王小东， 刘胤田

(成都信息工程大学软件工程学院，四川成都610225)

0 引言

气象服务是指基于大气科学的理论与技术，根据社会、经济、军事等需要，向社会提供各类的工作，而气象服务的最主要的形式就是气象信息服务［1］。航空与气象的关系非常密切，航空气象的工作包括:建立航空气象哨、台(站)、网;配置观测设备、传输手段和各类计算机;整理编制、分析研究、存储和检索气象资料;发布各种天气报告和航空天气预报［2］。气象中的气象要素和天气现象对航空技术装备的飞行活动的有着巨大的影响，军用和民用航空都重视在各种天气现象条件下的飞行训练，气象仿真服务旨在为飞行活动模拟出真实的气象环境。而飞行模拟器在当今的民用和军用飞行训练方面起着不可替代的作用。飞行模拟器的大气解算模型就是获取气象仿真服务所提供的气象数据作为输入，经解算后提供给航电火控、飞行控制系统［3］。传统飞行模拟训练系统中，飞行模拟器使用气象仿真服务的不足之处:(1)只模拟简单天气，没有提供复杂危险的特殊天气系统的描述，例如雷暴、飑线、下击暴流等。(2)气象模型简单，缺乏随时间的动态推演。(3)虚拟现实视景中气象要素缺乏，难以提供沉浸感，比如风的描述。(4)训练员难以从座椅抖动、运动平台和各种飞行仪表上感受气象要素对飞行的影响，产生这些问题主要都是由于缺乏接近真实、动态、连续的气象数据支撑。如果源数据提供的气象要素本身就是连续、动态、接近真实的话，自然可以为飞行模拟训练系统提供仿真的气象环境，而数值天气预报模式(Weather Research Forecast，WRF)被公认为可以提供精确的数据支撑，而王再奎等提出利用WRF这种气象预报模式进行精确气象仿真的思路［4］。

传统的特殊天气现象的气象数据获取是从某个地区的历史气象资料里筛选出需要的某类已经发生过的特殊天气现象，这样做主要有两点不足:(1)既然是特殊天气，出现的频率和范围因地区而异，历史气象资料的筛选周期很长。(2)历史资料的特殊天气现象的气象数据包含位置、尺寸、地形等关联信息，无法复用。文中构建的气象仿真服务模型WRF模式的数值模拟的气象数据的输出作为原始资料，筛选裁剪后构建特殊天气库;通过构建气象仿真环境来加深仿真效果;提供了飞行实体在某个位置的服务请求的实时响应。该服务模型不仅能够满足飞行模拟训练系统对特殊天气的和尺寸多样性的需求，也解决了传统飞行模拟训练系统的所使用气象仿真服务的不足。

1 气象仿真服务

1．1 特殊天气与WRF模式

在众多天气现象中，对飞行安全造成威胁的主要是雷暴、低能见度、低空风切变、飑线、下击暴流、台风、积冰等。雷暴是飞机在飞行中遇到最恶劣的危险的天气之一，如果飞机起飞必经之道上有雷云封道，那么飞机就无法起飞。低能见度天气对飞机的起降有很大影响，地面能见度低，容易产生迷航和偏航;当机场能见度低于350 m，飞机就无法起飞;能见度低于500 m时，飞机就无法降落;能见度低于50 m，飞机无法滑行。而低空风切变是在近地面600 m高度以下，强烈的风速和风向的变瞬间变化可以迫使飞机失速或者失控导致飞行事故。所以文中的气象仿真服务就是仿真这些威胁飞行活动而具有危险性和代表性的天气现象作为特殊天气现象，而WRF数值预报模式已经成为这一类中尺度的复杂天气系统(比如雷暴、下击暴流等)的模拟工具。WRF预报模式是由美国研究、业务及大学的科学家共同参与开发研究的新一代中尺度预报模式和同化系统，这是一种完全可压非静力模式，采用Arakawa C网格［5-6］。WRF模式具有模拟和实时预报的功能特点，能够进行对流天气系统模拟、天气要素预报、涡旋中尺度对流系统预报、陆面模拟、降雨模拟等;WRF模式之所以具有动态连续的特点，是因为WRF模式具有时间积分方案，高频部分采用时间分裂积分，低频部分采用三阶时间积分方案;WRF模式有高度模块化和分层设计的软件框架，为用户选择模式性能和进行预报提供便利。

