基于天气影响航班量的航空气象预报质量评估方法与流程

本发明涉及一种航空气象预报质量评估方法，具体涉及一种基于天气影响航班量的航空气象预报质量评估方法。

背景技术：

航空气象预报对空中交通管理起到重要作用，空中交通管理人员需要根据航空气象的预报结果对未来空中交通活动进行合理的安排，必要时发布适当的空中交通流量管理措施；航空公司飞行员以及签派员需要根据航空气象的预报结果对航班进行适时调整，在航班运行安全的前提下在运行效率和经济效益之间作出博弈；机场运行与管制人员则根据航空气象的预报结果对机场航班运行状态负责。

目前，航空气象预报质量的评估结果与航空气象用户实际体验的感受结果之间偏差显著。现有的航空气象预报评估办法主要参考气象部门，首先专业性过强而导致适用性过弱：使用命中率、漏报率、虚警率等传统评估指标，评估方法局限于气象专业本身，无法准确评估气象对航空的影响，因此难以从航空气象用户的角度给出客观合理的预报质量评估参考，评估结果对航空气象用户的参考意义不大；其次，复杂性过高而导致有效性过低：在传统的气象质量评估方法中需考虑过多的环境条件和评估准则，反而使得评估结果失真，与航空气象用户的直观感受不一致。

技术实现要素：

发明内容：本发明提供了一种基于天气影响航班量的航空气象预报质量评估方法，能够直接用于评估气象对机场运行的影响，更贴合航空气象用户的需求，且丰富和完善了我国航空气象质量评估体系。

技术方案：本发明所述的一种基于天气影响航班量的航空气象预报质量评估方法，包括以下步骤：

(1)确定对机场运行有显著影响的气象要素；

(2)清洗历史航班运行数据、航空例行天气报告数据和终端机场天气预报数据；

(3)统计机场计划执行的航班量；

(4)计算航空例行天气报告对机场运行的影响指标；

(5)计算终端机场天气预报对机场运行的影响指标；

(6)评估航空气象预报质量。

步骤(1)中所述气象要素主要包括：云底高、能见度和雷暴。

步骤(2)包括以下步骤：

(21)对不完整数据的清洗；

(22)对异常数据的清洗。

步骤(3)包括以下步骤：

(31)确定机场计划航班量的统计时间粒度，每一天划分成各个时间片k；

(32)统计各时间片k内机场的计划航班量T(k)，其中计划航班量包含民航客运航班、将进离港航班。

步骤(4)包括以下步骤：

(41)依据航空例行天气报告计算时间片k内天气影响因子W(k)；

(42)计算时间片k内实际天气对机场运行的影响指标：WITI_METAR(k)＝W(k)·T(k)；

(43)计算不同统计粒度下的实际天气对机场运行的影响指标：其中，ki为统计开始时间片，kj为统计结束时间片。

步骤(5)包括以下步骤：

(51)计算每份终端机场天气预报实际有效使用时段天气影响因子W(ki→kj)；

(52)计算每份终端机场天气预报中预报的天气对航班运行的影响指标：其中，ki为预报生效时刻的时间片，kj为下一时刻预报生效时间片。

步骤(6)包括以下步骤：

(61)计算每份终端机场天气预报的预报质量偏差：ΔWITI(ki→kj)＝WITI_TAF(ki→kj)-WITI_METAR(ki→kj)；

(62)以天作为评估时间粒度，对机场第x天的航空气象预报质量进行评估，第x天内所有相关预报的平均质量偏差ForcastQualityx：

其中n为每天终端机场天气预报的份数。

有益效果：与现有技术相比，本发明的有益效果：1、从航空气象用户角度出发，实现对航空气象预报质量的量化评估，打破了了传统气象预报评估结果难以直接应用的局限性；2、本发明中的航空气象预报质量评估指标是一种连续型指标，且在计算时具有简单可行的特点，计算得出的结果与航空气象用户的实际感受趋于一致；3、连续型航空气象评估指标是一种全新的概念，丰富和完善了我国航空气象质量评估体系，同时，根据新指标对我国航空气象预报进行质量评估，其评估结果能有效促进航空气象预报的改革，使其更贴合航空气象用户的需求，更好地服务于我国的民航运输。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为FC报文实际有效使用时段示意图；

图3位FT报文实际有效使用时段示意图。

具体实施方式

下面结合附图对发明的技术方案进行详细说明：

图1为本发明技术方案的流程图，具体实施步骤如下：

1、确定对机场运行有显著影响的气象要素集合

起飞最低标准通常只用能见度表示，但在起飞离场过程中必须看清和避开障碍物时，起飞最低标准应当包括能见度和云底高，并在公布的离场程序图中标出该障碍物的确切位置；根据机场运行最低标准的规定，本发明首先确定云底高(LC)和能见度(LV)作为对机场运行有显著影响的两项气象因素，除此以外，通过对航空公司以及空管人员的实际调研发现，雷暴(TS)也是对机场运行有较大影响的综合复杂因素；综上，本发明最终确定以云底高、能见度和雷暴三项气象要素来综合定义恶劣天气。

其中，LC的定义为在6000米以下遮蔽一半以上天空的最低云层底部离地面的高度，单位为米；能见度LV的定义为在白天能看到和辨别出明显的不发光物体，晚上能看到明显的发光物体的距离，单位为米；TS的定义为伴有雷击和闪电的局地对流性天气，TS为一个布尔型变量，有雷暴时取值为1，否则为0；当0＜LC＜60或0＜LV＜800或TS＝1时，即认为该机场该时刻发生了对飞行活动有显著影响的恶劣天气。

