设为首页
加入收藏
Weather Conditions and Cloud Microphysical Characteristics of an Aircraft Severe Icing Process
-
摘要: 利用2021年2月28日机载探测资料, 结合欧洲中期天气预报中心ERA5再分析资料、陕西省延安站探空资料, 分析飞机发生严重积冰的天气背景和云的宏微观结构特征。此次严重积冰天气是受高空槽、低空切变线、低空急流和地面冷锋共同影响的结果。ERA5再分析资料表明:过冷水大值区主要分布于锋区前部暖侧的700 hPa至600 hPa高度。探空资料表明:飞机探测区环境温度为-9~-3℃, 温度露点差为0℃, 具有发生严重积冰的温度和湿度条件。飞机遭遇严重积冰期间环境温度为-8~-5℃, 云粒子探头观测的液态水含量平均为0.35 g·m-3, 最大为0.7 g·m-3;总水含量仪观测的液态水含量平均为0.5 g·m-3, 最大为0.85 g·m-3, 有11 min大于0.45 g·m-3;云粒子中值体积直径平均为20.3 μm, 云粒子数浓度平均为149.3 cm-3;云粒子数浓度由低层到高层呈增大趋势, 而云粒子中值体积直径变化趋势与之相反。计算表明:国王350飞机在穿云作业时, 云中过冷水含量分别高于0.04 g·m-3, 0.15 g·m-3和0.45 g·m-3时可能遭遇轻度积冰、中度积冰和严重积冰。Abstract: Based on the aircraft measurements on 28 February 2021, combined with ERA5 reanalysis data and sounding data, the weather background and the characteristics of cloud structure of a severe icing case on the aircraft are analyzed. The severe icing process is induced by the joint influence of high-level trough, low-level shear line, low-level jet and cold front. The ERA5 reanalysis data show that the maximum value area of supercooled water is mainly distributed at the height of 700 hPa to 600 hPa on the warm side of the front area and the ambient temperature is -4 to -12℃, accompanied by an upward movement of -0.2 to -0.8 Pa·s-1. The sounding data show that the cloud system is distributed in multiple layers. There is a deep dry layer between the upper ice crystal cloud and the lower supercooled water cloud. The temperature in the aircraft detection area is -9 to -3℃ and the dew-point spread is 0℃, which are favorable for icing. During the icing process, the air temperature is -8 to -5℃. Aircraft measurements show that there is abundant supercooled water in clouds. The average liquid water content by cloud particles probe is 0.35 g·m-3, and the maximum value is 0.7 g·m-3. The average liquid water content by total water content measurement probes is 0.5 g·m-3, the maximum value is 0.85 g·m-3, and for 11 minutes the liquid water content is larger than 0.45 g·m-3. The average median volume diameter of cloud particles is 20.3 μm, and the number concentration of cloud particles is 149.3 cm-3 on average. The number concentration of cloud particles tends to increase from low level to high level and vice versa for the median volume diameter of cloud particles. Finally, the conditions with different icing intensity that the King-air 350 aircraft may encounte during weather modification work in the cloud are discussed. The calculation shows that the King-air 350 aircraft carries out observation research or weather modification tasks when the liquid water content in the cloud is higher than 0.04 g·m-3, 0.15 g·m-3 and 0.45 g·m-3, it may encounter light, moderate, and severe icing, under certain conditions.
-
引言
