摘要:我國民航地面氣象能見度觀測指標主要有跑道視程(Runway Visual Range, RVR)、主導能見度(Dominant Visibility, VIS)及氣象光學視程(Meteorological Optical Range, MOR)等,其中RVR是國際民航組織認可的、決定航空器起降的能見度標準。但其估算模型被國外航空儀器廠商壟斷,且與MOR相比,RVR還受能見度垂直分布的影響,與背景亮度、跑道燈光強度聯(lián)系密切。邊界層結(jié)構(gòu)的復雜性及非氣象因子的難以預測性都為RVR的預警預報帶來困擾。本文介紹了RVR與MOR及VIS的關(guān)系,分析了氣象因子、背景亮度及跑道燈光強度對RVR的影響,梳理了當前航空業(yè)中能見度預報的技術(shù)進展,探討了提高航空能見度預報水平的可能途徑。RVR、MOR和VIS都是表示能見度的量,三者的物理意義、探測規(guī)范、影響因子均不同,導致其數(shù)值有明顯差距,但相關(guān)關(guān)系高,在特定情況下具有替代性;氣象因子對MOR的影響機制研究廣泛,但缺乏研究背景亮度、跑道燈光強度對RVR的影響特征,且當前難以預報亮度因子,影響了RVR的有效預報;對比于當前地面觀測的MOR,利用激光雷達及衛(wèi)星測量斜程能見度,能提供更接近RVR物理意義的基礎能見度;當前基于深度學習模型的航空能見度預報技術(shù)難以預報出能見度發(fā)生轉(zhuǎn)折變化的特征,尚無法提供長時間的有效預報。因此,本文展望人工智能技術(shù)及數(shù)值預報技術(shù)發(fā)展的趨勢,將兩者相結(jié)合,結(jié)合有效的氣象因子預報,建立帶有物理約束的能見度智能預報模型,或?qū)⒛軌蛱峁└呔鹊哪芤姸阮A報產(chǎn)品。