姜晋源 范宇

摘  要：气象高空风数据作为一个实时实地的重要变化参数，参与到空管自动化系统对于飞行计划的四维轨迹预测中，使之计算出的经济巡航模式更符合航空器飞行的实际情况，其重要性不言而喻。文章就成都现场气象高空风数据系统的引接方式、数据格式、硬件系统结构、软件功能模块、压缩方式与内容更新等方面展开深入系统的研究和剖析。为现用气象高空风数据前置系统和空管自动化系统的维护工作和故障处理提供宝贵资料。

关键词：高空风;GRIB;系统结构

中图分类号：V355.1        文献标志码：A         文章编号：2095-2945（2019）07-0064-02

Abstract： As an important change parameter in the real-time field， the meteorological high-altitude wind data is involved in the four-dimensional trajectory prediction of the flight plan by the air traffic control automation system， so that the calculated economic cruise mode is more in line with the actual situation of aircraft flight. Its importance is self-evident. In this paper， the introduction mode， data format， hardware system structure， software function module， compression mode and content update of Chengdu field meteorological high-altitude wind data system are deeply and systematically studied and analyzed. It provides valuable information for the maintenance and fault processing of the current meteorological high-altitude wind data front-end system and air traffic control automation system.

Keywords： high altitude wind; GRIB; system structure

1 概述

高空风对空管自动化系统的影响主要体现在飞行计划的四维轨迹预测。由于航空公司注重航空器节油带来的效益，所以在四维轨迹预测的算法中，往往更倾向于采用航空器的经济巡航模型进行计算，因为高空风对于航空器的经济巡航模型有着不小的影响，从而高空风数据作为了一个实时实地的重要变化参数，参与到四维轨迹预测的计算过程中，使之计算出的经济巡航模式更符合航空器飞行的实际情况。

2 什么是高空风与高空风数据

高空风是近地面层以上大气层中的风，是在水平气压梯度力和地转偏向力共同作用下形成。高空风通常是用探空气球的飞升轨迹测量出来。

高空风数据采用了GRIB数据格式进行传输和记录，GRIB全称是Gridded Binary，即网格化的二进制数据格式，于1985年在世界气象组织（WMO）基础系统委员会第八次会议中正式成为大规模网格化数据的传输协议。

目前，GRIB数据格式主要分为GRIB1和GRIB2两种数据格式。其中，GRIB1被广泛用于WAFS产品，但是在ICAO（国际民用航空组织）使用GRIB1传输或存档时出现了一些缺陷。而GRIB2可以传输多个网络场的数据，同时还具有模块性的结构，具有更多的压缩方式特别是对谱数据和图像数据的压缩支持，具有IEEE标准浮点表示法。因此，GRIB2数据项更多、数据精度更高、传输能力更稳定，并且是气象数据服务器中高空风数据采用的格式，可直接点对点传输无需格式转换，是目前普遍采用的GRIB数据格式。

3 什么是四维轨迹与四维轨迹预测

四维轨迹是航空器在空间中的三维位置点坐标和航空器在每个位置点相应的过点时间所组成的一系列点的集合[2]。通过四维轨迹，空管自动化系统可以预测到航空器进入系统所辖区域、席位所辖扇区、离开扇区或区域的时间，不仅能够准确的将相应的飞行计划与通过监视手段（如航管雷达、ADS-B、ADS-C、多点定位等方式）获得的真实航迹相耦合（即俗称航迹套上标牌），还能够在准确的时间点将移交信息通知到下一个扇区或者区域。

四维轨迹预测是指航空器在起飞前就通过飞行计划、历史飞行数据、雷达资料、气象信息等对该架飞机的飞行轨迹进行预测，并不断计算更新飞行轨迹上各个航迹点的过点时间及飞行计划的生命周期[3]。

为了达到经济节油的目的，航空公司更愿意将空中的航班保持在该航空器最经济的空速和高度下，所以四维轨迹预测的算法往往会偏向于采用航空公司申请的巡航空速和巡航高度（RFL），在计算时使该航班尽量早的进入巡航高度，且尽量晚的离开巡航高度，作為经济模型。此时气象高空风就会对四维轨迹预测所需的巡航地速产生一定程度的影响，从而影响到四维轨迹中后续的预计过点时间及高度。四维轨迹的预计过点时间改变，意味着自动化系统计算出来该航班预计进入、离开管制区域的时间也会发生改变，会影响飞行计划与监视航迹的自动相关时机和相邻管制区域飞行计划电子自动移交时机;预计飞越高度改变，意味着飞行计划经过的管制扇区也会发生改变，会影响管制对该飞行计划的提前关注[4]。