积冰是飞机全天候飞行必然遭遇的极端天气之一，飞机积冰严重威胁飞行安全，据美国国家安全运输委员会(National Transportation Safety Board，NTSB)统计，1994—2010年与天气原因相关的飞行事故中，飞机积冰占7%[1]。因此，民用运输类飞机交付前，需要进行冰风洞试验、模拟冰型试验、自然结冰试飞等一系列严格的测试。其中，自然结冰飞行试验需要寻找真实大气中的积冰环境，是最难完成的科目之一。
自20世纪40年代，美国国家航空咨询委员会(National Advisory Committee for Aeronautics，NACA)对飞机积冰开展了一系列研究，制定了美国适航规章第25部附录C，该附录利用液态水含量(liquid water content，LWC)、水滴平均有效直径(mean effective drop diameter，MED)、大气静温、云层水平范围、云层垂直范围和气压高度确定了连续最大(层云)积冰条件和间断最大(积云)积冰条件的标准[2]。我国运输类飞机适航审定规章在该基础上发展而来[3]。近年美国联邦航空管理局(Federal Aviation Administration, FAA)为进一步提高飞机在积冰条件下的安全飞行标准，增加了过冷大水滴(supercooled large droplet, SLD)、混合相态和冰晶积冰环境下的验证标准[4]。
国内外机构和学者对飞机积冰的天气系统进行大量研究。美国空军研究表明85%观测到的积冰位于锋区附近，最大水平范围的积冰与暖锋有关，最严重的积冰与冷锋有关[5]。我国西南、西北地区导致飞机积冰的天气系统有冷锋、高空槽和切变线[6-7]，华北地区有华北地面高压和河套地区高空槽形成的回流与倒槽[8]。迟竹萍[9]统计2000—2005年山东地区不同天气系统增雨飞机积冰，发现低压倒槽、冷锋、南方气旋是产生飞机中度积冰的主要天气背景。
积冰探测研究也取得了很多成果。美国、加拿大的研究机构对北美地区的积冰气象条件展开了大量飞机探测研究[10-15]，获得详尽的积冰气象条件资料库和飞机积冰气候研究成果[16-17]，北美五大湖地区也成为各大飞机制造商完成自然结冰适航审定试飞的首选地区[18]。2019年美国联邦航空管理局与加拿大国家研究委员会启动ICICLE(In-Cloud Icing and Large-drop Experiment)项目，对北美五大湖地区的小水滴和过冷大水滴气象条件开展深入探测研究[19]。我国气象部门通过人工影响天气作业对层状云开展大量飞机观测[20-21]，在机载热线含水量仪探测数据校验方法、机载云微物理探头观测资料处理方法和技术等方面[22-25]为国内积冰探测提供了实现手段。利用机载观测数据揭示积层混合云、弱降水层状云、地形云、青藏高原夏季对流云等不同云系的微物理特征[26-29]，尤其加深了对华北地区层状云的微物理结构和降水形成机制的认识[30-32]。气象部门通过大量观测试验研究了层状云中过冷水的分布和生消机制，对于识别飞机积冰环境具有重要意义。由于我国民机工程起步较晚，国内专门针对飞机积冰的探测试验鲜有开展，目前仅在一些航空装备自然结冰审定试飞中开展少量飞行试验[33-35]，2016年中国气象局人工影响天气中心在安徽安庆开展了2架次探测试验，取得少量飞机积冰云微物理资料[36]。由于缺乏飞机积冰条件下的云微物理样本，飞机积冰气候研究和积冰预报算法验证难以有效开展。
为使我国自主研发的运输类飞机能够安全飞行并获得适航证书，在国内寻找适合自然结冰试飞的试验区迫在眉睫。为支撑C919大型客机自然结冰试飞选址，2021年2月中国飞行试验研究院联合上海市气象局在我国陕西、山西开展飞机积冰资源探测试验。本文利用机载探测资料、ERA5再分析资料和常规气象资料对发生在2021年2月28日探测飞行中遭遇严重积冰的天气条件和云微物理特征进行分析，为今后国内自然结冰试飞选址、飞机积冰气象条件研究和航空气象保障服务提供参考。
1. 观测设备和资料
1.1 飞机观测设备和资料
本研究所使用的飞机观测资料由2021年2月28日国王350飞机在山西蒲县地区穿云探测飞行中获取。该飞机加装云粒子测量设备、气象综合探头和液态水含量探头，主要测量设备包括：云粒子探头(cloud droplet probe，CDP)，综合气象要素测量系统(Aircraft Integrated Meteorological Measurement System，AIMMS)，总水含量仪(water content meter，WCM)。测量设备详细参数见表 1，为确保所获取的探测资料真实可靠，上述测量设备在探测飞行之前均进行了标定。
表 1 机载测量设备功能及参数Table 1. Airborne instrumentations and main parameters仪器名称 设备功能 测量范围 精度 云粒子探头 测量云滴粒子 2~50 μm 1~12通道:1 μm；13~30通道:2 μm 综合气象要素测量系统 测量温度，风速，风向，经纬度，海拔 海拔：0~15 km温度：-20~+40℃ 测温：0.05℃；风速：0.5 m·s-1 总水含量仪 测量液态水含量，总水含量 0~10 g·m-3 0.001 g·m-3 本文仅研究适航审定规章附录C中涉及的小云滴积冰(中值体积直径小于40 μm)，所选用的主要参数包括：云粒子探头通过云粒子谱计算的液态水含量(CDP-LWC，单位：g·m-3)，云粒子探头计算的中值体积直径(CDP-MVD，median volume diameter，单位：μm)，云粒子探头观测的云粒子数浓度(CDP-N，单位：cm-3)，总水含量仪观测的液态水含量(WCM-LWC，单位：g·m-3)和总水含量(WCM-TWC，单位：g·m-3)，综合气象要素测量系统所观测的大气温度(TA，单位: ℃)。飞机遭遇严重积冰期间总水含量仪观测的平均总水含量为0.524 g·m-3，平均液态水含量为0.50 g·m-3，液态水含量占总水含量的95.4%，因此认为层状云主要以云滴为主，忽略冰晶对云粒子探头观测液态水含量造成的误差。本文参考Che等[37]和蔡兆鑫等[38]的方法进行出入云判定，即当云粒子数浓度大于10 cm-3且云粒子探头观测的液态水含量大于0.001 g·m-3时，认为飞机入云。
1.2 其他资料
