航空气象要素预报算法和个例研究-翟菁.pdf

航空气象要素预报算法和个例研究-翟菁.pdf

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1引言影响飞行的航空气象要素通常包含颠簸、积冰、风切变、能见度、雷电、云等。

目前我国对这些航空气象要素的预报，主要依赖于预报员的经验预报方法12，一定程度上解决了影响飞行安全的气象要素的预报手段。

然而其缺点也显而易见，一方面其主观性较强，受到预报员经验知识积累的直接影响，每个预报员的预报结果存在一些差异；另一方面其预报结果为定性的，不是定量化预报结果。

近年来，随着气象观测技术的不断提高及数值预报模式的不断改进，数值模式产品的预报准确率的逐步提高，同时由于数值预报方法的客观定量化，数值预报产品在航空气象预报中的作用日益显示出来，新的预报方法特别是定量化的航空气象要素预报方法得到了一定的发展38，数值预报已经成为现代航空气象预报航空气象要素预报算法和个例研究翟菁1，周后福1，申红喜2，梁爱民2，胡雯3，孔俊松3，邱学兴3，邓淑梅1（1安徽省气象科学研究所，合肥230031；2华北民航空管局气象中心，北京100621；3安徽省气象局，合肥230031）收稿日期：

2009-11-15作者简介：

翟菁（1980-），女，工程师，籍贯安徽，从事云降水物理和中尺度数值模拟工作。

文章编号：

1673-8411（2010）01-0031-04ForecastingAlgorithmforAviationMeteorologicalFactorsandCaseStudyZhaiJing1，ZhouHoufu1，ShenHongxi2，LiangAiming2，HuWen3，KongJunsong3QiuXuexing3，DengSumei1（1.AnhuiInstituteofMeteorologicalScience，hefeiAnhui230031；2.CAACNorthChinaCivilAviationMeteorologicalCenter，beijing,100621；3.AnhuiProvincialBureauofMeteorology，hefeiAnhui230031）Abstract：

Introducingtheforecastingalgorithmforaviationmeteorologicalfactors，L-Pindexwasusedintheclearairturbulenceindexforecasting，VVindexwascalculatedbasedonclassicalicingindextoforecasticing，windshearindexiscalculatedfromtheverticalwindshearandhorizontalwindshearaccordingtothesumoftheweights.Thenbasingtheabovethreekindsoftypicalweathercasesanalysis,themodelforecastresultswerecontrastedwithobservations.Theresultsshowthatthemeso-scalemodelhavetheforecastingcapabilityofforecastingaviationmeteorologicalfactors.Keywords：

Aviation;Icing;Turbulence;Windshear;Meso-scalemodel摘要：

介绍了颠簸、积冰、风切变航空气象要素的预报算法，其中对晴空颠簸采用LP指数预报，对积冰的预报采用在经典积冰指数基础上计算VV指数预报，对风切变指数采用对垂直风切变和水平风切变以不同权重相加得到风切变指数的预报算法。

实现了基于中尺度数值模式MM5产品的晴空颠簸、积冰、风切变的航空气象要素的预报，并对以上3种天气过程分别进行了典型个例分析，重点在于模式预报结果与实况天气的对比验证，结果表明中尺度数值模式对积冰、颠簸、风切变有一定预报能力。

关键词：

航空；积冰；颠簸；风切变；中尺度数值模式中图分类号：

P457文献标识码：

A第31卷第1期气象研究与应用Vol.31No.12010年3月JOURNALOFMETEOROLOGICALRESEARCHANDAPPLICATIONMar.2010气象研究与应用31卷的主要手段。

本文基于中尺度数值模式MM5产品，实现了颠簸、积冰、风切变的3种航空气象要素的预报，并对颠簸、积冰、风切变天气过程的模式预报结果与实际天气进行了验证，以此说明中尺度数值模式在实现航空气象要素预报中的作用。

