基于移动网格的低空气象要素信息处理方法

1.本发明具体涉及一种基于移动网格的低空气象要素信息处理方法。


背景技术：

2.近年来，以多旋翼飞行器为典型代表的民用无人机发展迅猛，以此推动的相关的应用包括物流、医疗、执法行动、新闻收集、天气监测以及地面交通评估等。但长期以来，低空空域资源一直是航空业未开垦的领域。低空空域资源的航空业自然属性制约主要体现在低空空域地表结构和近地面低空气候气象环境及其二者的交互过程。有别于中、高空空域，低空空域紧贴地表，起伏陡变、结构复杂的地形地貌、动态变化剧烈的合法及非法建筑物，以及电网、高塔、风车等设施都会影响航空安全；同时近地面气候气象条件变化更加频繁，如大气边界层湍流气流和风切变、局地极端天气事件等都制约了航空业对于低空空域资源的开发利用。由于国内配套的通信、导航、气象监测的落后或缺乏，我国低空飞行还存在不少薄弱环节，低空飞行稳定性低、风险性高的问题比较突出。低空飞行器在复杂下垫面环境下飞行时，当空域上空出现雷暴、风切变、强降水等灾害性天气时，会严重影响飞行器的安全。水平风切变对于飞行器的姿态有严重的影响，而垂直风切变会在短时改变飞行器飞行高度；雷暴也对于飞行器的电子元器件有损害。
3.目前，飞行过程中，飞行器会受到风的干扰。当静风或者风速较小时，飞行器自身飞行控制系统能够抵抗风的干扰，保证其相对平稳的飞行。但当风速或者风力较大时，特别是风速超过飞行器最大飞行速度、产生低空风切变时，会导致其无法正常飞行，甚至炸机。
4.现有的气象数值模式可以对小范围区域内的地面和高空气象要素做出模拟和预报，并且在低空空域有自动气象站、风廓线雷达、多普勒雷达和卫星对某一空域的天气状况进行持续监测。对低空空域航路的研究目前最新技术手段为基于地面气象探测，低空雷达监测，风云系列气象卫星和北斗导航卫星的陆—空—天一体化低空飞行安全气象保障系统，且以统计预报和经验预报居多，对于数值模拟研究应用较少。此外，现有技术对于航路气象安全保障也存在一些短板：低空航路附近的自动气象站数量稀少，自动气象站只能对飞行器航路上的气象信息进行实时监测，不能够进行预报预警；风云系列气象卫星检测范围大，分辨率较高，但卫星过境时间不连续，有云的影响时，对地监测效果很差等。
5.综上所述，现有技术存在的问题是：（1）低空飞行器飞行路线附近的自动气象站数量稀少，自动气象站只能对航路上的气象信息进行实时监测，不能够进行预报预警。
6.（2）地基雷达对飞行器起降范围内（0-100km半径）的强雷暴、强降水、冰雹等灾害天气能够较为准确的预测，但雷达对短时临近预报效果较好，超过2 小时后的预报水平会大大降低。
7.（3）现有的区域数值模式能够对低空空域飞行器飞行路线上的气象信息等进行高分辨率模拟和预报，但由于区域数值模式预测和预报的空间范围固定，不能根据飞行器移动路线进行跟踪式预报；并且由于区域数值模式模拟空间范围较广，对飞行器飞行路线以
外的区域进行积分运算会造成耗费机时和时间，增加预报成本。


技术实现要素：

8.本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于移动网格的低空气象要素信息处理方法，该基于移动网格的低空气象要素信息处理方法可以很好地解决上述问题。
9.为达到上述要求，本发明采取的技术方案是：提供一种基于移动网格的低空气象要素信息处理方法，该基于移动网格的低空气象要素信息处理方法包括如下步骤：s1：收集低空空域的气象站资料及预处理；s2：收集低空空域航线的移动过程中位置经纬度信息；s3：设计不同时间间隔下的wrf模式区域网格；s4：通过区域高分辨率数值天气预报系统配置，选取出物理参数化方案和近地面垂直层数；s5：通过wrf模式积分预报出：不同时次的二重嵌套移动网格1km水平分辨率的气象要素预报场。
10.该基于移动网格的低空气象要素信息处理方法具有的优点如下：本发明利用wrf模式，基于移动嵌套网格，对低空空域航线上的气象信息进行处理和预报。运用数值模式输出的1 km水平高分辨率资料，可以对小范围低空空域的飞行器航线上的气象信息做出预报。本发明基于shell脚本编写移动网格参数，在每个时次移动内层嵌套网格域，只需在内层网格进行高分辨率模拟和加密近地层数，不需要对整个航线区域做出模拟和预报，不需要对飞行路线以外的区域进行积分运算，极大地减少了积分运算时间，并且简化了预报方案，能有效地对低空空域飞行器航线上的各种天气状况做出预报，应用示范推广方便可行。本发明对京沪低空航线上1000 m以下的气象信息做出移动嵌套模拟和预报，建立了较为简单实用的方法操作流程；本发明对未来全国其他低空空域航线上的气象信息预测预报提供了思路和方法。