本文选用2021年2月28日08:00—18:00(北京时，下同)ERA5逐小时资料，水平分辨率为0.25°× 0.25°, 垂直方向为1000 hPa到300 hPa共20个高度层，包括云水含量、垂直速度、温度、风场、位势高度和海平面气压。中国气象局气象信息综合分析处理系统(Meteorological Information Comprehensive Analysis and Processing System，MICAPS)08:00陕西省延安站的探空资料。
2. 飞机飞行观测概况
2021年2月28日09:07:35—09:23:08探测飞机在山西蒲县上空穿越层状云的过程中遭遇严重积冰，飞机风挡、机翼迅速积聚明冰，飞行员目测积冰最大厚度为5 cm，由于积冰速率快，飞机爬升率迅速减小。图 1a为飞机探测轨迹，本文将此次严重积冰过程分为两个阶段(图 1b):第1阶段(09:07:35 —09:13:44)，飞机在4300 m高度入云并盘旋下降至3108 m；第2阶段(09:13:45—09:23:08)，飞机从3108 m盘旋爬升至4300 m。
![]()
图 1 探测飞行情况(a)飞行轨迹，(b)飞行高度-时间变化Figure 1. Detection of flight(a)flight track, (b)altitude-time variation3. 天气条件
3.1 天气背景
受高空槽、低空急流和冷锋系统影响，2021年2月28日西北地区东部出现阴雨天气过程。在当日08:00天气图(图 2)上，500 hPa在青藏高原东部为一宽广槽区，观测区(黑色三角)受高空槽前部的暖干气流影响；700 hPa观测区位于西南涡前部西南急流的北侧，西南急流提供良好的水汽输送条件；850 hPa观测区受切变线影响；地面冷锋位于内蒙古—陕西西北部，观测区位于冷锋前部200 km。500 hPa高空槽、700 hPa和850 hPa切变线前部的辐合上升作用及冷锋的抬升是此次天气过程中过冷水形成和维持的主要动力机制，西南涡前部的低空急流为此次过程提供充足的水汽。
![]()
图 2 2021年2月28日08:00天气图(黑色实线代表位势高度, 单位：dagpm;黑色虚线代表等温线，单位：℃;黑色三角代表观测到严重积冰区域)Figure 2. Weather chart at 0800 BT 28 Feb 2021(the black solid line denotes the geopotential height, unit:dagpm;the black dashed line denotes the isotherm, unit:℃;the black triangle denotes the area of severe icing)3.2 探空资料分析
本文利用温度露点差阈值法分析探空资料判断云层垂直分布状况[39]，同时参考美国空军分析方法[5]，认为当温度在-20~0℃且温度露点差不大于3℃时处于积冰环境，发生严重积冰时，温度露点差接近0℃。与飞机遭遇严重积冰区域距离最近的探空站点为延安站，因此对08:00延安站探空资料(图 3)进行积冰条件分析。延安站上空存在两层云，高层云位于8~9 km高度，低层云从近地层发展到4.5 km高度，云顶温度为-10℃，两层云之间存在深厚的干层，3~4 km高度存在逆温层，有利于过冷水的积聚。在1.7~4.5 km高度的温度为-3℃到-9℃，温度露点差为0℃，延安站附近存在发生严重积冰的温度和湿度条件。
3.3 液态水分布特征
选用2021年2月28日09:00 ERA5再分析资料中的云水含量(specific cloud liquid water content，CLWC)、垂直速度(vertical velocity)和温度资料对此次严重积冰过程开展分析。
液态水研究区域为34°~40°N，108°~114°E。飞机遭遇严重积冰区域(36.24°~36.40°N，111.05°~111.30°E)在图 4中用紫色矩形框标注。由36.25°N剖面(图 4a)可见，液态水含量大值区主要分布在109.5°E以东的750 hPa至550 hPa高度，液态水最大值为0.5 g·m-3。图 4b显示沿111.25°E剖面存在3个液态水极大值中心。在36.5°~38.5°N，液态水含量大值区主要分布在600 hPa至550 hPa高度，最大值为0.4 g·m-3，其中37°~38.5°N存在速度为-0.8 Pa·s-1上升运动中心，环境温度对应为-4℃到-16℃。锋区位于37°~38.5°N，其前部存在明显的上升运动与丰富的液态水。在飞机遭遇严重积冰区域，液态水含量大值区在750 hPa到650 hPa高度，液态水含量最大值为0.4 g·m-3，并伴有速度为-0.2 Pa· s-1的上升运动，环境温度对应为-4℃到-8℃。
![]()
图 4 2021年2月28日09:00液态水含量垂直分布(黑色阴影为地形；紫色矩形框表示飞机观测到严重积冰区域；填色表示液态水含量；红色虚线表示等温线，单位：℃；黑色虚线表示垂直速度，单位：Pa·s-1)
(a)沿36.25°N纬向剖面，(b)沿111.25°E经向剖面Figure 4. Distribution of liquid water content at 0900 BT 28 Feb 2021(the black denotes terrain;the purple box denotes the area of severe icing;the colour shaded denotes the liquid water content;the red dashed line denotes the isotherm, unit:℃;the black dashed line denotes vertical velocity, unit:Pa·s-1)
(a)the zonal section along 36.25°N, (b)the meridional section along 111.25°E4. 云微物理特征
4.1 云微物理量时间变化特征
