Analysis of the typical application of laser wind measurement radar in aviation support
-
摘要: 为了研究激光测风雷达在航空气象保障中的监测和预警能力，利用激光雷达的多种模式测量数据，对西宁高原机场2019-04-10一次典型风切变天气演变监测过程进行了详细分析，并与机场现有的测风设备数据、机组报告数据进行了对比。结果表明，激光测风雷达在此次风切变探测过程中，能清楚地探测到风切变的结构、位置、高度和移动方向; 激光测风雷达与自观数据相比，实现提前10min左右的预警; 激光雷达对风切变过程的监测结果与机组报告的结果有较好的一致性。该研究对于民航机场利用激光测风雷达预报风切变天气和保障飞行安全具有一定的参考与指导意义。Abstract: In order to study the monitoring and early warning capabilities of laser wind radar in aviation meteorological support. A typical wind-shear weather evolution at Xining Plateau Airport was analyzed on 2019-04-10, by using multiple modes measure data of laser wind radar, and then compared with the existing data of wind measurement equipment and the data reported by the crew at the airport. The results show that during the wind shear detection process, the laser wind radar can clearly detect the structure, position, height, and movement direction of the wind shear. The laser wind radar can achieve the early warning of wind shear about 10min ahead of the self-view data. The results of the Lidar monitoring of the wind shear process are in good agreement with the results reported by the unit. These conclusions have certain reference and guidance significance for civil aviation airports using laser wind radar to forecast wind shear weather and ensure flight safety.
-
Keywords:
- laser technique /
- laser wind radar /
- early warning capability /
- wind shear
-
引言
激光测风雷达是通过测量大气中空气微粒对激光束后向散射的多普勒频移，并多波束反演获得大气风场的一种现代光电技术。激光测风雷达具有时间和空间分辨率高、测量精度高、覆盖范围相对较大、激光波束窄、定向性好等特点，探测结果较为可靠[1]，与超声风速仪、探空气球和风廓线雷达等遥测手段相比，水平风向风速有较好的一致性[2-4]，因此得到迅速的发展和应用。3维激光测风雷达研究在国外起步较早，在机场航空气象安全保障[5-8]等方面应用较多，而在我国起步相对较晚。从目前国内研究现状来看，对雷达的功能性能[9-13]等研究较多，但在机场航空气象保障中的实际应用研究仍相对较少。
航空气象保障应用中的3维激光测风雷达主要用于探测机场上空及飞机起降通道的低空风场信息[14-15]，是目前国际上公认的机场探测低空风切变的一种最有效手段，在香港等[16-18]多个机场已有成功的应用先例。西宁机场是高原机场，特殊的地理环境导致风切变天气频发，严重威胁航空飞行安全，常造成飞机复飞和备降[19-20]。激光雷达自2017年在西宁机场应用后，已多次有效捕捉与监测了对航空安全影响较大的风切变及典型的危险性天气过程，在机场航空气象保障中具有较显著的应用效果，已成为西宁高原机场日常气象安全保障中的一种必不可少的重要手段。
本文中利用西南技术物理研究所研制的一台FC-Ⅲ相干激光测风雷达在西宁机场的测风实验数据，对西宁机场2019-04-10出现的风切变过程进行初步探讨和分析，旨在为航空气象保障业务应用服务提供一定的参考与依据。
1. 激光测风雷达的基本情况
本研究中采用的激光雷达为FC-Ⅲ型3维激光测风雷达，该雷达是一部全光纤、相干、多普勒脉冲体制雷达，具有体积小、重量轻、安装移动方便等特点。雷达通过发射激光脉冲，以大气中气溶胶粒子作为探测目标，根据对气溶胶颗粒随风运动产生的多普勒频率偏移的相干检测及多模式的扫描，来实现对大气风场信息的获取。雷达工作波长1550nm为人眼安全波段，其风廓线探测模式工作时垂直最大探测高度不小于3000m，扫描探测模式工作时最大径向探测距离不小于10000m，最小径向探测距离不大于200m;方位角扫描范围0°~360°; 俯仰角扫描范围-10°~190°; 探测风速均方根(root mean square, RMS)误差不大于0.8m/s; 风向均方根(RMS)误差不大于5°。
