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西寧機場一次低空風切變的結構和特征研究

2022-03-10 02:19:36鄭佳鋒馬曉玲田維東華志強
激光技術 2022年2期
關鍵詞:風速

黃 軒,鄭佳鋒,張 杰,馬曉玲,田維東,華志強

(1.成都信息工程大學 大氣科學學院 高原大氣與環境四川省重點實驗室,成都 610225; 2.中國民航 青??展芊志?氣象臺,西寧 810000)

引 言

低空風切變是指600m以下風向或風速在水平或垂直方向的突然變化[1]。在航空飛行中,低空風切變極易對處在起飛爬升或進近著陸階段的飛機帶來安全隱患,嚴重時會導致飛機失速甚至墜毀。低空風切變往往還具有持續時間短、尺度小、突發性強等特點,通常難以被常規氣象設備捕捉到[2-3]。因此,在我國民航和通用航空業高速發展的背景下,加強對低空風切變的探測和研究具有重要意義和實際價值。

目前,國內外在低空風切變的精細化預警預報上還存在很大不足,主要原因是對低空風切變探測能力的欠缺。機場配備可用于探測低空風切變的設備包括:超聲波測風儀、多普勒天氣雷達、風廓線雷達和激光測風雷達[4]。超聲波測風儀性能可靠,但僅能對地面單點的風場進行有效監測[5];多普勒天氣雷達具有掃描范圍廣、測量高度高等優點,但其對垂直風場的探測能力十分有限,且僅能探測到云雨內部的風切變,而對晴空條件下的低空風切變則無法獲取有效回波[6-7];風廓線雷達是目前氣象業務領域探測垂直風場的主要設備之一,其豐富的資料包括垂直氣流、大氣折射率常數等,十分有利于垂直風切變的觀測和研究,但其不具備全方位掃描能力,因此無法對水平風切變進行有效監測[8-9]。

近年來,激光多普勒測風雷達發展十分迅猛。2002年,PEARSON等人[10-11]研制出1.548μm的全光纖脈沖多普勒激光雷達。2004年,美國國家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)開展了2μm的相干激光雷達研究,并完成機載觀測試驗[12-14]。2011年,西南技術物理研究所研制出一臺1.55μm全光纖激光測風雷達,并進行了探測性能驗證[15-16]。2014年,中國科學院上海光學精密機械研究所研制出了1.54μm的激光雷達測風系統,并用于邊界層風廓線探測[17]。實驗和研究表明,相對于其它設備,激光雷達具有更高的測風精度和時空分辨率,以及更加靈活的掃描能力等,尤其對低空風場的精細結構和變化都具備良好的探測效果和監測能力[18]。FAN等人[16,19]驗證了激光雷達在高原機場晴、陰和霧霾條件下的探測效果,結果表明:激光測風雷達測風精度高、可靠性好,且能精準捕捉到低空風場時空尺度上的變化和特征。WANG和LIU等人[20-21]在北京奧運會期間,利用激光測風雷達與海面浮標進行海面風監測對比實驗,證實激光測風雷達可以精確提供近實時的海面風場。

激光雷達也逐漸被用于民航機場低空風切變的探測和預警。如2002年8月香港國際機場建成以激光測風雷達為主的風切變告警系統。CHAN等人[22-25]對激光雷達探測到的風切變過程進行了細致的研究并對風切變識別算法進行驗證,證實激光雷達十分適合在晴空狀況下探測低空風切變。ZHANG等人[26]利用激光測風雷達和風廓線雷達資料,對2018-04-26西寧機場突發微下擊暴流引起風切變進行了細致結構分析和形成機理的研究。ZHANG等人[27]在北京首都國際機場進行低空風切變研究,從激光雷達多個掃描結果中識別出14次風切變過程。

西寧曹家堡國際機場(國際代碼ZLXN)于2020-02-13受強冷空氣活動影響出現兩次強低空風切變過程。本文中重點利用激光測風雷達資料,結合地面實況、風廓線雷達資料,對當日不同天氣過程引發的兩類低空風切變的演變規律和特征進行研究,旨在為高原機場風切變的預警預報和激光測風雷達應用提供參考。

1 設備和資料

本文中使用的激光雷達是一部由西南技術物理研究所研制的FC-Ⅲ型激光測風雷達,采用多普勒脈沖、全光纖和相干體制。如圖1所示,該雷達安裝于ZLXN機場跑道南側,海拔2184m。作為典型高原機場,ZLXN機場建于兩個細長峽谷的中間地帶,南北兩側均為密集山脈,山脈平均海拔2500m以上,這種地形利于低空風切變發生。

