r(shí)的機(jī)場精細(xì)化天氣預(yù)報(bào)產(chǎn)品，結(jié)合機(jī)場運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)，可建立面向航空運(yùn)行決策的服務(wù)產(chǎn)品（圖4）。

圖4 機(jī)場危險(xiǎn)天氣預(yù)報(bào)產(chǎn)品 Fig. 4 Dangerous weather forecast product in airport

1.3 機(jī)場終端（進(jìn)近）區(qū)危險(xiǎn)天氣預(yù)報(bào)技術(shù)

機(jī)場終端（進(jìn)近）管制區(qū)是飛機(jī)起降與進(jìn)離場的結(jié)合區(qū)，飛機(jī)在進(jìn)近區(qū)內(nèi)匯集，并按指定導(dǎo)航點(diǎn)起降，機(jī)場進(jìn)近區(qū)的短臨天氣預(yù)報(bào)直接影響到航班的流量控制和飛行安全，是航空氣象服務(wù)保障的又一個(gè)重要需求。目前，進(jìn)近區(qū)短臨預(yù)報(bào)即0～3 h時(shí)效快速更新技術(shù)依然薄弱，嚴(yán)重阻礙了我國航空事業(yè)快速發(fā)展。在機(jī)場進(jìn)近區(qū)內(nèi)，雷暴與低空風(fēng)切變是影響飛行安全的兩大重要?dú)庀笠蜃?，是機(jī)場進(jìn)近區(qū)臨近預(yù)報(bào)關(guān)注的焦點(diǎn)。針對機(jī)場進(jìn)近區(qū)的短臨預(yù)報(bào)技術(shù)，國家氣象中心主要發(fā)展了基于多源資料融合的強(qiáng)對流短臨預(yù)報(bào)技術(shù)，并初步研發(fā)了低空風(fēng)切變潛勢預(yù)報(bào)技術(shù)。

強(qiáng)對流短臨預(yù)報(bào)技術(shù)：隨著全國氣象觀測網(wǎng)的改善以及信息化能力的增加，特別是以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)的進(jìn)步，我國的短臨預(yù)報(bào)技術(shù)有了較快發(fā)展，但是大多數(shù)短臨預(yù)報(bào)技術(shù)只針對某一特定區(qū)域，且存在著預(yù)報(bào)時(shí)效較短，與航空管制需求不能有效對接等問題，使得其無法滿足機(jī)場終端區(qū)短臨預(yù)報(bào)的需求。

國家氣象中心基于大數(shù)據(jù)平臺初步構(gòu)建了較為完整的強(qiáng)對流短臨預(yù)報(bào)技術(shù)體系：首先，基于SWAN框架實(shí)現(xiàn)了全國雷達(dá)三維拼圖以及傳統(tǒng)改進(jìn)交叉相關(guān)法（COTREC）的雷達(dá)回波外推技術(shù)；并采用基于金字塔架構(gòu)的LK光流技術(shù)、基于Burgers方程的平流風(fēng)場變化技術(shù)、基于光流殘差的強(qiáng)度訂正技術(shù)、基于高分辨率模式的實(shí)時(shí)強(qiáng)度訂正技術(shù)實(shí)現(xiàn)了0～2 h的全國雷達(dá)回波外推；引進(jìn)研發(fā)了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)雷達(dá)回波預(yù)報(bào)方法，相對于傳統(tǒng)雷達(dá)回波外推技術(shù)，新的外推技術(shù)在雷達(dá)回波強(qiáng)度、生消等變化以及位置的預(yù)報(bào)方面均有較為明顯的改善。此外，采用光流法實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星云圖0～2 h外推；還采用聚類與卡曼濾波方法實(shí)現(xiàn)基于閃電的0～2 h雷暴識別與外推；另外，在0～6 h時(shí)效內(nèi)高分辨率數(shù)值模式的降水、回波、風(fēng)等關(guān)鍵要素逐10 min輸出；在此基礎(chǔ)上，多種產(chǎn)品相互修正，實(shí)現(xiàn)雷達(dá)、衛(wèi)星、閃電、分鐘級自動站以及高分辨率數(shù)值模式產(chǎn)品的初步融合，構(gòu)建了全國范圍的雷暴、雷暴大風(fēng)、回波、短時(shí)強(qiáng)降水等短臨預(yù)報(bào)技術(shù)?；趪壹墢?qiáng)對流短臨預(yù)報(bào)技術(shù)再融合機(jī)場與航空信息，初步建設(shè)了針對機(jī)場進(jìn)近區(qū)的強(qiáng)對流短臨預(yù)報(bào)技術(shù)（圖5a）。圖5b為強(qiáng)對流短臨預(yù)報(bào)技術(shù)中基于深度學(xué)習(xí)的60 min雷達(dá)回波預(yù)報(bào)產(chǎn)品。