该雷达的扫描工作模式主要包括：平面位置指示(plane position indicator, PPI)扫描、量程高度指示(range height indicator, RHI)扫描、多普勒光束摆动(Doppler beam swinging，DBS)扫描和下滑道扫描，能够提供径向风速、水平风场、迎头风和侧风等多种数据。在雷达显示界面中可对种模式测量数据进行实时显示，其中定义冷色调为负径向风速，表明风向朝向雷达，暖色调为正径向风速，表明风向远离雷达; 同样定义迎头风朝向雷达为负，远离雷达为正; 右侧风为正，左侧风为负(观察员视角); 垂直气流正为上升运动，负为下沉运动。
西宁机场位于青藏高原东北部的湟水河流域，跑道呈东西走向，处于狭长的特殊地形中，四周环山，地形复杂。2017年10月，激光测风雷达开始在西宁机场运行，最初安装在跑道北侧靠近跑道西端头，由于跑道北边山体存在遮挡，因此在2019年1月在跑道中部重新安装了一台3维激光测风雷达，并24h连续运转。雷达的安装位置如图 1所示。
2. 机场当日天气分析
2019-04-10，西宁机场晴~少云。早晨~中午维持风向不定，风速较小; 15:00之后西风迅速增大; 18:00~18:20，机场由偏西风10m·s-1迅速转为偏东风10m·s-1，阵风为15m·s-1。17:35~18:48，共收到两份风切变航空器空中报告，造成4架飞机复飞备降。期间激光雷达采用了多模式轮流扫描工作，其中3°PPI有效探测量程为6km~7km，北部因有山体阻挡，北部测程约为2km。下面结合风切变期间机场周边的风场变化情况，对该时段激光雷达探测过程进行分析。
从08:00的500hPa(见图 2)高空图可知：中高纬地区呈两槽一脊型，甘肃东部至高原东部有高空槽东移; 青海中部有明显的冷温槽，北部冷平流明显，河西走廊至机场上空有高空急流区，西宁机场受槽后西北气流控制，西宁单站上空高空风速达30m/s。
从08:00的地面图(图略)可知，冷高压中心位于蒙古高原西南部，在河西走廊至青海西北部有冷空气扩散。至14:00(见图 3)河西走廊和青海湖一带都有明显的大风区。因此从宏观上看，此次天气过程主要是由高空冷温槽、高空急流及槽后西北气流引起的下传大风和地面冷空气倒灌造成的风切变过程。
通过机场VAISALA自观资料分析对风切变天气发生前后11号和29号跑道风向、风速变化作对比分析，给出以下变化特征(见图 4)。
![Figure 4. Comparison of wind speed and wind direction of 11 runway and 29 runway(17:30~18:30)]()
Figure 4. Comparison of wind speed and wind direction of 11 runway and 29 runway(17:30~18:30)对比分析11号和29号跑道风向风速可以看出：18:04之前，11号和29号风向均为稳定的偏西风，风速略有波动; 18:04~18:12，11号跑道仍维持稳定的西风，29号跑道则2min内迅速转为东南风，18:12~18:14，11号跑道风向迅速转为东南风，风速都先减小后增大; 此后两头风向风速均维持稳定; 从转风向时间差来看，29号跑道比11号跑道转风向时间早10min，反映了风切变系统的移动速度。
3. 利用激光测风雷达分析风切变特征
图 5为2019-04-10T17:49~18:25的雷达PPI(3°)扫描水平风矢分布图。从图可以看出，17:49之前，本机场为一致的偏西风，风速较大; 17:52在本机场东南7km处出现负径向速度; 在17:58在本机场东侧4km有明显的风切变; 此后风切变位置继续向西移动; 18:08~18:11，风切变快速经过本机场，此后继续向西移动，本场东侧东南风明显增大; 18:25风切变位置移出雷达测量范围，之后一直维持13m·s-1~20m·s-1的偏东风。图 6为雷达同期进行6°PPI扫描的风矢量分布图。从图中也可以观察到同样的现象，但6°PPI扫描探测到风切变时间略晚于3°PPI扫描的时间。
从上述两个角度的PPI扫描风矢量图中可以看出，风切变经过本机场前，向雷达侧凸起，随着时间和距离的推移形状趋向于线状。由于雷达扫描呈圆锥形扫描，且3°PPI扫描探测到风切变时间要早于6°PPI扫描，由此推测是低层比高层先发生风切变。
从同期雷达的RHI扫描图也观察到同样的现象，图 7和图 8分别为雷达290°和110°方位的RHI扫描图。从图中可以清晰看出，17:56在本机场东侧6km处地面至200m高度出现了风切变; 17:56~18:10，风切变位置由东向西快速移动，地面至低空形成向东倾斜的切变层，其倾斜角约为20°，切变层以上为偏西风，以下为偏东风; 18:10地面风切变经过本机场; 18:10~18:19，风切变位置继续西移，低层偏东风逐渐加大; 18:19~18:27切变层倾斜角变大; 之后，风切变位置移出雷达范围，低层风速逐渐加大，切变层稳定在1km~1.2km。从RHI图上可见，此次低层气流不厚，考虑到西宁机场地形复杂，可能是由冷空气倒灌引起的。
