基于多种测风设备的局地区域风场监测方法

1.本发明涉及大气风场的监测方法，尤其是一种结合实测风场、流体模式计算风场查询匹配，实现局地范围内(半径20km左右、5km高度范围内)大气风场的监测，为航空飞行、军事活动等提供局地实时监测资料。


背景技术：

2.风是大气中热力与动力作用的产物，空气在大气压力梯度的作用下流动时就形成了风，它是由于太阳对地球表面不均匀加热造成大气温度、密度和压力的差别而产生的，同时也受到地球的自转、地表粗糙度以及地形变化等的影响。风场信息对于分析气压场的分布、了解气团特性、云、雾的产生和消散等具有重要作用，是航空飞行起降、炮兵防空兵作战、生化、核武器的布防等均需考虑的关键气象要素。气象业务中的高空风探测，一般是指对地面至空中三十多公里高度范围内各个高度上水平气流的方向和速度，即风向、风速的测定。实时、准确的高空风探测资料是进行天气分析预报的最基础资料，也是实施空投和空降、炮兵和防空兵弹道修正等军事气象保障的基本资料。气象业务中，通常利用随气流飘动的物体(通常为气象气球或气象气球与探空仪组成的气球系统)作为示踪物，利用其在空中运动的轨迹来进行高空风的探测，称之为轨迹法测风，主要技术关键在于连续、准确获取飞行中气球(或气球系统中的探空仪)的位置信息。
3.目前主要采用以下几种手段跟踪气球：光学测风经纬仪、无线电经纬仪、一次测风雷达、二次测风雷达、gnss高空探测系统、ins高空探测系统等。光学测风经纬仪探测容易受到能见度、低云的影响，高空风的探测高度难以得到保证；无线电经纬仪、测风雷达系统复杂，体积和重量较大、便携性差，低仰角时测风误差极大；gnss测风精度高，不发射大功率电磁波、体积和重量较小，但系统定位依赖于空间导航星座存在且可靠，卫星导航信号频点公开。
4.气象业务中，可采用两种高空风测量方法。一是直接探测法，通常利用随气流飘动的物体(通常为气象气球或气象气球与探空仪组成的气球系统)在空中运动的轨迹来进行高空风的探测，称之为轨迹法测风。通常采用光学测风经纬仪、测风雷达、gnss探空系统(gnss是全球定位导航系统的总称)等，获取气球位置进而探测高空风。由于操作繁琐，代价高，通常每个气象站每天实施1次到2次的探测。二是地基遥感探测法，目前部分台站已经安装有天气雷达、风廓线仪、激光测风雷达、声达等设备，可实现对高空风场的单点连续观测，时间分辨率和垂直分辨率均较高，但空间探测范围有限，主要测量的是垂直方向上的水平风场。
5.地表粗糙度直接影响风随高度的分布(即：风廓线)。风在高空流动时以平稳风速前进，但是接近地面时由于各种地面粗糙元(建筑物、河流、山丘等)作用，风速减小，风的动能产生损失。减小的程度随离地高度增加而降低，直至达到某一高度时，其影响可以忽略不计，此高度称为梯度风高度。当地表粗糙度由一种类型变为另一种类型时，近地层风廓线会变得非常复杂，在下风方向要经过一段距离后，才能使风重新适应新的粗糙度而变得平稳。
6.地形起伏变化对大气边界层中风特性的影响比地表粗糙度更为重要，不仅会改变风的大小和方向，同时影响风的稳定性，产生湍流效应。在起伏较大的地形下，邻近的两地之间风速风向的差别往往很大，受到地面摩擦力的影响，近地面的风廓线会发生扭曲，甚至在个别地点形成风的漩涡。因此在同一天气系统下，地形不同，对应的风能分布也完全不同，即使处于同一地形下的不同位置，风特性的分布也可能差异很大。
7.由于现有风场观测设备只是单点布设，而布设地点与测风资料需求位置之间在时空上通常并不一致，且不同测风设备均有自己的适用条件导致现有风场测量方式无法满足需求。随着航空飞行对风场监测在时间上、空间上的高精度需求，迫切需要实现精细化、高时空分辨率的局地区域风场监测。因此，针对区域精确地形、多点布控的先进风场观测系统结合计算流体力学模型，构建高时空分辨率区域风场监测方法，为航空飞行、军事活动等提供高空风场气象保障。


技术实现要素：

8.本发明目的是，提出一种基于cfd的风场模型构建及测风仪器布设方案设计，尤其是局地区域风场监测的技术方案。