圖5 強(qiáng)對流短臨預(yù)報(bào)技術(shù)框架圖(a)，以及基于深度學(xué)習(xí)的雷達(dá)回波60 min預(yù)報(bào)產(chǎn)品（b） Fig. 5 Strong convection short-term forecasting technology framework (a), and radar echo 60-minute forecast product based on deep learning (b)

低空風(fēng)切變潛勢預(yù)報(bào)技術(shù)：飛機(jī)起降時(shí)，低空風(fēng)切變會使其偏離既定軌跡，操作不慎會造成機(jī)毀人亡，嚴(yán)重影響飛行安全。按照ICAO推薦標(biāo)準(zhǔn)，低空水平風(fēng)的垂直切變達(dá)到0.1 s以上時(shí)，水平風(fēng)的水平切變≥2.6×10s時(shí)，就會對民用飛機(jī)帶來威脅。由于低空風(fēng)切變具有時(shí)空尺度小、強(qiáng)度大的特點(diǎn)，其探測和預(yù)報(bào)較為困難，目前主要是通過在機(jī)場及飛機(jī)上安裝風(fēng)的探測設(shè)備進(jìn)行監(jiān)視報(bào)警，而在臨近時(shí)效主要基于雷暴等強(qiáng)對流預(yù)報(bào)對低空風(fēng)切變進(jìn)行定性判斷。由于觀測能力不足，國內(nèi)外尚未建立起有效的低空風(fēng)切變預(yù)警預(yù)報(bào)技術(shù)。國家氣象中心基于3 km的高分辨率數(shù)值模式，其邊界層內(nèi)垂直分辨率最高可達(dá)50 m，基本滿足0～600 m高度內(nèi)低空風(fēng)切變預(yù)報(bào)的條件，基于高時(shí)空分辨率數(shù)據(jù)模式研發(fā)的機(jī)場進(jìn)近區(qū)低空風(fēng)切變短期時(shí)效潛勢預(yù)報(bào)產(chǎn)品可為管制決策提供一定參考依據(jù)（圖6）。

圖6 基于高分辨率的GRAPES模式的低空風(fēng)切變預(yù)報(bào) Fig. 6 Low-altitude wind shear prediction based on high resolution GRAPES model

1.4 航路危險(xiǎn)天氣預(yù)報(bào)技術(shù)

飛行器在空中飛行時(shí)會遇到由于大氣運(yùn)動產(chǎn)生的危險(xiǎn)天氣，如顛簸、對流云與積冰等，影響飛行器運(yùn)行安全，甚至產(chǎn)生嚴(yán)重的安全事故。國家氣象中心航路危險(xiǎn)天氣預(yù)報(bào)技術(shù)主要基于GRAPES全球/區(qū)域數(shù)值模式預(yù)報(bào)系統(tǒng)構(gòu)建空中顛簸、對流云和積冰這3類航路危險(xiǎn)天氣預(yù)報(bào)算法，實(shí)現(xiàn)對歐亞大陸范圍內(nèi)15層不同高度上分量級強(qiáng)度（輕度、中度及嚴(yán)重）的48 h內(nèi)逐3小時(shí)實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)產(chǎn)品。

