CN112071123B - 一种计算航路阻塞度的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种计算航路阻塞度的方法，包括如下步骤：首先获取航班历史数据，其次通过雷达轨迹数据和飞行计划数据判断航班每个航段偏航情况，通过气象数据确定每个航段B_VIL以及B_△Z值，然后根据偏航情况和B_VIL、B_△Z值构建阻塞率分布图，通过阻塞率分布图对未来的航班根据天气获取航路阻塞度。本发明通过获取航路阻塞度，可根据气象信息确定航班在其飞行计划路径各个航路段的阻塞度，从而有效地预测航班在哪个航段需要进行改航，并进一步为对流天气下航班管理提供参考，为管制人员、签派人员和飞行员提供一定程度的帮助，使空管人员在对流天气条件下更加有效地管理，使签派人员在对流天气下提前增加备选路径，使飞行员在对流天气条件下更加合理地飞行。

Description

一种计算航路阻塞度的方法
技术领域
本发明涉及气象产品与航班相结合的方法，特别涉及一种计算航路阻塞度的方法。
背景技术
随着近年来国内民航业的迅速发展，气象产品的发展也变得越来越重要，尤其是在恶劣天气下航空器改航的研究中。阻塞概率分布图是一种将气象产品回波顶高ET和垂直累计液态水含量VIL数据转化为航路阻塞度的模型，能够有效、直观地使空管人员了解在对流天气下航路的阻塞程度，为航班改航预测以及航迹规划提供参考。
目前国内还没有提出由气象产品计算航路阻塞度的方法，也没有类似的产品应用于空中交通管理方面，导致在对流天气条件下空管人员不能有效预测航班改航以及为改航航班规划航迹，造成对流天气条件下较大的经济损失，同时给空管人员带来较大的工作负担。
发明内容
发明目的：本发明目的是提供一种计算航路阻塞度的方法。
技术方案：本发明提供一种计算航路阻塞度的方法，包括如下步骤：
步骤1：获取航班历史数据；
步骤2：判断航班每个航迹段偏航情况并确定其B_VIL及B_△Z值；
步骤3：构建阻塞率分布图；
步骤4：预测航路阻塞度。
进一步地，所述步骤1中航班历史数据包括至少10,000条某区域内航班历史雷达轨迹数据、飞行计划数据及气象数据，其中雷达航迹数据记录每个航班实际飞行航路点信息，包括时间、航班号、高度、地面速度、经纬度；飞行计划数据包括航班号、起飞时间、着陆时间、起飞机场、着陆机场、计划路径信息；气象数据包括某区域内的垂直累计液态水含量VIL、回波顶高ET。
所述步骤2的具体过程是：
步骤2-1：判断航班每个航迹段偏航情况。将航班以飞行计划中的航路点为分界点划分为各航段，通过每个航段实际雷达轨迹与飞行计划路径间的偏差进行判断的，若其飞行计划路径与雷达轨迹间距超过阈值时，则认为该航段偏航；反之，则未偏航；
步骤2-2：构建过滤矩形空域。以相邻航路点间航段长度为过滤矩形空域长L，过滤矩形空域宽度根据飞行高度进行划分：飞行高度在6000m～7500m，设定过滤矩形空域宽W为航段左右两边10nm；飞行高度在7500m～9000m，设定过滤矩形空域宽W为航段左右两边15nm；飞行高度在9000m以上时，设定过滤矩形空域宽W为航段左右两边20nm；
步骤2-3：确定参考路径。通过每个航段确定的过滤矩形空域，确定该空域的气象产品垂直累积液态含水量VIL数据，将VIL数据根据美国廊道综合天气系统(CIWS)规定的VIL级数映射表的数据范围进行分级，然后根据航班遭遇强对流天气的标准为反射率大于41dBZ，对应认为VIL在3级以上为强对流天气，则将VIL3级区域划分为需规避天气区域，小于VIL3等级区域为可通行天气区域，选取最大可通行天气区域的中线作为参考路径，参考路径为可认为是航班在过滤矩形区域可选择的改航路径；
步骤2-4：获取每个气象像素点的权重，计算B_VIL及B_△Z值。气象数据是以每0.01°×0.01°(经度×纬度)像素进行存储，计算每个像素点i到参考路径的长度Ri，选取该长度Ri的倒数作为每个气象像素点的权重Wi。VIL是指某一范围内的降水含量，反映对流强度，△Z是指飞行高度与回波顶高ET的差值，反映航班与对流天气位置的关系。通过阻塞算法获取B_VIL及B_△Z代表整个过滤矩形区域对流天气强度和与对流天气的位置关系，由于小于VIP1级的VIL几乎对航班没有影响，所以选取大于VIP1的VIL点进行计算B_VIL，B_△Z则是在所有气象像素点的△Z选取中位数进行表示，公式如下：