附图说明
11.此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，在这些附图中使用相同的参考标号来表示相同或相似的部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：图1是本发明实施例提供的基于移动网格的低空气象要素信息处理方法流程图。
12.图2是本发明实施例提供的京沪低空航线示意和第一重网格区域范围。
13.图3是本发明实施例提供的京沪低空航线移动网格模拟近地面相对湿度。
14.图4是本发明实施例提供的京沪低空航线移动网格模拟近地面气温场。
15.图5是本发明实施例提供的京沪低空航线移动网格模拟近地面风速和风向。
具体实施方式
16.为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，以下结合附图及具体实施例，对本技术作进一步地详细说明。
17.在以下描述中，对“一个实施例”、“实施例”、“一个示例”、“示例”等等的引用表明
如此描述的实施例或示例可以包括特定特征、结构、特性、性质、元素或限度，但并非每个实施例或示例都必然包括特定特征、结构、特性、性质、元素或限度。另外，重复使用短语“根据本技术的一个实施例”虽然有可能是指代相同实施例，但并非必然指代相同的实施例。
18.为简单起见，以下描述中省略了本领域技术人员公知的某些技术特征。
19.根据本技术的一个实施例，提供一种基于移动网格的低空气象要素信息处理方法，如图1所示，包括如下步骤：s1：收集低空空域的气象站资料及预处理；s2：收集低空空域航线的移动过程中位置经纬度信息；s3：设计不同时间间隔下的wrf模式区域网格；s4：通过区域高分辨率数值天气预报系统配置，选取出适合物理参数化方案和近地面垂直层数；s5：通过wrf模式积分预报出：不同时次的二重嵌套移动网格1km水平分辨率的气象要素预报场。
20.根据本技术的一个实施例，提供一种基于移动网格的低空气象要素信息处理方法包括利用wrf模式运行区域高分辨率数值天气预报系统；通过给定移动路线的经纬度信息，自动定位移动网格中心经纬度，选取数值模式各类物理参数化方案和移动网格分辨率；通过高分辨率数值模式模拟出水平分辨率为1km的低空气象要素预报场。所述基于移动网格的近地面气象要素信息处理方法的wrf 模式系统采用地形追随质量η坐标，垂直层面采用63层，0-1000m高度的近地面加密至15个模式层。
21.根据本技术的一个实施例，本发明提供了一种基于移动网格的低空气象要素信息处理方法。由第一重粗分辨率网格（水平5km）提供第二重高分辨率网格（水平1km）的边界条件，第二重网格根据低空飞行器的移动路线，在飞行路线中每小时更正一次飞行区域的经纬度，作为第二重网格的中心经纬度，往后做出预报。最后可以输出间隔1小时移动路径上的水平高分辨率（1 km）的飞行器航路预报场结果。
22.解决上述技术问题的难度：本发明需要对低空飞行器提前规划好飞行时间段和飞行航路路线，并对低空飞行航路上的经纬度做出定位，把不同时刻的航路经纬度作为区域数值预报模式的第二重网格中心经纬度，往后进行下一个时次的预报。根据用户需求，定制不同航线、不同低空区域和不同输出时间间隔的天气预测预警信息。
23.解决上述技术问题的意义：基于移动网格的低空气象要素信息处理系统具有根据不同时次内层网格移动预报的能力，并且内层网格模拟空间分辨率达1km、近地层大气垂直分层密集（0-1000 m高度上有15个模式层），积分运算快速等特点。此系统还具有多重嵌套、并行计算、输出近地层气象信息全面等特点，将为低空空域飞行器航线上的气象信息提供快速预报。
24.根据本技术的一个实施例，该基于移动网格的低空气象要素信息处理方法包括如下步骤：第一步，利用acrgis软件提取整个航线的经纬度。