2、清洗航班历史运行数据、航空例行天气报告(METAR)以及终端机场天气预报(TAF)历史报文数据

在本发明中，航班历史运行数据运用到内容包括航班号，航班计划中的计划起飞机场、计划起飞时间、计划落地机场、计划落地时间，领航计划报中的计划起飞机场、计划撤轮挡时间、计划落地机场、计划加轮挡时间，实际起飞报和落地报中的实际起飞机场、实际撤轮挡时间、实际起飞时间、实际落地机场、实际落地时间、实际加轮挡时间；在本发明中，METAR和TAF数据运用到的内容包括观测机场、云底高、水平最小能见度、重要天气要素、观测时间，其中，LC从云底高数据组中获取，LV从水平最小能见度数据组中获取，TS从重要天气要素数据组中获取。对于数据的清洗主要分为对不完整数据的清洗和对不正常数据的清洗两种，具体如下：

(1)对不完整数据的清洗：对缺失计划撤轮档时间的历史运行记录数据进行去除，对缺失云底高、能见度的METAR、TAF历史报文记录数据进行去除；

(2)对不正常数据的清洗：主要是如下描述的不正常数据：对航班历史运行数据中，撤轮挡时间、起飞时间、落地时间、加轮挡时间时序顺序不合理以及数值异常等的航班数据应进行去除；航班计划和领航计划报中起飞机场不一致或落地机场不一致的航班数据应进行去除。

3、统计机场计划航班量

(1)确定对机场A计划航班量的统计时间粒度：鉴于METAR报的发报频率比TAF报的发报频率要高，统计的时间粒度应依据该机场A的METAR报发报频率，目前国内机场METAR报的发报频率共两种，大型繁忙机场为半小时一次和普通机场一小时一次，进而根据该统计的时间粒度，将每一天划分成各个时间片k(k＝1,2,...,48或k＝1,2,...,24)；

(2)统计各时间片k内机场A的计划航班量：计划航班量包含民航客运航班、将进离港航班，但不包含货运航班；具体方法为先筛选出计划起飞机场为A或计划落地机场为A的所有航班，再将历史航班运行数据中的所有时间都由世界协调时转化为北京时间，并根据转化后的历史航班运行数据中的计划撤轮档时间和计划落地时间，对时间片k内的机场计划航班量T(k)进行统计。

4、计算航空例行天气报告对机场运行的影响指标

(1)计算METAR报时间片k内天气影响因子W(k)：根据机场A的METAR报中反映第k个时间片内机场实际天气观测结果的报文记录，判断云底高(LC)、能见度(LV)以及雷暴(TS)三项气象要素的数值结果是否满足恶劣天气的标准，即0＜LC＜60或0＜LV＜800或TS＝1，若满足，W(k)为1，否则为0；

(2)计算时间片k内实际天气对机场运行的影响指标WITI_METAR(k)：

WITI_METAR(k)＝W(k)·T(k)

其中，W(k)为METAR报时间片k内的天气影响因子，T(k)为时间片k内的机场A计划航班量；

(3)计算不同统计粒度下的实际天气对机场运行的影响指标结果WITI_METAR(ki→kj)：

其中，ki为统计开始时间片，kj为统计结束时间片。

5、计算终端机场天气预报对机场运行的影响指标

(1)计算每份TAF报的天气影响因子W(ki→kj)：目前国内常见的TAF报分为两种，一种为FC，预报有效时长为9小时，并每隔3小时预报一次；另一种为FT，预报有效时长为24小时，并每隔6小时预报一次，而当新的预报发布后将取代前一份发布的旧预报，如图2、图3所示；因此，每份TAF报实际有效使用时段以时间片表示，可简记作ki→kj，其中FC的kj＝ki+3，FT的kj＝ki+6，ki为预报生效时刻的时间片；根据机场A每份TAF报中的报文记录，判断云底高(LC)、能见度(LV)以及雷暴(TS)三项气象要素的数值结果是否满足恶劣天气的标准，即0＜LC＜60或0＜LV＜800或TS＝1，若满足，W(ki→kj)为1，否则为0；

(2)计算每份TAF报中预报的天气对机场运行的影响指标WITI_TAF(ki→kj)：

其中，W(ki→kj)为TAF报的天气影响因子，T(k)为时间片k内的机场A计划航班量，ki为预报生效时刻的时间片，当预报为FC时，kj＝ki+3，当预报为FT时，kj＝ki+6。

6、评估航空气象预报质量。

(1)计算每份TAF报的预报质量偏差ΔWITI(ki→kj)：

ΔWITI(ki→kj)＝WITI_TAF(ki→kj)-WITI_METAR(ki→kj)

其中，WITI_TAF(ki→kj)为每份TAF报中预报的天气对机场运行的影响指标，WITI_METAR(ki→kj)为相应时间片粒度间的实际天气对机场运行的影响指标结果，ki为预报生效时刻的时间片，当预报为FC时，kj＝ki+3，当预报为FT时，kj＝ki+6；

(2)以天作为评估时间粒度，对机场A一天的航空气象预报质量进行评估：FC每天有8份，FT每天有4份，如表1所示，计算第x天内所有相关预报的平均质量偏差ForcastQualityx：

其中，x表示第x天，当预报为FC时，n＝8，当预报为FT时，n＝4，ΔWITI(ki→kj)为第x天内某一份TAF报的预报质量偏差；最后，若计算得到的ForcastQualityx越接近于0，则说明预报质量越高，若计算得到的ForcastQualityx的绝对值越大，则说明预报质量越低，此外，ForcastQualityx负值表示预报低估了天气对航空的影响，正值表示预报高估了天气对航空的影响。

表1