本发明涉及风机叶片覆冰预报建模，更具体地说，本发明涉及一种面向复杂地形的风机叶片覆冰预报建模方法。
背景技术：
1、覆冰会改变叶片气动外形，使升力下降、阻力增加，导致转速降低和发电效率显著下降；同时造成叶片载荷增大和质量分布失衡，引起结构固有频率偏移和共振风险，严重时可能产生强烈振动、结构疲劳和叶片断裂，对风电场运行安全和经济效益产生严重影响；因此，叶片覆冰已成为制约风电稳定运行的关键问题；
2、现有研究多基于实验室模拟和仿真分析，主要关注覆冰后的性能影响，对实际运行条件下的覆冰形成机理和演化过程考虑不充分，难以准确表征复杂气象环境与覆冰行为之间的关系；
3、部分方法尝试利用数据驱动模型进行覆冰预测，但预测精度、实时响应和可解释性方面仍难满足工程应用需求；尤其在复杂地形区域，局地风场变化强烈、湍流结构复杂，但现有方法缺乏有效刻画和利用这些关键影响因素的能力，导致覆冰预测效果受限；
4、由此可见，当前核心问题是缺乏能够面向复杂地形气象环境，准确描述覆冰形成与演化过程并具备实时可解释预测能力的建模方法。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种面向复杂地形的风机叶片覆冰预报建模方法，通过构建覆盖风机叶片安装高度的统一空间格点，融合历史多源数据与数值天气预报数据并进行空间降尺度与偏差订正，结合典型地形识别与逐时覆冰状态判别，基于不同覆冰类型的逐时增长计算与加权映射机制，实现复杂地形条件下风机叶片覆冰形成与演化过程的精细化预报。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种面向复杂地形的风机叶片覆冰预报建模方法，包括：
3、s1、获取风电场的历史多源数据，根据风机叶片安装高度构建统一空间格点，将历史多源数据插值或映射到空间格点上，生成历史覆冰环境数据集；
4、s2、基于历史覆冰环境数据集，识别风电场周边区域典型地形位置，根据覆冰发生时段内气象数据变化对各气象要素进行分析，得到分布特征，并与对应预设阈值对比，识别关键气象要素及对应的取值范围，形成关键气象要素集合；
5、s3、获取预报数据并进行解码与垂直插值映射至统一空间格点，结合历史多源数据进行空间降尺度处理后计算诊断量，并根据预设的降水状态判定条件确定降水状态，生成逐时气象预报数据场；
6、s4、在每一预报时次下读取各空间格点处的各气象要素，与关键气象要素集合中的取值范围进行比较，根据预设的覆冰状态判定条件确认覆冰类型和覆冰过程；
7、s5、对判定为覆冰增长过程的空间格点，根据覆冰类型选择覆冰增长计算公式，利用各气象要素逐时计算覆冰厚度增长量，并在时间序列上累计，得到覆冰厚度；
8、s6、根据预设覆冰等级阈值对覆冰厚度进行预警等级判别；并以风机位置为中心选取预设范围内多个空间格点，将覆冰厚度和覆冰预警等级加权映射，得到预报结果。
9、在一个优选的实施方式中，在s1中，获取风电场所在区域的历史多源数据，历史多源数据包括风机叶片覆冰观测数据、地面气象观测数据、再分析气象数据、地形地貌数据以及风机与风机叶片的基础参数；
10、根据风电场所在区域的地理边界确定统一空间格点的水平范围，将地理边界内的下限经度和上限经度作为水平格点范围的经度边界，将地理边界内的下限纬度和上限纬度作为水平格点范围的纬度边界；将风机叶片安装高度范围作为统一空间格点的垂直高度范围，并按照预设的水平格点间距和垂直高度间距采用等距划分方式，在经度、纬度和高度方向上形成统一空间格点集合；
11、针对历史多源数据中的风机叶片覆冰观测数据和地面气象观测数据，分别读取各数据中记录表示位置的空间位置参数和对应的气象要素数值；空间位置参数包括经度、纬度和高度；气象要素数值是一组用于表征气象环境状态的多维数值集合，包括温度、风速、风向、湿度、降水量、降水相态以及海拔高度；