顛簸預(yù)報(bào)：航路上的顛簸現(xiàn)象主要是由于風(fēng)場分布的不均勻?qū)е碌模?dāng)飛機(jī)遇到顛簸產(chǎn)生的機(jī)體搖晃可影響飛機(jī)的安全運(yùn)行，甚至造成人員受傷。顛簸算法采用Dutton指數(shù)，是根據(jù)湍流報(bào)告與各種天氣尺度湍流指數(shù)的非線性回歸分析所得到的經(jīng)驗(yàn)指數(shù)，包括了用來衡量水平范圍內(nèi)風(fēng)速的變化情況的水平風(fēng)切變與衡量風(fēng)速隨位勢高度變化情況的垂直風(fēng)切變。Dutton指數(shù)對于高空急流背景下的顛簸具有較好指示能力。其具體計(jì)算公式為：

表1 顛簸指數(shù)預(yù)報(bào)等級及閾值（單位：s-1） Table 1 Prediction level and threshold of turbulence index (unit: s-1)

積冰預(yù)報(bào)：當(dāng)飛機(jī)在云中或降水中飛行時(shí)，由于云中溫度與濕度的影響產(chǎn)生的過冷卻水滴，受到震動后水滴產(chǎn)生凍結(jié)，在機(jī)身表面碰撞產(chǎn)生積冰層，可破壞飛機(jī)的空氣動力學(xué)特性，影響飛行安全。積冰算法為國際民航組織推薦的飛機(jī)積冰指數(shù)

LC

：

其中，

RH

為相對濕度（%），

T

為溫度（℃）。其輸出范圍為0～100，數(shù)值越大，表示積冰越強(qiáng)；具體積冰強(qiáng)度判據(jù)為：0＜

LC

＜50，預(yù)報(bào)有輕度積冰；50≤

LC

＜ 80，預(yù)報(bào)有中度積冰；

LC

≥80，為嚴(yán)重積冰。積冰指數(shù)的強(qiáng)度閾值如表2：

表2 積冰指數(shù)預(yù)報(bào)等級及閾值 Table 2 Prediction level and threshold of ice accretion index

對流預(yù)報(bào)：當(dāng)飛行器穿越對流云區(qū)時(shí)，可能遭遇雷暴、下?lián)舯┝鞯葘α魈鞖猓瑢︼w行器造成嚴(yán)重傷害，因此如何保障飛行器在飛行中規(guī)避對流是對流云預(yù)報(bào)的重要目標(biāo)。數(shù)值預(yù)報(bào)中包含的云微物理參數(shù)，可模擬出不同的云系特征。國家氣象中心對流云的預(yù)報(bào)是將多模式預(yù)報(bào)物理量數(shù)據(jù)統(tǒng)一時(shí)空分辨率后，首先判別有無降水層云，再根據(jù)不同地區(qū)對流云物理成因的差異確定其判別條件，從而實(shí)現(xiàn)三維對流云有無的預(yù)報(bào)，其基本算法流程如圖7所示。

圖7 對流云預(yù)報(bào)判別算法流程圖 Fig. 7 Convective cloud forecasting algorithm flow chart

基于多源數(shù)值模式產(chǎn)品計(jì)算的顛簸、積冰、對流預(yù)報(bào)產(chǎn)品，結(jié)合航路信息可形成用于航空氣象服務(wù)的航路危險(xiǎn)天氣預(yù)報(bào)產(chǎn)品（圖8）。

圖8 航路危險(xiǎn)天氣預(yù)報(bào)產(chǎn)品（對流：紅色；顛簸：黃色；積冰：綠色） Fig. 8 Route dangerous weather forecast products (convection: red; turbulent: yellow; ice accretion: green)

2 案例分析

2.1 臺風(fēng)山竹期間機(jī)場精細(xì)化預(yù)報(bào)