关于WRF模式作为危险飞行活动的特殊天气现象模拟的可行性和准确性，相关研究工作表明就WRF模式应用的现状来看，对不同中尺度天气形势进行个例模拟是其应用最广泛的一个领域，包括对各种降水过程(如区域性强降雨、降雪过程、深对流系统引起的降水等)和台风个例的模拟。付伟基等［7］中对洛阳市偏东南暖湿气流中的雷暴进行了模拟预报，结果验证WRF模式在模拟弱强迫天气系统雷暴是一条可行途径;李梦婕等［8］应用WRF模拟再现了发生在北京的一次中尺度下击暴流的形成与演变过程。下击暴流、雷暴、切变风、飑线、顺风、大侧风等天气系统对飞行活动造成巨大影响的危险特殊天气，也构成文中的气象仿真服务所提供的特殊天气现象集合。

1．2 服务模型描述

整个气象仿真服务模型由3个主模块组成。

(1)基于WRF的特殊天气模板库的生成模块:该模块主要通过将WRF模拟出的具有时空特性的特殊天气的气象要素经纬度无关化、清洗、裁剪、筛选来制作成特殊天气模板库，从而达到类似印章复用，可以做到将多个特殊天气放置于指定的模拟大气中。

(2)基于动画播放的气象仿真环境的构建:WRF模式就是可以用来模拟某个天气现象在某个位置的一次出现过程，整个过程可以在指定时间步长进行气象要素输出，该模块利用每个时间片的输出作为该天气现象推演的一帧，整个的气象的生、消类似于某个动画的播放，从而让气象仿真服务所提供的气象环境仿真效果更好。

(3)基于实时位置的服务请求响应:既然针对飞行模拟训练，所服务的对象就是飞行实体，飞行实体能够请求实时位置的气象数据。通过构建好的气象仿真环境，输入气象资料插值计算，为某个经纬度位置的飞行实体提供气象要素数据。

气象仿真服务模型的输入为3方面:(1)WRF模式预报所产生的特殊天气的气象要素集合。(2)控制台的输入:包括特殊天气的出现位置、全局天气的设置等。(3)飞行实体的所处经纬位置。该气象服务模型的输出就是某个位置的气象要素集合所封装的对象。结合输入输出和3个主模块所构成的气象服务模型全局框图如图1所示，虚线部分表示存储，箭头表示数据流。

图1 整个气象服务模型全局框图

图2 WRF模式运行结构层次图

2 基于WRF的特殊天气模板库生成

2．1 WRF模式作为模型输入

WRF模式采用Fortran 90、Fortran 77及C++语言编写，运行在Unix平台上，输入输出都是二进制文件，需要输入/输出应用程序(如netCDF数据库)支持，而WRF模式程序本身对模拟区域的选择、初边值条件、侧边界嵌套方案及模式中一些主要的物理过程参数化方案(如积云对流和陆面过程方案)很敏感，所以WRF模式的各种天气的数值模拟需要设定参数化方案，表1是某次下击暴流模拟的参数化方案的参数设置样表，列出了主要参数设置情况。图2表示Linux服务器安装WRF模式后运行的层次结构。

表1 下击暴流模拟的参数化方案的主要参数设置样表

2．2 特殊天气模板库生成

2.2.1 构建天气库过程

针对这些模拟的特殊天气气象数据能够复用、可随意放置、尺寸大小可选的特点，气象仿真服务构建一种多尺寸、多种类、不同分辨率的特殊天气仓库生成模型，整个特殊天气模板库的生成过程如图3所示，整个生成过程的描述如下:

Step1 运行WRF模式的后处理程序，输出气象要素数据。

Step2 气象可视化分析软件来进行辅助分析Step 1过程的气象要素，来分析某个特殊天气现象的要素分量的特征;如果不是该特殊天气的典型描述，丢弃该组气象要素，重新WRF模式，跳转Step 1重新进行下一次生成过程。