Figure BDA0002607463980000021
所述步骤3中构建阻塞概率分布图的方法为：根据步骤2获取每个航段的偏航信息及B_VIL和B_△Z值，以B_VIL为x轴，将数值分布在0到220之间，间隔为20，单位为kg/m2，以B_△Z为y轴，将数值分布在-6000到6000之间，间隔为1000，单位为m，坐标中每个网格代表B_VIL和B_△Z在该范围内的偏航概率(偏航航段数/所有航段数)，即为阻塞率。
所述步骤4中预测航路阻塞度是根据未来航班飞行计划路径每个航段的B_VIL和B_△Z值，通过查找步骤3建立的阻塞率分布图，可获取对应航段的阻塞率即为航段阻塞度。
有益效果：本发明通过航路阻塞度的计算方法，使得对流天气的分布以直观的方式展现出来，能够有效地预测对流天气条件下航路阻塞程度的情况，并进一步为改航航班的航迹规划提供参考。能够为空管人员和飞行员提供一定程度的帮助，使得空管人员在对流天气条件下更加有效地管理，使得飞行员在对流天气条件下更加合理地飞行。能够减少对流天气条件下的经济损失，减轻相关人员的工作负担。
附图表说明
图1为本发明的方法流程图；
图2为过滤矩形空域图；
图3为某地阻塞概率分布图。
具体实施方式
以下将结合附图，对本发明的技术方案及有益效果进行详细说明。
如图1所示，本发明公开了一种计算航路阻塞度的方法，具体步骤如下：
步骤1：获取航班历史数据；
航班历史数据包括至少10,000条某区域内航班历史雷达轨迹数据、飞行计划数据及气象数据，其中雷达航迹数据记录每个航班实际飞行航路点信息，包括时间、航班号、高度、地面速度、经纬度；飞行计划数据包括航班号、起飞时间、着陆时间、起飞机场、着陆机场、计划路径信息；气象数据包括某区域内的垂直累计液态水含量VIL、回波顶高ET。利用Java编程语言将原始历史雷达航迹数据和原始气象数据转换成可读的格式。
步骤2：判断航班每个航迹段偏航情况并确定其B_VIL及B_△Z值；
步骤2-1：判断航班每个航迹段偏航情况；
将航班以飞行计划中的航路点为分界点划分为各航段，通过每个航段实际雷达轨迹与飞行计划路径间的偏差进行判断的，若其飞行计划路径与雷达轨迹间距过大，则认为该航段偏航；反之，则未偏航。间距过大是通过阈值判断的，阈值的获取是通过统计良好天气情况下，记录航班每个航迹段偏离飞行计划的距离，建立良好天气距离数据集，在距离数据集中，选取平均数作为阈值；
步骤2-2：构建过滤矩形空域；
以相邻航路点间航段长度为过滤矩形空域长L，过滤矩形空域宽度根据飞行高度进行划分：飞行高度在6000m～7500m，设定过滤矩形空域宽W为航段左右两边10nm；飞行高度在7500m～9000m，设定过滤矩形空域宽W为航段左右两边15nm；飞行高度在9000m以上时，设定过滤矩形空域宽W为航段左右两边20nm；
步骤2-3：确定参考路径；
通过每个航段确定的过滤矩形空域，确定该空域的气象产品垂直累积液态含水量VIL数据，将VIL数据根据美国廊道综合天气系统(CIWS)规定的VIL级数映射表的数据范围进行分级，然后根据航班遭遇强对流天气的标准为反射率大于41dBZ，对应认为VIL在3级以上为强对流天气，则将VIL3级区域划分为需规避天气区域，小于VIL3等级区域为可通行天气区域，选取最大可通行天气区域的中线作为参考路径，参考路径为可认为是航班在过滤矩形区域可选择的改航路径；
表1 VIL级数划分表
VIL(kg/m<sup>2</sup>) Reflectivity(dBZ) VIL Level
0.05 <18 0
0.14 18 1
0.7 30 2
3.5 41 3
6.9 46 4
12.0 50 5
32.0 57 6
步骤2-4：获取每个气象像素点的权重，计算B_VIL及B_△Z值。
气象数据是以每0.01°×0.01°(经度×纬度)像素进行存储，计算每个像素点i到参考路径的长度Ri，选取该长度Ri的倒数作为每个气象像素点的权重Wi。VIL是指某一范围内的降水含量，反映对流强度，△Z是指飞行高度与回波顶高ET的差值，反映航班与对流天气位置的关系。通过阻塞算法获取B_VIL及B_△Z代表整个过滤矩形区域对流天气强度和与对流天气的位置关系，由于小于VIP1级的VIL几乎对航班没有影响，所以选取大于VIP1的VIL点进行计算B_VIL，B_△Z则是在所有气象像素点的△Z选取中位数进行表示，公式如下：
