機(jī)場(chǎng)多普勒激光雷達(dá)風(fēng)切變探測(cè)與識(shí)別

張曦 張建軍 丁媛媛 劉曉英 何志強(qiáng)

(1 民航華北空管局，北京 100621; 2 中國(guó)海洋大學(xué)，青島 266100)

引言

風(fēng)切變是一種大氣現(xiàn)象，即風(fēng)矢量(風(fēng)向、風(fēng)速)在空中水平和(或)垂直距離上的變化。產(chǎn)生風(fēng)切變的原因主要有2大類，一類是大氣運(yùn)動(dòng)本身的變化所造成的；另一類則是地理、環(huán)境因素所造成的,有時(shí)是兩者綜合而成。風(fēng)切變對(duì)民航飛機(jī)起飛和進(jìn)場(chǎng)著陸的危害已為國(guó)際航空和氣象學(xué)界所公認(rèn)。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，1970—1985年的15年間，在國(guó)際定期和不定期航班以及其他飛行任務(wù)中，至少發(fā)生與風(fēng)切變有關(guān)的飛行事故28起，死亡人數(shù)近700人，受傷人數(shù)近300人。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，2013年首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)僅因受到西跑道風(fēng)切變影響而復(fù)飛的飛行架次為33架次，因風(fēng)切變而中止進(jìn)近的飛行架次為28架次，2架次因?yàn)轱L(fēng)切變而中斷起飛；同樣在2014年因風(fēng)切變影響而復(fù)飛、中止進(jìn)近的架次分別為26架次、27架次，由此可見西跑道風(fēng)切變對(duì)飛行的嚴(yán)重影響。近年來(lái)首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)高峰時(shí)段在一分鐘的時(shí)間內(nèi)有將近兩架次的飛機(jī)起降，在如此密集的起降里，遭遇風(fēng)切變的概率也大大增加。

然而，目前首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)配備的測(cè)風(fēng)手段如：風(fēng)桿、雙偏振多普勒天氣雷達(dá)、風(fēng)廓線雷達(dá)等，仍不能直接有效地探測(cè)飛機(jī)起飛下降區(qū)域(起飛區(qū)域?yàn)閺牡孛嬷?00 m高度的范圍；下降區(qū)域?yàn)閺?00 m高度至地面，與跑道成3°夾角的空間范圍)內(nèi)的三維風(fēng)場(chǎng)，也不能有效探測(cè)機(jī)場(chǎng)邊界層晴空條件下的風(fēng)場(chǎng)情況。因此，民航局空管辦成立了安全能力建設(shè)項(xiàng)目《基于相干多普勒激光雷達(dá)的首都機(jī)場(chǎng)西跑道風(fēng)切變的探測(cè)與預(yù)警研究》，本項(xiàng)目主要利用多普勒激光雷達(dá)(LIDAR)掃描跑道起降區(qū)域內(nèi)三維風(fēng)場(chǎng)，獲取實(shí)時(shí)資料，以此來(lái)進(jìn)行風(fēng)切變的自動(dòng)識(shí)別和預(yù)警。

