一种多气象要素融合的飞机结冰快速修正预测方法和系统与流程

本发明涉及飞机结冰预测领域，具体涉及一种多气象要素融合的飞机结冰快速修正预测方法和系统。

背景技术：

1、飞机结冰是指飞机机体因过冷水滴冻结或水汽凝华而聚积冰层的现象，通常发生在含有过冷水滴的云、雾、冻雨或湿雪中，多出现在飞机突出部。结冰会导致飞机的气动性能变差，从而影响飞机的稳定性和驾驶操纵性，甚至引发飞行安全事故。因此，快速准确预测飞机结冰概率可为航空安全提供重要保障。

2、目前，飞机结冰预测方法通常涉及以下几类算法：

3、1）结冰指数预报方法

4、常用的飞机结冰指数预报方法有sfip指数算法和ic指数算法。

5、例如，参见公布号为cn115718993a的发明专利申请，其公开了一种飞机积冰sfip指数优化调整方法及系统。所述方法包括：获取航司飞行记录数据；基于先验概率进行积冰案例及非积冰案例的提取；使用era5再分析数据或者模式气象产品数据，计算sfip指数数值，及各个隶属函数的值；将观测数据与再分析数据之间进行匹配；计算并选取评价指标；结合区域影响因子，对sfip指数权重系数进行调整，从而优化sfip指数算法。上述sfip预测方法主要依赖于航司飞行记录数据进行积冰预测，然而，上述预测方法一方面对数据库的完整性要求较高（往往需要在预测前期采集大量的实时、实地飞行数据），另外在不同区域的结冰预测通用性上也相对较低。

6、ic算法主要利用相对湿度和气温计算飞机结冰的潜势，其在积冰预测上存在的误报率较高。目前，通常会采用引入新气象要素的方式以提高ic指数算法的准确率。例如，公布号为cn111874234a的发明专利申请，其公开了一种基于ic指数和相对涡度的积冰预测方法和机载设备。所述积冰预测方法中在ic指数算法预报积冰的基础上引入温度和相对涡度作为判断标准，从而以供飞行员在飞行之前做出更有效地应对策略。该引入相对涡度要素的积冰预测方法虽然在一定程度上提高了传统预测精度，但是在面临气候条件复杂多变的飞行航线时，其预测的可靠性和准确性仍然相对有限。

7、2）多气象要素融合的积冰预测方法

8、为了提高飞机积冰的预报准确性，当前还提出了一种多气象要素融合的积冰预测方法。例如，参见王磊，李成才，赵增亮，等．2014．飞机积冰云微物理特征分析及监测技术研究．气象，40（2）：196-205.该文中公开了一种通过云中温度（t）、云顶温度（ctt）、相对湿度（rh）、垂直速度（vv）和过冷水含量（slw）等多气象要素计算飞机积冰潜势的方法。又例如，参见李佰平等. “一种改进的飞机自然结冰潜势算法研究.”气象 44.11(2018):14. 该文公开了一种参照cip方法，利用大气层结资料，基于云微物理基本概念，建立了综合温度、湿度、云顶温度等要素的结冰潜势模糊逻辑诊断方法。但是，这种多气象要素融合的积冰预测方法在实际业务中，仍然存在空报率较高等问题，容易造成空域资源的浪费。

9、因此，当前亟需一种能够提高多气象要素融合的飞机结冰潜势预测的准确性和可靠性的方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种多气象要素融合的飞机结冰快速修正预测方法和系统，部分地解决或缓解现有技术中的上述不足，能够在仅引入有限变量的情况下，减小结冰预报的空报范围，提高预测结冰潜势中心与真实结冰位置之间的重合度。

2、为了解决上述所提到的技术问题，本发明具体采用以下技术方案：

3、一种多气象要素融合的飞机结冰快速修正预测方法，包括步骤：

4、s101获取修正对象以及修正对象的飞行数据，所述修正对象为一种飞行器，所述飞行数据包括：飞行高度、飞行地理位置、飞行时间；

5、s102按照第一检索规则在预先构建的修正数据库中检索与所述修正对象相匹配的第一结冰事件，所述第一检索规则要求所述修正对象的飞行数据与所述第一结冰事件所对应的事件高度、事件地理位置、事件发生时间之间的差值属于第一预设阈值范围，且所述修正对象的飞行器类型与所述第一结冰事件所对应的飞行器类型相同；其中，

