一种构建机场跑道风预报模型的方法及预报方法、系统技术方案

本发明专利技术公开了一种构建机场跑道风预报模型的方法及预报方法、系统，所述机场跑道风预报方法包括以下步骤：包括：获取预定时间内预报机场跑道风所需的数据，并对所述数据进行预处理；将预处理后的数据进行特征化处理；采用特征化处理后的数据分别构建用于预测0‑2小时的风速和风向的第一预报模型和用于预测2‑24小时的风速和风向的第二预报模型，采用所述第一预报模型和所述第二预报模型对机场跑道风的风速和风向进行预报。本发明专利技术的机场跑道风预报方法可以有效并精确的对短时临近的机场跑道风进行预报，且可以直接对影响航空器的沿跑道方向的风(顺跑道方向风，即顺风)进行预报，避免了传统模型对U、V方向的风场预报效果好，但对沿跑道/顺跑道风量预报相对较差的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种构建机场跑道风预报模型的方法及预报方法、系统
本专利技术涉及低空风场预报领域，具体涉及一种构建机场跑道风预报模型的方法及预报方法、系统。
技术介绍
飞机需要迎风起落以保证其飞行的安全性，并缩短起飞或着陆时的滑行距离。飞机起落时的低空风场(风速、风向)对飞行安全、航班延误、改航等有重要影响，但由于其受局部地形、天气形势的影响较大，且同时存在观测资料的时空密度不够，对其物理机制的了解不足等问题，目前预报的难度很大；另外，现有跑道近地面风场主要以观测产品为主，民航气象部门也没有为管制部门、航空公司、机场提供专门的跑道道面风预报产品，提供精准的跑道风短临预报产品已是航空运输的迫切需求。
技术实现思路
为了解决
技术介绍
中至少一个技术问题，本专利技术提供一种构建机场跑道风预报模型的方法及预报方法、系统，可以有效并精确的对短时临近的机场跑道风的风速及风向进行预报，且可以直接对影响航空器的沿跑道方向的风进行预报，避免了传统模型对U、V方向的风速、风向预报效果好，但对沿跑道/顺跑道风量预报相对较差的问题。本专利技术所采用的技术方案具体如下：根据本专利技术的一个方面，提供一种构建机场跑道风预报模型的方法，包括以下步骤：获取预定时间内预报机场跑道风所需的数据，并对数据进行预处理；将预处理后的数据进行特征化处理；采用特征化处理后的数据分别构建用于预测0-2小时的风速和风向的第一预报模型和用于预测2-24小时的风速和风向的第二预报模型。可选地，对数据进行预处理包括：对数据进行质量控制、插值和插补、结构化处理和数据接口处理。可选地，将预处理后的数据进行特征化处理，包括：将数据采用特征化方法选取部分特征作为特征因子；采用特征因子构建训练数据集。可选地，采用特征化处理后的数据构建用于预测0-2小时的风速和风向的第一预报模型，还包括：采用所述特征化处理后的数据输入多个预报算法以构建多个算法模型，并采用所述多个算法模型进行预报，输出预报结果；将预报结果进行均方根误差RMSE评估，根据评估结果确定某一算法模型为预报模型；将特征化处理后的数据输入预报模型并进行建模训练，构建用于预测0-2小时的风速和风向的第一模型。可选地，采用特征化处理后的数据构建用于预测2-24小时的风速和风向的第二预报模型，还包括：采用数据对数值模式进行建模训练，构建用于预测2-24小时的风速和风向的第二模型。可选地，采用数据对数值模式进行建模训练，还包括：将预定时刻的数据输入数值模式，输出预定时刻后0-24小时内的气象要素数据；将0-24小时内的气象要素数据与数据的对应时刻的气象要素相拟合。可选地，采用数据对数值模式进行建模训练，还包括：将预定时刻的数据输入数值模式，输出预定时刻后的0-24小时内的气象要素数据；对输出预定时刻后的0-24小时内的气象要素数据进行筛选；将筛选后的气象要素与数据的对应时刻的气象要素数据相拟合。可选地，获取预定时间内预报机场跑道风所需的数据，数据包括侧风风速数据、顺风风速数据、实际风速数据和实际风向数据。可选地，还包括：分别采用特征化处理后的侧风风速数据、顺风风速数据、实际风速数据和实际风向数据构建机场跑道风侧风预报模型、机场跑道风顺风预报模型、机场跑道风实际风速和实际风向预报模型。根据本专利技术的另一个方面，提供一种机场跑道风预报方法，包括：采用上述方案中任一第一预报模型和第二预报模型对机场跑道风的风速和风向进行预报。