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    民機陣風(fēng)載荷測量試飛顛簸潛勢診斷技術(shù)研究

    2022-04-22 02:43:10閆文輝黃興友趙鈺錦張瑩楊濤
    熱帶氣象學(xué)報 2022年1期
    關(guān)鍵詞:潛勢急流風(fēng)場

    閆文輝,黃興友,趙鈺錦,張瑩,楊濤

    (1. 中國飛行試驗研究院氣象臺,陜西 西安 710089;2. 南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害預(yù)報預(yù)警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心,江蘇 南京 210044)

    1 引 言

    陣風(fēng)載荷指飛行器穿越陣風(fēng)時,升力面產(chǎn)生的載荷增量,是大氣擾動的客觀表現(xiàn)[1]。氣象學(xué)上把陣風(fēng)載荷稱為飛機顛簸,顛簸特別嚴重時會破壞飛機結(jié)構(gòu),形成安全隱患,甚至造成飛行事故。2017年 6月 18日,東航空客 330-200E 客機在俄羅斯境內(nèi)遭遇極重度顛簸,導(dǎo)致28 人受傷。Sharman 等[2]估計美國民航飛機每年遭遇6 300 次中到重度顛簸,5 000 次重度到極重度顛簸。Williams等[3]估計每年飛機顛簸造成全美約2億美元的經(jīng)濟損失。2019年中國飛行試驗研究院試飛任務(wù)超5 000架次,試飛任務(wù)的不斷增長致使飛行器遭遇飛機顛簸的風(fēng)險也不斷增加,嚴重影響試飛安全與效率。

    飛機顛簸與大氣湍流有著密切的聯(lián)系,Kelvin-Helmholtz (K-H)不穩(wěn)定是最為公認的大氣湍流產(chǎn)生機制[4]。大氣湍流區(qū)域的中值長度約60 km,中值厚度約1 km[5]。大氣湍流區(qū)域存在著尺度不同的湍渦,飛機顛簸是由那些與飛機尺度相當(dāng)?shù)?、混亂的湍渦造成的,這種湍渦的直徑一般在15~150 m[6]。Meneguz 等[7]研究表明只有約 14%飛機顛簸是發(fā)生在對流天氣附近,這意味著造成飛機顛簸的主要原因是切變重力波破碎和地形因素。Jaeger等[8]發(fā)現(xiàn)約66.7%的飛機顛簸發(fā)生在高空急流附近,因此高空急流是誘發(fā)飛機顛簸最主要的原因。

    俞飛等[9]發(fā)現(xiàn)高空急流、高空槽、切變線以及高空脊是造成華北地區(qū)飛機顛簸的主要天氣形勢。這種基于天氣形勢分析的方法主觀經(jīng)驗性太強,易造成很高的漏報率和空報率。因此,運用數(shù)值模式輸出量計算飛機顛簸指數(shù)進行顛簸診斷和預(yù)報目前已經(jīng)成為主流。長期研究建立了大量飛機顛簸單一指數(shù),主要有Brown 指數(shù)、Dutton 指數(shù)、L-P指數(shù)、Ri 數(shù)以及 Ellrod 指數(shù)等[10-19]。徐佳男等[20]選取診斷效果較好的3種指數(shù),統(tǒng)計了中國地區(qū)飛機顛簸的氣候特征。但不同指數(shù)重點考慮的因素有所差異,因此在不同區(qū)域、不同季節(jié)及不同成因的飛機顛簸中,指數(shù)自身及指數(shù)之間的預(yù)報能力有所不同。Sharman 等[2]提出集成指數(shù)預(yù)報算法(Graphical Turbulence Guidance, GTG),將幾種顛簸指數(shù)組合使用,其總體預(yù)報性能比使用單一指數(shù)診斷效果要好。Kim 等[21]將GTG 方法應(yīng)用于東亞晴空顛簸的研究,并估計了當(dāng)前晴空顛簸數(shù)值預(yù)報水平。沈強等[22]選取了9個預(yù)報效果較好的顛簸指數(shù),根據(jù)預(yù)報得分計算權(quán)重,構(gòu)建了飛機顛簸綜合指數(shù)。