6、如果在s102中检索到与所述修正对象相匹配的第一结冰事件，则进入s103，步骤s103为获取预设的第一推荐修正系数；

7、如果在s102中未能检索到与所述修正对象相匹配的第一结冰事件，则进入s104-s105；

8、s104按照第二检索规则在所述修正数据库中检索与所述修正对象相近似的至少一个第二结冰事件，所述第二检索规则要求所述修正对象的飞行数据与所述第二结冰事件所对应的事件高度、事件地理位置之间的差值属于第二预设阈值范围，且所述修正对象的飞行器类型与所述第二结冰事件所对应的飞行器类型相同，所述飞行时间与对应的事件发生时间相同；

9、s105将s104中所检索到的第二结冰事件的事件高度、事件地理位置输入至用于计算第二推荐修正系数的系数修正模型以获取得到所述第二推荐修正系数，且所述系数修正模型包括：

10、当且时，cice=x2；

11、当且时，cice=x3；

12、其中，dh表示事件地理位置与飞行地理位置之间的水平距离，dv表示事件高度与飞行高度之间的垂直距离，h1表示第一预设水平距离，h2表示第二预设水平距离，h3表示第三预设水平距离，且h1＜h2＜h3；d1表示第一预设垂直距离，d2表示第二预设垂直距离，d3表示第三预设垂直距离，且d1＜d2＜d3；cice表示第二推荐修正系数，x2、x3表示对应的推荐值；

13、当获取到对应的推荐修正系数之后，执行s106将对应所获取的推荐修正系数输入至预设的结冰事件修正模型。

14、在一些实施例中，s106包括步骤：

15、根据所述修正对象在当前飞行环境下的垂直速度选择结冰事件修正模型；其中，当所述垂直速度为零或方向向上时，所述结冰事件修正模型为：

16、；

17、当所述垂直速度的方向向下时，所述结冰事件修正模型为：

18、；

19、其中，表示修正后的结冰潜势，表示初始的结冰潜势，表示过冷液态水含量，表示垂直速度，cice为推荐修正系数，a、b、c为模型系数；

20、将所述推荐修正系数输入至所选择的结冰事件修正模型。

21、在一些实施例中，还包括步骤：

22、s107如果在s102中或s104中未能检索到与所述修正对象相匹配或相似的结冰事件，则按照第三检索规则在所述修正数据库中检索与所述修正对象近似的至少一个第三结冰事件，且所述第三检索规则要求所述修正对象的结冰部件类型与所述第三结冰事件所对应的结冰部件类型相同，且所述修正对象所对应飞行地理位置处的地势形貌类型、气候类型中的至少一种类型与所述第三结冰事件相同；

23、s108根据所述第三结冰事件的结冰强度确定第三推荐修正系数，其中结冰强度包括：轻度、中度、高度。

24、在一些实施例中，所述系数修正模型还包括：

25、当且时，cice=x4；

26、当且时，cice=x5；

27、其中，dh表示事件地理位置与飞行地理位置之间的水平距离，dv表示事件高度与飞行高度之间的垂直距离，h3表示第三预设水平距离，h4表示第四预设水平距离，h5表示第五预设水平距离，且h3＜h4＜h5；d3表示第三预设垂直距离，d4表示第四预设垂直距离，d5表示第五预设垂直距离，且d3＜d4＜d5；cice表示第二推荐修正系数，x4、x5表示对应的推荐值。

28、在一些实施例中，所述飞行器类型包括以下一种或多种：平直翼飞机、梯形翼飞机、后掠翼飞机、三角翼飞机、变后掠翼飞机、前掠翼飞机、飞翼式飞机。

29、在一些实施例中，还包括步骤：

30、获取与所述飞行数据相对应的多气象要素条件，所述多气象要素条件包括：气温、相对湿度、垂直速度、云顶温度以及液态水含量；

31、通过预设的关系系数转换判据将所述多气象要素条件对应地转换为与所述结冰事件相对的多个相关关系系数，且多个相关关系系数分别为气温关系系数ct、相对湿度关系系数crh、垂直速度关系系数cslw、云顶温度关系系数cvv、液态水含量关系系数cctt。

32、本发明第二方面还对应地提供了一种多气象要素融合的飞机结冰快速修正预测系统，包括：

33、修正对象获取模块，被配置为用于获取修正对象以及修正对象的飞行数据，所述修正对象为一种飞行器，所述飞行数据包括：飞行高度、飞行地理位置、飞行时间；

34、第一检索模块，被配置为用于按照第一检索规则在预先构建的修正数据库中检索与所述修正对象相匹配的第一结冰事件，所述第一检索规则要求所述修正对象的飞行数据与所述第一结冰事件所对应的事件高度、事件地理位置、事件发生时间之间的差值属于第一预设阈值范围，且所述修正对象的飞行器类型与所述第一结冰事件所对应的飞行器类型相同；

35、检索分析模块，被配置为用于如果在第一检索模块中检索到与所述修正对象相匹配的第一结冰事件，则启用第一修正模块，所述第一修正模块被配置为用于获取预设的第一推荐修正系数；

