本文运用大气探测信息数字化方法研究层云、冷性云、暖性云、对流云等云类性质特征和变化,结合数字化的数值预报产品对飞机航线进行云的实例细化分析。结果显示具有应用性。云直接影响地气系统的辐射平衡、热量平衡和温湿分布,是天气、气候系统的内部参数,与天气的关系很复杂。云量、云状和云底高是气象业务中云观测的三要素,也是分析云资料的重要统计内容。我国现今对云的观测和预报上取得了一些成就。霍娟[1](2006)等以全天空数字成像仪的等角投影成像原理为基础,发现云量随空间位置变化情况与云的宽高比相关。熊秋芬[2](2007)等建立了武汉市天空云量的预报模型,显示出支持向量机(Support VectorMachine)方法对天空云量有一定的预报能力。张玲[3](2009)等应用电子探空仪-L波段二次测风雷达观测的高空资料,为天气预报提供正确的相关气象资料。高太长[4](2010)分析了全天空云图获取、镜头保护、云点识别、云量计算、云高计算和云状识别等几个测云技术问题等等。这些研究虽取得了一些进展但对云的预报准确率不明显。云对飞机着陆影响很大,涉及飞机的飞行安全,若能做好云的生消预报,趋利避害,对于降低与气象有关的飞行事故以由天气原因造成航班返航备降率将具有十分重要的意义。本文从演化观念出发,以中国气象局每日08时和20时发布的大气探空资料为基础,使用大气非规则信息,研究云的数字化特征和变化情况,并结合数值预报产品对飞行航线进行云的实例细化分析。上述分析可知,信息数字化方法能通过图形中云的特征来较准确的辨别云的类别,而且云的垂直结构特征在V-3θ图上的有很好的认识。运用该方法,通过结合探空和数值预报产品物理量资料,实例验证了此方法对云的分析预测的可行性与可应用性。需说明的是MM5数值预报产品可实现分辨率45公里以下的预测,并且垂直分层可达23层。通过数字化方法结合更加精细的数值预报产品,可对云类进行更细致的特征分析和实施更精细的预测。对解决飞机在恶劣环境下能否飞行的问题提出了有效的预测方法,提高了飞机的飞行安全性。