    為拓展民機遭遇飛機顛簸時的飛機包線、提升飛機品質(zhì)、完善民航試航取證大綱,中國飛行試驗研究院以ARJ21 支線客機作為試驗機,承接民機陣風(fēng)載荷測量試飛型號研發(fā)項目。陣風(fēng)載荷測量試飛在國內(nèi)是首次進行的,具有技術(shù)新、找風(fēng)難、風(fēng)險高及工作量大等特點。為準確預(yù)報潛在飛機顛簸區(qū)域,解決“找風(fēng)難”問題,同時避免其他航空危險天氣對試飛安全的影響,本文選取對流層高層(7 500 m 以上)誘發(fā)飛機顛簸的常見天氣系統(tǒng)(高空急流),利用歐洲中期天氣預(yù)報中心(European Centre for Medium - Range Weather Forecast, ECMWF)提供的 ERA5 再分析資料,從飛機顛簸飛行員天氣報告(Pilot Reports, PIREPs)入手,基于10個應(yīng)用成熟的飛機顛簸指數(shù),通過加權(quán)集成給出了顛簸潛勢綜合指數(shù),同時對顛簸潛勢綜合指數(shù)的性能進行了評估。

    2 資料介紹

    2.1 ERA再分析資料

    ERA5 再分析資料是 ECMWF 利用 4DVar 同化產(chǎn)生的第5代大氣再分析全球氣候數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)提供1979年至今的逐小時大氣、陸地和海洋的氣候變量估計值,其中大氣數(shù)據(jù)的空間分辯率精確到了0.25 °×0.25 °網(wǎng)格,等壓面數(shù)據(jù)垂直方向包括1~1 000 hPa的 37 層等壓面[23]。數(shù)據(jù)包主要包括位勢高度、溫度、經(jīng)向風(fēng)、緯向風(fēng)、垂直風(fēng)、相對濕度、比濕、散度及渦度等參量的網(wǎng)格數(shù)據(jù)。

    大氣再分析數(shù)據(jù)在飛機顛簸指數(shù)的診斷和預(yù)報中具體廣泛的應(yīng)用,為了進一步說明ERA5再分析資料的準確性,本文隨機下載了2020年9月21日08 時(北京時間,下同)300 hPa 天氣圖(圖1),圖1a 為 ERA5 再分析資料,圖 1b 為 ECMWF 細網(wǎng)格預(yù)報資料中08 時的天氣實況。對比可見,二者基本一致,歐亞中高緯度均成兩槽一脊型,中緯度為緯向平直氣流,中低緯度受反氣旋控制,并且風(fēng)場、等溫線及等高線的分布、大小基本一致。

    圖1 2020年9月21日08時300 hPa天氣圖

    2.2 飛行員天氣報告(PIREPs)

    在飛行過程中若遇到飛機顛簸、飛機積冰等現(xiàn)象時,機組人員會以話音通信方式將現(xiàn)象、時間、位置、高度及強度等信息傳輸給管制單位,管制人員再將該信息發(fā)送給氣象人員,氣象人員將其記錄并通過專業(yè)技術(shù)分析增添造成原因、備注等信息,最后進行統(tǒng)計保存,這種資料稱為飛行員天氣報告(PIREPs)[24]。為了準確評估各單一顛簸指數(shù)的預(yù)報性能,并推算顛簸潛勢綜合指數(shù),本文篩選了 2017年 10月—2020年 12月期間,中國范圍內(nèi)7 500 m 高度以上高空急流背景下的170 例飛機顛簸報告及170 例無顛簸樣本,其中280 例(140 例發(fā)生顛簸、140 無顛簸)樣本用于構(gòu)建顛簸潛勢綜合指數(shù),剩余的60 例(30 例發(fā)生顛簸、30 無顛簸)樣本用于評估顛簸潛勢綜合指數(shù)。具體報告位置分布如圖2所示,顛簸產(chǎn)本基本分布于我國中緯度地區(qū),與溫帶急流和副熱帶急流位置對應(yīng)較為良好。需要注意的是,無顛簸樣本選取閻良機場附近9 000 m左右的高度上一個固定位置,試飛期間當(dāng)飛機未發(fā)生顛簸時取樣一次,所以只有一個點。

