基于历史气象数据的航线概率温度概率风计算方法研究

论文摘要

航线飞行温度数据和风数据是航线适应性分析、开航分析和飞机选型等研究工作的基础。本文基于美国国家海洋和大气管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration,NOAA)的历史气象数据,统计分析全球网格点的温度数据、东西风数据、南北风数据;基于数据统计的原理将历史气象数据与各种概率分布函数模型进行拟合,对比分析各个拟合图形和拟合参数,得到与历史温度数据、历史东西风数据、历史南北风数据拟合度最高的数据概率分布特征函数模型,依据该概率分布特征函数模型的函数特征对NOAA近三十年的温度数据库、东西风数据库、南北风数据库进行简化处理,得到简化后的历史气象数据库;建立航线概率温度概率风计算模型,构建基于历史温度数据、历史东西风数据、历史南北风数据概率分布特征模型的航线概率温度概率风估算方法;以典型经纬度网格点为例,将本文构建的航线概率温度概率风估算方法计算结果与统计算法计算结果进行对比,分析概率要求、等压面、经度、纬度对航路点概率温度概率风计算结果精度的影响:以具体航线为例,将本文构建的航线概率温度概率风估算方法计算结果、波音公司开发的Windtemp软件计算结果分别与统计算法计算结果进行对比,分析偏差;最后,利用控制变量法,选取全球网格点上大量点进行计算、观察与统计,分析等压面、经度、纬度对概率温度概率风的影响。

论文目录

摘要

Abstract

第一章绪论

1.1 选题背景

1.2 选题意义

1.3 国内外研究现状

1.3.1 国外研究现状

1.3.2 国内研究现状

1.4 研究思路与论文结构

第二章概率风和概率温度的统计计算方法

2.1 历史气象数据源提取和转换

2.2 航路点概率温度的计算方法

2.2.1 三维插值

2.2.2 航线距离的计算

2.3 航路点概率风的计算方法

2.3.1 航线航向的计算

2.3.2 沿航线方向的风

2.4 航线概率温度概率风统计算法

第三章概率风概率温度的拟合计算方法

3.1 拟合函数的对比与遴选

3.1.1 高斯分布（Gaussian distribution）

3.1.2 多项式逼近（Approximation by Polynomial）

3.1.3 有理函数逼近（Approximation by rational functions）

3.1.4 高斯逼近（Approximation by gaussian）

3.1.5 傅里叶级数（Fourier coefficient）

3.1.6 正弦级数（Sin coefficient）

3.2 拟合参数的计算方法

3.3 拟合模型

3.4 统计参数的求解与储存

3.5 概率风和概率温度估算模型

第四章概率风和概率温度的计算分析

4.1 概率风和概率温度计算软件的开发

4.2 计算效率对比

4.2.1 概率温度计算效率对比

4.2.2 概率风计算效率对比

4.3 概率温度的计算分析

4.3.1 概率要求对计算结果误差的影响

4.3.2 等压面对计算结果误差的影响

4.3.3 纬度对计算结果误差的影响

4.3.4 经度对计算结果误差的影响

4.4 概率风的计算分析

4.4.1 概率要求对计算结果误差的影响

4.4.2 等压面对计算结果误差的影响

4.4.3 纬度对计算结果误差的影响

4.4.4 经度对计算结果误差的影响

4.5 典型航线的计算分析

4.5.1 航线概率温度计算结果对比

4.5.2 航线概率风计算结果对比

4.6 概率温度影响因素分析

4.6.1 等压面对概率温度的影响

4.6.2 经度对概率温度的影响

4.6.3 纬度对概率温度的影响

4.7 概率风影响因素分析

4.7.1 等压面对概率风的影响

4.7.2 经度对概率风的影响

4.7.3 纬度对概率风的影响

第五章结论

致谢

参考文献

在校期间发表的学术论文及参与科研项目情况

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 王璐

导师: 魏志强

关键词: 航空运输,气象数据,航线概率风,高斯分布,拟合模型

来源: 中国民航大学

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑

专业: 气象学,航空航天科学与工程

单位: 中国民航大学

分类号: V321.2

DOI: 10.27627/d.cnki.gzmhy.2019.000514

总页数: 93

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