图 5为积冰过程中云微物理量随时间变化。第1阶段(09:07:35—09:13:44)，飞机从4300 m高度下降至3108 m高度，环境温度为-8~-5℃；由液态水分布可知，云粒子探头观测的液态水含量(CDP-LWC)为0.2~0.5 g· m-3，最大值为0.7 g·m-3，总水含量仪观测的液态水含量(WCM-LWC)为0.2~0.7 g·m-3，最大值超过0.8 g·m-3，两者变化趋势较为一致；云粒子数浓度为50~300 cm-3，最大为325 cm-3；云粒子中值体积直径(CDP-MVD)呈先减小后上升趋势，最小约为12 μm，最大约为27.5 μm，云滴谱显示15~20 μm粒径的云粒子数浓度为10~100 cm-3·μm-1，在09:12—09:13期间，20~30 μm粒径的云粒子数浓度为1~10 cm-3· μm-1，云粒子中值体积直径(CDP-MVD)为17.5~25 μm，同时伴随有液态水峰值区。第2阶段(09:13:45—09:23:08)，飞机从3108 m高度爬升至4300 m高度，各云微物理量的变化范围和趋势与第1阶段基本一致，说明云层较为稳定。在飞机遭遇严重积冰期间，云中过冷水含量丰富，云粒子探头观测的液态水含量(CDP-LWC)平均值为0.35 g·m-3, 总水含量仪观测的液态水含量(WCM-LWC)平均值为0.5 g·m-3；云粒子直径较大，云粒子中值体积直径(CDP-MVD)平均为20.3 μm；云粒子数浓度平均为149.3 cm-3。
4.2 云微物理量垂直分布特征
利用探测飞行下降和爬升阶段观测资料，研究下降和爬升过程中云微物理量的垂直分布特征。图 6所示的第1阶段(09:07:35—09:13:44)为飞行下降穿云探测。液态水垂直廓线表明：云粒子探头观测的液态水含量(CDP-LWC)和总水含量仪观测的液态水含量(WCM-LWC)在垂直分布上较为一致，但峰值和分布高度存在差异，CDP-LWC分别在4.2 km，3.46 km，3.3 km高度出现极大值，在3.46 km高度为最大值0.7 g·m-3；WCM-LWC分别在4.2 km，4 km，3.6 km，3.26 km高度出现极大值，在3.4 km高度为最大值0.85 g·m-3。温度垂直廓线表明：4.15~4.3 km，3.9~4.01 km，3.44~3.5 km，3.26~3.4 km高度为逆温层。可见，液态水极大值区与逆温层对应关系较好，这是由于云中水汽凝结释放大量潜热，局部地区升温所致，总水含量仪观测的液态水含量(WCM-LWC)的峰值出现于逆温层底部或顶部，国内外试验也观测到该现象[32, 40]，这是因为逆温层的层结相对稳定，对上下空气的对流起削弱抑制作用，有利于云中液态水积聚。飞机观测云顶高度为4.3 km，在近云顶处(云顶下方100~300 m)的云层中液态水含量丰富，这与国内外观测结果较为一致[21, 33, 41]。云粒子数浓度(CDP-N)廓线显示，云粒子数浓度由低到高呈现增长趋势，对应中值体积直径(CDP-MVD)呈减小趋势，云粒子数浓度与其直径存在负相关性，这与王黎俊等[42]对层状云观测结果较为一致。云粒子谱显示，在3.5 km高度以下，15~27.5 μm云粒子数浓度为10 cm-3·μm-1，在3.5~4.3 km高度，云粒子直径为5~20 μm，数浓度为10~100 cm-3·μm-1。
![]()
图 6 第1阶段飞机观测物理量垂直分布Figure 6. Vertical distribution of aircraft measurements in Phase 1图 7所示的第2阶段(09:13:45—09:23:08)为爬升穿云探测，飞机从3.1 km爬升至云顶，由液态水含量廓线可见，WCM-LWC在4.18 km高度和4.02 km高度出现峰值0.76 g·m-3，对应云粒子数浓度存在峰值200 cm-3和275 cm-3，相应中值体积直径为15~20 μm。在3.46 km高度(逆温层顶部)，总水含量仪观测的液态水含量(WCM-LWC)出现峰值0.6 g·m-3，相应云粒子数浓度(CDP-N)为125 cm-3，云粒子中值体积直径(CDP-MVD)为24.5 μm。
![]()
图 7 第2阶段飞机观测物理量垂直分布Figure 7. Vertical distribution of aircraft measurements in Phase 24.3 积冰强度
美国气象部门于20世纪40年代提出积冰强度的定义，之后气象学家又将云中的过冷水含量与积冰强度关联，20世纪50年代美国空军提出积冰强度标准, 将飞机性能与液态水含量和积冰累积速率关联。目前，在航空气象服务中，积冰强度被划分为微量、轻度、中度、严重，但这样的表述在实际工作中存在模糊性和主观性，同时也无法将不同机型的积冰强度联系起来[43]。因此，美国学者提出积冰速率表述结冰强度的概念，累积0.635 cm厚度的积冰需15~60 min为轻度积冰，5~15 min为中度积冰，低于5 min则为严重积冰，Jeck等[44]提出一种定量计算积冰强度的经验公式：
(1) 式(1)中，L表示液态水含量，单位：g·m-3；D为0.635 cm；t为时间，取为5，15，60 min；β为水滴收集效率；S为真空速，单位：km·h-1;A为比例经验常数。本文假设飞机攻角为0°，真空速为361.14 km· h-1，经验常数A为0.00118，收集效率β为0.48，云滴中值体积直径为15 μm，采用上述经验公式计算轻度、中度、严重积冰液态水含量阈值分别为0.04 g· m-3，0.15 g·m-3，0.45 g·m-3。当真空速为361.14 km·h-1，09:07:35—09:23:08飞机在积冰环境中暴露飞行96.3 km，将飞机测量的总水含量仪观测的液态水含量(WCM-LWC)秒级资料进行5 s平均处理，利用经验公式计算出累积0.635 cm厚度的积冰所需时间，结果见图 8。由图 8a可见，飞机在累计81.5 km距离的积冰环境飞行中，总水含量仪观测的液态水含量(WCM-LWC)累积平均值高于0.45 g·m-3。由图 8b可见，飞机在96.3 km暴露距离的积冰环境飞行中，遭遇轻度积冰5.6 km，遭遇中度及以上强度积冰90.7 km，其中遭遇严重积冰达到66.7 km，实际飞行中，收集效率β更大，云滴中值体积直径存在大于15 μm的情况，飞机积冰情况更加严重。
![]()
图 8 暴露距离及积冰速率(a)总水含量仪观测的液态水含量(WCM-LWC) 随暴露距离变化(黑色虚线表示积冰强度阈值)，(b)积冰速率(黑色虚线表示时间阈值)Figure 8. Exposure distance and icing rate(a)WCM-LWC varying with exposure distance (the dashed line denotes the threshold of icing intensity), (b)icing rate (the dashed line denotes the threshold of time)5. 结论与讨论
