基于高分辨率模式的京津冀地区无人机航路风向风速模拟分析

随着中国低空空域的陆续开放,依靠现有的低空飞行气象保障技术为低空安全飞行提供服务略有不足,对飞行影响最大的风进行预报也有一定的困难。论文基于WRF(Weather Research and Forecasting Model)中尺度数值模式,对2015—2019年京津冀地区的风速风向进行模拟,并将模拟结果与气象站观测数据进行对比分析,可为该地区无人机低空航路飞行安全提供保障。结果表明:WRF模式能够较好地模拟风速的季节变化趋势,平原地区的模拟效果优于山区,山区模拟的风速偏大,但误差在可接受的范围内(RMSE<1.5 m·s^-1)。平均风速、最大风速最小值均出现在夏末,平均风速最大值出现在春季(山区4.43 m·s^-1、平原4.13 m·s^-1);最大风速在冬、春、夏初呈波动递增,夏季中旬开始减少,夏末秋初降至最小。京津冀地区风速呈西北向东南递减,泊头站(-0.02 m·s^-1·(5 a)^-1)和天津站(-0.02 m·s^-1·(5 a)^-1)平均风速呈下降趋势,其余站点风速呈上升趋势,唐山站上升率最大(0.08 m·s^-1·(5 a)^-1);在风速季节空间分布中,平均风速以上升趋势为主,站点所占比例为春季45.45%、夏季90.91%、秋季63.63%、冬季81.81%。平原地区盛行风呈东北—西南向;山区站点怀来站风向以WNW(18.70%)和W(15.01%)为主,蔚县站风向以N(16.79%)和NNW(12.03%)为主,相较于平原地区,山地地区风速8.0 m·s^-1的大风数量显著上升。1000 m高度的平原地区大风出现频率显著增加,增长速度高于山地地区,不利于无人机飞行,风速17.0 m·s^-1以上出现的概率明显高于山地地区。     

京津冀地区无人机航路气象因子高分辨率模拟分析

京津冀地区低空环境复杂多变,低空飞行安全受到雷暴、风切变、能见度、温度和湿度等气象因子的影响,准确地模拟和预报无人机低空航路上的气象要素是一个难题。基于中尺度天气预报模式(WRF)及其先进的三维变分同化系统(3D-Var),论文以2016年华北“7·20”特大暴雨作为研究案例,对京津冀地区无人机低空航路上的温度场、湿度场和风场进行资料同化与数值模拟,对比地面观测资料和数值模拟结果,分析其结构及特征,以期为京津冀地区无人机航路飞行安全保障提供参考。结果表明：WRF模式能够较好地模拟出该地区近地面温度、湿度和风速的日变化趋势。平原站点(天津和密云)模拟值与观测值的均方根误差(RMSE)和偏差(Bias)较小,风速在山区的模拟值偏大,平原地区的模拟效果优于北部和西部山区。强降水发生时,平原地区和山区的温度相差15 ℃左右,相对湿度达95%以上,边界层高度低于500 m,强烈的温差、较高的湿度和较低的边界层都会影响无人机的飞行安全。900 hPa高空,沿117°E经线在河北省廊坊—衡水一线出现超过10 m·s^-1的风速值,形成强劲的东北风,区域北部(39°N~40.5°N)出现了明显的上升气流,1000 m高度处垂直风速也超过2 m·s^-1。强烈的上升气流极不利于无人机的飞行,会对无人机飞行姿态和飞行高度产生重大影响,造成安全隐患。