9.本发明的技术方案是，一种基于cfd的风场模型构建及多种测风设备的局地区域风场监测方法，其特征是，步骤如下，1)构建业务保障区域地理信息模型：根据业务保障区域要求，再适当外延确定业务保障区域边界条件，利用gis得到的精确地形信息，结合业务保障区域地貌特征(区分冬季、夏季、春秋季)，构建含有高程、粗糙度等信息的业务保障区域地理信息模型；2)构建计算流体力学cfd风场模拟模型：计算流体力学(computational fluid dynamics，cfd)模型是通过数值方法求解流体力学控制方程的离散解，用于模拟近地面风场，能充分再现复杂地形下空气的流动，是风场分析技术的发展趋势；根据业务保障区域的地理模型，进行cfd数值模拟，得到以不同方向、不同风速、不同阵风特性的cfd风场模拟结果；业务保障区域网格大小的选择都需要结合地形地貌条件进行确定，以达到最小的计算量和最优的模拟结果；
10.3)观测点敏感性分析，确定在业务保障区域根据地貌特征需要多点布控的测风仪器种类和数量；需要现场准确的测风仪器，采用激光测风雷达结合地面风杆进行，通过获取设定探测节点的风场信息，将一部分节点的风场信息作为初始值，将另一部分节点的风场信息作为目标值，通过带入初始值，调整建立的cfd风场模拟模型参数，使能够计算获得目标值的风场信息，继而改变初始值，通过敏感性分析，找到对初始值变化响应最大的位置，即为最敏感位置，安置相应仪器。
11.将初始值输入cfd模式，将输出值与目标值的风场信息进行比对。初始值与目标值之间具有对应关系。
12.4)建立区域风场监测系统；根据步骤3)敏感性试验结果，构建多点布控的风场观测系统，根据实测的风场观测结果，利用在地理地貌条件下建立的cfd风场模拟模型，查表方式结合优化插值方法，获得该区域范围内任意水平方向和垂直方向的风场。
13.进一步的，根据具体的业务需要，如不同航空器飞行对侧风、低空水平风切变和垂直风切变、中高空水平风切变和垂直风切变的飞行起降条件，提出安全预警和安全时间窗口信息。改变初始值，通过敏感性分析，找到对初始值变化响应最大的位置，即为最敏感位
置
14.进一步的，各种地形下风场cfd模拟总体流程，该流程分为前处理、模拟计算和后处理三个部分。其中前处理部分包括地形数据的获取及处理、地面及模拟区域建模和网格生成等工作，是风场cfd模拟得以进行的先决条件；模拟计算部分包括边界条件设定(入口风廓线、出口的自出流、壁面及对称边界等)、湍流模型选择、离散格式选择、求解器选择以及进行模拟的初始化等步骤，是风场cfd模拟的主要求解过程：后处理部分包括模拟结果的提取和分析，目的在于更加直观地对风场cfd模拟结果的合理性进行定性和定量的检验，并在基础上提取相关数据进行风场分析。实施例中这些步骤有具体化描述；
15.如何在业务保障区域中得到侧风、低空水平风切变和垂直风切变、中高空水平风切变和垂直风切变是另一课题，本发明主要是风场监测问题，风切变识别是更需要深入的研究，并在风场监测的基础上进行的。
16.为了提高性价比，需要在区域风场监测准确性、有效性的前提下，尽量降低仪器的数量。
17.当台站有其他测风仪器时(风廓线仪、多普勒天气雷达等)，也可将测量结果按要求数据格式接入本系统。
18.本发明有益效果：本发明克服了现有技术只能在水平均匀风场的假设前提下利用vad算法计算水平风场、在地形起伏大的地区会产生误差的问题；解决了困扰航空器飞行所需的风切变、侧风等风场信息保障问题；解决了激光侧风雷达等在近地面层的盲区导致的低空风切变难以观测的问题。本发明实现了保障区域空间范围内任意位置风场的高时空分辨率的监测，解决了过去气球轨迹法测风只能探测气球飞行轨迹上的风场时间分辨率差、垂直分辨率低的问题；解决了单点激光测风雷达、风杆等设备测量空间范围小，只能在水平均匀风场的假设前提下利用vad算法计算水平风场、在地形起伏大的地区会产生误差的问题；解决了困扰航空器飞行所需的风切变、侧风等风场信息保障问题；解决了激光侧风雷达等在近地面层的盲区导致的低空风切变难以观测的问题，具有较强的推广应用前景。
附图说明
19.图1a、图1b在地形追随坐标系下，cfd边界的赋值风速；其中图1a采用单个wrf廓线；图1b采用多个wrf廓线。其中，水平方向代表cfd解域的宽度(0
‑
4km)，
20.垂直方向代表cfd解域的高度(0
‑
2km)。
21.图2a1
‑
图2b2给出地形分布和模拟风速廓线；其中图2a1
‑
图2a2为wrf模式；图2b1
‑