本文针对2021年2月28日发生的严重积冰天气过程，利用飞机探测资料、再分析资料和探空资料研究发生严重积冰的天气背景、云粒子垂直分布特征、过冷水含量等，主要结论如下：
1) 受500 hPa高空槽前暖干气流、700 hPa西南涡前部急流和冷锋系统影响，陕西、山西出现一次明显的层状云降水天气。高空槽、低层切变线的辐合抬升与冷锋的抬升作用有效促进云中过冷水的生成，西南涡前部的低空急流为此次天气过程提供充足水汽。
2) 飞机探测区周边探空站点资料表明:探空站上空高层冰晶云与低层过冷水云间存在深厚的干层，由于缺乏冰晶效应催化低层过冷水云冰晶化，低层云中过冷水得以维持。低层层状云环境温度为-9~-3℃，温度露点差为0℃，具有发生严重积冰的温度、湿度条件。
3) ERA5再分析资料表明：液态水大值区分布于冷锋前部的暖侧，环境温度为-12~-4℃，同时伴有-0.8~-0.2 Pa·s-1上升运动。遭遇严重积冰区域的液态水主要分布在750 hPa至650 hPa高度，分布高度与飞机观测值较为一致，但峰值较飞机观测值偏小。
4) 飞机遭遇严重积冰期间环境温度为-8~-5℃，云中过冷水含量丰富，云粒子探头观测的液态水含量(CDP-LWC)平均为0.35 g·m-3，最大值为0.7 g·m-3，总水含量仪观测的液态水含量(WCM-LWC)平均为0.5 g·m-3, 最大值为0.85 g·m-3，云粒子中值体积直径(CDP-MVD)平均为20.3 μm，云粒子数浓度(CDP-N)平均为149.3 cm-3。云微物理量垂直分布表明：云粒子数浓度(CDP-N)由低到高呈增大趋势，云粒子中值体积直径(CDP-MVD)呈减小趋势。过冷水含量有两处峰值区，分别位于近云顶处和云中逆温层顶部或底部。在近云顶处，高过冷水区对应云粒子中值体积直径(CDP-MVD)为15~20 μm的较小云粒子，在3.5 km高度的逆温层顶下方，高过冷水区域的云粒子中值体积直径(CDP-MVD)为25~27.5 μm的较大云粒子。
5) 飞机积冰强度不仅与过冷水含量、云滴大小、温度等气象因素相关，也与翼型、飞行速度等飞机本身因素有关，因此不同机型在相同积冰环境中积冰强度也会存在较大差异。国王350飞机在环境温度为-30~0℃、云粒子中值体积直径(CDP-MVD)不小于15 μm的层状云中进行观测或人工影响天气穿云作业时，真空速为361.14 km·h-1情况下，液态水含量高于0.04 g·m-3可能遭遇轻度积冰，高于0.15 g·m-3可能遭遇中度积冰，高于0.45 g· m-3可能遭遇严重积冰。在冷锋系统和低空西南急流影响下，在航空气象保障中需注意高过冷水区域造成的严重积冰。
本文仅分析中值体积直径小于40 μm的小云滴造成的飞机积冰，对于此次过程中，飞机在逆温层中是否遭遇过冷大水滴造成的积冰还需开展深入的研究。
致谢: 山西省气象局李培仁研究员、董亚宁工程师为本文提供了帮助，特此致谢。 -
![]()
图 1 探测飞行情况
(a)飞行轨迹，(b)飞行高度-时间变化
Figure 1. Detection of flight
(a)flight track, (b)altitude-time variation
![]()
图 2 2021年2月28日08:00天气图
(黑色实线代表位势高度, 单位：dagpm;黑色虚线代表等温线，单位：℃;黑色三角代表观测到严重积冰区域)
Figure 2. Weather chart at 0800 BT 28 Feb 2021
(the black solid line denotes the geopotential height, unit:dagpm;the black dashed line denotes the isotherm, unit:℃;the black triangle denotes the area of severe icing)
![]()
图 4 2021年2月28日09:00液态水含量垂直分布
(黑色阴影为地形；紫色矩形框表示飞机观测到严重积冰区域；填色表示液态水含量；红色虚线表示等温线，单位：℃；黑色虚线表示垂直速度，单位：Pa·s-1)
(a)沿36.25°N纬向剖面，(b)沿111.25°E经向剖面Figure 4. Distribution of liquid water content at 0900 BT 28 Feb 2021
(the black denotes terrain;the purple box denotes the area of severe icing;the colour shaded denotes the liquid water content;the red dashed line denotes the isotherm, unit:℃;the black dashed line denotes vertical velocity, unit:Pa·s-1)
(a)the zonal section along 36.25°N, (b)the meridional section along 111.25°E![]()
图 6 第1阶段飞机观测物理量垂直分布
Figure 6. Vertical distribution of aircraft measurements in Phase 1
![]()
图 7 第2阶段飞机观测物理量垂直分布
Figure 7. Vertical distribution of aircraft measurements in Phase 2
![]()
图 8 暴露距离及积冰速率
(a)总水含量仪观测的液态水含量(WCM-LWC) 随暴露距离变化(黑色虚线表示积冰强度阈值)，(b)积冰速率(黑色虚线表示时间阈值)
Figure 8. Exposure distance and icing rate
(a)WCM-LWC varying with exposure distance (the dashed line denotes the threshold of icing intensity), (b)icing rate (the dashed line denotes the threshold of time)
表 1 机载测量设备功能及参数
Table 1 Airborne instrumentations and main parameters
