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测绘技术在气象灾害监测与预警中的应用案例及技术创新成果分析与对策建议引言：气象灾害是人类社会面临的重大挑战之一，严重影响着人民的生命和财产安全。
为了更好地监测和预警气象灾害，测绘技术在气象灾害监测与预警中发挥着重要作用。
本文将分析测绘技术在气象灾害监测与预警中的应用案例，并提出相关的技术创新成果和对策建议。
一、测绘技术在气象灾害监测与预警中的应用案例1. 高精度地理信息系统(GIS)的应用高精度GIS通过将强降雨、龙卷风等气象灾害的实时数据与地理数据进行融合，可以准确的绘制出灾害的空间分布与范围，并提供给相关部门进行决策支持。
例如，中国气象局利用高精度GIS对台风和暴雨等灾害进行实时监测和预警，帮助地方政府进行灾害防范和应对工作。
2. 气象雷达的应用气象雷达是一种能够实时监测降水云体的设备，通过测量云体的反射和散射微波信号来分析降水的类型、强度和分布等信息。
获取到的雷达数据可以与地理信息进行融合，生成降雨的空间分布图，提供给气象部门进行灾害预警和防范工作。
例如，日本的“九州高精度降雨雷达网络”项目在2019年台风“海贝思”来袭时，通过气象雷达实时监测降雨状况，及时发出预警并指导灾害应对工作。
3. 卫星遥感技术的应用卫星遥感技术可通过遥感卫星获取到全球范围内的气象信息，并通过遥感数据处理和分析，提供灾害监测与预警的支持。
例如，美国国家气象局的“高清地球观测系统”利用卫星遥感数据，监测和预警飓风等气象灾害，并提供精确的路径和强度预测，帮助民众和政府做好防灾准备。
二、测绘技术在气象灾害监测与预警中的技术创新成果分析1. 全球导航卫星系统(GNSS)的发展GNSS是一种基于卫星导航的定位、测量和导航系统，利用GNSS可以定位、测量和监测气象灾害的影响区域。
近年来，随着GNSS技术的不断发展，其在气象灾害监测与预警中的应用也不断扩大。
例如，中国的北斗导航卫星系统在气象灾害监测中的应用已经取得了重要的成果，丰富了气象灾害预警与监测的手段。
台风预测中的气象数据分析与建模随着科技的不断发展，气象预测技术也在不断地进步，成为保障人们生命安全、确保国家发展稳定的重要领域之一。
台风是一种具有极强杀伤力的天气现象，其造成的风暴潮、强风、暴雨等天气灾害往往对人类的生产、生活和社会安全造成巨大的破坏。
因此，对于台风的预测与预警非常重要。
其中，气象数据分析和建模技术是实现精准台风预测的关键。
1. 台风预测概述台风是一种热带气旋，其发生范围通常位于热带和亚热带海域。
其由海洋上升气流引起低气压区形成，随着海洋热量的不断获得和被释放，台风的能量也在呈现波动上升的趋势。
当台风以较高速度旋转并移动时，往往会在靠近海岸、岛屿等地区造成高风速、暴雨等极端天气现象，给人们的生产和生活造成很大的影响。
从气象角度来看，台风的预测主要包括台风路径预测和强度预测。
其中，台风路径预测是指预测台风将从哪里进入、经过和离开，通常是预测台风眼的位置以及其路径走向；强度预测则是指预测台风的风速、风向、气压等强度参数，通常是预测台风的强度等级。
这两个预测对于人们采取适当的防御和应对措施至关重要。
2. 气象数据分析和建模气象数据分析和建模技术是实现台风预测的关键。
气象数据分析是指对气象数据进行统计和分析，找出其中与台风有关的特征和规律；而气象建模则是在气象数据基础上，利用物理学和数学模型进行台风预测。
常用的气象数据包括气象站实时数据、卫星云图数据、雷达回波数据等。
这些数据主要分为两类：一类是实时获取的观测数据，另一类是已经获取的历史数据（包括已有的预测数据）。
这些数据对于台风预测具有重要意义。
2.1 气象数据分析一般而言，气象数据分析有以下几个步骤：（1）数据采集：采集各种气象数据，包括温度、风速、气压、湿度、涡度、切变等数据。
（2）数据预处理：对采集到的数据进行初步处理，如去除重复数据、筛选无效数据、异常值处理等。
（3）数据统计描述：对数据进行基本的统计描述，如数据集中趋势、波动性等等。
大数据处理实现多源异构传感器数据进行有效融合文章标题：大数据处理实现多源异构传感器数据进行有效融合一、引言在当今信息化社会中，传感器技术的发展已经渗透到各个领域，产生了大量的异构传感器数据。