Harris等(1985)首次提出了直接計(jì)算差值濾波合成切變算法。該算法在笛卡爾坐標(biāo)系中分別計(jì)算一維徑向風(fēng)切變和一維方位切變。2002年，香港國(guó)際機(jī)場(chǎng)首次引進(jìn)了第一臺(tái)服務(wù)于低空風(fēng)切變預(yù)警業(yè)務(wù)的多普勒激光雷達(dá)，為香港機(jī)場(chǎng)在晴空條件下進(jìn)行低空風(fēng)切變、湍流、尾流等探測(cè)。并且香港天文臺(tái)自行研發(fā)了一套自動(dòng)預(yù)警低空風(fēng)切變系統(tǒng)，應(yīng)用下滑道這個(gè)更加具有針對(duì)性并且時(shí)間短的掃描方式，稱之為下滑道掃描策略GPScan(Glide Path Scan)，以及自動(dòng)識(shí)別算法GLYGA[1]。2006年，香港天文臺(tái)調(diào)整了第1臺(tái)激光雷達(dá)的位置，改進(jìn)了第2部激光雷達(dá)的掃描策略，組成了全世界首套可以覆蓋機(jī)場(chǎng)起飛進(jìn)近走廊的激光雷達(dá)風(fēng)切變預(yù)警系統(tǒng)LIWAS[2]。2016年，天津民航大學(xué)蔣立輝在香港天文臺(tái)的方法基礎(chǔ)上嘗試了單斜坡和雙斜坡共同檢測(cè)的方法，雙斜坡檢測(cè)的意義是檢測(cè)風(fēng)廓線中速度梯度的變化改變率進(jìn)而判別低空風(fēng)切變[3]。本文通過(guò)對(duì)實(shí)時(shí)探測(cè)資料進(jìn)行插值處理后，選取飛機(jī)下降過(guò)程中經(jīng)過(guò)的區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)成下滑道頂風(fēng)廓線，并通過(guò)采用不同尺度的步長(zhǎng)來(lái)對(duì)頂風(fēng)廓線進(jìn)行檢測(cè)，最后加以整合，以此獲得風(fēng)切變發(fā)生的位置和區(qū)域，并將其標(biāo)識(shí)出來(lái)，從而為管制員指揮飛機(jī)起降以及飛行員執(zhí)行飛機(jī)起降提供預(yù)警[4-16]。

1 設(shè)備簡(jiǎn)介

多普勒激光雷達(dá)采用青島華航環(huán)境科技有限責(zé)任公司的Windprint S4000 LIDAR，其性能參數(shù)如表1所示：

表1 LIDAR性能參數(shù)

本文使用的LIDAR布置于首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)西跑道南端(36L端)。綜合供電、避障及觀測(cè)需求等因素，激光雷達(dá)位置選取距跑道中心線約105 m，距36L端的飛機(jī)接地點(diǎn)(Touchdown Zone)南北距離約120 m，如圖1所示。

圖1 LIDAR在西跑道的安裝位置

2 探測(cè)模式

飛機(jī)在降落過(guò)程中受到的風(fēng)的作用，如圖2所示。將飛機(jī)飛行的方向設(shè)為X軸，垂直于飛機(jī)的方向設(shè)為Y軸。將大氣中的真實(shí)風(fēng)分別分解到X軸和Y軸上，那么X軸上風(fēng)的分力叫做頂風(fēng)(值為負(fù)時(shí)稱為順風(fēng))，Y軸上風(fēng)的分力叫做側(cè)風(fēng)(值為負(fù)時(shí)稱為左側(cè)風(fēng)、值為正時(shí)稱為右側(cè)風(fēng))。

圖2 飛機(jī)在降落中受到的風(fēng)的作用力

基于首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)西跑道風(fēng)切變發(fā)生的時(shí)間短、空間尺度小等特點(diǎn)，華北空管局氣象中心聯(lián)合中國(guó)海洋大學(xué)[17-18]共同研究決定，采用下滑道模式來(lái)探測(cè)跑道附近飛機(jī)起降區(qū)域的風(fēng)場(chǎng)結(jié)構(gòu)，如圖3所示。