    圖2 飛機顛簸報告位置分布圖

    3 單一顛簸指數(shù)介紹

    飛機顛簸和大氣湍流活動強弱有密切的關(guān)系,兩者皆發(fā)生在風(fēng)場垂直切變區(qū)、水平切變區(qū)、輻合或輻散區(qū)、水平形變區(qū)以及強的水平溫度梯度區(qū)[10]。由于不同指數(shù)側(cè)重因素不同,其預(yù)報效果也不同,綜合考慮這五個方面,參考前人研究[2,21,26],選取反映上述特性的,預(yù)報效果較為理想的10個飛機顛簸單一指數(shù)來構(gòu)建綜合指數(shù)。

    (1)L-P指數(shù)。

    前蘇聯(lián)水文氣象中心綜合考慮了溫度切變、水平風(fēng)場的水平切變和垂直切變情況,構(gòu)建了L-P指數(shù)來預(yù)報潛在飛機顛簸區(qū)[10],L-P指數(shù)采用如下計算方式:

    式中,SV為水平風(fēng)場的垂直切變(單位:m/(s·100 m));ST為水平溫度梯度(單位:K/(100 km));SH為水平風(fēng)場的水平切變(單位:m/(s·100 km));u和v為水平風(fēng)分量(單位:m/s);T為氣溫(單位:K);z為垂直高度(單位:位勢米)。當(dāng)L<0 時,預(yù)報沒有顛簸,反之在此基礎(chǔ)上根據(jù)L指數(shù)計算概率P:

    P的大小反映了飛機顛簸強度。

    (2) -Ri數(shù)。

    Richardson 數(shù)(Ri)被定義為表征大氣穩(wěn)定度的 Brunt-V?is?l? 頻率的平方和表征破壞大氣穩(wěn)定度的垂直風(fēng)切變的平方之比[11],其表達式為:

    式中,θv為虛位溫(單位:K);SV為水平風(fēng)場的垂直切變(單位:s-1);g為重力加速度(單位:m/s2),由于Ri數(shù)越小,顛簸強度越大,為了方便計算,取-Ri數(shù)作為本文顛簸指數(shù)。對于低靜力穩(wěn)定度和高垂直風(fēng)切變區(qū)域,例如高空急流或鋒區(qū),如果晴空湍流將發(fā)展,通常-Ri大于0.25。

    (3) Ellrod指數(shù)。

    Ellrod 等[12]對鋒生函數(shù)進行簡化,綜合考慮了水平風(fēng)場的垂直切變、總形變以及輻合輻散,提出了兩種飛機顛簸指數(shù)TI1和TI2,其表達式如下:

    式中,SV為水平風(fēng)場的垂直切變(單位:s-1);DEF為水平風(fēng)場的總形變(單位:s-1),包括拉伸形變和切變形變兩項;Div為水平風(fēng)場的散度(單位:s-1)。在業(yè)務(wù)應(yīng)用過程中,王洪芳等[25]發(fā)現(xiàn)散度項的指示性不強,所以本文采用TI1指數(shù),TI1高值區(qū)對應(yīng)強的飛機顛簸區(qū)。

    (4) MOSCAT指數(shù)。

    MOSCAT 指數(shù)是由NECP 嵌套網(wǎng)格模式NGM(Nested Grid Model)基 于 MOS(Model Output Statistics)方法統(tǒng)計輸出的晴空湍流指數(shù),又稱概率預(yù)報因子指數(shù)[13],其表達式為:

    式中,|V|為水平合成風(fēng)速(單位:m/s),DEF為水平風(fēng)場的總形變(單位:s-1)。

    (5) Brown指數(shù)。

    Brown[14]利用熱成風(fēng)關(guān)系簡化了Ri 傾向方程,提出了Brown指數(shù):

    式中,ζa=ζ+f為絕對渦度(單位:s-1),ζ為相對渦度,f=2Ωsinφ為科氏參數(shù)。DSH為切變形變項(單位:s-1),DST為拉伸形變項(單位:s-1),SV為水平風(fēng)場的垂直切變(單位:s-1)。由于大氣運動為準水平,所以將渦度簡化為垂直方向的分量。