機(jī)場精細(xì)化預(yù)報(bào)是涵蓋預(yù)報(bào)技術(shù)最廣、要求最高的服務(wù)產(chǎn)品之一，冬季霧霾與低能見度和降水相態(tài)，夏季強(qiáng)對流和臺風(fēng)等預(yù)報(bào)是其關(guān)注的重點(diǎn)。

2018年9月12—17日，受超強(qiáng)臺風(fēng)山竹影響，我國東南沿海多個(gè)機(jī)場出現(xiàn)大風(fēng)、暴雨等極端天氣，對航班運(yùn)行影響較大。國家氣象中心在機(jī)場逐小時(shí)精細(xì)化預(yù)報(bào)技術(shù)中及時(shí)融入了臺風(fēng)路徑預(yù)報(bào)、臺風(fēng)大風(fēng)預(yù)報(bào)、臺風(fēng)降水預(yù)報(bào)、臺風(fēng)對流云預(yù)報(bào)等關(guān)鍵技術(shù)，逐小時(shí)滾動更新機(jī)場精細(xì)化預(yù)報(bào)產(chǎn)品。并與航空公司合作，應(yīng)其需求共提供了9期香港、澳門、廣州、珠海、深圳、湛江、?？?、惠州、汕頭、福州、廈門、三亞、臺北桃園、臺北松山、北海、南寧、桂林、柳州和馬尼拉等19個(gè)機(jī)場的精細(xì)化預(yù)報(bào)產(chǎn)品。

以香港國際機(jī)場為例，采用機(jī)場METAR報(bào)文作為檢驗(yàn)實(shí)況數(shù)據(jù)；為和METAR報(bào)文相對應(yīng)，把機(jī)場精細(xì)化預(yù)報(bào)降水分為3級：≤4 mm/h為RA?，4～8 mm/h為RA，≥8 mm/h為RA+。其檢驗(yàn)結(jié)果如圖9，風(fēng)速預(yù)報(bào)普遍偏大，平均偏大5.5 m/s，最大偏差大13 m/s（16日17時(shí)），對于臺風(fēng)最大風(fēng)速出現(xiàn)的時(shí)間預(yù)報(bào)準(zhǔn)確，實(shí)況和預(yù)報(bào)均出現(xiàn)在16日14時(shí)，但風(fēng)速預(yù)報(bào)偏大7.7 m/s；風(fēng)向偏差在40°以內(nèi)，主要偏差在臺風(fēng)之前的15日19—21時(shí)和臺風(fēng)風(fēng)向的轉(zhuǎn)變。臺風(fēng)來臨之前偏東分量考慮不足，而臺風(fēng)的風(fēng)向轉(zhuǎn)變預(yù)報(bào)比實(shí)況偏晚2 h左右；香港國際機(jī)場主要降水時(shí)段發(fā)生在16日清晨至夜間，共出現(xiàn)了兩次強(qiáng)降水時(shí)段（16日09—16時(shí)和16日20—22時(shí)），香港國際機(jī)場精細(xì)化預(yù)報(bào)降水的起始時(shí)間預(yù)報(bào)略偏晚約2小時(shí)，但兩次強(qiáng)降水時(shí)段及強(qiáng)度的預(yù)報(bào)與實(shí)況均較接近。

圖9 臺風(fēng)山竹期間香港機(jī)場精細(xì)化預(yù)報(bào)要素檢驗(yàn)（藍(lán)色為預(yù)報(bào)，紅色為實(shí)況） （a）風(fēng)速；（b）風(fēng)向；（c）降水 （縱坐標(biāo)0～3分別代表無雨、RA?、RA、RA+） Fig. 9 Verification of refined airport forecasting elements during the Typhoon “Mangosteen” (blue for forecast, red for live) (a) Wind speed, (b) Wind direction, (c) Precipitation (0—3 represents no rain, RA?，RA，RA+)