12、根据地理坐标参考系统转换规则，将所有表示位置的空间位置参数转化为与统一空间格点相同的大地坐标参考系下的经度、纬度和高度，使历史多源数据与统一空间格点集合处于相同空间坐标体系。
13、在一个优选的实施方式中，s1中还包括在每一个历史时间时刻下，以统一空间格点集合中每一个统一空间格点作为目标统一空间格点，读取对应目标统一空间格点经度、纬度和高度的空间位置参数，根据预设的空间搜索半径，从历史多源数据中选取空间位置落在目标统一空间格点对应空间搜索半径范围内的数据记录；
14、若在预设空间搜索半径范围内存在空间位置参数与目标统一空间格点的经度、纬度和高度空间位置参数完全一致的数据记录，则根据完全一致的数据记录的数量确定目标统一空间格点处的气象要素数值；当仅存在一条完全一致的数据记录时，将对应数据记录中记录的气象要素数值直接作为目标统一空间格点处的气象要素数值；当存在多条完全一致的数据记录时，计算所有完全一致的数据记录中包含的气象要素数值的均值，将对应均值作为目标统一空间格点处的气象要素数值；
15、若在预设空间搜索半径范围内不存在空间位置参数与目标统一空间格点的经度、纬度和高度空间位置参数完全一致的数据记录，则分别计算每一条数据记录在经度、纬度和高度方向上相对于目标统一空间格点位置的差值，将三项差值分别作为经度方向、纬度方向和高度方向的距离增量，基于各自的距离增量计算每一条数据记录位置与目标统一空间格点位置之间的空间距离，将各空间距离的倒数作为对应数据记录对目标统一空间格点的影响程度，将所有影响程度的总和作为归一化系数，将每一条数据记录的影响程度除以归一化系数得到对应的插值权重，将各数据记录中气象要素数值与各自对应的插值权重相乘后求和，得到目标统一空间格点处的气象要素数值，以实现获取每一个历史时间时刻下统一空间格点集合中每一个统一空间格点的气象要素数值，并据此形成覆盖风机叶片工作空间的历史覆冰环境数据集。
16、在一个优选的实施方式中，在s2中，基于地形地貌数据中包含的海拔高度气象要素数值，读取统一空间格点集合中每一个统一空间格点所对应的海拔高度，在经度方向或纬度方向上按照空间排列顺序依次计算相邻统一空间格点之间的海拔高度差，将海拔高度差大于预设地形高度差阈值的统一空间格点位置确定为典型地形候选位置；
17、以每一个典型地形候选位置为中心，设定预设空间半径，从统一空间格点集合中选取落在对应空间半径内的连续统一空间格点作为典型地形分析区域；针对典型地形分析区域中的每一个统一空间格点，读取对应统一空间格在历史覆冰环境数据集中记录的所有历史时间时刻下的气象要素数值，形成逐时气象要素时间序列；
18、根据风机叶片覆冰观测数据中的覆冰发生记录提取覆冰发生的历史时间段，在对应历史时间段内，对典型地形分析区域中每一个统一空间格点的气象要素时间序列，分别确定各气象要素在对应历史时间段内的上下限值，并按照时间顺序排列形成各气象要素的时间序列特征向量；
19、基于时间序列特征向量，将对应历史时间段内各气象要素在每一历史时间时刻的逐时取值与对应的预设覆冰触发阈值进行逐时比较，识别出在对应历史时间段内逐时取值超过对应预设覆冰触发阈值的气象要素，将对应气象要素确定为覆冰关联气象要素；
20、根据各气象要素的时间序列特征向量中记录的上下限值，提取覆冰关联气象要素的上下限值作为有效取值范围，并将对应的气象要素及有效取值范围构建为关键气象要素集合。
21、在一个优选的实施方式中，在s3中，获取数值天气预报模式输出的预报数据，对预报数据进行解码解析，读取每一预报时间时次的经度、纬度以及各高度层的空间位置参数，并提取对应空间位置参数处的各气象要素数值，构建在预报时间、经度、纬度、高度层的空间位置参数与气象要素数值之间存在对应关系的多层预报数据集合；