这些数据来自不同类型的传感器，包括但不限于气象传感器、地质传感器、生物传感器等，其数据格式和采集方式多种多样。
如何高效地融合这些多源异构的传感器数据，成为了一个重要且具有挑战性的课题。
本文将从大数据处理的角度，探讨如何实现多源异构传感器数据的有效融合。
二、多源异构传感器数据的挑战1. 数据异构性不同类型的传感器采集到的数据具有很大的差异性，包括数据格式、数据精度、数据频率等方面。
这使得数据融合变得十分困难，需要通过特殊的处理手段才能实现。
2. 数据量大、实时性强随着传感器技术的不断发展，产生的传感器数据量越来越大，要求对数据进行实时处理和分析。
但是多源传感器数据的融合涉及到大规模数据的处理和挖掘，因此对数据处理能力提出了更高的要求。
3. 数据质量要求高多源传感器数据的融合需要保证其数据质量，在数据质量不高的情况下，融合结果往往会产生较大的偏差，影响后续数据分析和应用。
三、大数据处理技术在多源传感器数据融合中的应用1. 数据预处理针对传感器数据的异构性，可以通过数据预处理技术，对数据进行清洗、归一化等操作，使得数据具有一定的一致性和可比性，方便后续的融合处理。
2. 数据融合算法大数据处理技术中的数据融合算法，比如融合滤波算法、加权融合算法等，可以有效地将多源传感器数据进行融合，提高数据的准确性和可信度。
3. 评台化架构基于大数据处理评台的架构，比如Hadoop、Spark等，可以实现对大规模数据的分布式处理和存储，满足多源传感器数据融合的实时性和数据质量要求。
四、案例分析：基于大数据处理的多源传感器数据融合实践以气象领域为例，通过大数据处理技术，将来自不同气象传感器的数据进行融合，可以实现更精准的气象预测和预警。
智能化农业病虫害防治解决方案第1章智能化农业病虫害防治概述 (4)1.1 研究背景与意义 (4)1.2 智能化农业病虫害防治技术发展现状 (4)1.3 本书内容安排 (4)第二章：农业病虫害防治基本理论，介绍病虫害防治的基本概念、原理和方法。
(4)第三章：智能化农业病虫害监测技术，分析遥感、物联网等技术在病虫害监测中的应用。
4第四章：智能化农业病虫害预测预报技术，探讨大数据和人工智能在病虫害预测方面的应用。
(5)第五章：精准施药技术，论述农药减量使用和精准施药技术的研发与应用。
(5)第六章：智能装备技术，介绍植保无人机、自动化喷洒设备等智能装备在病虫害防治中的应用。
(5)第七章：案例分析，通过国内外智能化农业病虫害防治的成功案例，分析现有技术的优缺点及改进方向。
(5)第八章：发展前景与政策建议，展望智能化农业病虫害防治技术的发展前景，并提出相关政策建议。
(5)第2章农业病虫害基础知识 (5)2.1 病虫害分类与识别 (5)2.1.1 病害分类 (5)2.1.2 虫害分类 (5)2.1.3 病虫害识别 (5)2.2 病虫害发生规律与影响因素 (5)2.2.1 病虫害发生规律 (5)2.2.2 影响因素 (6)2.3 病虫害监测与预警 (6)2.3.1 监测方法 (6)2.3.2 预警体系 (6)2.3.3 预警应用 (6)第3章智能化病虫害监测技术 (6)3.1 光谱成像技术 (6)3.1.1 光谱成像原理及设备 (6)3.1.2 光谱数据处理与分析 (6)3.1.3 光谱成像在病虫害监测中的应用实例 (7)3.2 遥感技术 (7)3.2.1 遥感监测原理及平台 (7)3.2.2 遥感数据处理与分析 (7)3.2.3 遥感技术在病虫害监测中的应用实例 (7)3.3 基于机器学习的病虫害监测方法 (7)3.3.1 机器学习基本原理及算法 (7)3.3.2 机器学习在病虫害监测中的应用 (7)3.3.3 机器学习在病虫害监测中的优势与挑战 (7)第4章数据采集与处理 (8)4.1.1 遥感技术 (8)4.1.2 智能传感器技术 (8)4.1.3 田间调查与观测 (8)4.2 数据预处理方法 (8)4.2.1 数据清洗 (8)4.2.2 数据归一化 (8)4.2.3 数据降维 (8)4.3 数据分析与挖掘 (8)4.3.1 时间序列分析 (9)4.3.2 空间分析 (9)4.3.3 机器学习与深度学习 (9)4.3.4 数据融合 (9)第5章云计算与大数据技术在病虫害防治中的应用 (9)5.1 云计算平台构建 (9)5.1.1 云计算概述 (9)5.1.2 云计算平台架构设计 (9)5.1.3 云计算平台在病虫害防治中的作用 (9)5.2 大数据技术在病虫害防治中的应用 (9)5.2.1 大数据概述 (10)5.2.2 数据采集与预处理 (10)5.2.3 数据分析与挖掘 (10)5.2.4 大数据技术在病虫害防治中的应用案例 (10)5.3 知识图谱与病虫害防治 (10)5.3.1 知识图谱概述 (10)5.3.2 知识图谱构建 (10)5.3.3 基于知识图谱的病虫害防治应用 (10)第6章智能化病虫害预测与预警 (10)6.1 病虫害预测方法 (10)6.1.1 数据收集与处理 (10)6.1.2 病虫害发生趋势分析 (11)6.1.3 专家系统与知识库构建 (11)6.2 预警模型构建 (11)6.2.1 病虫害预警指标体系 (11)6.2.2 预警模型选择与优化 (11)6.2.3 模型验证与评估 (11)6.3 预警系统设计与实现 (11)6.3.1 系统架构设计 (11)6.3.2 系统功能模块设计 (11)6.3.3 系统实现与部署 (11)第7章智能化病虫害防治策略制定 (12)7.1 防治策略概述 (12)7.2 基于专家系统的防治策略 (12)7.2.1 专家系统简介 (12)7.2.3 防治策略实例 (12)7.3 防治效果评估 (12)7.3.1 评估指标 (12)7.3.2 评估方法 (13)第8章智能化施药技术 (13)8.1 精准施药技术 (13)8.1.1 作物病虫害监测技术 (13)8.1.2 农药药效数据库建设 (13)8.1.3 施药参数优化算法 (13)8.1.4 精准施药决策支持系统 (13)8.2 无人机施药技术 (13)8.2.1 无人机施药系统设计 (13)8.2.2 无人机导航与定位技术 (13)8.2.3 无人机施药作业规划 (13)8.2.4 无人机施药效果评估 (13)8.3 智能化施药设备与控制系统 (13)8.3.1 智能化施药设备设计原理 (14)8.3.2 施药设备的关键部件与功能 (14)8.3.3 施药控制策略与算法 (14)8.3.4 设备集成与数据通信 (14)第9章智能化农业病虫害防治应用案例 (14)9.1 水稻病虫害智能化防治 (14)9.1.1 案例背景 (14)9.1.2 智能化防治技术 (14)9.1.3 应用案例 (14)9.2 小麦病虫害智能化防治 (14)9.2.1 案例背景 (14)9.2.2 智能化防治技术 (14)9.2.3 应用案例 (14)9.3 棉花病虫害智能化防治 (15)9.3.1 案例背景 (15)9.3.2 智能化防治技术 (15)9.3.3 应用案例 (15)9.3.4 案例成效 (15)第10章智能化农业病虫害防治发展展望 (15)10.1 技术发展趋势 (15)10.1.1 精准农业技术将进一步发展，基于大数据和云计算的病虫害监测与预警系统将实现更高效、更准确的数据处理和分析。
基于深度学习的天气预报技术研究一、引言随着社会的发展，对天气预报的要求越来越高，传统的天气预报技术已经无法满足人们的需求，因此我们需要利用新的技术手段对天气进行预报。
深度学习是目前较为热门的技术之一，其优异的预测能力，使其成为当今天气预报中的一个重要的角色。
本文将对基于深度学习的天气预报技术进行分析研究。
二、深度学习在天气预报中的应用深度学习作为一种新兴的技术，已经在天气预报中得到了广泛的应用。
其核心思想是让机器从大量的数据中自动学习特征，并从中挖掘出规律和模式，从而提高预测的准确性。
1、神经网络模型神经网络模型是深度学习的核心基础，现在已经被广泛应用于天气预报中。
传统的神经网络不仅可以完成多元的线性和非线性的拟合，而且还能够处理输入变量之间的内在相互依赖性。
因此可以利用神经网络对天气进行多元回归分析。
同时，结合深度学习的思想，可以使用深度神经网络对复杂的非线性问题进行建模分析，从而对天气进行更加精准的预测。
2、卷积神经网络模型卷积神经网络（CNN）是一种特殊的神经网络，它可以有效地处理图像和声音等多维的数据。
现在已经有很多学者将其应用于天气预报中。
具体的应用包括利用卷积神经网络对卫星云图进行处理，从而预测出下雨、下雪和雾等天气条件；另一方面，卷积神经网络还可以用于对数值天气预报等数据进行处理。
3、循环神经网络模型循环神经网络（RNN）是深度学习中常用的一种模型，主要应用于那些需要处理时序数据的问题。