可选地，采用特征化处理后的数据输入如上述方案中任一的第一预报模型，并机场跑道风的风速和风向进行预报，包括：选择预报时刻前6小时的数据输入第一预报模型，预报出预报时刻后2小时每10分钟的风速和风向。可选地，采用特征化处理后的数据输入如上述方案中任一的第一预报模型，并机场跑道风的风速和风向进行预报，还包括：选择预报时刻前6小时的数据输入机场跑道风预报模型，预报出预报时刻后的2-24小时每10分钟的风速和风向。可选地，采用特征化处理后的数据输入如上述方案中任一的第一预报模型和第二预报模型，并机场跑道风的风速和风向进行预报，还包括：分别对机场跑道风侧风、顺风、实际风速及实际风向进行预报，直接获得沿跑道方向风的预报结果。根据本专利技术的一个方面，提供一种机场跑道风预报系统，预报系统包括：数据处理单元，用于获取预定时间内的预报机场跑道风所需的数据，并对数据进行预处理；数据特征化单元，用于将预处理后的数据进行特征化处理；模型构建单元，用于采用特征化处理后的数据构建用于预测0-2小时的风速和风向的第一预报模型和用于预测2-24小时的风速和风向的第二预报模型；机场跑道风预报单元，用于采用第一预报模型和第二预报模型对机场跑道风的风速、风向进行预报。可选地，数据特征化单元还包括：数据特征选择模块，用于将数据采用特征选择方法选取部分特征作为特征因子；数据集构建模块，用于采用特征因子构建训练数据集和预报数据集。可选地，模型构建单元还包括：算法预报模块，用于将所述特征化处理后的数据输入多个预报算法以构建多个算法模型，并采用所述多个算法模型进行预报，输出预报结果；算法评估模块，用于将预报结果进行均方根误差RMSE评估，根据评估结果确定某一算法模型为预报模型；建模模块，用于将特征化处理后的数据输入预报模型并进行建模训练，构建机场跑道风预报模型。可选地，模型构建单元还包括：数值模式预报模块，用于将预定时刻的数据输入数值模式，输出预定时刻后0-24小时内的气象要素数据；数据拟合模块，用于将0-24小时内的气象要素数据与数据的对应时刻的气象要素相拟合。可选地，模型构建单元还包括：数值模式预报模块，用于将预定时刻的数据输入数值模式，输出预定时刻后的0-24小时内的气象要素数据；数据筛选模块，用于对输出预定时刻后的0-24小时内的气象要素数据进行筛选；数据拟合模块，用于将筛选后的气象要素与数据的对应时刻的气象要素数据相拟合。可选地，机场跑道风预报单元还包括：机场跑道风顺风预报单元；用于对机场跑道风顺风进行预报；机场跑道风侧风预报单元；用于对机场跑道风侧风进行预报；机场跑道风实际风速预报单元；用于对机场跑道风实际风速进行预报；机场跑道风实际风向预报单元；用于对机场跑道风实际风向进行预报。与现有技术相比，本专利技术所述的构建机场跑道风预报模型的方法及预报方法、系统至少具备如下有益效果：本专利技术提供一种构建机场跑道风预报模型的方法及预报方法、系统，包括：获取预定时间内预报机场跑道风所需的数据，并对所述数据进行预处理；将预处理后的数据进行特征化处理；采用特征化处理后的数据分别构建用于预测0-2小时的风速和风向的第一预报模型和用于预测2-24小时的风速和风向的第二预报模型，采用所述第一预报模型和所述第二预本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种构建机场跑道风预报模型的方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取预定时间内预报机场跑道风所需的数据，并对所述数据进行预处理；/n将预处理后的数据进行特征化处理；/n采用特征化处理后的数据分别构建用于预测0-2小时的风速和风向的第一预报模型和用于预测2-24小时的风速和风向的第二预报模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种构建机场跑道风预报模型的方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取预定时间内预报机场跑道风所需的数据，并对所述数据进行预处理；
将预处理后的数据进行特征化处理；
采用特征化处理后的数据分别构建用于预测0-2小时的风速和风向的第一预报模型和用于预测2-24小时的风速和风向的第二预报模型。