仪器名称 设备功能 测量范围 精度 云粒子探头 测量云滴粒子 2~50 μm 1~12通道:1 μm；13~30通道:2 μm 综合气象要素测量系统 测量温度，风速，风向，经纬度，海拔 海拔：0~15 km温度：-20~+40℃ 测温：0.05℃；风速：0.5 m·s-1 总水含量仪 测量液态水含量，总水含量 0~10 g·m-3 0.001 g·m-3 
下载: 导出CSV
-
[1] Gultepe I, Sharman R, Williams P D, et al. A review of high impact weather for aviation meteorology. Pure Appl Geophys, 2019, 176(5): 1869-1921. DOI: 10.1007/s00024-019-02168-6
[2] Federal Aviation Administration, Federal Aviation Regulations(FAR). Part 25: Airworthiness Standards: Transport Category Airplanes. FAA, 2017.
[3] 中国民用航空局. CCAR 25-R4: 中国民用航空规章第25部: 运输类飞机适航标准. 北京: 中国民用航空总局, 2011. Civil Aviation Administration of China. CCAR 25-R4: Chinese Civil Aviation Regulation No. 25: Airworthiness Standards for Transport Aircraft Beijing: Civil Aviation Administration of China, 2011.
[4] Marwitz J. Comments on "characterization of aircraft icing environments with supercooled large drops for application to commercial aircraft certification". J Appl Meteor Climatol, 2013, 52(7): 1670-1672. DOI: 10.1175/JAMC-D-12-096.1
[5] Schack C J, Christe K O. Forecasters' Guide on Aircraft Icing. Air Weather Service Rep, AWS/TR-80/001, 1980: 1-58.
[6] 李子良. 飞机积冰的气象条件分析. 四川气象, 1999, 9(3): 56-57. DOI: 10.3969/j.issn.1674-2184.1999.03.015 Li Z L. Analysis of meteorological conditions for aircraft icing. J Sichuan Meteor, 1999, 9(3): 56-57. DOI: 10.3969/j.issn.1674-2184.1999.03.015
[7] 庞朝云, 张逸轩. 甘肃中部地区飞机积冰的气象条件分析. 干旱气象, 2008, 26(3): 53-56. DOI: 10.3969/j.issn.1006-7639.2008.03.010 Pang Z Y, Zhang Y X. Weather conditions of aircraft icing in the middle part of Gansu Province. Arid Meteor, 2008, 26(3): 53-56. DOI: 10.3969/j.issn.1006-7639.2008.03.010
[8] 刘开宇, 申红喜, 李秀连, 等. "04.12.21"飞机积冰天气过程数值特征分析. 气象, 2005, 31(12): 23-27. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-QXXX200512004.htm Liu K Y, Shen H X, Li X L, et al. Analysis of an aircraft icing event in Taiyuan airport. Meteor Mon, 2005, 31(12): 23-27. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-QXXX200512004.htm
[9] 迟竹萍. 飞机空中积冰的气象条件分析及数值预报试验. 气象科技, 2007, 35(5): 714-718. DOI: 10.3969/j.issn.1671-6345.2007.05.021 Chi Z P. Statistical analysis and numerical prediction experiment of weather conditions for aircraft icing. Meteor Sci Technol, 2007, 35(5): 714-718. DOI: 10.3969/j.issn.1671-6345.2007.05.021
[10] Rasmussen R, Politovich M, Marwitz J, et al. Winter Icing and Storms Project(WISP). Bull Amer Meteor Soc, 1992, 73(7): 951-976. DOI: 10.1175/1520-0477(1992)073<0951:WIASP>2.0.CO;2
[11] Cober S G, Isaac G A, Strapp J W. Aircraft icing measurements in east coast winter storms. J Appl Meteor Climatol, 1995, 34(1): 88-100. DOI: 10.1175/1520-0450-34.1.88
[12] Miller D, Bernstein B, McDonough B, et al. NASA/FAA/NCAR Supercooled Large Droplet Icing Flight Research-Summary of Winter 96-97 Flight Operations//36th AIAA Aerospace Sciences Meeting and Exhibit, 1998. DOI: 10.2514/6.1998-577.