在天气预报中，可以利用循环神经网络对气象要素进行时序预测，比如利用过去几天的气温、湿度等数据，来预测未来几天的气温和湿度等数据。
此外，循环神经网络还可以用于对短时预报进行建模分析。
三、基于深度学习的天气预报技术的优势和不足1、优势基于深度学习的天气预报技术有很多优势。
首先，其可以自动学习特征，省去了人工特征提取的繁琐工作，大大提高了预报的效率。
其次，深度学习模型具有较强的拟合能力，可以胜任复杂的非线性预测问题。
如何将大数据技术应用于智慧农业的精准气象预测和灾害防范？引言随着大数据技术的发展，智慧农业正成为农业领域的一大趋势。
其中，精准气象预测和灾害防范是智慧农业中的重要组成部分。
本文将介绍如何将大数据技术应用于智慧农业，实现精准气象预测和灾害防范。
1. 大数据在智慧农业中的应用大数据技术在智慧农业中的应用，能够帮助农民更好地决策和管理农作物生长过程，提高农业生产效益。
下面是大数据在智慧农业中的几个重要应用方向：1.1 气象数据分析利用大数据技术，可以对气象数据进行全面、准确的分析，为农民提供精准的气象预测。
通过收集大量的气象数据，并运用统计分析和机器学习算法，可以预测降雨量、风向风速等气象因素，为农民的决策提供有力的依据。
1.2 作物生长监测大数据技术可以实时监测和分析作物生长过程中的各种因素，比如土壤湿度、温度、光照等。
通过与历史数据对比，可以判断作物生长是否正常，并对作物的需求进行精细化调整，以提高作物产量和品质。
1.3 病虫害预警利用大数据技术，可以对病虫害数据进行分析和预测，及时发现并预警可能发生的病虫害，提供相应的防治建议。
通过实时监测病虫害数据以及相关环境因素，可以预测病虫害的发生规律，采取相应的防治措施，减少损失。
2. 实现精准气象预测和灾害防范的关键技术要实现精准气象预测和灾害防范，需要借助于多种关键技术。
下面是几个重要的关键技术：2.1 大数据采集和存储实现精准气象预测和灾害防范需要大量的气象数据和其他相关数据。
因此，需要建立完善的大数据采集和存储系统，能够高效地采集和存储各种数据，确保数据及时可靠。
2.2 数据分析和挖掘通过数据分析和挖掘技术，能够对大量的气象数据进行有效的处理和分析，提取出有用的信息。
同时，可以利用机器学习算法，建立气象预测模型，并对模型进行不断优化，提高预测的准确性。
2.3 数据可视化与决策支持将分析处理后的数据进行可视化展示，有助于农民更直观地了解气象情况和作物生长状况，以及可能发生的灾害风险。
中国气象局关于印发《中国气象局气象科技成果评价暂行办法》的通知文章属性•【制定机关】中国气象局•【公布日期】2021.12.28•【文号】中气规发〔2021〕2号•【施行日期】2021.12.28•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】气象其他规定,科技成果与知识产权正文中国气象局关于印发《中国气象局气象科技成果评价暂行办法》的通知中气规发〔2021〕2号各省（区、市）气象局，各直属单位，各内设机构，各有关单位：为贯彻落实《国务院办公厅关于完善科技成果评价机制的指导意见》和中国气象局党组关于加强气象科技创新工作的有关要求，科学评价气象科技成果的质量、绩效和贡献，发挥科技成果评价在气象科技活动中的指挥棒作用，引导科技人员致力于核心技术突破，促进气象科技创新与气象业务服务紧密结合，提升气象科技成果转化为业务服务的能力，推动气象事业高质量发展，中国气象局组织制定了《中国气象局气象科技成果评价暂行办法》，并经局长办公会审议通过，现予以印发，请遵照执行。
2021年12月28日中国气象局气象科技成果评价暂行办法第一章总则第一条为贯彻落实《国务院办公厅关于完善科技成果评价机制的指导意见》（国办发〔2021〕26号）和中国气象局党组关于加强气象科技创新工作的有关要求，科学评价气象科技成果的质量、绩效和贡献，发挥科技成果评价在气象科技活动中的指挥棒作用，引导科技人员致力于核心技术突破，促进气象科技创新与气象业务服务紧密结合，提升气象科技成果转化为业务服务的能力，推动气象事业高质量发展，结合气象工作实际，制定本办法。
第二条本办法所称的气象科技成果，是指气象领域具有研发实力的单位或科技人员，执行工作任务或主要利用所在单位物质技术条件，通过科学研究或技术开发所产生的具有科学性、创新性、实用性的成果。