Fig.1 Geographical environment around Xining Caojiabao International Airport and FC-Ⅲ wind lidar installation location

該雷達測量原理是通過接收大氣中氣溶膠粒子的后向散射回波信號,并根據信號的多普勒頻移來反演大氣的風向風速。雷達主要性能參量如表1所示,雷達發射激光波長為1.55μm,俯仰掃描范圍為0°~180°,方位掃描范圍為0°~360°。雷達采用混合模式掃描,一次混合模式掃描包括:3個仰角層的平面位置顯示模式(plan position indicator,PPI)掃描(3°,4°,6°)、2次沿機場跑道方位的距離高度顯示模式(range height indicator,RHI)掃描、1次多普勒光束擺動模式(Doppler beam swinging,DBS)掃描和2次下滑道模式(glide path,GP)掃描。一次混合模式掃描耗時12min,該掃描方式全天候不間斷運行。雷達探測資料包括:徑向速度、水平風向風速、垂直風向風速、譜寬和信噪比等。

Table 1 Main technical parameters of FC-Ⅲ wind lidar

2 天氣形勢和實況

為了解此次低空風切變的天氣背景,對2020-02-13的天氣形勢進行分析。500hPa上歐亞大陸整體呈典型“兩槽一脊”形勢,高空槽控制內蒙古至甘肅地區,槽后強偏北風不斷引導冷空氣南下,ZLXN機場位于槽后偏西北氣流中。地面鋒面在6h內向南移動2°~3°,其南壓過程中河西走廊地面風速激增。這種天氣形勢,易引發午后西風氣流動量下傳[28],造成青海省大部地區偏西大風。而傍晚時段伴隨地面冷鋒南壓,造成偏東大風,影響機場區域。

根據13日機場觀測記錄,14:45前后高空風下傳導致地面極大風速迅速從6m/s增至19m/s,順風差超過13m/s,引起順風切變。此后,地面西風平均風速維持在9m/s~13m/s。17:35地面偏東風迅速增大,極大風速17m/s,東風和西風的交匯在機場形成了地面風場輻合線,在機場進近區域引起一次持續時間近20min的低空逆風切變過程。同時,利用13日12:00~24:00機場風廓線雷達資料對空中水平風變化進一步分析。如圖2所示,A和B分別表示自動觀測系統監測到的兩次低空切變時刻,13:30后,0.5km以下C區域內,近地風速增大至8m/s并有繼續增加的趨勢;18:00~19:00時,低層吹沙天氣增強,導致風廓線雷達無法測量風場(逆風切變已經發生);19:00后,1.0km以下已轉為偏東風控制,風速在近地面達20m/s以上,1.0km左右綠色虛線D表明存在垂直切變層。

Fig.2 Time-height change of the horizontal wind profiles produced by the wind profiler radar during two wind shear events from 2020-02-13T12:00 to 23:00

3 兩類低空風切變的演變規律和特征結構

風廓線雷達不具備立體掃描能力,無法探測到低空風切變的空間變化過程。因此,作者利用分辨率更高、掃描模式更全面的激光測風雷達,分別利用PPI,RHI,DBS和GP 4種掃描模式的資料對當日午后“順風”和“逆風”兩類低空風切變進一步細致分析。

3.1 順風切變風場結構

圖3為2020-02-13T14:25~14:56激光雷達不同時刻PPI徑向速度圖。其中正、負徑向速度分別表明目標氣流指向或遠離雷達,黑色長方形代表機場跑道,西側為11#跑道入口,東側為29#跑道入口??梢?,14:23時,徑向速度在東西兩側分布較均勻,環境風為偏西風;至14:25,跑道范圍內風向穩定,但在西北側4km外(黑色虛線)出現了大風速區,風速超過15m/s,此時11#跑道西側開始形成順風切變并逐漸向東移動;至14:32,11#跑道3°仰角的徑向風速仍維持在10m/s左右,表明風切變區域仍然較高,大風未下傳至地面;至14:35以后,隨大風速區逐漸移近雷達,順風切變更加明顯,14:37時,大風速區前沿的輻合切變已移至11#跑道東南側(黑色虛線圈出),雷達相鄰距離庫的風速差可達8m/s。

Fig.3 PPI images of lidar-measured radial velocity at different times and different elevations

此外還發現,隨時間推移大風速區的軸向也逐漸由“西偏北”轉變為“偏西”;至14:44,大風速區呈錐形由機場西側“嵌入”跑道,帶來地面強西風并影響跑道中段(黑色虛線圈出)。隨后進一步快速向東傳播,至14:47和14:49,機場基本被大風覆蓋,大部分超過20m/s;至14:56,大風影響29#跑道,在其東側下滑道區域(黑色虛線右側)附近存在徑向風的輻散。整個順風切變影響機場大概0.5h,資料反映了風切變整體的演變過程,即由冷空氣動量下傳造成大風和切變從空中逐步向地面傳播及其在傳播中移動方向的變化。