25.第二步，预估飞行总时间，假设飞行时间为10个小时，提取航线逐小时对应的经纬度，按“年”、“月”、“日”、“小时”、“经度”、“纬度”。按行排列好写到文本文件中。
26.第三步，编写shell脚本，按每行读取写到文本文件中的“年”、“月”、“日”、“小时”、“经度”、“纬度”信息，并做循环处理。
27.第四步，编写shell脚本，再脚本中生成wps（wrf preprocessing system）的namelist文件，在start_date参数下调用从文本文件中读取的“年”、“月”、“日”、“小时”值，在end_date参数下调用“年”、“月”、“日”值，并且在“小时”值上加1。在ref_lat、ref_lon、truelat1、stand_lon参数下调用“经度”、“纬度”值。最后运行wps，把低空区域高分辨率地形场、大气初始场和静态地表数据（下垫面植被类型、土壤类型、地形高度和植被覆盖度）等信息初始化后插值到模式网格区域。
28.第五步，编写shell脚本，再脚本中生成wrf模式namelist文件。在“time_control”参数段下的“start_year”、“start_month”、“start_day”和“start_hour”参数下调用从文本文件中读取的“年”、“月”、“日”、“小时”值；在“end_year”、“end_month”和“end_day”下读取“年”、“月”、“日”值，并在“end_hour”中把“小时”值加1。设置好“time_step”积分步长后，开始运行wrf模式，采用全球预报系统（global forecast system，gfs） 0.25
°
资料作为边界条件。
29.第六步，通过区域高分辨率数值天气预报系统配置，选取出适合物理参数化方案、水平和垂直空间分辨率；系统采用地形追随质量η坐标，垂直层面采用非线性双曲正切法（hyperbolic tangent）设置63层（η值设为：1.000, 0.9988, 0.9975, 0.9963, 0.995, 0.9938, 0.9926, 0.9913, 0.9901, 0.9889, 0.9876, 0.9864, 0.9849, 0.9831, 0.9809, 0.9783, 0.9752, 0.9715, 0.9672, 0.9622, 0.9564, 0.9497, 0.9419, 0.9329, 0.9227, 0.911, 0.8977, 0.8828, 0.8661, 0.8474, 0.8267, 0.804, 0.7793, 0.7525, 0.7238, 0.6932, 0.661, 0.6274, 0.5927, 0.5571, 0.521, 0.4848, 0.4487, 0.413, 0.3781, 0.3442, 0.3115, 0.2802, 0.2505, 0.2225, 0.1961, 0.1692, 0.1466, 0.1261, 0.1076, 0.0909, 0.0758, 0.0623, 0.0501, 0.0392, 0.0295, 0.0208, 0.0131, 0.0061, 0.000），模式顶大气压为50hpa。
30.第七步，编写shell脚本，运行wrf模式，完成第一次时间循环。
31.如图1所示，本发明实施例提供的一种基于移动网格的低空气象要素信息处理方法包括以下步骤：s101：低空气象资料的收集与预处理，对低空空域附近的自动气象站、全球1
°×1°
的格点气象驱动场资料的搜集，并把自动气象站观测资料做初步缺测筛查，奇异值过滤处理。
32.s102：低空空域航线经纬度信息提取。根据预先定义的航线，利用acrgis软件，提取航线上的经纬度。
33.s103：不同时间间隔下的wrf模式区域设计。针对不同的时间，设计出每间隔1小时，航线中心经纬度不同的二重嵌套模拟区域。第一重嵌套网格为粗分辨率网格（水平5km），包含整个飞行路径的长方形网格，并且在整个模拟预报阶段，网格不移动；第二重嵌套网格为细分辨率网格（水平1km），每间隔1小时，网格开始移动，网格中心经纬度更变为飞行器预计到达空域位置的经纬度，并且更新经纬度。