[13] Isaac G A, Cober S G, Strapp J W, et al. Recent Canadian research on aircraft in-flight icing. Can Aeronaut Space J, 2001, 47(3): 213-221.
[14] Isaac G, Cober S, Strapp J, et al. Preliminary Results from the Alliance Icing Research Study(Airs)//39th Aerospace Sciences Meeting and Exhibit, 2001. DOI: 10.2514/6.2001-393.
[15] Isaac G, Ayers J, Bailey M, et al. First Results from the Alliance Icing Research Study Ⅱ//43rd AIAA Aerospace Sciences Meeting and Exhibit, 2005. DOI: 10.2514/6.2005-252.
[16] Bernstein B C, Wolff C A, McDonough F. An inferred climatology of icing conditions aloft, including supercooled large drops. Part Ⅰ: Canada and the continental United States. J Appl Meteor Climatol, 2007, 46(11): 1857-1878. DOI: 10.1175/2007JAMC1607.1
[17] Bernstein B C, Le Bot C. An inferred climatology of icing conditions aloft, including supercooled large drops. Part Ⅱ: Europe, Asia, and the globe. J Appl Meteor Climatol, 2009, 48(8): 1503-1526. DOI: 10.1175/2009JAMC2073.1
[18] Bernstein B, Campo W, Algodal L, et al. The Embraer-170 and -190 Natural Icing Flight Campaigns: Keys to Success//44th AIAA Aerospace Sciences Meeting and Exhibit, 2006. DOI: 10.2514/6.2006-264.
[19] DiVito S, Bernstein B C, Sims D L, et al. In-cloud Icing and Large-drop Experiment(ICICLE). Part Ⅰ: Overview//100th American Meteorological Society Annual Meeting. AMS, 2020. DOI: 10.21949/1524472.
[20] 郭学良, 付丹红, 郭欣, 等. 我国云降水物理飞机观测研究进展. 应用气象学报, 2021, 32(6): 641-652. DOI: 10.11898/1001-7313.20210601 Guo X L, Fu D H, Guo X, et al. Advances in aircraft measurements of clouds and precipitation in China. J Appl Meteor Sci, 2021, 32(6): 641-652. DOI: 10.11898/1001-7313.20210601
[21] 郭学良, 方春刚, 卢广献, 等. 2008—2018年我国人工影响天气技术及应用进展. 应用气象学报, 2019, 30(6): 641-650. DOI: 10.11898/1001-7313.20190601 Guo X L, Fang C G, Lu G X, et al. Progresses of weather modification technologies and applications in China from 2008 to 2018. J Appl Meteor Sci, 2019, 30(6): 641-650. DOI: 10.11898/1001-7313.20190601
[22] 刘晓璐, 张元, 刘东升. 机载热线含水量仪探测数据校验方法. 应用气象学报, 2021, 32(6): 748-758. DOI: 10.11898/1001-7313.20210609 Liu X L, Zhang Y, Liu D S. Calibration for data observed by airborne hot-wire liquid water content sensor. J Appl Meteor Sci, 2021, 32(6): 748-758. DOI: 10.11898/1001-7313.20210609
[23] 李宏宇, 周旭, 张荣, 等. 不同机载设备观测的气象要素与飞行参数对比分析. 气象, 2020, 46(9): 1143-1152. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-QXXX202009002.htm Li H Y, Zhou X, Zhang R, et al. Comparison and analysis of several meteorological elements and flight parameters observed from different airborne detection instruments. Meteor Mon, 2020, 46(9): 1143-1152. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-QXXX202009002.htm
[24] 张荣, 李宏宇, 周旭, 等. DMT机载云粒子图像形状识别及其应用. 应用气象学报, 2021, 32(6): 735-747. DOI: 10.11898/1001-7313.20210608 Zhang R, Li H Y, Zhou X, et al. Shape recognition of DMT airborne cloud particle images and its application. J Appl Meteor Sci, 2021, 32(6): 735-747. DOI: 10.11898/1001-7313.20210608
[25] Zhang R, Zhou X, Li H Y, et al. Revisiting the size of nonspherical particles recorded by optical array probes with a new method based on the convex hull. Atmos Ocean Sci Lett, 2022, 15(3): 100136. DOI: 10.1016/j.aosl.2021.100136
[26] 刘春文, 郭学良, 段玮, 等. 云南省积层混合云微物理特征飞机观测. 应用气象学报, 2022, 33(2): 142-154. DOI: 10.11898/1001-7313.20220202 Liu C W, Guo X L, Duan W, et al. Observation and analysis of microphysical characteristics of stratiform clouds with embedded convections in Yunnan. J Appl Meteor Sci, 2022, 33(2): 142-154. DOI: 10.11898/1001-7313.20220202