22、在每一个预报时间时次下，以统一空间格点集合中每一个统一空间格点作为目标统一空间格点，读取对应目标统一空间格点的经度和纬度空间位置参数，在多层预报数据集合中遍历所有模式网格点，分别计算每一个模式网格点经度与目标统一空间格点经度之间的差值以及纬度之间的差值，将两项差值的平方和开平方得到模式网格点与目标统一空间格点之间的水平距离，选取水平距离处于下限值的模式网格点作为目标定位模式网格点；
23、在目标定位模式网格点处读取各高度层的高度值和气象要素数值，确定高度值小于风机叶片安装高度且最接近的下方高度层，以及高度值大于风机叶片安装高度且最接近的上方高度层，分别获取上下高度层的高度值和气象要素数值，计算风机叶片安装高度与下方高度层高度值之间的高度差以及与上方高度层高度值之间的高度差，将风机叶片安装高度与上方高度层高度值之间的高度差与上下高度层之间总高度差之比作为下方高度层的垂直插值权重，将风机叶片安装高度与下方高度层高度值之间的高度差与上下高度层之间总高度差之比作为上方高度层的垂直插值权重，将上下高度层的气象要素数值分别与对应的垂直插值权重相乘并求和，得到目标统一空间格点高度位置处的逐时气象要素数值，并将逐时气象要素数值写入对应目标统一空间格点的预报记录中，形成覆盖统一空间格点集合的初始预报气象要素场；
24、基于历史覆冰环境数据集中对应统一空间格点记录的气象要素数值，在预设的历史统计时间窗口内计算各气象要素的历史统计平均值和历史统计方差，作为历史统计特征值；在多层预报数据集合中，针对与统一空间格点经度和纬度位置最接近的模式网格点，计算相同历史统计时间窗口内对应气象要素的模式统计平均值和模式统计方差，作为模式统计特征值；
25、根据历史统计特征值与模式统计特征值之间的差值构建空间偏差场，将各统一空间格点处的历史统计平均值与模式统计平均值之间的差值作为对应空间位置的偏差值；
26、在每一个预报时间时次下，以统一空间格点集合中每一个统一空间格点作为目标统一空间格点，根据目标统一空间格点的经度和纬度空间位置参数，从多层预报数据集合中选取经度和纬度同时落在以目标统一空间格点为圆心、预设空间搜索半径为半径的空间范围内的多个模式网格点；
27、对于每一个被选取的模式网格点，分别计算对应模式网格点经度与目标统一空间格点经度之间的差值以及对应模式网格点纬度与目标统一空间格点纬度之间的差值，将经度差值与纬度差值的平方和开平方，得到对应模式网格点与目标统一空间格点之间的水平空间距离，将每一个水平空间距离的倒数作为对应模式网格点的原始插值权重，并将所有原始插值权重之和作为归一化系数，将每一个原始插值权重除以归一化系数得到各模式网格点的归一化插值权重；
28、针对每一种气象要素，将各模式网格点处的逐时预报气象要素数值与各自对应的归一化插值权重相乘后求和，得到目标统一空间格点位置处的空间插值预报气象要素数值，并将目标统一空间格点处空间偏差场中的偏差值与空间插值预报气象要素数值相加，得到经空间降尺度与偏差订正后的预报气象要素数值，写入对应目标统一空间格点的预报记录中，形成覆盖统一空间格点集合的降尺度预报气象要素场。
29、在一个优选的实施方式中，s3中还包括在每一个预报时间时次下，以降尺度预报气象要素场中每一个统一空间格点作为目标统一空间格点，读取对应目标统一空间格点处的逐时温度数值、逐时湿度数值、逐时风速数值和逐时降水量数值，并读取风机与风机叶片的基础参数中预设的风机叶片迎风面积参数，根据预设的诊断计算公式分别计算相对湿度诊断量与液态含水量诊断量；
30、其中，相对湿度诊断量通过将逐时湿度数值与预设相对湿度阈值进行比较，当逐时湿度数值大于预设相对湿度阈值时，将二者差值作为相对湿度诊断量，当逐时湿度数值小于或等于预设相对湿度阈值时，将相对湿度诊断量置为零；