Step3 对可能所选地理地区本身就具有一定的地形特征而导致气象要素取得无效数值的气象要素数据(比如多山地区的近地面的部分格点气象数据就会缺失)进行清洗。

Step4 根据Step 2分析出的特殊天气中心点以及飞行活动的时间长短，针对飞行模拟训练的模拟世界区域重叠拟合，需要对Step 3清洗后的气象要素进行区域边缘上的裁剪。

图3 特殊天气模板库生成过程

Step5 针对特殊天气模板随机放置虚拟大气的需要去除经纬度属性的数据，进行经纬度无关处理。

Step6 再次使用气象可视化软件进行辅助筛选，对一组某种特殊天气现象的气象要素按照选取约束条件集合(比如气象要素阈值、气象要素取值范围等)进行筛选形成特殊天气模板文件。

Step7 通过特殊天气库分类管理程序将Step 6筛选出的特殊天气模板文件按表2给出的字段属性进行分类归档。

表2 特殊天气模板属性描述表

2.2.2 特殊天气特征分析

模型从验证WRF模式的模拟结果角度出发，通过一些辅助分析的方法来提高特殊天气模板的准确性和典型性。WRF模式经过run-hour后的计算，最后以二进制格式文件(比如nc格式)的方式输出。这样的输出结果需要使用WRF模式后处理程序［9］(比如wrfcnv、netcdf-for-matlab)进行处理让其他的一些分析软件(比如micaps、matlab)可以导入进行后续的辅助分析。下面列举某次典型的半径30 km的下击暴流天气模板主要分析过程:

Step1 通过气象要素分析来确认下击暴流中心点位置和覆盖区域。图4显示时间为4:20时刻近地面(只截取了与下击暴流的中心区域)水平风场示意图，图中显示出下击暴流的中心位置以及覆盖的范围;图5显示了下击暴流的典型特征，在近地面高度1300 m左右到近地面900 m的之间范围有明显的下沉垂直风。

图4 4:20水平风场要素示意图

图5 4:20垂直风场要素示意图

Step2 分析出每个气象要素数据的极值是否分布在约束条件的范围内。表3显示出这次下击暴流天气部分时刻模拟输出的水平风速的极值。

Step 3从下击暴流盖的区域裁出剪天气区域格点，转换为气象服务模型能够读入的特殊天气模板数据格式。图4所示的下击暴流裁剪出中心位置周围的格点的天气区域。

表3 图示区域最大水平风速

Step4 分析整个生命周期的特殊天气后，根据对应属性标签分类存入特殊天气模板库中。

3 基于动画播放的气象仿真环境的构建

3．1 动画播放原理

根据1.1小节所描述，WRF模式本身具有时间积分方案，所以在每个时间步长都会有生命周期里某个时刻的气象要素输出，根据该特点，将气象数据推演原理类比于一组动画的播放，设计气象数据帧这种类来存储某个时刻的气象输出。表4描述气象数据帧的属性内容。

表4 气象数据帧数据结构描述表

图6 气象数据动态推演模型结构图

传统动画设计手工绘制的图片经过“线拍”(图像扫面过程后)进入计算机处理;现代动画设计是由原画人员先进行线稿绘制，动画人员进行逐帧细化，谭洁在文献［10］描述了动画创作的4个重要步骤:文件处理、帧处理、动画处理、格式转换。文中的气象仿真服务模型的特殊天气库生成对应于文件处理;气象数据动态推演对应于帧处理和动画处理。气象帧的气象要素以高度分层构成气象帧图层类比于动画帧图层，从而达到组成特殊天气动画一帧的效果。

3．2 气象仿真环境构建

一组气象数据帧组成了某种特殊天气动画，用来描述这个特殊天气系统从产生到消亡，通过申请一个与气象数据帧大小是一样的缓冲块，专门缓存下一时刻的特殊天气模板数据来实现特殊天气演变，直到控制台撤销这个区域的该特殊天气。具体气象数据动态推演结构见图6。