圖3 LIDAR的下滑道探測(cè)模式

該模式通過(guò)對(duì)下滑道路徑與跑道夾角、激光雷達(dá)與跑道中心線及著陸點(diǎn)的相對(duì)位置等位置參數(shù)進(jìn)行精確幾何計(jì)算，得到下滑道路徑上不同位置相對(duì)于激光雷達(dá)的俯仰角和方位角信息。LIDAR按照計(jì)算出來(lái)的俯仰角和方位角進(jìn)行掃描，這樣，激光束掃描范圍會(huì)覆蓋整個(gè)下滑道區(qū)域。另外，由于激光束與下滑道路徑的夾角大于30°時(shí)，激光束探測(cè)到的徑向風(fēng)速值與下滑道路徑上(即圖2中的X軸)的風(fēng)速分量相比，差異會(huì)越來(lái)越大；同時(shí)，側(cè)風(fēng)對(duì)飛機(jī)的影響會(huì)越來(lái)越大，這將影響到風(fēng)切變的檢測(cè)。因此只有與下滑道路徑的夾角小于30°的激光束的探測(cè)數(shù)值才會(huì)被認(rèn)為是合理的，接近飛機(jī)著陸過(guò)程中實(shí)際經(jīng)歷的風(fēng)速大小，可用于計(jì)算風(fēng)切變。本文中，LIDAR采用從方位角148.4°到172.6°共做42條射線(圖3中自左至右激光束)的觀測(cè)，其相應(yīng)的仰角分別從4.92°變到2.92°。

基于上述原理，提取下滑道路徑上的徑向風(fēng)速便可得到頂風(fēng)廓線信息，進(jìn)而識(shí)別風(fēng)切變位置、高度、強(qiáng)度和時(shí)間等特征。

綜合諸多因素考慮，如反演沿跑道方向的低空風(fēng)場(chǎng)、反演水平風(fēng)場(chǎng)廓線等，在一個(gè)掃描周期中設(shè)置了下滑道掃描、PPI掃描和RHI掃描。一個(gè)完整的掃描模式含有8個(gè)任務(wù)，分別為：①RHI模式：仰角為0°～45°，方位角分別為153°、163°、173°、333°、343°、353°；②點(diǎn)掃模式：仰角為10°，方位角分別為135°、145°、155°、165°、175°、185°、195°、205°、215°、225°；③GPScan掃描；④點(diǎn)掃模式：仰角為90°，固定方位角172°，共掃描30次；⑤GPScan掃描；⑥RHI模式：同①；⑦點(diǎn)掃模式：仰角為10°，方位角分別為45°、35°、25°、15°、5°、355°、345°、335°、325°、315°；⑧GPScan掃描。一個(gè)掃描周期為8 min，其中用于探測(cè)機(jī)場(chǎng)風(fēng)切變的下滑道掃描模式的時(shí)間約占60%，RHI掃描模式是為了反演沿跑道方向的低空風(fēng)場(chǎng)，點(diǎn)掃模式是為了反演水平風(fēng)場(chǎng)廓線。本文主要使用下滑道掃描模式所得到的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行風(fēng)切變探測(cè)與識(shí)別。

3 探測(cè)個(gè)例

圖4為2019年5月19日發(fā)生大風(fēng)現(xiàn)象時(shí)的下滑道掃描顯示，從12:06—13:51之間能明顯地看出大風(fēng)過(guò)境的現(xiàn)象。12:06雷達(dá)探測(cè)到的徑向風(fēng)速在5～15 m/s之間，5 min后在距離雷達(dá)2 km處東南方向徑向風(fēng)速開始加大，12:36局部徑向風(fēng)速增大現(xiàn)象已經(jīng)很明顯了，而到13:06徑向風(fēng)速已經(jīng)基本增大到20 m/s，持續(xù)半個(gè)多小時(shí)后，徑向風(fēng)速開始下降，13:51徑向風(fēng)速已明顯降低。

4識(shí)別風(fēng)切變

4.1 數(shù)據(jù)處理

下滑道掃描模式中，沿激光束徑向的數(shù)據(jù)分辨率為30 m，而在沿著下滑道路徑方向上的分辨率卻不均勻，會(huì)隨著徑向距離變遠(yuǎn)而增加。為了使得提取出來(lái)的頂風(fēng)廓線空間分辨率均勻，本文使用MATLAB軟件，在盡可能保留原始探測(cè)數(shù)據(jù)中的風(fēng)速結(jié)構(gòu)特征的條件下，采用10 m×10 m的網(wǎng)格對(duì)原始探測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值。