2.根据权利要求1所述的构建机场跑道风预报模型的方法，其特征在于，对所述数据进行预处理包括：对所述数据进行质量控制、插值和插补、结构化处理和数据接口处理。


3.根据权利要求2所述的构建机场跑道风预报模型的方法，其特征在于，将预处理后的数据进行特征化处理，包括：
将所述数据采用特征化方法选取部分特征作为特征因子；
采用所述特征因子构建训练数据集和预报数据集。


4.根据权利要求1所述的构建机场跑道风预报模型的方法，其特征在于，采用特征化处理后的数据构建用于预测0-2小时的风速和风向的第一预报模型，还包括：
采用所述特征化处理后的数据输入多个预报算法以构建多个算法模型，并采用所述多个算法模型进行预报，输出预报结果；
将所述预报结果进行均方根误差RMSE评估，根据评估结果确定某一算法模型为预报模型；
将所述特征化处理后的数据输入所述预报模型并进行建模训练，构建用于预测0-2小时的风速和风向的第一模型。


5.根据权利要求1所述的构建机场跑道风预报模型的方法，其特征在于，采用特征化处理后的数据构建用于预测2-24小时的风速和风向的第二预报模型，还包括：采用所述数据对数值模式进行建模训练，构建用于预测2-24小时的风速和风向的第二模型。


6.根据权利要求5所述的构建机场跑道风预报模型的方法，其特征在于，采用所述数据对数值模式进行建模训练，还包括：
将预定时刻的所述数据输入数值模式，输出所述预定时刻后0-24小时内的气象要素数据；
将所述0-24小时内的气象要素数据与所述数据的对应时刻的气象要素相拟合。


7.根据权利要求5所述的构建机场跑道风预报模型的方法，其特征在于，采用所述数据对数值模式进行建模训练，还包括：
将预定时刻的所述数据输入数值模式，输出预定时刻后的0-24小时内的气象要素数据；
对所述输出预定时刻后的0-24小时内的气象要素数据进行筛选；
将所述筛选后的气象要素与所述数据的对应时刻的气象要素数据相拟合。


8.根据权利要求1所述的构建机场跑道风预报模型的方法，其特征在于，获取预定时间内预报机场跑道风所需的数据，所述数据包括侧风风速数据、顺风风速数据、实际风速数据和实际风向数据。


9.根据权利要求1所述的构建机场跑道风预报模型的方法，其特征在于，还包括：分别采用特征化处理后的侧风风速数据、顺风风速数据、实际风速数据和实际风向数据构建机场跑道风侧风预报模型、机场跑道风顺风预报模型、机场跑道风实际风速和实际风向预报模型。


10.一种机场跑道风预报方法，其特征在于，包括：
采用如权利要求1～9任一所述第一预报模型和所述第二预报模型对机场跑道风的风速和风向进行预报。


11.根据权利要求10所述的机场跑道风预报方法，其特征在于，采用特征化处理后的数据输入如权利要求1～9任一所述的第一预报模型，并对机场跑道风的风速和风向进行预报，包括：选择预报时...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺晓冬，曹蕾，吕阳，周同乐，秦二敏，武鑫，刘雨薇，
申请(专利权)人：易天气北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11