其中应用和技术开发类科技成果指已试用半年及以上（或已实现业务应用）的科技成果。
第三条本办法所称的气象科技成果评价是指运用科学的方法和工具，对气象科技成果的科学、技术、经济、社会、文化等价值进行分析判断，全面准确反映其创新水平、转化应用绩效和对经济社会发展的实际贡献，着力强化高质量气象科技成果供给与转化应用的科技成果管理活动。
基于大数据的天气预报精细化预警系统设计与实现随着人类对自然环境认识的不断深入，天气对人们的日常工作和生活质量的影响愈发显著。
随着科学技术的不断进步，依托大数据技术的精细化天气预报系统的研发和应用，已经成为改善人类生活质量和提高生产效率，保障社会稳定和经济可持续发展的重要手段。
本文将从以下四个方面对基于大数据的天气预报精细化预警系统的设计和实现进行探讨。
一、系统架构设计精细化预报系统是基于物联网和大数据技术的新型应用技术。
系统的主要功能包括数据采集、模型建立、算法优化以及预测与预警。
针对目前存在的天气预报系统不够精确、预警能力不足的问题，本系统采用了异构架构设计，即利用云计算、物联网和人工智能等多种技术手段，实现了分布式、高可靠和高效率的预报系统。
系统的主要模块包括数据采集模块、数据处理模块、预测模块和预警模块。
二、数据采集模块数据采集是精细化预报系统的核心环节。
该模块主要采用气象卫星、气象雷达、地面气象站、探空系统等多种传感器进行天气数据的采集。
所有的数据都经过了实时传输和标准化处理，确保了数据的准确性和完整性。
此外，本系统还采用了无人机等新型技术手段，实现了对复杂地形和红外区域的高空气象数据的采集。
三、数据处理模块数据处理模块是精准预报的关键环节。
本系统采用了深度学习、神经网络等多种算法手段，对采集到的数据进行多样化处理，以此提高预报的准确性。
系统在预报危险天气时，采用复杂的加权平均算法和贝叶斯统计算法，将多源数据进行数学融合，使预报的结果更加准确和可靠。
四、预警模块预警模块是精细化预报系统的重要组成部分。
本系统通过对采集到的天气数据进行实时分析，综合考虑气象要素的影响，基于多个气象模型，制定出早期预警、加强预警和停止预警的制度。
在实现对全国的气象预警覆盖的同时，还可以实现对不同地域、不同类型的气象预警信息进行细分和精准发布，防止了气象预警信息的垃圾推送，提高了预警信息的精准度和针对性。
五、总结综合来看，基于大数据的天气预报精细化预警系统是气象信息化创新发展的重要方向和突破口。
基于精准气象预测的地面大侧风试验组织与数据处理吕碧江;殷湘涛;孙俊颖;陈曦【摘要】Ground crosswind test belongs to MOC5 subject of civil aircraft flight tests. The objective is to verify the starting and working capability of the aircraft engine and Auxiliary Power Unit ( APU) , which is critical test for the aircraft power system. The organization of the test is difficult because the crosswind, as a special weather condition, is hardly to be cap-tured to satisfy the airworthiness requirement. This study introduces a reasonable establishment of the test organization and ef-fective implementation of test contents. Through several aircraft adjustments and crosswind pre-tests, accurate weather pre-diction is obtained based on the numerical model of high spatial and temporal resolution. In