本文首先將探測(cè)數(shù)據(jù)由極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為笛卡爾坐標(biāo)，然后選取大于此笛卡爾坐標(biāo)的坐標(biāo)范圍，設(shè)置10 m×10 m網(wǎng)格；最后，利用Cubic方法進(jìn)行插值，得到每個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)的坐標(biāo)和風(fēng)速值(圖5)。

4.2 提取頂風(fēng)廓線

頂風(fēng)廓線是由沿著飛機(jī)下滑道路徑上的徑向速度值構(gòu)成的。在選取頂風(fēng)廓線時(shí)，采用插值后的網(wǎng)格點(diǎn)的位置作為判斷依據(jù)。如圖6所示，A為某個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)，B為經(jīng)過(guò)網(wǎng)格點(diǎn)A的激光束與下滑道路徑的交點(diǎn)，設(shè)A到Lidar的距離為r1，B到LIDAR的距離為r2，如果r1和r2相差不超過(guò)20 m，那么此網(wǎng)格點(diǎn)的風(fēng)速值就會(huì)被采用。即最后得到的頂風(fēng)廓線是由以下滑道為中心線，左右20 m范圍內(nèi)的網(wǎng)格點(diǎn)的數(shù)據(jù)組成的。

根據(jù)LIDAR設(shè)置的掃描俯仰角和方位角計(jì)算得出，LIDAR可以探測(cè)到高度范圍為19～138 m、距離范圍為距離飛機(jī)著陸點(diǎn)360～2700 m的區(qū)域。因此，最終提取出來(lái)的頂風(fēng)廓線位于3°下滑道路徑上距離飛機(jī)著陸點(diǎn)360～2700 m之間。

4.3 風(fēng)切變檢測(cè)

頂風(fēng)廓線能很好地顯示出下滑道路徑上的頂風(fēng)量是增加還是減少。本文借鑒香港天文臺(tái)的GLYGA算法進(jìn)行風(fēng)切變檢測(cè)，從頂風(fēng)廓線中找出風(fēng)切變斜坡，即在距離長(zhǎng)度ΔH上的速度改變量ΔV，如圖7所示。

首先，將頂風(fēng)廓線上相鄰兩點(diǎn)間的速度差異計(jì)算出來(lái)，構(gòu)建成速度增量廓線，頂風(fēng)廓線和增量廓線如圖8所示。由圖可知，頂風(fēng)廓線的前后都被適當(dāng)?shù)匮娱L(zhǎng)了一段距離，這是因?yàn)樵谧鱿乱徊讲逯涤?jì)算時(shí)，末端的點(diǎn)會(huì)由于不能參與計(jì)算而丟失。所以，本文在做處理時(shí)，用廓線的第一個(gè)點(diǎn)的值往前端補(bǔ)足了一段距離，用廓線的最后一個(gè)點(diǎn)的值往后端補(bǔ)足了一段距離。

圖4 2019年5月19日大風(fēng)過(guò)境時(shí)激光雷達(dá)實(shí)測(cè)徑向風(fēng)速

圖5 LIDAR探測(cè)數(shù)據(jù)與插值后三維數(shù)據(jù)的對(duì)比: (a)LIDAR探測(cè),(b)插值后

圖6 提取頂風(fēng)廓線的判斷方法 (A為某個(gè)網(wǎng)格點(diǎn),B為經(jīng)過(guò)點(diǎn)A的激光束與下滑道路徑的交點(diǎn))