34.s104：制定模拟参数化方案及垂直加密分层。通过区域高分辨率数值天气预报系统配置，选取出适合低空飞行的物理参数化方案和模式垂直加密分层；s105：通过wrf模式积分预报出：不同时次的二重嵌套网格1km水平分辨率的气象
要素预报场。
35.下面结合附图对本发明的应用原理作进一步的描述。
36.基于移动网格的低空气象要素数值预报系统是低空飞行安全气象保障建设的发展趋势。低空飞行移动网格气象预报系统将成为无人机气象保障的关键核心和基础手段。
37.1、区域高分辨率数值天气预报系统简介：使用的区域气象模式、物理参数化方案和移动网格方案介绍：本发明采用美国环境预测中心、国家大气研究中心等机构共同研发的中尺度天气预报wrf模式（weather research and forecasting model）。wrf 模式作为一个公共模式，免费对外发布。此模式采用高度模块化、并行化和分层设计技术，集成了迄今为止在中尺度方面的研究成果。模拟和实时预报试验表明，wrf 模式系统在预报各种天气中都具有较好的性能，不仅具有较好的天气预报水平，而且具有模拟空气质量、陆面通量、近地层湍流的能力，具有广阔的应用前景；配套发布数据前处理程序wps（wrf preprocessing system）和同化系统wrfda（wrf data assimilation）。wrf模式采用地形追随质量η坐标，垂直层面采用27层，也可以根据情况加密垂直层数，模式顶大气压为50hpa。wrf模式提供多种物理参数化方案的选择，有微物理方案，长波短波方案，近地面层、行星边界层方案，积云对流参数化方案，陆面过程参数化方案，和城市近地面层方案等。
38.移动网格方案：在wrf模式中允许进行两种类型的移动网格实验。在第一种类型中，用户可以在文本列表中定义经纬度，指定网格向下一时刻的经纬度移动。第二种类型是基于自动涡旋跟踪算法的自动移动网格，这种类型可以识别出低压中心，便于跟踪热带气旋的运动轨迹。在本发明中，由于模拟预报区域无热带气旋或低压中心，所以采用第一种指定经纬度的移动嵌套运行。编译wrf模式时，我们选择正确的嵌套编译选项，采用分布式内存并行化选项(dmpar)编译代码，以便使用多个处理器并行计算。
39.2、初始场数据及其来源：本发明中，wrf模式使用的初始场和边界场驱动数据为美国环境预报中心national centers for environmental prediction；ncep）的全球预报系统（global forecast system，gfs） 0.25
°
资料，初始时刻的资料为同化后的分析场，随后的时次的资料均为预报场。预报场包括未来10天（240小时）的3小时间隔预报数据。每次发布预报的时间为每天00、06、12和18时（世界时）。
40.3、预报系统网格参数配置以京沪无人机航路为例，利用wrf模式移动嵌套网格对2019年5月4日01时~10时京沪航路上的低空气象要素进行高分辨率模拟和预报。表1为模拟区域移动嵌套网格参数。
41.表1预报区域嵌套网格参数
通过区域高分辨率数值天气预报系统相关配置和实验方案设计思路，选取出适合京津冀地区的物理参数化方案。配置第一重网格包括整个京沪航路区域，水平格距为5km，网格中心经纬度在京沪航路中间位置（119
°
e，35.5
°
n），在整个模拟预报时间段内，第一重网格运行10个时次，包含了所有低空飞行的时间段。第二重网格包含的区域缩小至北京附近，网格中心经纬度为117.09
°
e，39.6
°
n，网格水平分辨率为1km，只包含飞行的第一个时次。后边的模拟时刻以此类推，直至第10个时次，网格中心经纬度为120.80
°
e，31.1
°
n，网格包含的区域为上海附近。最后结束整个模拟预报过程。
42.本次移动嵌套模拟预报可以预报出京沪低空航线地区水平分辨率达1km的气象要素场。可为低空飞行器航路上的气象条件做出较为可靠地、连续地预测。
43.根据本技术的一个实施例，如图2所示，以京沪低空航路试验区为例，模拟的第一重网格区域包含了整个华北地区，经纬度范围在30-40
°
n、115
°‑
122
°
e之间的区域。此区域地形较为平坦，仅有少数丘陵地带，海拔高度在0-200m左右。此航线由北京开始，途经天津、山东丘陵，江苏省东部沿海地区，最终到上海。此区域零星分布城镇，大部分为农田、林地和农田、旱地和草地。在此区域的北部和西部地区多为山地，西部和北部的地区分布着落叶阔叶林和针叶林，这也与实际下垫面类型相符。
