CN115508580A - 基于激光遥感技术的机场跑道虚拟风杆构建方法 - Google Patents

基于激光遥感技术的机场跑道虚拟风杆构建方法 Download PDF

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Abstract

基于激光遥感技术的机场跑道虚拟风杆构建方法，包括基于激光雷达扫描模式设计；数据质量控制和水平风速分量求解；利用观测数据计算得到沿机场跑道分布的不同位置的水平风速廓线；利用线性插值方法，构建沿跑道分布的高时空分辨率虚拟风杆。本方法可以实现机场跑道近地面风场的高时空分辨率测量，获得精细化的跑道非均匀风场。本发明具有晴空高精度探测、高时空分辨率、探测盲区小等优点，原理简单，易于实现，不需要对激光雷达系统进行硬件改动。与传统的观测方法相比，可获取机场复杂下垫面影响下的精细化跑道非均匀风场结构，在低空风切变探测和预警、机场航班调度等方面具有十分重要的参考价值。

Description

基于激光遥感技术的机场跑道虚拟风杆构建方法
技术领域
本发明涉及一种基于激光遥感技术的机场跑道虚拟风杆构建方法，属于航空气象风场测量技术领域。
背景技术
精细化的机场跑道风场信息（风速和风向）对于机场航空安全保障和效率提升具有重要意义。航空安全领域中关注的两大问题——低空风切变和航空器尾涡的探测识别均需借助精细化风场信息，以规避低空风切变和航空器尾涡带来的安全风险。近地面风速风向的变化对于飞机起降具有重要影响，高精度、高时空分辨率的风场分布信息可以为机场航班调度、交通流优化及吞吐量提升提供科学数据支撑。
目前，机场跑道风场测量主要采用机场自动气象观测系统的超声风速计。超声风速计通常沿跑道布放，可以获取跑道不同位置的风场信息。由于超声风速计为地面传感器，只能探测地面10m高度处的风速风向，无法满足风场剖面观测的需求。且超声风速计为单点测量，当大气处于非均匀状态时，超声风速计测得的风速只能代表当前位置点的风速，不能准确反映机场大范围内的风速风向变化。除超声风速计外，多普勒天气雷达也成为机场风场测量的常用手段，不过，天气雷达体积庞大，灵活性差，探测盲区较高，无法满足机场跑道近地面精细化风场的探测需求，且在晴空条件下探测能力受限。相干测风激光雷达以其高时空分辨率、高探测灵敏度、低成本等特点得到了广泛应用。然而，其在实际应用中存在一定的局限性：传统风速反演方法以大气空间均匀假设为计算前提，因而在非均匀风场观测中会引入较大的反演误差。
事实上，机场周围下垫面不总是均一的，会存在山脉、建筑物（如航站楼）、树木等复杂下垫面，使得大气湍流增强，加剧机场上空和跑道区域大气风场分布不均匀性，给机场天气预报和低空风切变的预警带来一定的困难。因此，如何获得准确的机场跑道非均匀风场信息从而保障航空安全并提高机场运行效率是当前亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于激光遥感技术的机场跑道虚拟风杆构建方法，实现晴空条件下机场跑道高时空分辨率的非均匀风场探测，以弥补现有技术和方法的不足。
本发明的虚拟风杆构建方法的原理是基于相干多普勒测风激光雷达实现的，首先设计激光遥感虚拟风杆观测模式，包括先执行一轮PPI模式或DBS模式，之后切换至RHI模式；然后采用VAD或者DBS方法从径向风速数据中反演得到高时空分辨率的风速风向垂直剖面信息；对RHI径向风速数据进行水平风速分量计算和数据线性插值，获得沿跑道方向分布的近地面水平风速廓线，从而构建沿跑道的高时空分辨率虚拟风杆。
本发明的具体步骤如下：
基于激光遥感技术的机场跑道虚拟风杆构建方法，其特征是包括以下步骤：