圖7 風(fēng)切變斜坡

圖8 頂風(fēng)廓線和頂風(fēng)增量廓線

然后，采取不同尺度的步長(zhǎng)來(lái)對(duì)風(fēng)切變進(jìn)行檢測(cè)。本文采用步長(zhǎng)尺度分別為100 m、200 m、400 m、…、3200 m，一步步增加。按不同尺度步長(zhǎng)進(jìn)行檢測(cè)之前，需要對(duì)增量廓線進(jìn)行平滑，這是為了更好地體現(xiàn)出頂風(fēng)廓線的變化結(jié)構(gòu)。風(fēng)切變斜坡的判斷方法是：①比較平滑后的增量廓線上某個(gè)點(diǎn)與其左右相鄰兩個(gè)點(diǎn)的差值符號(hào)，判斷這個(gè)點(diǎn)是否是極值點(diǎn)；②如果是極值點(diǎn)，那么再判斷這個(gè)點(diǎn)在當(dāng)前的檢測(cè)步長(zhǎng)中的速度改變量ΔV；③國(guó)際通用的風(fēng)切變閾值為15 kn(1 kn = 0.5144444 m/s)，如果ΔV≥15 kn，那么就記為風(fēng)切變。

最后，整合各尺度步長(zhǎng)下檢測(cè)出來(lái)的風(fēng)切變斜坡。總的來(lái)說(shuō)，一條頂風(fēng)廓線上會(huì)包含不止一個(gè)風(fēng)切變斜坡，那么，檢測(cè)出來(lái)的所有風(fēng)切變斜坡將由ΔV/ΔH1/3因子來(lái)判斷優(yōu)先級(jí)，最終只有最大強(qiáng)度的風(fēng)切變斜坡被保留。得出最終的風(fēng)切變區(qū)域后，將其在頂風(fēng)廓線上標(biāo)識(shí)出來(lái)(圖9中黃色區(qū)域)。圖9檢測(cè)到的是2019年1月14日21:31發(fā)生在首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)西跑道36L端的風(fēng)切變，該風(fēng)切變發(fā)生在距離飛機(jī)著陸區(qū)域700～2000 m的位置，距離地面40到150 m的高度。

圖9 檢測(cè)到風(fēng)切變(黃色區(qū)域)的頂風(fēng)廓線 (2019年1月4日21:31)

5 結(jié)果驗(yàn)證

通常，飛機(jī)機(jī)組在遭遇風(fēng)切變事件時(shí)，會(huì)向空中交通管制部門(ATC)提交風(fēng)切變報(bào)告。報(bào)告中的內(nèi)容含有時(shí)間、跑道使用端、發(fā)生風(fēng)切變時(shí)飛機(jī)高度、報(bào)告的原因等信息。因此，本文將用機(jī)組提供的報(bào)告來(lái)驗(yàn)證風(fēng)切變檢測(cè)結(jié)果。

2018年12月11日至2019年2月7日期間，首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)西跑道36L端共收到19份機(jī)組風(fēng)切變報(bào)告。按照接收到機(jī)組報(bào)告的時(shí)間，找出時(shí)間最接近的雷達(dá)觀測(cè)數(shù)據(jù)，進(jìn)行風(fēng)切變檢測(cè)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，19份機(jī)組報(bào)告中有4份的風(fēng)切變發(fā)生高度超過(guò)了雷達(dá)的探測(cè)高度；有11份的時(shí)間點(diǎn)能檢測(cè)到風(fēng)切變；另外有4份機(jī)組報(bào)告的時(shí)間點(diǎn)不能識(shí)別到風(fēng)切變。機(jī)組報(bào)告和對(duì)應(yīng)的雷達(dá)探測(cè)數(shù)據(jù)檢測(cè)結(jié)果如表2所示。