图 9为该时段的雷达下滑道扫描图。从图中可以看出：17:53迎头风为一致的偏西风，正侧风风速为2m·s-1~8m·s-1; 18:04由远至近迎头风逐渐减小，但仍然为一致的偏西风，侧风风向略有波动; 18:12本机场以西200m出现风向对吹; 风速由近至远，先减小后增大; 侧风以正侧风为主; 18:21整体转为偏东风，风速逐渐稳定，侧风在跑道两侧左右波动。
图 10为该时段雷达的垂直廓线风矢图。17:20之前，从地面至高层以大西风为主; 17:20~18:07，风向仍然为西风，中低层明显风速减小; 18:15从地面至800m高度，风向转为偏东风，风速维持在5m·s-1~8m·s-1，800m高度出现了明显的切变层，以上为西风，以下为东风; 18:15~18:50，低层东风明显增大，切变层逐渐抬升; 此后切变层稳定在1200m左右，低层风速逐渐稳定。由风廓线模式数据可知，本机场发生风切变的时间约发生在18:07之后。
此次风切变过程由西风迅速转为东风，自东向西快速经过测站。综合以上分析可知，激光雷达可以清楚地反映本次天气过程，并能对风切变的位置、结构、高度和移动速度进行监测。切变过程中地面向低空形成向东倾斜切变层，其高度延伸至1200m，对高层没有影响。迎头风发生对吹的位置为风切变位置，风速向两侧逐渐增大。对比图 5b、图 6b、图 7b、图 8b、图 9c和图 10可知，雷达采用PPI和RHI模式发现风切变的时间明显早于采用风廓线模式，此次过程发现时间相差约15min，其原因在于风廓线只对经过测站上空的风进行测量。对比激光雷达数据与航空器空中报告数据，激光雷达发现风切变的时段均在机组报告风切变的时段内，也很好地验证了激光雷达探测到风切变数据的准确性。
图 11为2019-04-10T16:00~20:00期间激光测风雷达获得的的垂直气流变化图。从图 11中可以看出，17:00之前，机场上空有明显的下沉运动; 17:00~18:00，上升和下沉运动相间分布，有明显的动量交换; 18:00~18:30，低层垂直运动不明显，中高层有强上升运动，强上升运动中心高度位于600m~1500m;18:30之后，低层垂直运动不明显，高层上升和下沉运动共存，上升运动底部与切变层高度相一致。
4. 结论
通过对2019-04-10风切变天气过程及激光雷达的测量结果进行分析，得出以下结论：此次天气过程主要是槽后西北气流引起的下传偏西大风和地面冷空气倒灌造成的风切变过程。从跑道两头风的变化可以看出：风切变发生前，风向均维持稳定，风速略有波动; 风切变发生时，风向迅速转变，风速先减小后增大。在风切变前，上下层有明显的动量交换; 风切变时，中高层有强上升运动; 风切变后，上升和下沉运动共存。
FC-Ⅲ型激光测风雷达在此次风切变探测过程中，能清楚地探测到风切变的结构、位置、高度和和移动方向：地面最先转为东风，自东向西移动快速移动，由地面向低空形成向东倾斜切变层，其高度延伸至1200m，对高层没有影响。当雷达在下滑道扫描时，迎头风发生对吹的位置为风切变位置。当出现西风时，侧风较稳定; 当出现东风时，侧风在跑道两侧左右波动。此期间，激光雷达的PPI和RHI模式比风廓线模式更早观察到风切变位置，两者发现的时间差15min，比自观设备约早10min。航空器报告风切变的时段很好的验证了激光雷达风切变数据的准确性。
以上结论对于激光测风雷达资料在风切变天气预报中的应用和保障民航飞行安全有一定的借鉴意义。该激光雷达在西宁机场应用时间较长，期间收集了大量的样本，未来通过对这些资料的进一步深入分析，可进一步总结激光雷达在民航机场的应用及危害天气等的预报方法，为民航机场航空预报提供更优质的服务。
-
![]()
Figure 4. Comparison of wind speed and wind direction of 11 runway and 29 runway(17:30~18:30)
-
[1] ZHU X P, LIU J Q, DIAO W F, et al.Study of coherent Doppler lidar[J]. Intrared and Laser Engineering, 2012, 33(2):8-12(in Chin-ese).
[2] PAN J Y, WU Sh Y, LIU G, et al.Coherent wind lidar wind measurement[J]. Intrared and Laser Engineering, 2013, 42(7):1720-1724(in Chinese).
[3] LIU D M, ZHENG Y Ch, PAN J Y, et al.Study of Doppler wind lidar coherent radar system[J]. Optical Technology, 2010, 36(6):880-884(in Chinese). http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=xYQfQehAeASAGIkqs+wCXHLAT/rgby8mzS2RXxxwzhw=