1）激光雷达选址：当使用一台激光雷达时，将激光雷达放置在跑道中间位置；当使用两台激光雷达时，将两台激光雷达分别放置在跑道的两端；当使用三台激光雷达时，将三台激光雷达分别放置在跑道两端和中间位置；选取平坦且坚硬的地表区域安装设备，进行激光雷达调平校准和定北调试。通常情况下，本方法使用一至三台激光雷达足矣；若存在四台及以上，通常可组成观测网，属于另一种构建方法。
2）激光遥感虚拟风杆扫描模式设计与执行：扫描模式设计为一个扫描周期包含1次PPI扫描或DBS扫描和1次RHI扫描；
每执行一个扫描周期，先执行PPI（Plan Position Indicator, 平面位置显示）模式或者DBS（Doppler Beam Swing，多普勒波束摆动）模式，固定激光束俯仰角，通过改变激光束方位角获得径向风速数据；
PPI/DBS模式扫描完1次后切换至RHI（Range Height Indicator，距离高度显示）模式，固定激光雷达光束方位角，改变其俯仰角，完成1次扫描，获得测量区域每个空间点的径向风速数据。
在本步骤中，为了获得更高的测风精度，PPI/DBS模式俯仰角不大于60°，PPI模式方位角范围不小于90°，RHI模式方位角与跑道所在方位角的夹角不大于30°。
3）对径向风速数据及其对应的信噪比数据进行质量控制。
所述对数据质量进行控制的方法如下：读取激光雷达采用步骤2）测得的径向风速数据及其对应的信噪比数据，通过设置信噪比阈值进行数据质量控制，对风速与信噪比进行遍历，将不满足信噪比阈值的径向风速设置为空值进行剔除，使其不参与后续数据处理。
4）将经过步骤3）数据质量控制后的径向风速数据V LOS ，按照激光束出射方向与水平线的夹角θ，求解水平风速分量V HLOS =V LOS /cosθ，获得PPI模式的水平风速分量V HLOS PPI 或DBS模式的水平风速分量V HLOS DBS ，并获得RHI模式的水平风速分量（沿激光雷达观测方位角方向）V HLOS RHI 。
5）选取经步骤4）处理后的PPI模式的水平风速分量V HLOS PPI 或DBS模式的水平风速分量V HLOS DBS ，对相同高度的V HLOS PPI 利用VAD方法反演水平风场，或者对相同高度的V HLOS DBS 利用DBS方法反演水平风场，得到测量时刻特定高度的水平风速
V Horizontal PPI 或者V Horizontal DBS ，以及水平风向D Horizontal PPI 或者D Horizontal DBS ；综合所有高度风速风向数据，得到水平风速和风向的垂直剖面分布信息。
6）选取步骤4）得到的RHI模式的水平风速分量V HLOS RHI ，利用步骤4）得到的风向数据D Horizontal PPI 或者D Horizontal DBS ，根据三角函数关系将水平风速分量（沿激光雷达观测方位角方向）V HLOS RHI 转换为水平风速V Horizontal RHI 。
7）当采用一台激光雷达时，以其所在位置为中心；当采用两台激光雷达时，以其中任何一台激光雷达所在位置为起点；当采用三台激光雷达时，以中间激光雷达所在位置为中心，以ΔD为设定的水平距离间隔，得到沿跑道分布的一系列距离点D i (i=1,2,……,n)。将步骤6）得到的V Horizontal RHI 在D i处进行线性插值，得到的结果记为
V Di Horizontal RHI (i=1,2,……,n)，从而形成沿跑道分布的高时空分辨率虚拟风杆。
本发明与现有方法相比，主要优点在于：
1. 本方法采用激光遥感技术，构建沿跑道分布的高时空分辨率虚拟风杆，实现机场跑道近地面非均匀风场的精细化测量。与传统机场跑道超声风速计和多普勒天气雷达相比，该方法可以获取机场复杂下垫面（建筑物、高大树木、山脉等）影响下的跑道非均匀风场结构，在低空风切变探测和预警、机场航班调度等方面具有十分重要的参考价值。