只有给予时间的流动才能让静止的帧运动起来，时间也是飞行模拟训练系统的核心概念，下面介绍几个与时间管理相关的基本概念［11］。

(1)物理时间(Physical Time)物理时间是指物理系统中的时间，它是真实世界的自然时间。

(2)仿真时间(Simulation Time)仿真时间是仿真世界中的时间，通常也成为逻辑时间(Logic Time)。

(3)墙上时钟时间(Wallclock Time)值仿真执行过程中的参考时间，它通常来自于一个硬件时钟，比如:2015年12月12日下午1点30分。

仿真时间T与物理时间t存在关系为

其中k是比例因子，用于扩展或压缩物理时间，t0是仿真开始或重新开始运行时的物理时间，ΔT是偏差。

气象仿真服务模型所服务的飞行模拟训练系统有自己的物理时间和仿真时间，而仿真服务本身也是一个自我约束的仿真系统，有自己的物理时间和仿真时间，系统之间需要时间管理。典型异构系统时间管理的案例就是高层体系结构(high level architecture，HLA)，这种体系结构的时间管理服务通过时间管理机制和时间管理策略来保证异构独立的系统之间仿真时间的协调推进和数据交换。

4 基于实时位置的服务请求响应

4．1 服务响应流程以及接口描述

文中服务的是基于飞行实体的位置作为输入，通过数学插值模型计算得出该位置对应的气象要素值。服务响应流程图如7所示。服务和服务对象本身就是一种供求关系，服务的触发与响应是基于消息机制，根据消息分类来调用对应的回调函数来从数据总线上获取对应的数据，与总线交互的接口描述见表5。

图7 气象仿真服务响应流程

表5 接口描述表

4．2 格点数据插值模型

4.2.1 资料插值方法

之所以需要对气象资料进行插值资料，是因为存在以下的情况需要这一技术［12］:(1)插补因灾难、战争等造成的观测缺失。(2)重建、延长代用资料。(3)把不规则测站上的记录插到网格点上或反之。(4)把粗网格上的模拟插到细网格上(尺度下降down scaling)。早期的气候资料插值都采用比较简单的方法，如比例法、加权平均、线性回归等，现在的资料插值同时考虑观测资料的空间信息及模式信息，使得观测资料尽可能更逼真。文中的气象格点数据插值选择的最常用也相对比较简单的插值法:距离权重反比法。其表达式为

式中，n为用于插值的气象格点的数目，D为实际观测位置的气象要素值，Di为第i个格点的实际气象要素值，ωi为第i个格点的权重。ωi的权重函数是采用Cressman逐步订正法，这是一个圆形权重函数，Ri为第i个格距离实际位置坐标(X，Y)的欧氏距离，Rs为搜索圆的半径。

4.2.2 插值计算模型

气象格点是整个地球坐标系由经纬线分割而成，气象格点数据就是某个特殊天气系统在这个格点上的气象要素的数值，气象网格的划分带来飞行实体的位置并不会时刻恰好在格点上的问题，确切的说多数时刻的是不会在格点上的，所以，需要使用插值运算来进行down scaling来提供实时位置上的气象数据。气象格点数据本身是一种三维数据，文中用1个三维数组F［hight］［LongtitudeIndex］［Latitudelndex］，hight表示整个高度层分层的下标，LongtitudeIndex表示整个特殊天气覆盖尺寸的经向下标，LatitudeIndex表示整个特殊天气覆盖尺寸的纬向下标。

图8表示气象格点插值计算的数学抽象模型。图8(a)表示一个飞行实体处在某个特殊天气现象中，飞行实体所处在278 hPa高度(细网格)，278 hPa处于高度250 hPa和高度300 hPa之间，这两层的气象要素分别记录在该雷暴特殊天气模板的气象数据帧的F［3］二维数组和F［4］二维数组中。

图8 气象格点插值计算的数学抽象模型

图8(b)表示该飞行实体的位置抽象出的插值计算的数学模型。数学模型计算步骤如下:

Step 1 如果飞行实体的位置在特殊天气区域中，从该区域的帧缓冲块中取出此时刻的气象数据帧，存入到三维数组中;否则不做任何插值计算，使用全局天气。

Step 2 根据天气区域平面的左上角为原点O，求出飞行实体上下高度层映射点N1和N2周围实际气象格点 A1，A2，B1，B2，C1，C2，D1，D2这个八个格点对应的 LongtitudeIndex和 LatitudeIndex。