[4] DIAO W F, LIU J Q, ZHU X P, et al.Study of all-fiber coherent Doppler lidar wind profile nonleast square retrieval method and validation experiment[J]. Chinese Journal of Lasers, 2015, 42(9):0914003(in Chinese). DOI: 10.3788/CJL201542.0914003
[5] WANG Ch, MENENTI M, STOLLM P, et al.Error analysis and correction of airborne lidar data[J]. Journal of Remote Sensing, 2007, 11(3):390-397(in Chinese). http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=ygxb200703015
[6] SONG X Q, GUO J J, YAN Sh A, et al.Study on the hyperspectral re-solution lidar detection of atmospheric aerosol optical parameters[J]. Progress in Natural Science, 2008, 18(9):1009-1015(in Chinese).
[7] ZHAO Y M, LI Y H, SHANG Y N, et al.Application and development trend of lidar[J]. Journal of Telemetry, Tracking and Command, 2014, 35(5):4-22(in Chinese).
[8] ZHOU Y Z, WANG Ch, LIU Y P, et al.Research progress and application of coherent wind lidar[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(2): 020001(in Chinese). http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=jgygdzxjz201902001
[9] FAN Q, ZHU K Y, ZHENG J F, et al. Detection performance analysis of all-fiber coherent wind lidar under different weather types[J]. Ch-inese Journal of Lasers, 2017, 44(2):0210003(in Chinese). DOI: 10.3788/CJL201744.0210003
[10] HU Sh S, LIU J Q, DIAO W F, et al.Research on wind field inversion of airborne Doppler lidar[J]. Journal of the Meteorological Sciences.2016, 36(1):99-101(in Chinese).
[11] ZONG R, GUO W, ZHONG L Zh, et al. Comparison analysis of cloud boundary detection by means of millimeter wavelength cloud radar and lidar[J]. Laser Technology, 2016, 40(2):171-177(in Chinese). http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=jgjs201602005
[12] WANG X F, ZHANG H N, MA Y F, et al.Application of pattern re-cognition in lidar image analysis and recognition[J].Laser Journal, 2017, 38(2):94-97(in Chinese).
[13] LI C, ZHAO P I, PENG T, et al. Technical research of 3-D wind lidar[J]. Laser Technology, 2017, 41(5): 703-707(in Chinese). http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=jgjs201705017
[14] ZHANG H W, WU S H, YIN J P, et al.Observation of low altitude wind shear in airport based on short-range coherent wind lidar[J]. Journal of Infrared and Millimeter Waves, 2018, 37(4):468-476(in Chinese).