    (6) Dutton指數(shù)。

    Dutton 指數(shù)[15]綜合考慮水平風(fēng)場的水平切變和垂直切變對飛機顛簸強度的貢獻,得到一個經(jīng)驗指數(shù),其表達式為:

    式中,SH為水平風(fēng)場的水平切變(單位:m/(s·100 km));SV為水平風(fēng)場的垂直切變(單位:m/(s·km));10.5為經(jīng)驗常數(shù)。

    (7) 曲率方法指數(shù)。

    綜合分析飛機顛簸報告和環(huán)流形勢,發(fā)現(xiàn)高空槽脊的曲率與飛機顛簸強度相關(guān),而曲率與渦度有關(guān)[16],定義曲率指數(shù)為:

    式中,ζ2單位為 s-2,u和v為水平風(fēng)分量(單位:m/s),此處渦度也取垂直方向的分量。

    (8) 水平溫度梯度指數(shù)。

    水平溫度梯度指數(shù)是一個從熱成風(fēng)關(guān)系中計算形變和垂直風(fēng)切變的方法[17],其表達式為:

    式中,HTG單位為K/m,T為氣溫 (單位:K)。

    (9) 水平散度指數(shù)。

    水平風(fēng)場的強輻合輻散區(qū)與風(fēng)場的切變區(qū)域?qū)?yīng)良好,并且輻合可以對鋒生產(chǎn)生作用[2]。定義水平散度指數(shù)為:

    式中,DIV單位為s-1,u和v為水平風(fēng)分量。

    (10) 風(fēng)相關(guān)指數(shù)。

    急流背景下的飛機顛簸與大的風(fēng)速相關(guān)[11],定義風(fēng)相關(guān)指數(shù)如下:

    式中,S 單位為 m/s,u和v為水平風(fēng)分量(單位:m/s)。

    4 顛簸潛勢綜合指數(shù)算法

    由于不同指數(shù)重點考慮的因素有所差異,因而指數(shù)自身及指數(shù)之間的預(yù)報能力也有所差異,為確保顛簸指數(shù)能夠有效識別多種復(fù)雜條件下的飛機顛簸,本文參考美國國家大氣研究中心(National Center for Atmospheric Research,NCAR)Sharman 等[2]提供的 GTG 算法,給出了我國高空急流背景下的顛簸潛勢綜合指數(shù)。

    4.1 數(shù)據(jù)歸一化

    由于每個顛簸指數(shù)的單位和數(shù)值不同,計算結(jié)果的量級也相差較大,難以進行比較和加權(quán)計算,因此需要進行歸一化處理。本文根據(jù)各單一顛簸指數(shù)的閾值,基于分段線性函數(shù)將計算結(jié)果進行歸一化處理,將飛機顛簸強度分為無、輕度、中度、重度和極重度5個量級,中值分別對應(yīng)數(shù)值0.0、0.25、0.5、0.75 和1.0。單一顛簸指數(shù)的具體閾值選取參考了 Sharman 等[2]、Kim 等[21]及 Willims等[26]的工作,其分類方法和原理為根據(jù)大量飛機顛簸報告強度等級與指數(shù)計算值之間的對應(yīng)關(guān)系,統(tǒng)計各顛簸指數(shù)計算值的中值為該指數(shù)在當(dāng)前量級的強度閾值,具體閾值如表1所示。

    表1 高空急流背景下10種顛簸指數(shù)強度閾值劃分

    4.2 確定顛簸指數(shù)權(quán)重

    在完成各顛簸指數(shù)歸一化處理之后,為了定量評估各指數(shù)的預(yù)報水準,引入基于檢測概率的評估方法POD(Probability of Detection)[27],包括發(fā)生顛簸的預(yù)報準確率PODY、未發(fā)生顛簸的預(yù)報準確率PODN 及總體預(yù)報準確率PODA,其表達式如下:

    式中,YY、YN 分別表示發(fā)生了顛簸,對應(yīng)的指數(shù)預(yù)報正確和錯誤,NN、NY 分別表示未發(fā)生顛簸,對應(yīng)的指數(shù)預(yù)報正確和錯誤。PODY 值越大,漏報率越低;PODN值越大,空報率越低;PODA值越大,總體預(yù)報效果越好。

    為了更加精準地評估各指數(shù)的預(yù)報水準,再引入了 TSS(True Skill Score)評分[28]來評估總體預(yù)報準確性,其表達式如下:

    TSS 取值越大,表明該指數(shù)的診斷效果越好。根據(jù)預(yù)報準確率計算各顛簸指數(shù)預(yù)報得分φ[2],計算公式如下:

    式中,C 和p 為常數(shù),用于調(diào)節(jié)fMOG的重要性,通常取C = 1,p = 0.25。fMOG為在數(shù)值計算過程中得到的顛簸強度為中度及以上的格點數(shù)與總網(wǎng)格點數(shù)的比值。

    根據(jù)得到的預(yù)報得分,可計算出每個顛簸指數(shù)的權(quán)重Wn[2],具體表達式如下:

    4.3 綜合顛簸指數(shù)

    CAT(i, j, k)的取值范圍為[0, 1],閾值為 0、0.25、0.5、0.75 及1,分別對應(yīng)顛簸強度為無、輕度、中度、重度和極重度5個量級的中值。

    5 顛簸潛勢綜合指數(shù)性能評估

    選取與飛機報告時間、高度最臨近的ERA5再分析資料作為輸入量,計算各顛簸報告點的單一指數(shù)歸一化值,然后利用PODY、PODN、PODA、TSS 及fMOG對各單一指數(shù)進行綜合評估,并計算預(yù)報得分φ,最終結(jié)果如表2 所示??梢?,在單一指數(shù)中,L-P指數(shù)發(fā)生顛簸時的預(yù)報準確率PODY 最高,達 97.9%,漏報率最低,TI 指數(shù)和 Dutton 指數(shù)次之,PODY 分別達到了67.9%和67.1%。Dutton指數(shù)未發(fā)生顛簸時的預(yù)報準確率PODN 最高,達82.1%,空報率最低,Brown 指數(shù)和TI1 指數(shù)次之,PODN 分別達到了77.1%和69.3%。從總體預(yù)報準確率PODA 和TSS診斷評分來看,L-P指數(shù)因具有最高的PODA(76.1%)和TSS(0.521),總體預(yù)報準確率最好,Dutton 指數(shù)及Brown 指數(shù)的總體預(yù)報效果次之,PODA分別為74.6%及71.8%,TSS評分分別為0.493 及0.436。同時,從中度及以上顛簸所占面積fMOG來看,Dutton 指數(shù)、Brown 指數(shù)及TI1 指數(shù)的fMOG分別為7.8%、7.9%及12.4%,接近徐佳男等[20]利用AMADR 資料統(tǒng)計出的中度及以上顛簸僅有 10%左右的結(jié)果,較為合理。L-P指數(shù)識別到的中度及以上顛簸所占面積fMOG為20.4%,遠大于10%,識別面積過大。綜合考慮預(yù)報準確率和中度以上顛簸所占面積,Dutton 指數(shù)具有最高的φ(1.043),總體預(yù)報效果最好,Brown指數(shù)、L-P指數(shù)及TI1 指數(shù)次之。另外,水平散度指數(shù) DIV、曲率方法指數(shù)ζ2及-Ri 指數(shù)是這 10個單一指數(shù)中預(yù)報效果最差的3個。

    表2 280例建模樣本的單一顛簸指數(shù)性能評估表

    在高空急流背景下,Dutton指數(shù)、Brown指數(shù)、L-P指數(shù)及TI1 指數(shù)預(yù)報顛簸的效果好,分析物理機理可見,水平風(fēng)場的水平切變、垂直切變以及水平形變的貢獻最大,強的水平溫度梯度和較大的風(fēng)速也有一定的影響。而水平散度指數(shù)DIV、曲率方法指數(shù)ζ2及-Ri指數(shù)診斷錯誤的原因可能是,對于對流層高層大氣,大氣環(huán)流以緯向型為主,輻合輻散、氣旋反氣旋特征不明顯,且大氣穩(wěn)定度較高。