Step 3 获取这八个格点对应三维数组F［hight］［L0ongtitudeIndex］［LongtitudeIndex］的气象要素集合。

Step 4 使用公式(2)分别计算出平面A1A2D1D2上的估计格点A和估计格点D;再计算出平面B1B2C1C2上的估计格点B和估计格点C。

Step 5 根据实际格点 A，B，C，D使用公式(2)，最终计算出飞行实体位置的气象要素值。

5 气象仿真服务模型应用

5．1 系统集成

所构建的气象仿真服务可以通过以下技术框架进行系统集成开发:

(1)通过组件技术平台(比如 Microsoft.NET、CORBA、J2EE 等［13］)组件化为可重用、业务逻辑封装良好的组件，装配到其他系统中，通过组件平台进行互联。组件是一种可部署的软件代码包，具有明确的接口，其他应用软件就是通过这些接口调用组件所能提供的服务［13］。组件可以是功能模块、封装的对象类、软件框架、设计模式等，各个组件也可以看出相互独立的功能系统。

(2)通过异构系统互联互通“总线”框架(比如企业服务总线(enterprise service bus，ESB)、高层体系结构HLA的数据软总线)将彼此异构独立的气象仿真服务系统和其他系统进行互联。ESB是面向服务的(service oriented architecture，SOA)的基础设施，目的是集成异构平台的应用，为SOA提供服务的交互通信，协作和组合的基于网络的分布式总线［14-15］;而高层体系结构(high level architecture，HLA)作为一种分布式交互仿真框架，通过搭建数据软总线以及构建HLA标准服务来管理联邦(Federation)和联邦成员(Federate)之间的交互通信，时间管理和联邦管理。

5．2 模型应用案例

气象仿真服务的应用案例是将气象仿真服务作为飞行模拟系统的子服务挂载在基于HLA的数据软总线上。从而为某海军飞行训练中心的飞行模拟训练系统中提供气象仿真环境的服务，气象仿真服务作为该飞行模拟训练联邦的一个联邦成员。美国国防建模与仿真办公室于1995年提出高层体系结构作为分布式协同仿真的基本框架，并于2000年成为 IEEE标准［16］，成为协同仿真领域最为流行的标准和规范。该海军飞行模拟训练系统联邦的所有联邦成员统一使用HLA来构建，而联邦运行支撑环境(run time infrastructure，RTI)是HLA的接口规范的具体实现。RTI作为HLA的核心部件具体实现了HLA接口规范，提供仿真运行管理功能，提供底层通信传输服务，使仿真系统具有良好的扩充性，便于各个系统的组成部分即插即用。

图9 飞行模拟训练联邦层次结构图

图10 飞行模拟训练系统仿真框架

气象仿真服务在该海军飞行模拟训练系统中的仿真效果表现方面:(1)特殊天气现象相关的气象要素(主要要素为雨、雪、雾)的可视化在飞行模拟器视景可视化场景中显示。(2)特殊天气现象相关的气象要素值(主要是风)在飞行模拟器中的效果表现为座椅抖动和运动平台的剧烈程度。(3)特殊天气现象的仿真效果还表现为飞行员的直观感受。这些结果的回收和汇总分析是提高仿真效果和特殊天气模板库里的特殊天气模板的典型性，这也是文章下一步的仿真效果数据分析目标。

6 结束语

构建一种服务于飞行训练系统的气象服务模型，模型考虑了复杂多样的特殊天气气象数据的复用，同时具备气象数据动态推演的效果，能够为飞行员的模拟训练提供多种典型特殊天气现象(例如:飑线、大侧风、风切变、雷暴、顺风和下击暴流等)，并通过使用动态推演模型模拟较为真实的天气现象演变。气象服务模型已经应用在某海军飞行训练中心飞行训练系统中，整个飞行训练系统使用HLA进行互联。气象服务作为该飞行模拟训练总系统的一个子服务，最终完成为整个飞行环境提供模拟的特殊天气现象。本气象服务模型还存在以下问题:(1)由于WRF模式本身存在不足:模式水平分辨率问题;单次模拟存在偶然性问题，在构建特殊天气模板库上需要多次模拟积累样品。(2)未来的工作还需要考虑特殊天气区域边界和周围全局天气的气象数据融合。(3)气象格点插值选取了最易使用的插值方法，这种方法却没有对要素的固有特征进行考虑，难免会降低仿真效果。

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