[15] HU H W, HU Q Q.Beam scanning and wind field inversion of lidar to atmospheric wind field[J]. Applied Laser, 2000, 20(5):212-215(in Chinese).
[16] WANG Q M, GUO L L. Development of lidar in detection of low altitude wind shear[J]. Laser & Infrared, 2012, 42(12):1324-1328(in Chinese). http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=jgyhw201212002
[17] FENG L T, ZHOU J, FAN Q, et al.Three-dimensional lidar for wind shear detection and early warning in civil aviation airport[J]. Acta Photonica Sinica, 2019, 48(5): 0512001(in Chinese). DOI: 10.3788/gzxb20194805.0512001
[18] SUN W Zh.Statistical analysis of the effectiveness of three lidars in detecting wind field of Lanzhou airport and Discussion on the classification and early warning of low altitude wind shear[C]//S1 Disaster Weather Monitoring, Analysis and Forecast of the 35th Annual Meeting of China Meteorological Society. Beijing: China Meteorological Society, 2018: 1492-1498(in Chinese).
[19] HUA Zh Q.Analysis of a strong wind and wind shear weather process in Xining Airport[J]. Environmental Science, 2017, 38(1):146-147(in Chinese).
[20] WANG J F.Discussion on service security for windshear weather at Xining Airport[J]. Civil Aviation Management, 2019, (4):72-74(in Chinese).
-
期刊类型引用(12)
1. 董保华，夏小维，庄鹏，谢晨波，周月凌，孔现涛，罗红艳. 相干测风激光雷达对城市风场典型过程分析. 红外与激光工程. 2025(01): 100-117 . 
百度学术
2. 白寒冰，郑佳锋，杜星，车玉章. 基于1.55μm激光雷达的雷暴风切变结构研究. 应用激光. 2024(01): 86-96 . 百度学术
3. 华志强，黄轩，赵启娜，田维东，孙永鑫. 西宁机场低空风切变特征统计及预警指标初探. 民航学报. 2024(03): 99-103+169 . 百度学术
4. 牛向华，黄轩，朱文会，郑佳锋，唐顺仙，任涛，程振. 1.55μm激光雷达高原机场下击暴流探测应用研究. 激光技术. 2024(03): 318-326 . 本站查看
5. 姚镇海，江春，姚叶青，丁浩，诸葛杰，马邵翔. 民用无人机作业气象标准制订及气象保障体系构建浅析. 气象科技进展. 2023(02): 67-72 . 百度学术
6. 徐足音，吴俊杰. 相干测风雷达的风切变识别及预警研究. 气象水文海洋仪器. 2023(02): 71-74 . 百度学术
7. 吴俊杰，徐足音，王耀辉，杨传军，陈明. 相干测风激光雷达探测效能评估研究. 激光技术. 2023(05): 716-722 . 本站查看
8. 王楠，尹才虎，刘晓明，高晋徽. 乌鲁木齐机场一次冷锋型低空风切变过程的LiDAR分析. 激光技术. 2023(04): 565-571 . 本站查看
9. 白寒冰，陈诚，林彤. 基于1.55μm激光雷达的晴空风切变结构研究. 激光与红外. 2023(10): 1497-1504 . 百度学术
10. 单雨龙，赵世军，姬文明. 机动式激光测风雷达三维风场反演模型仿真研究. 地球物理学报. 2023(12): 4863-4874 . 百度学术
11. 赵磊，谢丰，徐晨晨，钟若嵋，文小航. 京津冀地区无人机航路气象因子高分辨率模拟分析. 地理科学进展. 2021(10): 1691-1703 . 百度学术
12. 高航，周洁，胡健，汪洋，李健兵. 基于激光雷达探测的三维风场变分反演算法. 光学学报. 2021(20): 203-215 . 百度学术
其他类型引用(1)
下载:
计量
- 文章访问数: 13
- HTML全文浏览量: 2
- PDF下载量: 6
- 被引次数: 13