31、液态含水量诊断量通过将逐时降水量数值换算为单位时间内的降水通量，并将对应降水通量除以逐时风速数值，得到单位体积空气中所含的液态水量，再将液态水量与风机叶片迎风面积相乘，得到在对应预报时间时次下风机叶片迎风截面上可截获的液态水含量，将截获液态水含量作为液态含水量诊断量；
32、将相对湿度诊断量与液态含水量诊断量写入对应目标统一空间格点的预报记录中，并与基础气象要素数值进行组合，形成包含温度数值、相对湿度诊断量、液态含水量诊断量和降水量数值的逐时预报气象要素集合；
33、在每一个预报时间时次下，以逐时预报气象要素集合的每一个统一空间格点作为目标统一空间格点，读取对应格点处的逐时温度数值、逐时相对湿度诊断量、逐时液态含水量诊断量和逐时降水量数值，代入预设的降水状态判定条件执行逐时判定过程：当逐时温度数值小于或等于零摄氏度且逐时液态含水量诊断量大于零并且逐时降水量数值大于零时，将对应降水状态判定为冻雨；当逐时温度数值小于或等于零摄氏度且逐时液态含水量诊断量等于零并且逐时降水量数值大于零时，将对应降水状态判定为降雪；当逐时温度数值低于零摄氏度且逐时相对湿度诊断量大于或等于预设相对湿度阈值百分比并且逐时降水量数值等于零时，将对应降水状态判定为雾凇；将对应降水状态写入目标统一空间格点对应预报时间时次的预报记录中，形成覆盖风机叶片高度的逐时气象预报数据场。
34、在一个优选的实施方式中，在s4中，在每一个预报时间时次下，以逐时预报气象要素集合中的每一个统一空间格点作为目标统一空间格点，读取对应目标统一空间格点处的逐时温度数值、逐时相对湿度诊断量、逐时液态含水量诊断量、逐时降水量数值和逐时风速数值，将各逐时气象要素数值分别与关键气象要素集合中记录的对应气象要素有效取值范围进行逐项比较，当各逐时气象要素数值处于关键气象要素集合中记录的对应气象要素有效取值范围内时，将对应的逐时气象要素标记为当前预报时间时次的覆冰触发气象要素，否则将对应逐时气象要素标记为非覆冰触发气象要素；
35、基于覆冰触发气象要素，将逐时预报气象要素代入预设的覆冰状态判定条件，执行逐时覆冰状态判别流程：当逐时温度数值小于或等于零摄氏度、逐时液态含水量诊断量大于零、逐时降水量数值大于零并且逐时风速数值大于预设风速阈值时，将对应覆冰状态判定为雨凇型覆冰；当逐时温度数值低于零摄氏度、逐时相对湿度诊断量大于或等于预设相对湿度阈值百分比并且逐时降水量数值等于零时，将对应覆冰状态判定为雾凇型覆冰；当逐时温度数值小于或等于零摄氏度、逐时液态含水量诊断量等于零并且逐时降水量数值大于零时，将对应覆冰状态判定为湿雪型覆冰；当逐时温度数值低于零摄氏度且逐时相对湿度诊断量大于零并且逐时风速数值大于预设风速阈值时，将对应覆冰状态判定为云中积冰；
36、读取目标统一空间格点在上一预报时间时次下的覆冰状态，将上一预报时间时次下的覆冰状态与当前预报时间时次下的覆冰状态进行对比：当上一预报时间时次覆冰状态不存在且当前预报时间时次识别为任一覆冰类型时，将对应覆冰过程判定为覆冰增长；当上一预报时间时次识别为任一覆冰类型且当前预报时间时次覆冰状态不存在时，将对应覆冰过程判定为覆冰消融；当上一预报时间时次与当前预报时间时次识别为同一覆冰类型时，将对应覆冰过程判定为覆冰维持；当逐时温度数值大于零摄氏度且逐时相对湿度诊断量小于预设相对湿度阈值百分比时，将对应覆冰过程判定为覆冰升华；
37、将当前预报时间时次下目标统一空间格点对应的覆冰类型与覆冰过程写入对应预报记录中，形成覆盖统一空间格点集合的逐时覆冰状态预报场。
38、在一个优选的实施方式中，在s5中，在每一个预报时间时次下，以逐时覆冰状态预报场中的每一个统一空间格点作为目标统一空间格点，读取对应目标统一空间格点下的覆冰过程类型，当覆冰过程类型判定为覆冰增长时，读取该目标统一空间格点在当前预报时间时次下的覆冰类型以及对应逐时气象要素数值，包括逐时温度数值、逐时风速数值、逐时液态含水量诊断量、逐时相对湿度诊断量和逐时降水量数值；