order to make timely decision-making, this study applies the moving average method creatively in data acquisition and finally completes the test with the airworthiness requirement satisfied. The successful organization and implementation of the ground crosswind test lays a good foundation for subsequent flight test as well as further tests for other aircraft types%地面大侧风是民机试验试飞的MOC5科目,目标是检验飞机发动机和辅助动力装置(APU)在侧风情况下的启动和工作能力,对于飞机的动力系统是一个重要考验.而大侧风是一个很难捕捉和把握的气象自然状态,此项试验非常难以组织.适航条款的要求也难以用数据证据表明.本研究进行了试验组织架构的合理搭建与试验内容的高效安排,通过不断的飞机调整与大侧风试验演练,并基于高时空分辨率的数值模式,获得了精准的气象预测,成功取得有效数据.为了快速进行试验点决策,创新性地使用了滑动平均法完成了实时数据的抓取、判断与分析,最终达到条款要求,完成地面试验.该大侧风试验的成功组织与实施为后续试飞活动以及未来其他型号的大侧风试验奠定了良好的基础与技术储备.【期刊名称】《指挥控制与仿真》【年(卷),期】2017(039)005【总页数】7页(P134-140)【关键词】大侧风试验;适航条款;气象预测;数据获取【作者】吕碧江;殷湘涛;孙俊颖;陈曦【作者单位】中国商用飞机有限责任公司民机试飞中心, 上海 200232;中国商用飞机有限责任公司民机试飞中心, 上海 200232;中国商用飞机有限责任公司民机试飞中心, 上海 200232;中国商用飞机有限责任公司上海民用飞机健康监控工程技术研究中心, 上海 200241【正文语种】中文【中图分类】V211.74;E917强烈侧风会严重危害飞机起飞和降落的安全性,飞机起飞和降落的最大正侧风必须通过地面试验和试飞来共同验证。
某型飞机当前批准的起飞和着陆侧风限制为22kn,不能完全满足25.233(a)和25.237(a)的要求,目前采用在飞机飞行手册限制章节增加侧风限制的方式来对条款等效安全[1]。
根据设计要求和前期试飞结果,某型飞机在当前批准的抗侧风能力上,仍然有一定余量,需进行侧风包线扩展试验,包括地面试验和飞行试验两部分。
地面试验作为飞行试验的前置试验,需要在飞行试验前完成,获得地面侧风运行包线。
根据对TC证前试飞结果的分析,本次大侧风包线扩展试验的目标值为起飞30kn,着陆27kn。
为了满足30kn侧风起飞的要求,考虑到安全裕度,地面试验需验证至32kn侧风。
大侧风地面试验内容包括发动机和APU两个系统。
证前试验中,发动机系统已验证至27kn(滑跑起飞程序),APU系统已验证至25kn,经综合考虑,此次地面试验的要求风速为大于27kn,目标值32kn。
大侧风飞行试验需要垂直于跑道方向的侧风分量满足设计指标要求。
前期调研发现,国内大风机场跑道大都按照平行于风向设计,风速很大的时候垂直于跑道方向的侧风分量有限,无法满足某型飞机TC证后抗侧风能力验证设计更改飞行试验的要求。
而大侧风地面试验中,可以通过调整飞机方向的方法获得较大的侧风分量[2],气象条件相对容易满足,可考虑在国内实施。
基于以上原因,首先在国内机场完成某型飞机TC证后抗侧风能力验证设计更改地面试验,在此基础上考虑转场国外完成TC证后抗侧风能力验证设计更改飞行试验。
此项大型地面试验,主要分为三大阶段,分别是试验准备阶段、试验演练阶段和试验实施阶段。
每个阶段都有其重要意义。
试验准备阶段主要在组织机构、方法研究、场地选取、气象预测、飞机调整等方面进行准备,为进入实验演练阶段做准备;试验演练阶段是对试验准备成果的初步检查,通过本场和实地演练,暴露出准备方面的不足以及在试验指挥、飞机移动、硬件保障、实时决策等具体方面的问题及时进行改进,为真正进行大侧风地面试验做准备;试验实施阶段是在有大侧风气象条件的时间,在合适的机场进行地面试验,获得有效数据,进行条款的验证。