2中尺度数值模式MM5设计本文使用中尺度数值模式MM5V37的产品，以T213模式产品为初始场。

模式采用3层嵌套，最小分辨率3km。

由于关注3种地区，分别是中国区域、华北管区以及首都机场，因此模式的设置范围必须要包括这些区域。

模式嵌套范围第1层包括全国，第2层包括华北管区，第3层包括首都机场。

从外到内的各区域格点数分别为：

130150、118127和9191，第3层的水平分辨率为4km（图1，见彩页）。

3颠簸要素的预报与验证31颠簸预报算法飞机颠簸是影响航空活动的重要因素之一。

晴空颠簸（ClearAirTurbulence）一般是指发生在大气6000m高度以上和强对流活动无关的颠簸。

晴空颠簸的发生没有明显的天气现象与之相伴，出现颠簸区与无颠簸区没有明显的边界，难以察觉，对飞行威胁很大。

特别是对高空作业的飞机来说，已成为威胁最大的气象危害之一。

前人的研究表明9，10，引起高空飞行颠簸最主要的直接原因是来自空中的风切变和温度切变。

风和温度的切变，有垂直方向和水平方向上两种，但后者是主要的，水平方向切变远大于垂直方向切变。

但对飞机在起飞和着陆时引起的低空飞行颠簸，则主要来自风的垂直切变，即水平风在垂直方向上的变化。

这里要预报的颠簸主要是针对高空飞行时可能发生的颠簸，因此给出如下的颠簸指数算法如下：

第一步：

计算L指数：

L7268坠V坠z0718坠T坠n0133坠V坠n252

（1）公式中坠V坠z为风速的垂直切变（ms1）100m），坠T坠n为等压面上的水平温度梯度（100千m），坠T坠n为等压面上沿气流方向的风速梯度（ms1）100千m）。

一般当L0时预报有颠簸；L0时，则预报没有颠簸。

后面的计算中在L0的条件下进行。

由公式

（1）可见，L指数考虑了温度的水平变化，风速的水平变化和垂直变化。

式中坠T坠n（坠u坠Z）2坠v坠Z）姨2，坠T坠n（坠T坠x）2（坠T坠y）2姨，坠T坠n（坠u坠x）2（坠v坠y）2姨。

第二步：

计算出概率p。

本文所用颠簸指数选用概率p，在计算出L指数之后计算概率p，其公式为：

p11e059L

（2）然后将p概率转换为等级。

当86p75，预报有轻度颠簸，给定p值等级为1；当95p86，预报有中度颠簸，给定p值等级为2；当p95，预报有严重颠簸，给定p值等级为3；其他p值等级为0。

32颠簸过程个例验证2005年4月4日09时30分，北京济南的航班报告有严重的颠簸发生。

从这次过程300hPa的概率p指数预报结果（图2，见彩页）来看有三种情况：

淡黄色表示有轻度颠簸，橙色表示有中度颠簸，红色表示有严重颠簸。

由图2可见，自2005年4月4日07时后北京首都机场一带始终处在严重颠簸的预报区内，颠簸带呈西南东北走向。

同时北面内蒙东部和西南方宁夏南部到甘肃东部一带还有一条强颠簸带。

10时后首都机场所处的颠簸带略有东移南压的趋势，同时北面的颠簸带明显南压。

济南处在北京的南面，其航线经过严重颠簸的预报区域内，因此对北京济南一带的颠簸预报效果良好。

分析公式中各项对颠簸指数的贡献。

实况发生时间是2005年4月4日09时30分，用2005年4月4日10时风速垂直切变、温度和水平风速的色斑分布（图3，见彩页），以验证公式

（1）各项因子的贡献。

由图3a可见，北京首都机场一带在300hPa是垂直风速切变的大值区，垂直风切变带的走向与预报的北京机场周围颠簸指数的高值区较为一致。

图3b为温度在300hPa的分布，由图可见水平温度梯度的大值区主要在宁夏南部到甘肃东部一带，这里是由暖向冷变化较大的地区，而其他地区的温度梯度都不大。

由图3c可见风速的水平梯度变化的大值区在宁夏南部到甘肃东部一带，以及内蒙的东部地区，这两个区域范围都在华北管区的边缘地带。

通过对风速的垂直切变、温度的水平变化、风速32的水平变化各项因素对颠簸的贡献，可以看到在模式预报的严重颠簸地区，各个因子分别有不同的贡献。

对北京首都机场周围的地区，颠簸主要来自风速的垂直切变；而宁夏南部到甘肃东部一带，颠簸的贡献主要来自风速的水平梯度变化和温度的水平梯度；内蒙的东部地区，颠簸的贡献主要来自风速的水平梯度变化。

由此可见，每个严重颠簸的地区，其贡献的因子各不相同。

4积冰要素预报与验证41积冰预报算法飞机积冰有时简称积冰，是指飞机机身表面某些部位积聚冰层的现象。

它是由于云中的过冷水滴或降水中的过冷雨滴碰到机体后冻结而成的，也可由水汽在机体表面直接凝华而成。

积冰的预报基本是采用沿袭多年的Godske的“8D”方法11。

在实际使用中发现其对积冰产生的条件要求过于苛刻，漏报率较高。

王新炜等利用美国国家环境预报中心和国家大气研究中心联合处理的全球大气再分析资料，构建一个新的积冰指数VV12。

本文利用王新炜等的积冰指数预报积冰可能发生的程度。

其算法为：

首先计算经典积冰指数，然后判断VV指数等级。

（1）经典的积冰指数（IcingIndex）II2（H50）T（T14）（49）10（3）其中H为相对湿度，T为温度。

指数为正，代表孤立的潜在积冰区，而最可能出现积冰的区域，积冰指数接近100。

积冰指数的前半部分表示水滴的数量、大小，随相对湿度由50到100表现为0到100线性增长。

公式的后半部分用温度的二次方来表示水滴的增长率，该部分在T7时为最大值1，T14和T0取最小值0；当温度超出（014）范围的，增长率为0。

（2）VV积冰指数在上述条件的前提下，增加另外一个判据：

垂直速度02hPas（p坐标下）。

即判据为：

当4II0，且02hPas，预报有轻度积冰，给定VV值为1；当7II4，且02hPas，预报有中度积冰，给定VV值为2；当II7，且02hPas，预报有严重积冰，给定VV值为3；其他给定VV值为0。