图2b2为cfd模式。其中，红色圆圈(淡)表示所选风廓线的位置。
22.图3a、图3b为风矢量的水平分布，z＝10m agl；其中图3a wrf模式；图3b cfd模式。
23.图4风场cfd模拟总体流程。
具体实施方式
24.本发明分四步实现：
25.1)构建保障区域地理信息模型。根据业务保障区域要求，再适当外延确定区域边界条件，利用gis得到的精确地形信息，结合区域地貌特征(区分冬季、夏季、春秋季)，构建含有高程、粗糙度等信息的保障区域地理信息模型。
26.2)构建cfd风场模拟模型。计算流体力学(computational fluid dynamics，cfd)模型是通过数值方法求解流体力学控制方程的离散解，用于模拟近地面风场，可以充分再现复杂地形下空气的流动，是风场分析技术的发展趋势。根据保障区域的地理模型，进行cfd数值模拟，得到以不同方向、不同风速、不同阵风特性的cfd风场模拟结果。网格大小的选择都需要结合地形地貌条件进行确定，以达到最小的计算量和最优的模拟结果。
27.cfd的控制方程是模式求解计算的约束准则，主要用来描述流体的基本物理定律，包括质量守恒定律、动量守恒定律和能量守恒定律。
28.(1)质量守恒方程
29.质量守恒定律表示为单位时间内流体微元的质量增加量等于相同时间流入该微元的净质量。质量守恒方程的一般表达式为：
[0030][0031]
其中，ρ为流体密度；u为矢量速度，u
i
表示矢量u在i方向上的分量；t为时间；s
m
为源项。
[0032]
在大气风场的模拟中，假设流体为不可压缩的，即大气密度ρ随时间的变化率为0，且源项s
m
＝0，则质量守恒方程为：
[0033][0034]
(2)动量守恒方程
[0035]
动量守恒定律表示为流体微元的动量变化率等于该微元所受的全部外力之合。动量守恒方程的一般表达式为：
[0036][0037]
其中，τ
ij
为粘性应力，μ为粘度系数；p为流体微元表面的压力；f
i
和g
i
分别为沿i方向上的外部力体积力和重力体积力。
[0038]
在大气风场的模拟中，假设流体为不可压缩的，其粘度系数μ为常数，体积膨胀率则动量守恒方程为：
[0039][0040]
其中，ν为动力粘度系数，
[0041]
能量守恒方程：能量守恒方程定律表示为流体微元的能量变化率等于对该微元做功和加热的能量之和，该定律是以热力学第一定律为前提的。能量守恒方程的一般表达式为：
pressure linked equations)算法、改进的simplec算法等。其中，simple算法的具体过程为：
[0058]
(1)建立一个假定的压力场p
*
；
[0059]
(2)求解动量方程，得到速度场u
*
、v
*
、w
*
；
[0060]
(3)利用连续方程导出压力的修正值，求解得到p,和p；
[0061]
(4)利用压力的修正值对速度场进行修正，得到u、v、w；
[0062]
(5)验证结果的收敛性，如果不收敛则以得到的模拟结果作为初始场，循环迭代得到收敛解。
[0063]
网格建模:求解控制方程时，需要对其进行离散化处理，其中的关键技术就是生成计算域网格。网格质量影响着cfd模式的计算精度和效率，对于复杂流体的模拟计算，网格生成的耗机时间长，且较易出错，因此如何建立高质量的网格模型对复杂地形的风场模拟有着重要影响。
[0064]
作为cfd模式的前处理软件，gambit可以提供高质量的几何建模和网格生成功能。gambit提供了非结构网格、结构网格等多种网格单元，且具有一定的自适应性，同时可以调整网格的疏密程度，在复杂的地形上，其能够自适应地生成复杂的贴体网格，适用于复杂流场的模拟计算。
[0065]
在基于cfd模式的复杂地形风场模拟中，计算域网格建模主要包括地形建模和计算域网格划分。本文主要利用gambit和地形高程数据建立了高质量的地形模型，并在此基础上划分得到了计算域网格模型，为复杂地形区域风场的微尺度模拟做了前期准备。
[0066]
gambit的建模原理是基于单个命令的输入：首先按照点
‑
线
‑
面
‑
体的顺序依次生成几何元素，然后经过位移、旋转、划分等操作建立最终的体网格模型。在风工程领域，风环境模型较为简单，gambit可以直接绘制简单的模型，但是在复杂地形的风场模拟中，地形模型较为复杂，单命令输入的工作量巨大，因此难以实现。本发明利用matlab程序编写日志文件(*.jou)，生成了journal文件，然后通过gambit的后台运行功能，自动生成地形模型，并划分得到了计算域网格。