本次试验的组织机构设置如图1。
每个组织的功能分配如下:指挥组是对整个试验各项工作做出决策、发出指令的主要机构,对各小组的工作进行分配和检查;工程组负责研究适航条款对试验的要求,设置合理的试验点,明确试验的技术要求,并在试验过程中给出工程支持,在试验后对数据进行解读和分析,提供工程报告;试验组负责设计并组织实施试验,找出合理可实施的试验方法,并在试验过程中向指挥组给出决策建议,实时解读数据,给出快速试验报告;气象组负责在前期进行气象预测,找出试验机场和窗口期。
在试验过程中实时提供气象信息,供工程组和试验组判断试验状态;机务组负责飞机的操作,包括驾驶舱对发动机和APU的操作,以及飞机方位的快速调整,试验场地的警戒;测试组负责试验数据的记录,并对测试数据进行解析,供试验组和工程组作为事后处理数据,编制相应试验报告;综合保障组主要负责机场协调、应急安全和后勤保障方面等事项。
某型飞机TC证后抗侧风能力验证设计更改地面试验内容包括动力装置和APU两个系统共4个科目,其中动力装置系统包括进气畸变MOC5试验、排气与引气污染MOC5试验,APU系统包括进气系统MOC5试验、排气与引气污染MOC5试验。
试验点内容详见表1。
为了提高试验效率,最大程度利用气象窗口,通过对试验任务的优化和组织,试验点内容及顺序安排如表2所示。
根据对试验点的优化组合,需进行至少6次地面试验。
在风速满足试验要求的情况下,应迅速调整好飞机角度,并按试验点设置好APU和发动机构型状态,按要求进行试验。
在风速连续满足试验要求且充分保证试验数据有效性的情况下,完成全部试验共需约3.5小时。
由于发动机安装的对称性,在进行动力装置进气畸变和动力装置排气与引气污染试验过程中,在同一个风向上,双发同时进行试验,减少飞机调整角度的次数。
试验过程中尽量先完成一个风向上的全部试验内容后再进行下一个风向试验,避免因为反复调整飞机位置造成风速资源浪费。
整个试验过程中通过CO浓度测量仪自动测量并记录客舱和驾驶舱内CO浓度。
场地选取主要考虑：一是风的规律,二是机场的场地情况。
通过对全国风场的气候特点、大风成因分析及地表植被情况,初步选定了冷空气南下中路路径上的内蒙古中东部地区[3]。
在此基础上,进一步分析了该区域的机场历史气象资料,根据机场自观风速数据,锡林浩特机场具备大侧风地面试验的气象条件,机坪示意图如图2所示。
机场中有两块场地可满足试验开车要求,其中预选场地1可用大小约为100m×100m,预选场地2可用大小约为80m×80m(如试验时无航班,占用滑行道,区域可稍大),场地1西北方向有建筑,可能会对风速有影响,场地2周围比较平坦。
考虑尾气影响,开车需避开西北方向建筑及停机坪其他航空器。
根据历史气象统计,锡林浩特机场大风天风向以西到西北风居多。
按照避开西北方向建筑、停机坪及其他航空器的原则,首选在场地2进行270°和90°试验(90°试验只需发动机慢车功率),次选在预选场地1进行90°试验,在预选场地2进行270°试验。
预选场地实景如图3所示。
在准备阶段的气象预测主要是天气系统发生的窗口期预测。
按照目前全球数值预报水平,数值模式可以提供10天以上的中期预报产品,但是对天气过程的提前预报认为7天内更加准确和稳定,高时空分辨率的预报产品时效只有3天[4]。
通过对锡林浩特机场历年大风成因分析,认为冷空气南下并有低压配合时易出现满足试验要求的大风条件。
通过对天气形势的分析如图4,准确判断出适合大侧风地面试验的窗口期。
详细的气象预报将在下文试验案例分析中阐述。
飞机调整是为了保证飞机本身良好状态以及测试系统的数据采集。
试验主要考察的发动机和APU符合试验大纲构型要求并处于可试验状态。
随着风的变化,通过牵引车能够快速调整飞机方向,保证飞机发动机和APU与风处于90°和270°方向。
通过加装测试系统并调试,保证试验需要的关键参数全部符合试验要求。
其中,发动机相关参数主要包括:N1、N2、ITT、PS3、N1振动值、N2 振动值、N2变化率等,APU相关参数主要有:APU转速、排气温度、滑油压力等。
试验演练是为了暴露各个环节的不足,发现在试验指挥、飞机移动、硬件保障、实时决策等具体方面的问题,以便及时进行改进,为真正进行大侧风地面试验做准备。