39、当覆冰类型为雨凇型覆冰时，将逐时液态含水量诊断量与逐时风速数值相乘，得到当前预报时间时次下单位时间内作用在风机叶片迎风截面上的液态水通量，根据预设冻结温度阈值与逐时温度数值之间的差值以及预设温度差尺度，计算对应的冻结效率因子，具体为：将预设冻结温度阈值与逐时温度数值之间的差值除以预设温度差尺度，当所得商小于零时将冻结效率因子置为零，当所得商大于一时将冻结效率因子置为一，在零到一之间时将所得商作为冻结效率因子；将液态水通量与冻结效率因子的乘积除以预设冰密度参数和几何换算系数的乘积，得到当前预报时间时次下雨凇型覆冰对应的覆冰厚度增长量；
40、当覆冰类型为湿雪型覆冰时，将逐时降水量数值与逐时风速数值相乘，得到单位时间内单位叶片迎风面积上撞击风机叶片表面的固态降水通量，根据逐时温度数值与预设粘附温度范围之间的关系计算雪粒粘附系数，具体为：当逐时温度数值位于预设粘附温度范围之外时，将雪粒粘附系数置为零，当逐时温度数值位于预设粘附温度范围之内时，将逐时温度数值在预设粘附温度范围内的位置通过线性归一化方式换算为介于零到一之间的雪粒粘附系数；将固态降水通量与雪粒粘附系数的乘积除以预设雪密度参数和几何换算系数的乘积，得到当前预报时间时次下湿雪型覆冰对应的覆冰厚度增长量；
41、当覆冰类型为雾凇型覆冰时，根据逐时相对湿度诊断量与预设相对湿度阈值之间的差值以及预设湿度差尺度计算水汽过饱和度因子，具体为：将逐时相对湿度诊断量与预设相对湿度阈值之间的差值除以预设湿度差尺度，当所得商小于零时将水汽过饱和度因子置为零，当所得商大于一时将水汽过饱和度因子置为一，在零到一之间时将所得商作为水汽过饱和度因子；将水汽过饱和度因子与逐时风速数值相乘，得到单位时间内由水汽凝华形成的有效凝结水通量，并根据预设低温阈值与逐时温度数值之间的差值以及预设低温差尺度计算凝结冻结效率，具体为：将预设低温阈值与逐时温度数值之间的差值除以预设低温差尺度，当所得商小于零时将凝结冻结效率置为零，当所得商大于一时将凝结冻结效率置为一，在零到一之间时将所得商作为凝结冻结效率；将有效凝结水通量与凝结冻结效率的乘积除以预设冰密度参数和几何换算系数的乘积，得到当前预报时间时次下雾凇型覆冰对应的覆冰厚度增长量；
42、当覆冰类型为云中积冰时，将逐时液态含水量诊断量与逐时风速数值相乘，得到单位时间内过冷水滴撞击风机叶片表面的液态水通量，根据逐时温度数值与预设过冷水冻结区间之间的关系计算云中冻结效率因子，具体为：当逐时温度数值高于过冷水冻结区间上限时，将云中冻结效率因子置为零，当逐时温度数值低于过冷水冻结区间下限时，将云中冻结效率因子置为一，当逐时温度数值位于过冷水冻结区间内时，将逐时温度数值在该区间内的位置通过线性归一化方式换算为介于零到一之间的云中冻结效率因子；将液态水通量与云中冻结效率因子的乘积除以预设冰密度参数和几何换算系数的乘积，得到当前预报时间时次下云中积冰对应的覆冰厚度增长量；
43、在得到当前预报时间时次下覆冰增长过程对应的覆冰厚度增长量后，读取目标统一空间格点在上一预报时间时次下累计存储的覆冰厚度，当上一预报时间时次存在覆冰厚度记录时，将上一预报时间时次的覆冰厚度与当前预报时间时次的覆冰厚度增长量相加，得到当前预报时间时次下的累计覆冰厚度；当上一预报时间时次不存在覆冰厚度记录时，将当前预报时间时次的覆冰厚度增长量作为当前预报时间时次下的累计覆冰厚度；将当前预报时间时次下目标统一空间格点对应的累计覆冰厚度写入对应预报记录中，对所有预报时间时次重复上述过程，形成覆盖统一空间格点集合并随预报时间推进的逐时风机叶片覆冰厚度预报场。