[0067]
3)观测点敏感性分析，确定需要多点布控的测风仪器种类和数量。本技术需要现场准确的测风仪器，由于激光测风雷达的优势，主要采用激光测风雷达结合地面风杆进行，当台站有其他测风仪器时(风廓线仪、多普勒天气雷达等)，也可将测量结果按要求数据格式接入本系统。为了提高性价比，需要在区域风场监测准确性、有效性的前提下，尽量降低仪器的数量。通过获取设定探测节点的风场信息，将一部分节点的风场信息作为初始值，将另一部分节点的风场信息作为目标值，通过带入初始值，结合建立的cfd风场模拟模型，计算获得目标值的风场信息，进行对比，找到最敏感位置，安置相应仪器。
[0068]
4)建立区域风场监测系统。根据第3)敏感性试验结果，构建多点布控的风场观测系统，根据实测的风场观测结果，利用在地理地貌条件下建立的cfd风场模拟模型，查表方式结合优化插值方法，获得该区域范围内任意水平方向和垂直方向的风场。进一步还可以根据具体的业务需要，如不同航空器飞行对侧风、低空水平风切变和垂直风切变、中高空水平风切变和垂直风切变的飞行起降条件，提出安全预警和安全时间窗口信息。
[0069]
各种地形下风场cfd模拟总体流程如附图所示，该流程分为前处理、模拟计算和后处理三个部分。其中前处理部分包括地形数据的获取及处理、地面及模拟区域建模和网格
生成等工作，是风场cfd模拟得以进行的先决条件；模拟计算部分包括边界条件设定(入口风廓线、出口的自出流、壁面及对称边界等)、湍流模型选择、离散格式选择、求解器选择以及进行模拟的初始化等步骤，是风场cfd模拟的主要求解过程：后处理部分包括模拟结果的提取和分析，目的在于更加直观地对风场cfd模拟结果的合理性进行定性和定量的检验，并在基础上提取相关数据进行风场分析。
[0070]
基于cfd模式的微尺度风场模拟案列和边界条件赋值：
[0071]
将wrf模式的中尺度风场结果作为cfd模式的边界条件，并赋值到cfd边界上，进而驱动cfd模式迭代求解得到复杂地形区域的微尺度风场。为了将中尺度风场结果更好地赋值到复杂地形区域的cfd边界上，本发明在地形追随坐标系下对wrf模式风廓线进行边界条件赋值，下图给出了在地形追随坐标系下，某时刻cfd边界的赋值风速。其中，图1a和1b分别为将1个和5个wrf模式风廓线(黑色实线)赋值到cfd边界上得到的风速分布。
[0072]
图1在地形追随坐标系下，cfd边界的赋值风速图1a采用单个wrf廓线；图1b采用多个wrf廓线。其中，水平方向代表cfd解域的宽度(0
‑
4km)，垂直方向代表cfd解域的高度(0
‑
2km)。
[0073]
基于cfd的风场模拟结果。
[0074]
图2a1
‑
图2b2给出了cfd模式研究区域内部的若干风速廓线，并与对应的wrf模式风廓线进行了对比，其中，红色圆圈表示所选风廓线的位置。从图中可知，由于wrf模式的地形分辨率较低(图2a1)，且进行了相应的平滑处理，因此其难以细致地刻画复杂地形引起的风场变化，导致各位置处的风速廓线结果较为接近(图2a2)；而cfd模式的地形分辨率高(图2b1)，其能够更加细致地描述复杂地形引起的风场变化，因此各位置的风速廓线结果差异较大(图2b2)。
[0075]
图2a1
‑
图2b2地形分布和模拟风速廓线(图2a1
‑
a2为wrf模式；图2b1
‑
b2为cfd模式。其中，红色圆圈表示所选风廓线的位置。
[0076]
图3a、图3b为cfd模式风矢量的水平分布，并与对应的wrf模式结果进行了对比，可知，近地面处的wrf模式与cfd模式的风场分布相似，盛行风的方向都是西北。然而，两个模式的风场结果在细节特征方面却有较大的差异，其中wrf模式的风场分布较为均匀，而cfd模式的风场分布表现则为更多的非均匀特征，复杂地形的风场特征被描述得更加细致。图中风矢量的水平分布，z＝10m agl图3a)wrf模式；图3b)cfd模式
[0077]
追随坐标系下，某时刻cfd边界的赋值风速。其中，图1a和1b分别为将1个和5个wrf模式风廓线(黑色实线)赋值到cfd边界上得到的风速分布。