基于AMDAR的航路气象模型研究

提出了一种基于AMDAR的航路气象模型。该模型通过设置虚拟观测点和应用基于卡尔曼滤波的数值气象预报释用技术,融合AMDAR数据和世界区域预报系统（WAFS）发布的格点预报数据,有效提高了航路上气象要素预报的时空分辨率、精度和航路飞行效率。仿真试验表明,航路气象模型的预测性能显著优于目前使用的WAFS预报。     

基于BIT的气象雷达系统深度测试平台研究

针对气象雷达系统专用测试设备利用率低、系统操作复杂等问题,在深入分析系统接口技术以及测试总线技术的基础上,提出了基于通用测试设备的深度测试平台设计方案并进行了验证,这为实现通用化航电测试平台、提高资源共享效率提供了新思路.     

面向空中交通节能减排的真空速估算模型

为了实现终端区内空管单位燃油消耗的有效评估,结合综合航迹数据采用数据挖掘技术,提出一种基于航迹数据的终端区真空速的估算模型.首先应对综合航迹数据处理,提出了对综合航迹处理的方法;通过在中国气象数据网上获取机场上空风的数据,利用插值法建立机场上空风场的模型;分析航行速度三角形,推导出真空速计算模型.最后分别以离场和进场的QAR数据,用Matlab对真空速进行仿真估算.结果表明:方法能够有效地利用综合航迹数据进行真空速的估算.     

航天简讯

□□W-3A卫星是由阿斯特留姆(Astrium)公司为欧洲通信卫星公司(EUTELSAT)研制的通信卫星。该卫星定位在7°E,已经开始提供运营服务。它是第1颗基于Eurostar-E3000卫星平台研制而提供商业服务的卫星。W-3A卫星在2004年3月16日由质子-M火箭发射,之后进行了6个星期的在轨测试。在4     

环境与灾害监测预报小卫星A、B星在轨交付

3月30日,国家国防科技工业局举行了环境与灾害监测预报小卫星A、B星在轨交付仪式。中国航天科技集团公司和中国卫星发射测控系统部将卫星交付给民政部和环境保护部使用。     

基于对比学习的终端区相似气象场景识别（英文）

为了提高终端区相似气象场景（Similar weather scenarios,SWSs）的识别准确率,提出一种基于对比学习的SWS(SWS based on contrastive learning,SWS-CL)识别模型。首先,针对对流天气图像特点,设计了一种数据增强方法来增加天气图像样本的数量和质量。接着,设计了一种对比损失函数使向量表征空间中的正样本与锚点样本之间的距离更近,而负样本与锚点样本之间的距离更远,进而基于对比学习技术在无标记样本集上训练得到相似气象场景分类预训练模型。最后,利用少量标记样本对预训练SWS-CL模型进行监督微调,进一步提高SWS-CL模型的性能。在广州终端区气象图像集上的对比实验表明,所提出的数据增强方法能有效提高气象图像集的质量,所提出的SWS-CL模型能取得令人满意的识别精度,且在标签稀少的数据集上具有明显的优势。     

黄花机场连续两次雷击天气过程分析

雷电在气象学上称为雷暴。积雨云形成过程中,在大气电场及温差起电效应、破碎起电效应的共同作用下,正负电荷分别在积雨云的不同部位积聚。当电荷累积到一定程度,就会产生云与云之间或云与地之间的放电,也就是平常所说的“闪电”。在放电过程中,闪电通道上的温度骤升,空气中的水汽膨胀,甚至还有电离现象产生。短时间内空气迅速膨胀,从而产生冲击波,导致强烈雷鸣。由于云中的电荷在地面上引起感应电荷,使云底和地面之间形成“闪道”,当电荷积累和其它条件（如突出的建筑物和旷地上的人等）具备时,就会生闪电击地,即雷击,造成雷电灾害。     

GNSS遥感探测卫星星座设计

随着全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)掩星大气探测技术的兴起,GNSS遥感探测数据在气象数据资源中逐步占据重要地位,但是目前的掩星探测数量远不能满足数值天气预报等应用的需求,未来更需要充分利用GNSS信号资源,开展更大规模的GNSS掩星卫星星座探测.本文以...     

环境减灾-1A、1B卫星在轨测试评估

卫星业主单位国家减灾委组织相关单位开展了环境减灾-1A、1B卫星在轨测试工作,并首次引入了卫星应用能力评价.结果表明,在轨测试完成了预定的测试内容,各项指标均满足<环境与灾害监测预报小卫星星座研制总要求>的规定,且卫星数据在国内外重大自然灾害应对及环保应用等方面发挥了良好的应用效益.     

基于遗传算法优化神经网络的结冰环境中MVD和LWC预测

水滴平均体积直径（Mean volumetric diameter,MVD）和液态水含量（Liquid water content,LWC）是两个影响飞机结冰的重要气象参数,但在实际中难以准确测得,如果能够实时、准确地获取这两个参数可以为积冰预测和飞机适航认证标准的建立提供一些指导。文中提出了一种基于遗传算法优化神经网络的结冰气象参数预测模型。以不同测点组合的冰厚和结冰速率、环境温度、飞行速度和机翼迎角为输入参数,结冰气象参数MVD和LWC为输出参数,构建遗传算法优化的结冰气象参数预测模型,并通过预测模型对数值计算测试组数据和结冰风洞实验数据的结冰气象参数进行预测。结果表明,基于遗传算法优化Elman神经网络的预测模型对结冰气象参数的测试组预测相对误差在10%以内,实验数据相对误差在20%以内,该方法具有一定的可行性。