44、在一个优选的实施方式中，在s6中，在每一个预报时间时次下，以逐时风机叶片覆冰厚度预报场中的每一个统一空间格点作为目标统一空间格点，读取对应目标统一空间格点处的逐时累计覆冰厚度数值，将对应逐时累计覆冰厚度数值与预设的覆冰等级阈值进行比较，并根据比较结果确定对应的覆冰预警等级；
45、当逐时累计覆冰厚度数值小于轻度覆冰阈值下限时，将覆冰预警等级判定为无预警级；当逐时累计覆冰厚度数值介于轻度覆冰阈值区间内时，将覆冰预警等级判定为轻度预警级；当逐时累计覆冰厚度数值介于中度覆冰阈值区间内时，将覆冰预警等级判定为中度预警级；当逐时累计覆冰厚度数值大于重度覆冰阈值下限时，将覆冰预警等级判定为重度预警级；将对应覆冰预警等级写入目标统一空间格点对应预报时间时次的预报记录中，形成覆盖统一空间格点集合的逐时覆冰预警等级预报场；
46、在每一个预报时间时次下，以风机与风机叶片基础参数中记录的每一风机位置作为目标风机位置，基于目标风机位置的经度和纬度空间位置参数，从统一空间格点集合中选取经度和纬度同时落在以目标风机位置为圆心、预设空间搜索半径为半径的空间范围内的多个统一空间格点，将各被选取统一空间格点与目标风机位置之间的水平空间距离计算为水平空间距离值，将水平空间距离值的倒数作为对应统一空间格点的原始映射权重，并将所有原始映射权重之和作为归一化系数，将每一个原始映射权重除以归一化系数得到归一化映射权重；
47、针对每一个目标风机位置，分别读取各被选取统一空间格点在当前预报时间时次下的逐时累计覆冰厚度、逐时覆冰类型、逐时覆冰过程类型以及逐时覆冰预警等级，将各被选取统一空间格点的逐时累计覆冰厚度与各自对应的归一化映射权重相乘后求和，得到目标风机位置处的逐时精细化覆冰厚度；
48、将各被选取统一空间格点的逐时覆冰类型按照各自对应的归一化映射权重累计统计，选取累计统计权重处于上限值对应的覆冰类型作为目标风机位置处的逐时精细化覆冰类型；
49、将各被选取统一空间格点的逐时覆冰过程类型按照各自对应的归一化映射权重累计统计，选取累计统计权重处于上限值对应的覆冰过程类型作为目标风机位置处的逐时精细化覆冰发展趋势；
50、将各被选取统一空间格点的逐时覆冰预警等级按照各自对应的归一化映射权重累计统计，选取累计统计权重处于上限值对应的覆冰预警等级作为目标风机位置处的逐时精细化覆冰预警等级；
51、将目标风机位置处的逐时精细化覆冰厚度、逐时精细化覆冰类型、逐时精细化覆冰发展趋势和逐时精细化覆冰预警等级写入对应预报记录中，对所有预报时间时次重复上述过程，形成覆盖所有风机位置并随预报时间推进的逐时风机覆冰风险精细化预报结果。
52、本发明的技术效果和优点：
53、本方案通过构建覆盖风机叶片安装高度的统一空间格点，并融合历史多源数据与再分析气象数据，实现对复杂地形局地风场、湍流结构及气象要素耦合变化的精细表征，解决现有方法无法准确描述覆冰形成与演化过程、预测能力不足的关键工程瓶颈；
54、在典型地形位置处基于覆冰发生时段内气象要素时间序列变化特征识别关键气象要素集合及有效取值范围，使覆冰判别具备物理可解释性和依据真实观测的阈值机制，提高覆冰类型识别的准确性和可信度；
55、利用数值天气预报数据结合历史统计偏差订正和空间降尺度处理，揭示局地气象场与模式输出之间的差异，提高不同空间格点逐时气象要素的近真实表达质量，为覆冰增长计算提供准确输入基础；
56、通过逐时覆冰状态判别机制，将雨凇型覆冰、雾凇型覆冰、湿雪型覆冰和云中积冰与覆冰增长、覆冰消融、覆冰维持及覆冰升华过程动态关联，实现覆冰行为连续演化的过程级描述，解决传统预测仅输出静态结果的问题；
57、针对不同覆冰类型分别构建对应的覆冰增长计算逻辑，利用气象要素与冻结效率因子、凝结冻结效率及雪粒粘附系数之间的物理关联，准确刻画覆冰厚度逐时累积过程，提高覆冰量预报的可理解性与工程实用价值。