圖4a~圖4d是順風切變4個典型時刻激光雷達沿跑道方向掃描的RHI模式徑向速度圖。進一步分析低空切變過程中,跑道上空大氣邊界層垂直風場結構的演變特征。可見,14:28時,在距雷達觀測點西北側2km~4km上空存在偏西大風(黑色虛線內);至14:40,由于下傳風傳播特性,11#跑道外側1km左右邊界層中層偏西風略有加強(黑色虛線內),表明西風首先在11#跑道一側增大并向東傳播,此時風速輻合線仍未到達地面;至14:53,隨著下沉氣流影響跑道,整層風速明顯增大,尤其在雷達東南側0.5km以下低層風速已達20m/s,在雷達探測點西側1km以內徑向速度較小,與圖3i的特性基本一致,表明在垂直方向上該區域存在風速的輻合(右側虛線);15:05時,輻合區東移,雷達東南側4km以東(黑色虛線內)風速分布表現出輻合特征。

DBS模式獲取的水平風廓線是監測和識別不同高度切變類型的有利工具。圖4e~圖4f所示為2020-02-13T11:00~16:00在DBS模式下不同高度的風向風速分布??梢姡?3日午后背景風場穩定,整體為偏西風,在此期間背景風速在垂直方向上存在明顯分層,風速的垂直變化在1.0km附近較顯著。14:40前,1.0km高度和近地面存在風向轉換層,風向隨高度先逆轉后順轉,冷暖平流交替利于高空風下傳,風速垂直分布隨時間則呈現出“階梯狀”,表明了下傳風場的垂直結構;14:40左右,高空大風傳至地面,風速超過20m/s。

Fig.4 RHI and DBS images of lidar-measured at different times

飛行器需沿預設軌道降落,基于風切變的突發性和偶然性,針對當前使用跑道下滑道區域采用下滑道模式探測有效距離范圍內順、逆風廓線可以獲取飛機降落關鍵區不同位置風切變信息,徑向數據表明該區域上風速分布及變化情況。圖5表明,在順風切變過程中,11#跑道由于下傳風而導致風廓線出現較大波動。14:19和14:31時刻,廓線中風速隨距離增加,表明高層風速明顯大于低層;而14:19時,下滑道坡道上距雷達1.5km~4.0km區域內顯著的逆風增加和減弱同時存在(見圖中黃色陰影區2),風速擾動與圖4中DBS模式低層風場階段變化相似;14:31時,未表現出明顯氣流波動。風速強烈變化發生在14:31和14:43之間,近地面逆風風速增加最大超過7.7m/s,在14:43時,出現逆風劇烈變化(見圖中紅色陰影區1),200m范圍內逆風風速增加近7.7m/s。

3.2 逆風切變風場結構

本節中對逆風切變的演變規律和特征進行分析。圖6中給出了2020-02-13T17:25~17:58時期間激光雷達不同仰角PPI模式徑向速度圖。17:25時,機場周邊以偏西北風為主,在29#跑道東南側黑色虛線區域內觀測到水平尺度200m~400m的空氣亂流;17:26時,也觀察到相同現象,表明冷空氣前沿已移至機場東側,低空輻合線在機場區域內逐漸形成;該區域內負徑向速度小,表明先遣冷空氣強度較弱。

Fig.6 PPI images of lidar-measured radial velocity at different times and different elevations

隨后,低層的東風明顯增強,向西傳播的逆風輻合線前沿在17:34時已移至29#跑道頭,徑向輻合線呈“弓”狀結構。17:34~17:38時,輻合線逐漸到達雷達本站,風切變結構仍然維持,冷空氣的提供動量使得輻合切變線仍然不斷向西傳播;17:46~17:50時,低空切變線西移穿過雷達,但輻合線曲率有所減小;雷達東側冷空氣較前一時段明顯增強,大部分區域風速超過15m/s;至17:58,冷空氣主體侵入機場跑道范圍,此時在跑道東西端均有大風速氣團,徑向速度超過20m/s。

圖7a~圖7d為逆風切變過程雷達RHI掃描的4個時刻徑向速度圖??梢姡?7:30時,邊界層大氣分布均勻,環境風場以偏西風為主;至17:42,隨著鋒后冷空氣移向機場范圍,雷達探測到冷鋒前沿,雷達東側4km處近地層黑色虛線區域內,風向存在明顯轉向,0.5km高度以下風向輻合切變線初步形成。