在一個(gè)掃描周期中，第1個(gè)下滑道掃描和第2個(gè)下滑道掃描之間間隔2 min 40 s，第2個(gè)下滑道掃描和第3個(gè)下滑道掃描之間間隔3 min 15 s，第3個(gè)下滑道掃描和下一個(gè)掃描周期的第1個(gè)下滑道掃描之間間隔1 min 45 s，所以機(jī)組的風(fēng)切變報(bào)告和執(zhí)行下滑道模式探測(cè)之間會(huì)存在一定的時(shí)間差。下滑道掃描模式的參數(shù)設(shè)置決定此模式的探測(cè)高度范圍為19～138 m、距離范圍為距離飛機(jī)著陸點(diǎn)360～2700 m的區(qū)域，會(huì)有一些機(jī)組報(bào)告的發(fā)生高度在此范圍之外。因此，統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，風(fēng)切變識(shí)別算法的檢測(cè)率為73.33%。

6 結(jié)論與討論

多普勒激光雷達(dá)彌補(bǔ)了首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)現(xiàn)有氣象探測(cè)設(shè)備測(cè)風(fēng)的不足，能在晴天條件下探測(cè)機(jī)場(chǎng)邊界層風(fēng)場(chǎng)結(jié)構(gòu)；并且由于其體積小，便于在跑道旁邊安裝； 掃描儀的靈活性使其能滿足下滑道掃描模式

表2 機(jī)組報(bào)告風(fēng)切變和檢測(cè)到的風(fēng)切變結(jié)果對(duì)比

不停變換方位角和俯仰角的需求。本文使用相干多普勒激光雷達(dá)，執(zhí)行下滑道掃描模式，對(duì)跑道附近飛機(jī)起降區(qū)域進(jìn)行探測(cè)，獲取三維風(fēng)場(chǎng)，進(jìn)行了如下分析。

(1)通過(guò)處理實(shí)時(shí)探測(cè)資料，選取下滑道區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)成下滑道頂風(fēng)廓線，采用風(fēng)切變識(shí)別算法對(duì)頂風(fēng)廓線進(jìn)行檢測(cè)，以此獲得風(fēng)切變發(fā)生的位置和區(qū)域，并將其標(biāo)識(shí)出來(lái)達(dá)到預(yù)警目的，本文以首都機(jī)場(chǎng)西跑道的36L跑道端接收到的機(jī)組報(bào)告為準(zhǔn)，按照機(jī)組報(bào)告風(fēng)切變事件的時(shí)間點(diǎn)，找出對(duì)應(yīng)的雷達(dá)掃描數(shù)據(jù)，提取出頂風(fēng)廓線后，對(duì)其采用自動(dòng)檢測(cè)算法進(jìn)行識(shí)別。將檢測(cè)結(jié)果與機(jī)組報(bào)告進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明，檢測(cè)算法識(shí)別出的風(fēng)切變報(bào)警率為73.33%。

(2)由于首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)西跑道發(fā)生風(fēng)切變的概率大，發(fā)生風(fēng)切變的空間尺度小、強(qiáng)度大，而且在冬季盛行西北風(fēng)和偏西風(fēng)時(shí)，首都機(jī)場(chǎng)多采用36L端起降，因此激光雷達(dá)執(zhí)行下滑道掃描的頻率應(yīng)該要更高。

(3)本文中激光雷達(dá)由于受到供電、通訊等安裝限制條件，只能安裝在跑道內(nèi)側(cè)的位置。但實(shí)際上，為使得激光雷達(dá)能有效探測(cè)到更寬的高度范圍，應(yīng)該安裝在跑道延長(zhǎng)線或者接近延長(zhǎng)線的位置，這樣覆蓋飛機(jī)起降的區(qū)域會(huì)更廣。

(4)實(shí)際工作中只有一臺(tái)激光雷達(dá)對(duì)這條跑道進(jìn)行探測(cè)，而由于單臺(tái)激光雷達(dá)的探測(cè)并不能完全滿足風(fēng)切變監(jiān)測(cè)需求，如果有兩臺(tái)激光雷達(dá)能組網(wǎng)探測(cè)，既能獲得徑向風(fēng)信息，又能獲得側(cè)風(fēng)信息，將會(huì)更有利于風(fēng)切變的監(jiān)測(cè)。