    然后根據(jù)第3 節(jié)中介紹的流程對各單一指數(shù)進行加權(quán)集成,形成最終的顛簸潛勢綜合指數(shù),利用剩余的60例顛簸樣本對顛簸潛勢綜合指數(shù)進行驗證。為了更加深入地評價顛簸潛勢綜合指數(shù)的優(yōu)越性,本文額外引入了模型性能評價體系中廣泛 使 用 的 ROC 曲 線(Receiver Operating Characteristic Curve)及 AUC 值(Area Under Curve)[29]。ROC 曲線,它是以 1-PODN 為橫軸,PODY 為縱軸繪制的曲線,它越靠近左上角,表明指數(shù)模型區(qū)分發(fā)生顛簸和未發(fā)生顛簸的性能越好。AUC 就是ROC 曲線和x軸(1-PODN 軸)之間的面積,反映了模型把發(fā)生顛簸的樣本排在未發(fā)生顛簸樣本前面的比例(如果AUC=1,說明模型100%的將所有發(fā)生顛簸的樣本排在未發(fā)生顛簸樣本前面)。

    60 例驗證樣本的顛簸指數(shù)性能評價結(jié)果和ROC 曲線如表 3 及圖 3 所示,圖 3a 為 10個單一指數(shù)的 ROC 曲線,圖 3b 為 9個綜合指數(shù)的 ROC 曲線,其中CAT2 到CAT10 分別表示根據(jù)預(yù)報得分φ的高低,由2個到10個單一指數(shù)組成的綜合指數(shù)??梢姡?0個單一指數(shù)的預(yù)報效果均好于隨機預(yù)報模型,且綜合指數(shù)較好地集成了各個單一指數(shù)的優(yōu)點,預(yù)報水平始終優(yōu)于各單一指數(shù)。CAT5 為這9個顛簸潛勢綜合指數(shù)中最好的綜合指數(shù),由預(yù)報效果最好的五個單一指數(shù)(Dutton 指數(shù)、Brown 指數(shù)、L-P指數(shù)、TI1 指數(shù)及風(fēng)相關(guān)指數(shù)S)加權(quán)集成,其 權(quán) 重Wn分 別 為 0.237、0.220、0.205、0.186 及0.152,預(yù)報得分φ達 1.225,且 PODY 達 86.7%,PODN 達 93.3%,PODA 達 90%,TSS 達 0.80,中度及以上顛簸所占面積fMOG為9.2%,各項指標(biāo)均較為優(yōu)秀,總體效果最好。同時,發(fā)現(xiàn)60例驗證樣本統(tǒng)計得到的單一指數(shù)性能與280 例建模樣本統(tǒng)計的單一指數(shù)性能略有差異,說明樣本量的大小和樣本間的差異性會影響綜合指數(shù)建模的好壞,但總體上Dutton指數(shù)、Brown指數(shù)及L-P指數(shù)效果最好,水平散度指數(shù)DIV及曲率方法指數(shù)ζ2效果最差。

    圖3 60例驗證樣本的ROC曲線

    表3 60例驗證樣本的單一顛簸指數(shù)及最優(yōu)綜合指數(shù)性能評估表

    根據(jù)預(yù)報得分φ的大小逐步增加單一指數(shù)數(shù)量,驗證顛簸潛勢綜合指數(shù)對單一指數(shù)數(shù)量的敏感性,結(jié)果如圖4a所示??梢?,當(dāng)單一指數(shù)增加到5個的時候,綜合指數(shù)效果最優(yōu),預(yù)報得分φ達1.225,之后隨著單一指數(shù)數(shù)量的增加,對綜合指數(shù)預(yù)報效果開始產(chǎn)生負作用。為了進一步驗證顛簸潛勢綜合指數(shù)對參與建模樣本數(shù)量的敏感性,將參與建模的樣本從40個逐步增加到280個,計算得到的顛簸潛勢綜合指數(shù)最優(yōu)組合的預(yù)報得分φ如圖4b 所示??梢?,當(dāng)建模樣本數(shù)量為40個時,綜合指數(shù)的預(yù)報得分φ最大,但隨機誤差較大,綜合指數(shù)預(yù)報準確性置信度較低。綜合指數(shù)的預(yù)報得分φ總體波動性不強,但是也隨樣本量的增加,綜合指數(shù)性能逐步提升。