Fig.7 RHI and DBS images of lidar-measured at different times

冷空氣主體呈“楔形”侵入,逐漸影響跑道區域,在17:54時,雷達東側的黑色虛線區分了兩種不同性質氣團控制下的大氣風場,形成了清晰的冷空氣垂直輪廓,同時,在東西風共同作用下,雷達西側4km以內(黑色曲線以東)風速明顯減弱,區域內風場平均風速小于10m/s;18:06時,雷達上空1km范圍內(黑色虛線下方)轉為偏東氣流控制,0.5km~1.0km高度層之間存在較強風向垂直切變。RHI資料反映了鋒后冷空氣過境在垂直方向上產生性質不同的氣團,由冷鋒后冷空氣引起的風切變垂直結構受系統影響,在東移過程中逐漸從地面向中層傳播并在最后形成穩定垂直切變層。

DBS模式探測在16:00~21:00期間不同高度水平風速、風向隨時間變化,見圖7e~圖7f。激光雷達揭示了風切變在不同階段的結構變化特點,17:45前,上游高空大風移至機場上空,500m以上風場主要受西風急流控制;17:45時,當地面有冷空氣侵入,地面風向由西北迅速轉為東南向,風速則明顯減弱。此后,風向切變隨時間表現出明確的坡度,0.5km~1.5km高度層逐漸形成東風低值帶,其上下側有明顯風速或風向切變。由此可見,冷空氣過境造成風向和風速變化在空間垂直分布是中上層明顯滯后于下層。此次過程引起的低空風切變類型包括水平方向上的輻合切變,以及垂直方向上風向和風速切變。

由于輻合線演變特點,選擇29#跑道下滑道廓線,如圖8所示。圖中紅色陰影區域1代表逆風切變區域,黃色陰影區域2表明徑向風有較大幅度波動。17:32時,表明此時風場為較強逆風,且整條廓線風速在10m/s~17m/s,無顯著波動,隨輻合線形成并逼近雷達;17:44時,在距雷達800m范圍內出現5m/s順風,距上一時刻風速差超過15m/s,下滑坡道800m~1000m處陰影和箭頭表明該區域存在逆風到順風的低空切變,風速差超過7.7m/s;由17:32和17:56時的廓線可知,17:44時,陰影區域順、逆風均不足5m/s是由于背景風和冷空氣相互作用導致的。

Fig.8 Wind shear information of lidar glide path mode at 29# corridor from 2020-02-13T17:32 to 17:56, pink shadow show headwind shear area and yellow shadow yield indicate redial velocity change rapidly

4 結 論

低空風切變對航空飛行具有重大威脅,尤其在下墊面風場復雜多變的高原機場,相比傳統氣象設備,激光測風雷達是目前探測晴天低空風切變的最有效的工具之一。本文中利用激光測風雷達多種觀測模式資料,結合再分析資料、地面實況和風廓線雷達資料對2020-02-13影響西寧機場的兩種不同類型低空風切變的演變規律和結構特征進行了研究。

(1)午后中高層西風急流動量下傳導致低空順風風切變的主要原因。在下傳期間,3.0km以下各層風速均隨時間有突然變化,在低空風切變出現階段整層風速則可達更強;風切變演變過程中,大風和風速輻合線從空中呈現出“錐形”,逐步下沉并穿越跑道向東傳播,切變線后部大風速區風速超過20m/s。

(2)冷鋒過境后,冷空氣在青海省東部河谷地區倒灌,進而在機場東部形成較強的東南氣流和逆風切變,當冷空氣主體進入雷達探測范圍時,雷達可清晰捕捉到低空小尺度亂流;逆風切變形成的輻合線呈“弓”狀,自東向西傳播,并在機場兩側形成性質不同的大風速氣團,速率為10m/s~15m/s,強烈的東風和西風在跑道上空對峙。

(3)兩類風切變特征有顯著差異,順風切變表現為大風速帶的垂直自上向下傳播,首先到達地面的氣團攜帶更強動能,切變形成初期風速迅速增加,1min內風速變化超過12m/s;冷鋒引起逆風切時,風向首先在近地層劇烈變化,受東西風共同作用,低層風速先減小后增大,東風逐漸向中層轉播至1.5km高度層,并在該層形成穩定垂直風切變層。

(4)高原冬季,風切變的發展演變迅速且強度大;通過高分辨率、多種觀測模式的激光測風資料,可以有效對低空風切變進行較為全面的探測預警,可以獲取風切變演變過程的規律和細微結構。

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