2. 本方法基于相干多普勒测风激光雷达实现，具有晴空高精度探测、高时空分辨率、探测盲区小等优点。
3. 本方法原理简单，数据处理过程易于实现，不需要对激光雷达系统进行硬件上的改动，只需在观测模式设计和数据处理过程中采取所述方法即可。
附图说明
图1 基于激光遥感技术的机场跑道虚拟风杆构建方法流程图。
图2 激光遥感虚拟风杆观测模式设计图。
图3 激光遥感虚拟风杆构建方法示意图。
图4实施例中自激光雷达向北200m（-200）的激光遥感虚拟风杆观测结果图。
图5实施例中自激光雷达向北400m（-400）的激光遥感虚拟风杆观测结果图。
图6实施例中自激光雷达向北600m（-600）的激光遥感虚拟风杆观测结果图。
图7实施例中自激光雷达向北800m（-800）的激光遥感虚拟风杆观测结果图。
图8实施例中自激光雷达向北1000m（-1000）的激光遥感虚拟风杆观测结果图。
图9实施例中自激光雷达向北1200m（-1200）的激光遥感虚拟风杆观测结果图。
图10实施例中自激光雷达向北1400m（-1400）的激光遥感虚拟风杆观测结果图。
图11实施例中自激光雷达向南200m的激光遥感虚拟风杆观测结果图。
图12实施例中自激光雷达向南400m的激光遥感虚拟风杆观测结果图。
图13实施例中自激光雷达向南600m的激光遥感虚拟风杆观测结果图。
图14实施例中自激光雷达向南800m的激光遥感虚拟风杆观测结果图。
图15实施例中自激光雷达向南1000m的激光遥感虚拟风杆观测结果图。
图16实施例中自激光雷达向南1200m的激光遥感虚拟风杆观测结果图。
图17实施例中自激光雷达向南1400m的激光遥感虚拟风杆观测结果图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
基于激光遥感技术的机场跑道虚拟风杆构建方法，其流程如图1所示，
1. 当采用一台激光雷达时，选取跑道中间位置布放激光雷达；或当采用两台激光雷达时，将两台激光雷达分别放置在跑道的两端；或当采用三台激光雷达时，分别放置在跑道两端和中间位置，选取平坦且坚硬的地表区域安装设备，进行设备调平校准和定北。
2. 设计激光遥感虚拟风杆观测模式，参见图2，一个扫描周期包含1次PPI/DBS扫描和1次RHI扫描。PPI扫描俯仰角为固定值，方位角变化范围为[0, 2π]，或DBS模式以固定仰角在0，π/2，π，3π/2 四个方位角观测；若机场跑道所在方位角为A airport ，则RHI扫描方位角为A airport ，俯仰角变化范围为[0，π]。
扫描模式的执行：每执行一个扫描周期先运行PPI/DBS模式，根据实际情况选择合适的激光束俯仰角P lidar_beam ，以固定的俯仰角P lidar_beam 在[0, 2π]范围内改变激光束方位角进行测量，或DBS模式以固定仰角在0，π/2，π，3π/2 四个方位角观测。PPI/DBS模式完成后切换至RHI模式，以固定方位角A airport ，在[0，π]范围改变俯仰角进行扫描，获得测量区域每个空间点的径向风速数据。
3. 读取激光雷达采用步骤2测得的径向风速数据，设置信噪比阈值进行数据质量控制。对径向风速数值进行遍历，将不满足信噪比阈值的径向风速设置为空值进行剔除，使其不参与后续数据处理。
4. 利用经过步骤3处理后的径向风速数据V LOS ，按照激光束出射方向与水平线的夹角θ，求解水平风速分量V HLOS =V LOS /cosθ，获得PPI/DBS模式的水平风速分量V HLOS PPI 或者V HLOS DBS ，并获得RHI模式的水平风速分量（沿激光雷达观测方位角方向）V HLOS RHI 。