42积冰过程个例验证2004年12月21日1320UTC左右，民航山西武宿机场接到北京至太原航班机长报告，在飞行海拔高度15003000m之间（约相当于850hPa至700hPa之间），飞机遭遇强积冰，短短23分钟内，飞机风挡玻璃前积聚了23cm厚的毛冰13。

按照赵树海介绍的积冰强度等级划分标准（单位时间内积冰强度2mmmin1）14，应属于极强积冰，因此本次积冰为典型的天气过程。

根据前面给出的积冰指数算法，我们分析公式中各个因子对积冰指数的影响。

首先给出温度和湿度相对的分布（图4，见彩页），图中黑色圆点代表太原机场位置（N3744N，E11237E），下面分别给出2004年12月21日晚上21时850hPa的温度和湿度的分布。

由图4a可见，由模式的预报结果来看，850hPa北京至太原机场处在温度槽中，比周边地区偏低，在14以下，而太原附近温度在8左右，较为接近水滴增长率最大的7。

图4b可以看到，北京至太原航线的相对湿度达到80以上，甚至超过90。

这样的温度、湿度条件是十分有利于积冰发生的。

同时刻的积冰指数分布见图5（见彩页）。

由图5a可以看到太原机场周边地区的II指数较大。

图5b在考虑了垂直速度条件后，在北京至太原航线特别是在太原附近，预报的严重积冰范围更为合理。

由该图可见，严重积冰区域都集中在太原以南，而太原以北可能发生积冰的程度逐步减轻，且都有一条明显的西北东南走向的界线，界线的东北区域预报没有积冰发生，太原机场及其南部的区域正处在积冰和严重积冰相间的预报范围内。

与太原机场的实况报告相符合，因此可以说预报效果良好。

5风切变要素预报与验证51风切变预报算法用水平风切变和垂直风切变之和来表征整体风切变。

水平风切变为（坠u坠x）2（坠v坠y）2姨，垂直风切变为坠w坠z。

由于垂直风切变的量级远小于水平风切变，因此垂直风切变放大倍数超过水平风切变。

预报算法如下：

IWS10（坠u坠x）2（坠v坠y）2姨100坠w坠z（4）预报时将所算得的风切变数值转换为风切变等级，共分为5级，具体等级的划分见表1。

1期翟菁，周后福，申红喜，梁爱民，胡雯，孔俊松，邱学兴，邓淑梅：

航空气象要素预报算法和个例研究33气象研究与应用31卷?

表1风切变等级划分52风切变过程个例验证2008年11月1日首都机场出现了当年度最严重的一次风切变事件（图6，见彩页），全天机场飞行管制区域内伴有风切变及颠簸，导致2架航班备降天津，10架次航班复飞。

当日天气实况为中午12：

20转为西风，锋面接近机场，12：

24转为西北风，平均风速12ms1，阵风19ms1；13：

30平均风速17ms1，阵风达到23ms1；此后大风伴随风切变的天气一直维持到傍晚才结束。

MM5模式预报的14时500m高度水平面风切变潜势预报产品见图6a，在首都机场附近风切变较大；图6b为北京至沈阳航路剖面，由图可见首都机场附近的风切变发生在900100hPa，为低空风切变，。

该次过程中预报人员根据MM5模式预报的风切变产品做出了正确的预报。

6小结本文使用中尺度数值模式MM5，在以往颠簸、积冰要素的预报方法上加以改进，对晴空颠簸采用LP指数预报，对积冰的预报采用在经典积冰指数基础上计算VV指数预报，对风切变指数采用对垂直风切变和水平风切变以不同权重相加得到风切边指数的预报算法，详细介绍了这些航空气象要素的预报算法，并对每种要素典型个例的预报效果进行了验证。

结果表明，中尺度数值模式对颠簸、积冰、风切变要素具有一定的预报能力。

这些算法和预报模式于2007年底开始应用到华北民航空管局气象中心，已经在业务单位发挥了非常好的作用。

但是就此评价模式的预报能力还不够，一方面，需要预报效果的长期积累来做一些统计；另一方面，中尺度数值模式对天气过程本身的预报能力也有待提高。

随着模式预报准确率的提高和民航气象服务水平的不断提高，中尺度模式产品必将更广泛地应用到航空气象要素的预报中，以满足日益增长的航空气象业务需求。

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