統(tǒng)計(jì)其他機(jī)場的檢驗(yàn)結(jié)果，總體上靠近臺風(fēng)中心移動路徑的機(jī)場其預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性要好于遠(yuǎn)離臺風(fēng)中心移動路徑的機(jī)場，這可能與臺風(fēng)結(jié)構(gòu)預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性不足有關(guān)。此外，機(jī)場METAR報(bào)的實(shí)況數(shù)據(jù)風(fēng)速觀測普遍小于中國氣象局的地面自動氣象站的風(fēng)速觀測，這可能與觀測標(biāo)準(zhǔn)差異有關(guān)。

2.2 航路顛簸精細(xì)化預(yù)報(bào)

基于GRAPES全球（其水平分辨率為0.25°×0.25°）和區(qū)域（其最高水平分辨率為0.03°×0.03。）數(shù)值模式，國家氣象中心初步建立了全球及中國區(qū)域的航路危險(xiǎn)天氣預(yù)報(bào)技術(shù)。本文選取2018年冬季的一次晴空顛簸過程，對比世界航空氣象中心（WAFS）的晴空顛簸預(yù)報(bào)產(chǎn)品對本技術(shù)產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)。需要說明的是，由于飛機(jī)顛簸實(shí)況是飛機(jī)飛行中機(jī)載設(shè)備實(shí)時(shí)傳送，時(shí)間與地點(diǎn)不固定，因此認(rèn)為出現(xiàn)顛簸是確定性實(shí)況，沒有顛簸記錄可能是由于該時(shí)段內(nèi)沒有飛機(jī)經(jīng)過，并不代表該地區(qū)一定沒有顛簸發(fā)生，所以其檢驗(yàn)方法重點(diǎn)關(guān)注出現(xiàn)實(shí)況時(shí)預(yù)報(bào)發(fā)生的命中率。

2018年11月26日19—21時(shí)在江南地區(qū)高空300 hPa附近出現(xiàn)顛簸情況（EDR≥0.1 ms），如圖10a所示，紫色線為國家氣象中心基于GRAPES全球的Dutton指數(shù)顛簸預(yù)報(bào)（≥25 s，其水平分辨率為0.25°×0.25°），藍(lán)色線為WAFS晴空顛簸預(yù)報(bào)（CAT≥5 s，其水平分辨率為1.25°×1.25°）。兩種預(yù)報(bào)產(chǎn)品的輕度顛簸預(yù)報(bào)產(chǎn)品均基本預(yù)報(bào)出江南地區(qū)的顛簸情況，位置略有偏差；但WAFS在江南地區(qū)預(yù)報(bào)略偏小而在其他地區(qū)出現(xiàn)大范圍空報(bào)。為了解數(shù)值模式分辨率對預(yù)報(bào)效果的影響，兩家模式均采用TI3指數(shù)算法計(jì)算顛簸預(yù)報(bào)產(chǎn)品（圖10b），可發(fā)現(xiàn)兩者的預(yù)報(bào)范圍更相近，但較高分辨率的預(yù)報(bào)產(chǎn)品可大幅減少空報(bào)率，增強(qiáng)預(yù)報(bào)產(chǎn)品的可用性。

圖10 2018年11月26日19—21時(shí)國家氣象中心（NMC）與世界航空氣象中心（WAFS）顛簸預(yù)報(bào)檢驗(yàn)對比 （圓點(diǎn)：300 hPa飛機(jī)觀測的EDR，藍(lán)色實(shí)線：WAFS預(yù)報(bào)TI3≥5 s-2） （a）Dutton指數(shù)（橙色實(shí)線：NMC預(yù)報(bào)Dutton≥30 s-1）；（b）TI3指數(shù)（棕色實(shí)線：NMC預(yù)報(bào)TI3≥5 s-2） Fig.10 Comparison of turbulent forecast verification between National Meteorological Center (NMC) and World Aeronautical Meteorological Center (WAFS) at 19-21 BT on 26 November 2018 (the dots: EDR observed by aircraft at 300 hPa, blue solid line: WAFS forecast TI3≥5 s-2) (a) Dutton index (orange solid line: NMC forecast Dutton≥30 s-1) , (b) TI3 (brown real line: NMC forecast TI3≥5 s-2)