    圖4 顛簸潛勢綜合指數(shù)預(yù)報得分φ對單一指數(shù)數(shù)量敏感性圖(a)及對參與建模樣本量敏感性圖(b)

    本文選取一例樣本來展示諸單一指數(shù)和綜合指數(shù)的預(yù)報差異。2020年1月6日12:52,在蒲城及以東地區(qū)8 500 m 高度上,試飛院參試飛機(C919)出現(xiàn)中到重度顛簸,持續(xù)20 分鐘以上。選取與顛簸報告出現(xiàn)時間、高度最臨近的ERA5再分析資料(2020年 1月 6日 13:00,300 hPa、350 hPa及400 hPa三層等壓面)作為數(shù)據(jù)源,350 hPa高空天氣圖如圖5a 所示,陜西中南部及以東地區(qū)出現(xiàn)高空急流,急流軸風(fēng)速大于40 m/s,顛簸報告點位于急流軸北側(cè)風(fēng)速切變最明顯和溫度梯度最大的區(qū)域。10個單一顛簸指數(shù)和顛簸潛勢綜合指數(shù)預(yù)報結(jié)果如圖5b~5l所示,圖中填色表示顛簸的區(qū)域和強度。可見,除了風(fēng)相關(guān)指數(shù)S 外,其余指數(shù)位置都診斷正確,飛機顛簸報告點落在預(yù)報區(qū)域內(nèi)。同時,各指數(shù)診斷的顛簸區(qū)域面積、強度分布均有較大差異。

    圖5 2020年1月6日12:52高空急流背景下天氣形勢圖及各顛簸指數(shù)診斷結(jié)果

    6 結(jié)論與討論

    本文利用飛機顛簸報告資料和ERA5 再分析資料,基于10個應(yīng)用成熟的單一顛簸指數(shù),通過加權(quán)集成構(gòu)建了我國高空急流背景下的顛簸潛勢綜合指數(shù)。

    (1) Dutton 指數(shù)因具有最高的預(yù)報得分φ(1.043),是這10個單一指數(shù)中總體預(yù)報效果最好的指數(shù),Brown指數(shù)、L-P指數(shù)及TI1指數(shù)次之。另外,水平散度指數(shù)DIV、曲率方法指數(shù)ζ2及-Ri 指數(shù)是這10個單一指數(shù)中預(yù)報效果最差的3個指數(shù)。

    (2) 隨著單一指數(shù)數(shù)量的增加,綜合指數(shù)的預(yù)報效果先增大后減小,當(dāng)單一指數(shù)增加到5個的時候,即由Dutton指數(shù)、Brown指數(shù)、L-P指數(shù)、TI1指數(shù)及風(fēng)相關(guān)指數(shù)S 加權(quán)集成的時候,綜合指數(shù)總體效果最優(yōu),PODY 達 86.7%,PODN 達 93.3%,PODA 達 90%,TSS 達 0.80,中度及以上顛簸所占面積fMOG為9.2%,預(yù)報得分φ達1.225,漏報率和空報率都得到了很好的改善,各項指標(biāo)均較為優(yōu)秀,總體效果最好。

    (3) 隨著參與建模的飛機顛簸樣本量增加,綜合指數(shù)性能逐步提升,隨機誤差逐步減小,置信度逐步提升。

    該顛簸潛勢綜合指數(shù)可用于民機陣風(fēng)載荷測量試飛解決“找風(fēng)難”問題。飛機顛簸潛勢綜合指數(shù)的準確性取決于ERA5再分析資料的精度,同時該綜合指數(shù)的評估效果取決于PIREPs 資料的數(shù)量,數(shù)量越多,評估效果越好。PIREPs資料在反映實際飛機顛簸強度的時候,僅僅依靠機組人員的主觀意識,客觀性弱且機型差異等因素影響較大,這給本文算法閾值的選擇帶來一定干擾,還值得進一步改進和優(yōu)化。

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