Figure BDA0002607463980000051
步骤3：构建阻塞率分布图；
根据步骤2获取每个航段的偏航信息及B_VIL和B_△Z值，以B_VIL为x轴，将数值分布在0到220之间，间隔为20，单位为kg/m2，以B_△Z为y轴，将数值分布在-6000到6000之间，间隔为1000，单位为m，坐标中每个网格代表B_VIL和B_△Z在该范围内的偏航概率(偏航航段数/所有航段数)，即为阻塞率。
步骤4：预测航路阻塞度。
预测航路阻塞度是根据未来航班飞行计划路径每个航段的B_VIL和B_△Z值，通过查找步骤3建立的阻塞率分布图，可获取对应航段的阻塞率即为航段阻塞度。

Claims (2)

1.一种计算航路阻塞度的方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1：获取航班历史数据；
步骤2：判断航班每个航迹段偏航情况并确定其B_VIL及B_△Z值；
步骤3：构建阻塞率分布图，阻塞率分布图中某航段的阻塞率即为该航段的预测航段阻塞度；
所述步骤2的具体过程是：
步骤2-1：判断航班每个航迹段偏航情况；将航班以飞行计划中的航路点为分界点划分为各航段，若航段的飞行计划路径与雷达轨迹间距超过阈值时，则认为该航段偏航；反之，则未偏航；
步骤2-2：构建过滤矩形空域；以相邻航路点间航段长度为过滤矩形空域长L，过滤矩形空域宽度根据飞行高度进行划分：飞行高度在6000m～7500m，设定过滤矩形空域宽W为航段左右两边10nm；飞行高度在7500m～9000m，设定过滤矩形空域宽W为航段左右两边15nm；飞行高度在9000m以上时，设定过滤矩形空域宽W为航段左右两边20nm；
步骤2-3：确定参考路径；通过每个航段确定的过滤矩形空域，确定该空域的气象产品垂直累积液态含水量VIL数据，将VIL数据根据美国廊道综合天气系统CIWS规定的VIL级数映射表的数据范围进行分级，然后根据航班遭遇强对流天气的标准为反射率大于41dBZ，对应认为VIL在3级以上为强对流天气，则将VIL3级区域划分为需规避天气区域，小于VIL3等级区域为可通行天气区域，选取最大可通行天气区域的中线作为参考路径，参考路径为可认为是航班在过滤矩形区域可选择的改航路径；
步骤2-4：获取每个气象像素点的权重，计算B_VIL及B_△Z值；气象数据以每经度0.01°×纬度0.01°像素进行存储，计算每个像素点i到参考路径的长度Ri，选取该长度Ri的倒数作为每个气象像素点的权重Wi，共n个像素点；△Z是指飞行高度与回波顶高ET的差值，反映航班与对流天气位置的关系；通过阻塞算法获取B_VIL及B_△Z代表整个过滤矩形区域对流天气强度和与对流天气的位置关系，由于小于VIL1级的VIL值几乎对航班没有影响，所以选取大于VIL1的VIL点进行计算B_VIL，B_△Z则是在所有气象像素点的△Z选取中位数进行表示，公式如下：
Figure FDA0003312000610000011
B_ΔZ＝median(ΔZ1,…,ΔZn)
所述步骤3中构建阻塞率分布图的方法为：根据步骤2获取每个航段的偏航信息及B_VIL和B_△Z值，以B_VIL为x轴，将数值分布在0到220之间，间隔为20，单位为kg/m2，以B_△Z为y轴，将数值分布在-6000到6000之间，间隔为1000，单位为m，坐标中每个网格代表B_VIL和B_△Z在该范围内的偏航概率，即为阻塞率。
2.根据权利要求1所述的计算航路阻塞度的方法，其特征在于：所述步骤1中航班历史数据包括至少10,000条某区域内航班历史雷达轨迹数据、飞行计划数据及气象数据，其中雷达航迹数据记录每个航班实际飞行航路点信息，包括时间、航班号、高度、地面速度、经纬度；飞行计划数据包括航班号、起飞时间、着陆时间、起飞机场、着陆机场、计划路径信息；气象数据包括某区域内的垂直累计液态水含量VIL、回波顶高ET。
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