3 討論與結(jié)論

航空氣象預(yù)報(bào)技術(shù)是天氣預(yù)報(bào)技術(shù)中涵蓋范圍最廣、技術(shù)難點(diǎn)最多、要求也最高的集成技術(shù)之一。國家氣象中心基于氣象大數(shù)據(jù)云平臺與智能網(wǎng)格技術(shù)和產(chǎn)品初步建立了航空氣象咨詢服務(wù)技術(shù)體系，本文重點(diǎn)介紹了航空氣象咨詢服務(wù)中關(guān)注的機(jī)場精細(xì)化預(yù)報(bào)技術(shù)、機(jī)場終端（進(jìn)近）管制區(qū)臨近預(yù)報(bào)技術(shù)和航路危險(xiǎn)天氣預(yù)報(bào)技術(shù)。

機(jī)場精細(xì)化預(yù)報(bào)技術(shù)基于智能網(wǎng)格技術(shù)與產(chǎn)品，結(jié)合機(jī)場地理信息、機(jī)場觀測氣象信息進(jìn)行實(shí)時(shí)滾動訂正，實(shí)現(xiàn)全國238個(gè)機(jī)場0～10 d的雷暴、強(qiáng)對流、降水相態(tài)、霧霾、沙塵等重要天氣現(xiàn)象；定量降水、能見度、低云高、陣風(fēng)、跑道側(cè)風(fēng)等重要?dú)庀笠?；以及溫度、露點(diǎn)、氣壓、總云量等常規(guī)氣象要素的精細(xì)化預(yù)報(bào)。

機(jī)場進(jìn)近區(qū)臨近預(yù)報(bào)技術(shù)主要包括強(qiáng)對流短時(shí)臨近預(yù)報(bào)技術(shù)和低空風(fēng)切變短期潛勢預(yù)報(bào)技術(shù)。強(qiáng)對流短時(shí)臨近預(yù)報(bào)技術(shù)主要采用傳統(tǒng)外推及深度學(xué)習(xí)等技術(shù)方法，并采用多源數(shù)據(jù)融合實(shí)現(xiàn)強(qiáng)對流短臨預(yù)報(bào)技術(shù)的集成；低空風(fēng)切變潛勢預(yù)報(bào)技術(shù)主要基于高分辨數(shù)值模式實(shí)現(xiàn)機(jī)場進(jìn)近區(qū)低空風(fēng)切變的潛勢預(yù)報(bào)。

航路危險(xiǎn)天氣預(yù)報(bào)技術(shù)主要基于我國的全球/區(qū)域數(shù)值模式，采用國際民航組織推薦的計(jì)算方法以及決策樹等方法初步建立了全球及中國區(qū)域的顛簸、積冰、對流預(yù)報(bào)。

經(jīng)對服務(wù)案例的分析檢驗(yàn)，國家氣象中心的航空氣象預(yù)報(bào)產(chǎn)品有較好的準(zhǔn)確性，初步具備了開展航空氣象咨詢服務(wù)的能力，但與日益增漲的航空氣象服務(wù)保障需求，仍然存在一定差距。一是天氣預(yù)報(bào)的精準(zhǔn)度需要繼續(xù)改進(jìn)。目前我國多條航路容量已基本飽和，許多機(jī)場處于超負(fù)荷狀態(tài)，如首都機(jī)場平均每分鐘起降3架次航班，需要定時(shí)定點(diǎn)定量的分鐘級精準(zhǔn)化預(yù)報(bào)，特別是轉(zhuǎn)折性天氣的精準(zhǔn)預(yù)報(bào)，這對于合理調(diào)度飛行計(jì)劃，減少經(jīng)濟(jì)損失非常重要。二是直接面向終端用戶的航空決策預(yù)報(bào)技術(shù)還沒有建立起來。氣象信息作為影響航空安全的重要因素只有和航空信息充分融合，融入到航空決策管理系統(tǒng)，才能更好地為航空服務(wù)。