36、如果在第一检索模块中未能检索到与所述修正对象相匹配的第一结冰事件，则启用第二检索模块；

37、第二检索模块，被配置为用于按照第二检索规则在所述修正数据库中检索与所述修正对象相近似的至少一个第二结冰事件，所述第二检索规则要求所述修正对象的飞行数据与所述第二结冰事件所对应的事件高度、事件地理位置之间的差值属于第二预设阈值范围，且所述修正对象的飞行器类型与所述第二结冰事件所对应的飞行器类型相同，所述飞行时间与对应的事件发生时间相同；

38、第二修正模块，被配置为用于将第二检索模块中所检索到的第二结冰事件的事件高度、事件地理位置输入至用于计算第二推荐修正系数的系数修正模型以获取得到所述第二推荐修正系数，且所述系数修正模型包括：

39、当且时，cice=x2；

40、当且时，cice=x3；

41、其中，dh表示事件地理位置与飞行地理位置之间的水平距离，dv表示事件高度与飞行高度之间的垂直距离，h1表示第一预设水平距离，h2表示第二预设水平距离，h3表示第三预设水平距离，且h1＜h2＜h3；d1表示第一预设垂直距离，d2表示第二预设垂直距离，d3表示第三预设垂直距离，且d1＜d2＜d3；cice表示第二推荐修正系数，x2、x3表示对应的推荐值；

42、第三修正模块，被配置为用于将对应所获得的推荐修正系数输入至预设的结冰事件修正模型。

43、在一些实施例中，第三修正模块包括：

44、修正模型选择单元，被配置为用于根据所述修正对象在当前飞行环境下的垂直速度选择结冰事件修正模型；其中，当所述垂直速度为零或方向向上时，所述结冰事件修正模型为：

45、；

46、当所述垂直速度的方向向下时，所述结冰事件修正模型为：

47、；

48、其中，表示修正后的结冰潜势，表示初始的结冰潜势，表示过冷液态水含量，表示垂直速度，cice为对应的第二推荐修正系数，a、b、c为模型系数；

49、修正预测单元，被配置为用于将对应所获得的推荐修正系数输入至所选择的结冰事件修正模型。

50、在一些实施例中，还包括：

51、第三检索模块，被配置为用于如果在第一检索模块中或第二检索模块中未能检索到与所述修正对象相匹配或相似的结冰事件，则按照第三检索规则在所述修正数据库中检索与所述修正对象近似的至少一个第三结冰事件，且所述第三检索规则要求所述修正对象的结冰部件类型与所述第三结冰事件所对应的结冰部件类型相同，且所述修正对象所对应飞行地理位置处的地势形貌类型、气候类型中的至少一种类型与所述第三结冰事件相同；

52、第四修正模块，被配置为用于根据所述第三结冰事件的结冰强度确定第三推荐修正系数，其中结冰强度包括：轻度、中度、高度。

53、在一些实施例中，所述第一修正模型还包括：

54、当且时，cice=x4；

55、当且时，cice=x5；

56、其中，dh表示事件地理位置与飞行地理位置之间的水平距离，dv表示事件高度与飞行高度之间的垂直距离，h3表示第三预设水平距离，h4表示第四预设水平距离，h5表示第五预设水平距离，且h3＜h4＜h5；d3表示第三预设垂直距离，d4表示第四预设垂直距离，d5表示第五预设垂直距离，且d3＜d4＜d5；cice表示对应的第二推荐修正系数。

57、有益技术效果：

58、与传统的引入气象要素提高预测结果准确性的技术路线相反，本发明选择了引入有限性的非气象要素条件（即真实的结冰事件）对气象要素融合模型进行修正。并且，这种非气象要素的有限性变量（即单一推荐修正系数）的加入不仅不会对原有气象要素变量的预测功能造成过多影响（即不会导致原有气象要素变量与预测结果之间的关联度降低），同时还能够通过简化的修正方式（即对原有的算法结构调整较小）与原有的气象要素融合模型进行整合，以高效的方式同步计算出修正后的结冰潜势预测结果。且经过验证，本发明所引入的有限性变量使得预测结果的空报区域显著降低。

59、其中，由于本技术关键性地选取了事件发生位置，发生时间、飞行器类型等有限因素作为检索条件，且仅选取事件发生位置作为推荐修正系数的计算评估参数，其既能够有效地提高修正速度（即在计算前期能够快速检索、在计算过程中能够快速评估修正系数），同时能够在修正数据库内的事件数据相对有限地情况下，提高对于有限事件数据的利用率。

60、换言之，本技术通过引入有限变量的方式，既提高了结果预测的可靠性与准确性，同时不会对计算机算力提出过高的要求。