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每天1TB的气象大数据如何为全民航最繁忙的空域赋能?
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每天1TB的气象大数据如何为全民航最繁忙的空域赋能?

2021-07-22 14:23:48 来源:中国民航网

【哔哥哔特导读】在华东空管气象创新实验室看来,如果能依托大数据发掘天气规律,为一场雾、一阵雨、一片云准确把脉,就有机会将极端天气的干扰程度大大压缩,避免“一刀切”的喊停运行。

华东地区有着全民航客货运量最大、最为繁忙的空域,在空域、航路、时刻等资源不可能大规模扩容的前提下,该如何提高空域资源的利用效率,使之能够支撑更多航班的运行所需?在华东空管局气象中心,有一支团队将回答这个问题的解题路径,投向了每天高达1TB的华东地区气象大数据,决心通过自主科技创新,向“风云变幻”中要资源,这就是成立于2019年、近两年已经取得诸多创新探索重要成果的华东空管局气象创新实验室。

大数据

民航是一个“看天吃饭”的行业,为详尽记录华东地区涉及民航运行的各类天气情况,华东空管局气象中心每天产生的气象数据达1T之巨。

华东不仅空域繁忙,而且多发台风、强对流、冬季沿海平流雾等极端天气,容易给航班运行带来影响,而安全又是民航不容有失的底线,避免极端天气危及航班起落安妥的原则不容挑战。如何既在确实有需要时果断喊停,又避免误判导致的过度安全冗余,实现精准天气预报、精准找出一切满足运行条件的运行资源,成为空管气象团队的孜孜以求。在华东空管气象创新实验室看来,如果能依托大数据发掘天气规律,为一场雾、一阵雨、一片云准确把脉,就有机会将极端天气的干扰程度大大压缩,避免“一刀切”的喊停运行。

“比如,上海的吴淞口附近空域,贴着浦东机场的五边航路,有时常会突然出现云朵,有些会导致雷雨,有些则可能不产生什么影响。如果不能准确判断这朵云的发展情况,为了保证航班安全,就只能一律按照最严重的情况来预判,让航班绕飞、甚至盘旋等待,这样以来,一朵云后续就得影响浦东机场一小时的运行,给全天的放行正常率带来冲击”。创新实验室的技术带头人陈志豪告诉记者。

为了避免这样的问题,华东空管局气象创新实验室与国内的高校、人工智能企业积极合作,开发了专业的、具有深度学习功能的气象大数据分析软件,把多年来积累的海量数据,投入深度学习软件中,有效支撑了天气预报、趋势发展的研判,在确保安全的前提下,持续支持管制部门,给航班运行挤出资源。

铺就智能观测软件新赛道,破题民航气象硬件“卡脖子”

华东空管气象创新实验室将深度学习软件与气象大数据的结合,并不止于发掘历史数据背后的规律,更投向了广阔的新赛道。

传统的民航天气数据采集,无论是气象雷达还是其他设备,大多从发达国家进口,在民航气象硬件方面已经形成了从行业标准、技术、设施到硬件配套后台系统的全面控制,也在客观上给中国民航事业带来了可能被“卡脖子”的隐患。在传统硬件赛道上,要解除发达国家半个多世纪先行出发、长期领跑形成的优势垄断地位,难度不言而喻。为了破题,华东空管局气象创新实验室把目光投向了更换赛道。

虽然硬件领域发达国家长期领先,但在新兴的人工智能软件、特别是AI图像识别方面,我国则处于全球领先水平。依托AI图像识别技术,一个商用级摄像头拍摄到的图像,记录的是怎样的天气现象,已经能被准确判断,大量摄像头与高水平AI的组合,可以在相当程度上比肩气象雷达等硬件的采集功能,还能大大缓解人工观测压力。

因此,在涉及民航机场、航路的地区,大量布设摄像头,传输到后台后,依托全球领先的AI图像识别技术读出天气现象,再与深度学习软件对华东民航的海量气象历史大数据规律分析相结合,这样的软件新赛道,打造的智能观测产品,正在华东空管气象创新实验室近两年的探索中逐渐成形。

“从商用摄像头到移动通讯的无线数据传输,再到AI图像识别和深度学习软件,我国都拥有非常优秀的企业和全球领先的技术,摄像头的采购成本大大低于进口的民航气象雷达和配套硬件,布设也可以比雷达更大量、更便捷地布点,而且产品和服务上全部实现国产可控”。创新实验室的科研人员如是说。

目前,依据这一路径,华东空管局气象中心已经在华东多地完成布局,正逐步成长为与硬件设施相平行、有能力互相备份支撑的天气预报体系,在2020年岁末冬季浦东机场平流雾等的预报中,这一体系甚至已经产生了比原有模式更出色的成效。据悉,华东空管局气象中心开发的智能观测产品,已经被业内外多家单位应用或借鉴,甚至走向了华东区域之外,还参加了今年在北京举办的民航技术与服务展,引起了民航局空管局领导与广大专业观众的关注和好评。

布局多维创新,纾解多领域资源瓶颈制约

除了空域资源更有效利用和对传统硬件设备路径依赖的赛道迁移,随着华东空管气象创新团队的努力,变化还在更大范围出现。依托大数据、深度学习软件、AI识图等一系列探索所催生的创新矩阵,华东空管气象创新实验室的多维度成果,正为空管助力民航事业的高质量发展,在多个领域破解资源瓶颈限制--

中国民航业务的迅速发展,与民航人才培养速度的落差,近年来颇为凸显,在气象专业也是如此。不断增加的新机场,都需要配置气象专业人员,在多跑道的大型枢纽机场,飞行区不断延伸的新跑道也有赖于更多的气象观测点位支持管制工作,但人才的培养速度往往不足以跟上要求,即使人员配置到位,专业能力的积累也非朝夕之功,单纯靠增加人员来保证气象观测能力、预报水平,变得越来越困难。而华东空管气象创新实验室近年来研发的创新矩阵,则可以支撑大量不需要人员的观测点位,还能靠软件深度学习而非预报人员增加,为越来越多的机场提供气象数据服务。

来自华东空管气象中心的统计显示,在华东多地的中小机场,其用计算机软件为机场提供的气象预报准确率,已达近九成,仅比业内技术最优秀的上海等地气象业务骨干低2-3个百分点,大大高于中小机场自身的人工预报准确性,为中小机场提供了配合气象工作人员的有力助手。

除了人力资源瓶颈之外,华东空管气象创新中心还正在与供应商合作,优化软件算法,降低软件对本地硬件设备的算力要求。这一新举措,能够在华东空管局气象中心打造华东地区大数据气象服务枢纽的同时,给各地空管站、中小机场研发推出不要求大型服务器、只要小型机即可运行的本地气象预报AI识图和深度学习软件,让各地既能建立本地更精准的预报能力、在华东空管局气象中心远程支持之外多一路备份,又不必对IT设备的采购、维护带来特别的资源成本限制。

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