5. 选取经步骤4处理后的PPI/DBS模式的水平风速分量V HLOS PPI 或者V HLOS DBS ，对相同高度的V HLOS PPI 利用VAD方法反演水平风场，或者对相同高度的V HLOS DBS 利用DBS方法反演水平风场，得到测量时刻特定高度的水平风速V Horizontal PPI 或者V Horizontal DBS ，以及水平风向D Horizontal PPI 或者D Horizontal DBS 。综合所有高度数据，得到水平风速和风向的垂直剖面分布信息。
6. 选取经步骤4处理后的RHI模式的水平风速分量V HLOS RHI ，利用步骤5得到的风向数据D Horizontal PPI 或者D Horizontal DBS ，根据三角函数关系将水平风速分量（沿激光雷达观测方位角方向）V HLOS RHI 转换为水平风速V Horizontal RHI 。
7. 当采用一台激光雷达时，以其所在位置为中心，当采用两台激光雷达时，以其中任何一台激光雷达所在位置为起点；或当采用三台激光雷达时，以中间激光雷达所在位置为中心），以ΔD为设定的水平距离间隔，得到沿跑道分布的系列距离点D i (i=1,2,……,n)。将步骤6中V Horizontal RHI 在D i 处进行线性插值，得到V Di Horizontal RHI (i=1,2,……,n)，从而形成沿跑道分布的高时空分辨率虚拟风杆，参见图3。
实施例
1. 实验在北京首都国际机场的36L跑道和01跑道各布放一台激光雷达开展风场观测，实验中选取平坦且坚硬的地表区域安装设备，并完成设备调平校准和定北。
2. 实验中采用的本发明设计的激光遥感虚拟风杆观测模式，一个扫描周期包含1次PPI扫描和1次RHI扫描。PPI扫描俯仰角为固定值10°，方位角变化范围为[0, 2π]；国际机场36L和01跑道对应方位角均为173°，则RHI扫描方位角为173°，俯仰角变化范围为[0, π]。
扫描模式的执行：每执行一个扫描周期先运行PPI模式，根据实际情况选择合适的激光束俯仰角为10°，以固定的俯仰角10°在[0, 2π]范围内改变激光束方位角进行测量。PPI模式完成后切换至RHI模式，以固定方位角173°，在[0, π]范围改变俯仰角进行扫描，获得测量区域每个空间点的径向风速数据。
3. 读取激光雷达采用步骤2测得的径向风速数据，设置信噪比阈值进行数据质量控制。对径向风速数值进行遍历，将不满足信噪比阈值的径向风速设置为空值进行剔除，使其不参与后续数据处理。
4. 利用经过步骤3处理后的径向风速数据V LOS ，按照激光束出射方向与水平线的夹角θ，求解水平风速分量V HLOS =V LOS /cosθ，获得PPI模式的水平风速分量V HLOS PPI ，并获得RHI模式的水平风速分量（沿激光雷达观测方位角方向） V HLOS RHI 。
5. 选取经步骤4处理后的PPI模式的水平风速分量V HLOS PPI ，对相同高度的V HLOS PPI 利用VAD方法反演水平风场，得到测量时刻特定高度的水平风速V Horizontal PPI ，以及水平风向D Horizontal PPI 。综合所有高度数据，得到水平风速和风向的垂直剖面分布信息。
6. 选取经步骤4处理后的RHI模式的水平风速分量V HLOS RHI ，利用步骤5得到的风向数据D Horizontal PPI ，根据三角函数关系将水平风速分量（沿激光雷达观测方位角方向）V HLOS RHI 转换为水平风速V Horizontal RHI 。
7.实验中每条跑道采用一台激光雷达进行观测，以激光雷达所在位置为中心，以200m为设定的水平距离间隔，得到沿跑道分布的系列距离点D i ，i=1,2,……,7。将步骤6中V Horizontal RHI 在D i 处进行线性插值，得到V Di Horizontal RHI ，i=1,2,……,7，从而形成沿跑道分布的高时空分辨率虚拟风杆，参见图4~图17。