44.根据本技术的一个实施例，如图3所示，（图中单位：%）从2019年5月4日00时开始，第二重嵌套区域的网格在40
°
n，116
°
e附近。积分运算一小时后，输出01时的气象要素场。以相对湿度为例，整个第二重网格的相对湿度为25%左右；从01时开始，网格移动到渤海区域，并进行积分运算，运算一小时后后，输出02时的气象要素场，此时陆地的相对湿度较低，在20%左右，而海洋上的湿度在70%左右，可以很好地重现02时的近地面湿度场要素。往后以此类推，网格不断向南移动，直到输出10时的上海区域的近地面相对湿度场。较低的相对湿度有利于低空飞行器的飞行，若夏季相对湿度较高，飞行器的机体可能会有水汽凝结，会对机载电子仪器造成不良影响。
45.根据本技术的一个实施例，如图4所示（单位：℃），京沪低空航线区域的近地面气温场的模拟流程与相对湿度类似。从00时开始，积分运算出01时的北京附近区域的气温，网格移动到下一个区域，直到10时移动到上海区域。可以很明显地看出，陆地区域的气温在25℃左右，而海洋上空的气温较低，为15摄氏度左右；04时网格移动到山东丘陵地带，此时的气温等值线密集，气温较平原地区低。可以得出：丘陵地区的气温和海洋上空的气温比平原地区的气温低5-10℃左右，近地面风速也会相应加强，温度的快速下降和风速的增加都会
对低空飞行器的飞行造成影响。
46.根据本技术的一个实施例，如图5所示（单位：m/s），不同时刻的风向和风速表现为：在山东半岛以北的地区以南风为主，而在江苏省和上海区域以东南风和东风为主。风速在3~4m/s左右变化，随着时间推移，网格不断向南移动，10时的风向与01时的风向发生了明显地改变。
47.总体来说采用了移动网格嵌套的方法能够更为精细化地模拟和预报出位于不同时间和不同地点航路附近区域的气象要素场。对于短时临近的气象预报预警而言，此方法缩小了预报范围，提高了网格水平分辨率，在每个时次移动内层嵌套网格域，不需要对飞行路线以外的区域进行模拟和预报，极大地减少了积分运算时间，能够有效地对低空空域飞行器航线上的各种天气状况做出预报，应用示范推广方便可行。
48.证明部分（具体实施例/实验/仿真/药理学分析/能够证明本发明创造性的正面实验数据、证据材料、鉴定报告、商业数据、研发证据、商业合作证据等）选取京沪低空航线的北京、天津、济南、连云港、淮安、南通和上海等自动气象站逐小时的风速、风向、近地面温度、相对湿度资料与第二重移动网格区域内的模拟结果进行对比检验，并采用统计参数平均偏差(bias)与标准化平均误差(nme)、均方根误差(rmse)评估模拟结果与气象站观测资料进行对比检验。经过检验发现模拟值与观测值相关系数在0.8以上，风速的均方根误差在1 m/s 左右，近地面温度的bias为 1.2 ℃，表明预报值略高于实际观测值，但rmse较低，仅为1℃；相对湿度和气压也表现出较低的bias和rmse值。预报值与观测值的平均值较为吻合。以上误差统计检验结果表明，本发明建立的基于移动网格的低空气象信息预报方法对不同时次的地面气象场能够准确做出预报。
49.通过比较相同水平分辨率下的积分模拟运算时间可以得出：第一重网格采用与第二重网格相同的1km水平分辨率时，格点数为650
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1150个，积分模拟10小时需要花费7小时。而可移动的第二重网格只需125
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125个格点，积分模拟10小时只需要花费10分钟，计算效率为前者的1/42。可以极大地提高计算效率，节约计算时间和成本。
50.以上所述实施例仅表示本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能理解为对本发明范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明保护范围。因此本发明的保护范围应该以所述权利要求为准。