基于深度学习的机场能见度预测研究
2021-12-02千月欣王永忠李佳骏徐天羿
云南民族大学学报(自然科学版) 2021年6期
千月欣,王永忠,李佳骏,徐天羿
(中国民用航空飞行学院 空中交通管理学院,四川 广汉618307)
1 研究背景及现状
1.1 研究背景及意义
社会经济的快速发展往往伴随着人们对生活的高质量追求.在交通运输方面,安全、经济、高效、便利一直是行业发展的主旨,然而,一些运输如高速公路运输、航海运输和航空运输的运行常受到自然环境的影响.大雾是一种主要因空中悬浮的大量水滴导致的能见度降低的恶劣天气,在低能见度条件下运行常会导致一系列不必要的损失.研究机场能见度,预测大雾发展趋势,提前对强雾天气进行预报对机场运行安全、提高航空效率具有重大的意义.
当前对雾的研究主要包括卫星监测[1]、数值预报、雷达监测[2]3个方面,基本上都是以“监测+气象学知识分析”的形式来进行预测.卫星和雷达监测都是通过反馈出来的云层信息与气象学原理结合的方式实现,但由于云层信息易受噪声干扰,气象条件自身具有不确定性等特点,在一定条件下,大雾监测能力大大降低.数值预报[3]是一种数值方程与气象学原理结合来实现雾天气预测的方法.使用数值预报方法一方面在计算过程中会产生大量时间成本,另一方面预报受限于气象员的经验判断,结果具有很大的不确定性.所以,无论是使用卫星、雷达监测还是数值预报方法,都需要考虑多种因素,加上雾的产生和消散过程复杂多变,对雾的预测存在很大的不稳定……
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