4 高空风数据前置系统

该系统作为空管自动化系统的前置系统，应当减轻空管自动化系统对高空风数据处理的负荷，不仅要筛选出需要的数据，还要提供正确的数据格式。所以该系统应该具备有效数据筛选和数据格式转换的能力，同时也要及时的获取更新的数据。

4.1 高空风数据前置系统硬件结构

成都现场整个高空风数据系统硬件结构由一套前置系统工作站和一套路由器组成，如图2所示。为实现网络数据的物理隔离，工作站使用单独的网口连接气象服务器，而用户端统一使用另一个网口，所以工作站均需要提供两个物理网口。

路由器（Router）又称网关设备（Gateway），通过其路由功能可以将一个子网的数据传输到另一个子网，以连接不同网段的终端用户。该系统采用的路由器具有四口交换的功能，满足当前的引接需求。

在成都现场有三套系统（主用自动化系统、备用自动化系统及AMAN系统）需要高空风数据，其中主用自动化系统需要GRIB1格式数据，而备份自动化系统和AMAN系统需要GRIB2格式数据，三套系统均接入路由器，在路由器中的路由表添加相应的路由以实现不同网段之间的数据传输。

4.2 高空风数据前置系统软件结构

高空风前置系统软件结构包括三大模块：数据获取模块、格式转换模块和数据推送模块，具体如下。

数据获取模块：定期通过FTP协议从气象中心服务器获取高空风数据目录，用递归的方式浏览目录，根据文件创建时间来判断需要更新的文件，将其拉取到存储空间中。

格式转换模块：气象服务器提供的高空风数据为GRIB2格式，在获取文件后，使用GRIBAPI进程将该文件的数据转换为GRIB1格式，再根据原相对目录放入GRIB1存放的目录中。

数据推送模块：根据引接的终端系统设备的需要，通过FTP协议将原本获取的GRIB2格式的高空风数据文件或转换为GRIB1格式的高空风数据文件，选择其中一种格式推送到终端系统中。

4.3 高空风数据前置系统的存储与更新

为了尽可能减少数据所占用的空间，高空风数据采用了特殊的编码方式，可以用如下公式来说明：

Y×10D=R+（X×2E）

其中Y为原始数据，D为10的指数幂，R为数据集中的最小值，X为数据的编码值，E为2的指数幂。

先将所有原始数据写成Y×10D形式，然后减去数据集中的最小值R，所得的值再转化为X×2E的形式。最后把D、E、R、X按照一定的格式写入文件中形成GRIB数据文件。

成都现场的高空风前置系统通过暂存的方式存放從气象数据服务器获取的高空风GRIB2格式数据和经格式转换后的GRIB1格式数据，并且在每次更新开始前自动清空暂存的数据。在获取数据的同时，完成数据格式的转换并且将转换后的数据文件放入GRIB1所在的暂存器中。

在气象数据服务器中，高空风数据每六个小时新增一组，并涵盖了全球范围的数据。为了减轻空管自动化系统处理的负荷，本系统按照更新时间进行筛选，并获取最新的高空风数据。

5 结束语

将高空风数据接入成都空管自动化系统对四维轨迹的影响仍然在研究和验证中，理论上是可以更准确的预测轨迹，为管制工作带来更准确的数据。高空风数据前置系统通过筛选、定期更新和格式转换，不仅能降低空管自动化系统处理高空风数据负荷，还能满足其对数据格式的要求，是未来高空风数据接入时不可或缺的。

参考文献：

[1]A GUIDE TO THE CODE FORM FM 92-IX Ext. GRIB Edition 1（Technical Report No.17， Geneva， May 1994（WMO TD-No.611）.

[2]Anthony Masalonis， et al. Using Probabilistic Demand Predictions for Traffic Flow Management Decision Support [C]. AIAA Guidance Navigation and Control Conference and Exhibit Providence， Rhode Island， 2004.

[3]Francisco J Zapata. Automation System Subsystem Specification[Z]. Torrejón de Ardoz： Indra Sistemas S.A.，2013.

[4]武晓光，张军峰，蒋海行.grib数据及其在航迹预测中的应用[J].航空计算技术，2013，43（6）.