眼控科技聚焦航空气象服务,助力提升航空安全保障水平

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  • AIUST.COM
  • 2020-12-28 14:45

随着全国各地陆续进入深冬季,强对流雨雪天气越来越频繁,对航空运输的安全和效率造成一系列影响。数据显示,在我国,不利气象条件造成的重大飞行事故约占飞行事故总数的31%。即便在航空技术发达的美国,与天气有关的重大机毁人亡航空事故的比例也高达三分之一。由此可见,气象条件已成为影响飞行安全和经济效益的重要因素。

冬季强对流天气频发,影响航空飞行安全

强对流天气是气象学上所指的发生突然、移动迅速、天气剧烈、破坏力极强的灾害性天气,主要有雷雨大风、冰雹、龙卷风、局部强降雨等。其生命史短暂并带有明显的突发性,约为一小时至十几小时,较短的仅有几分钟至一小时,它常发生在对流云系或单体对流云块中。世界上把强对流天气列为仅次于热带的气旋、地震、洪涝之后第四位具有杀伤性的灾害性天气。

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在冬季的航空飞行领域,强对流雨雪等恶劣天气已成为大面积航班延误和旅客滞留的主要原因,将造成巨大经济损失。如何提高强对流天气的预报水平,及时发布预报信息,以便在强对流天气出现以前采取必要的防御措施,成为全球航空公司时刻关注的焦点问题。

眼控科技赋能航空气象,精准预测对流临近天气

当前,0-2小时是航空用户运行方案的最后决策时间,对准确预报信息的需求很大,这对航空运行战术阶段的对流天气预测提出了更高要求:定量预测气象要素、输出高时空分辨率预报产品、输出精准可靠的强对流天气0-2小时临近预报结果。而传统外推预测方法存在缺陷,无法预测对流天气区的移动、旋转等非线性运动特征,无法预测对流生消,对流强弱演变趋势,并且0-3小时预报场误差较大,无法满足航空公司、机场对强对流天气精细化预报的需求。针对这一行业难题,眼控科技人工智能研究院通过深入研究,反复测试,自主研发出AI对流临近天气预报系统。

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据悉,AI对流临近天气预报系统运用眼控科技自研YGNet深度神经网络模型,精准预测对流临近天气,弥补传统外推预测方法缺陷;同时,准确率指标全面超越其他人工智能计算模型。可提供更智能、更稳定、更精准的强对流天气0-2小时高时空分辨率临近预报结果,有力支持航空用户运行战术阶段的决策。经测算,该系统临近预报准确率近60%,支持7*24小时无缝隙预报,有效预报时长达2小时,可精准预测0-2小时对流临近天气起止时间、覆盖范围、移动态势、强度分布等特征,输出高时空分辨率预报预警结果。此外该系统具有基于卫星图像的海上对流回波形态反演、雷暴闪电落点临近预报、强对流伴随天气的识别、融合卫星和雷达数据的回波顶高纠正、基于强对流天气识别的强风和强降水预警等一系列可扩展功能,辅助提升航空安全保障水平。

作为智慧气象综合解决方案先驱者,眼控科技运用人工智能、深度学习等前沿技术,深挖航空气象服务需求,成功打造“气象+航空”业务模式。未来,眼控科技将开展更深入的研究,涉及风、云、能见度、气温、相对湿度、降水、强对流天气,以及飞机积冰、飞行颠簸、低空风切变等影响因素,进一步保障航空运输及航空运营调度的安全和效率,为航空企业提供更专业、更精准、更有效的预报产品和行业解决方案,赋能行业高质量发展。

来源:AIUST.COM

作者:投稿

编辑:leilei

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