【摘 要】
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目前空域风场的探测主要靠探空气球、无线电探空仪和测风仪等,但这些方法获得的风场数据覆盖比较稀疏,数据精度不能满足中尺度气象学和航空气象学的研究需要.针对高空区域风场存在准确性低、监测范围小、空间分辨率低等不足,结合ADS-B数据进行风场反演,利用Meteo-Particle粒子模型对风矢量进行估计,得到飞机航线以外的风场分布,并对异常值的影响进行相关分析.研究结果表明,将航空器数据用于气象信息反演具有重大意义,该模型用于风场反演有较高的准确度,可靠性高.与目前天气预报数值模型ECMWF相比,反演风场具有更
【机 构】
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成都信息工程大学电子工程学院,四川成都610225;中国民航局第二研究所,四川成都610041
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目前空域风场的探测主要靠探空气球、无线电探空仪和测风仪等,但这些方法获得的风场数据覆盖比较稀疏,数据精度不能满足中尺度气象学和航空气象学的研究需要.针对高空区域风场存在准确性低、监测范围小、空间分辨率低等不足,结合ADS-B数据进行风场反演,利用Meteo-Particle粒子模型对风矢量进行估计,得到飞机航线以外的风场分布,并对异常值的影响进行相关分析.研究结果表明,将航空器数据用于气象信息反演具有重大意义,该模型用于风场反演有较高的准确度,可靠性高.与目前天气预报数值模型ECMWF相比,反演风场具有更高的精度,能够反映出以前不具备的有用细节.在风场反演中,异常值的存在严重影响了结果的准确率,进行异常值的筛选能显著提升风向结果的准确性.风向的整体变化趋势有很大改善,特别是在低空层,风向均方根误差变化平稳,波动较小,基本稳定在区域[6,10].
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