目前ICAO推出全球空中航行計(jì)劃（GANP），其中與航空氣象有關(guān)的AMET-B模塊由ICAO和WMO共同規(guī)劃，提出要把氣象信息集成應(yīng)用到飛行不同階段的運(yùn)行決策。部分航空氣象強(qiáng)國已開始嘗試建立空地一體化的氣象服務(wù)，初步實(shí)現(xiàn)了機(jī)載觀測數(shù)據(jù)和地面氣象服務(wù)信息實(shí)時(shí)互享。面對航空氣象技術(shù)與服務(wù)能力不足以及未來發(fā)展的需求，我國要建成航空氣象強(qiáng)國，必須要具備“國際視野、科技先行、部門合作”的戰(zhàn)略思維。中國民用航空總局、中國氣象局、香港天文臺三方合作共建“亞洲航空氣象中心”，目前已完成第一階段的建設(shè)，初步實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)共享，并開展在線服務(wù)。而更深層次的信息融合、技術(shù)融合和人才融合需要進(jìn)一步的深入合作。此外，國家氣象中心也在積極推動與航空公司的技術(shù)合作，飛機(jī)氣象數(shù)據(jù)中繼（Amdar）和渦旋耗散率（EDR）等機(jī)載觀測數(shù)據(jù)已經(jīng)用于數(shù)值模式及航空氣象算法的優(yōu)化與驗(yàn)證；包含濕度觀測的對流層飛機(jī)氣象數(shù)據(jù)報(bào)告（TAMDAR）也已嘗試開展應(yīng)用研究。隨著多方合作的深入，我國自主研發(fā)空地一體化航空氣象決策服務(wù)體系的計(jì)劃也日漸清晰。

而在技術(shù)研發(fā)層面，國家氣象中心首先要繼續(xù)發(fā)展基于智能網(wǎng)格的客觀預(yù)報(bào)技術(shù)，特別是加強(qiáng)高分辨率模式的釋用技術(shù)與深度學(xué)習(xí)等人工智能的應(yīng)用技術(shù)。如在能見度預(yù)報(bào)中加強(qiáng)精細(xì)化地形影響、局地氣候統(tǒng)計(jì)分析以及民航氣象情報(bào)的應(yīng)用；在機(jī)場終端區(qū)的臨近預(yù)報(bào)中加強(qiáng)基于多源資料的深度學(xué)習(xí)算法研發(fā)等。以多數(shù)值模式，多方案集成的概率預(yù)報(bào)技術(shù)將是未來航空氣象預(yù)報(bào)技術(shù)發(fā)展的重要方向。其次是建立航空決策影響預(yù)報(bào)，通過部門合作，了解服務(wù)需求，加強(qiáng)數(shù)據(jù)共享，建立面向航空決策管理的航空氣象影響預(yù)報(bào)技術(shù)體系。此外需建立實(shí)時(shí)評估檢驗(yàn)系統(tǒng)，通過實(shí)時(shí)檢驗(yàn)，不斷評估并優(yōu)化航空氣象技術(shù)算法，提升我國航空氣象技術(shù)支撐能力。最后，隨著我國航空運(yùn)輸?shù)娜蚧瘮U(kuò)展，我國的航空氣象技術(shù)體系建設(shè)也需和國際航空氣象技術(shù)發(fā)展規(guī)劃相對應(yīng)：一是面向全球化發(fā)展，基于全球智能網(wǎng)格技術(shù)產(chǎn)品，建立面向全球的航空氣象監(jiān)測與預(yù)報(bào)技術(shù)體系；二是面向機(jī)場終端區(qū)精準(zhǔn)化發(fā)展，建立無縫隙的、空地一體的航空氣象決策支持技術(shù)體系。