图4-图10分别代表以激光雷达为中心，从激光雷达向北，以200m为水平距离间隔得到的虚拟风杆分布图，其中，-200m，-400m，-600m，-800m, -1000m，-1200m，-1400m代表从激光雷达向北的距离。图11~图17中，分别代表以激光雷达为中心，从激光雷达向南，以200m为水平距离间隔得到的虚拟风杆分布图，其中，200m，400m，600m，800m，1000m，-1200m，-1400m代表从激光雷达向南的距离。图4~图17中，36L和01分别代表北京首都国际机场的36L和01跑道。

Claims (1)

1.基于激光遥感技术的机场跑道虚拟风杆构建方法，其特征是包括以下步骤：
步骤1：激光雷达选址：当使用一台激光雷达时，将激光雷达放置在跑道中间位置；当使用两台激光雷达时，将两台激光雷达分别放置在跑道的两端；当使用三台激光雷达时，将三台激光雷达分别放置在跑道两端和中间位置；进行设备调平校准和定北；
步骤2：激光遥感虚拟风杆扫描模式设计与执行：扫描模式设计为一个扫描周期包含1次PPI扫描或DBS扫描和1次RHI扫描；
每执行一个扫描周期，先执行PPI模式或者DBS模式，固定激光束俯仰角，通过改变激光束方位角获得径向风速数据；
PPI或DBS模式扫描完1次后切换至RHI模式，固定激光雷达光束方位角，改变其俯仰角，完成1次扫描，获得测量区域每个空间点的径向风速数据；
步骤3：对径向风速数据及其对应的信噪比数据进行质量控制；
步骤4：将经过数据质量控制后的径向风速数据V LOS ，按照激光束出射方向与水平线的夹角θ，求解水平风速分量V HLOS =V LOS /cosθ，获得PPI模式的水平风速分量V HLOS PPI 或DBS模式的水平风速分量V HLOS DBS ，并获得RHI模式的水平风速分量V HLOS RHI ；
步骤5：对相同高度的V HLOS PPI 利用VAD方法反演水平风场，或者对相同高度的V HLOS DBS 利用DBS方法反演水平风场，得到测量时刻特定高度的水平风速V Horizontal PPI 或者V Horizontal DBS ，以及水平风向D Horizontal PPI 或者D Horizontal DBS ；综合所有高度风速风向数据，得到水平风速和风向的垂直剖面分布信息；
步骤6：选取步骤4得到的RHI模式的水平风速分量V HLOS RHI ，利用步骤5得到的风向数据D Horizontal PPI 或者D Horizontal DBS ，根据三角函数关系将水平风速分量V HLOS RHI 转换为水平风速V Horizontal RHI ；
步骤7：当采用一台激光雷达时，以其所在位置为中心；当采用两台激光雷达时，以其中任何一台激光雷达所在位置为起点；当采用三台激光雷达时，以中间激光雷达所在位置为中心，以ΔD为设定的水平距离间隔，得到沿跑道分布的一系列距离点D i ，i=1,2,……,n；将步骤5得到的V Horizontal RHI 在D i处进行线性插值，得到的结果记为
V Di Horizontal RHI ，i=1,2,……,n；从而形成沿跑道分布的高时空分辨率虚拟风杆；
所述步骤2中，为了获得更高的风速反演精度，PPI或DBS模式俯仰角不大于60°，PPI模式方位角范围不小于90°，RHI模式方位角与跑道所在方位角的夹角不大于30°；
所述步骤3中对数据质量进行控制的方法如下：读取激光雷达采用步骤2测得的径向风速数据及其对应的信噪比数据，通过设置信噪比阈值进行数据质量控制，对风速与信噪比进行遍历，将不满足信噪比阈值的径向风速设置为空值进行剔除，使其不参与后续数据处理。
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