[27] 王烁, 张佃国, 王文青, 等. 初冬一次层状云较弱云区垂直结构的飞机观测. 应用气象学报, 2021, 32(6): 677-690. DOI: 10.11898/1001-7313.20210604 Wang S, Zhang D G, Wang W Q, et al. Aircraft measurement of the vertical structure of a weak stratiform cloud in early winter. J Appl Meteor Sci, 2021, 32(6): 677-690. DOI: 10.11898/1001-7313.20210604
[28] 程鹏, 罗汉, 常祎, 等. 祁连山一次地形云降水微物理特征飞机观测. 应用气象学报, 2021, 32(6): 691-705. DOI: 10.11898/1001-7313.20210605 Cheng P, Luo H, Chang Y, et al. Aircraft measurement of microphysical characteristics of a topographic cloud precipitation in Qilian Mountains. J Appl Meteor Sci, 2021, 32(6): 691-705. DOI: 10.11898/1001-7313.20210605
[29] 常祎, 郭学良, 唐洁, 等. 青藏高原夏季对流云微物理特征和降水形成机制. 应用气象学报, 2021, 32(6): 720-734. DOI: 10.11898/1001-7313.20210607 Chang Y, Guo X L, Tang J, et al. Microphysical characteristics and precipitation formation mechanisms of convective clouds over the Tibetan Plateau. J Appl Meteor Sci, 2021, 32(6): 720-734. DOI: 10.11898/1001-7313.20210607
[30] 李军霞, 李培仁, 陶玥, 等. 山西春季层状云系数值模拟及与飞机探测对比. 应用气象学报, 2014, 25(1): 22-32. http://qikan.camscma.cn/article/id/20140103 Li J X, Li P R, Tao Y, et al. Numerical simulation and flight observation of stratiform precipitation clouds in spring of Shanxi Province. J Appl Meteor Sci, 2014, 25(1): 22-32. http://qikan.camscma.cn/article/id/20140103
[31] 朱士超, 郭学良. 华北积层混合云中冰晶形状、分布与增长过程的飞机探测研究. 气象学报, 2014, 72(2): 366-389. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-QXXB201402013.htm Zhu S C, Guo X L. Ice crystal habits, distribution and growth process in stratiform clouds with embedded convection in North China: Aircraft measurements. Acta Meteor Sinica, 2014, 72(2): 366-389. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-QXXB201402013.htm
[32] 杨洁帆, 胡向峰, 雷恒池, 等. 太行山东麓层状云微物理特征的飞机观测研究. 大气科学, 2021, 45(1): 88-106. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DQXK202101006.htm Yang J F, Hu X F, Lei H C, et al. Airborne observations of microphysical characteristics of stratiform cloud over eastern side of Taihang Mountains. Chinese J Atmos Sci, 2021, 45(1): 88-106. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DQXK202101006.htm
[33] 陈跃, 马培民, 游来光. 飞机积冰环境下的液态水含量及滴谱个例分析. 气象, 1989, 15(4): 24-28. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-QXXX198904006.htm Chen Y, Ma P M, You L G. A case study of droplet spectra and liquid water content measurements in aircraft icing environments. Meteor Mon, 1989, 15(4): 24-28. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-QXXX198904006.htm
[34] 李勤红, 乔建军, 陈增江. Y7-200a飞机自然结冰飞行试验. 飞行力学, 1999, 17(2): 64-69. DOI: 10.3969/j.issn.1002-0853.1999.02.012 Li Q H, Qiao J J, Chen Z J. Natural icing flight test for Y7-200a aircraft. Fligh Dynam, 1999, 17(2): 64-69. DOI: 10.3969/j.issn.1002-0853.1999.02.012
[35] 王泽林, 倪洪波, 裴昌春. 我国干旱地区一次直升机自然结冰试飞天气个例分析. 沙漠与绿洲气象, 2020, 14(2): 68-74. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XJQX202002009.htm Wang Z L, Ni H B, Pei C C. A case study of helicopter natural icing flight test in arid areas of China. Desert Oasis Meteor, 2020, 14(2): 68-74. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XJQX202002009.htm
[36] 孙晶, 蔡淼, 王飞, 等. 安庆地区一次飞机积冰的气象条件分析. 气象, 2019, 45(10): 1341-1351. DOI: 10.7519/j.issn.1000-0526.2019.10.001 Sun J, Cai M, Wang F, et al. A case study of aircraft icing conditions in Anqing area. Meteor Mon, 2019, 45(10): 1341-1351. DOI: 10.7519/j.issn.1000-0526.2019.10.001
[37] Che Y, Zhang J, Fang C, et al. Aerosol and cloud properties over a coastal area from aircraft observations in Zhejiang, China. Atmos Environ, 2021, 267: 118771. DOI: 10.1016/j.atmosenv.2021.118771
[38] 蔡兆鑫, 蔡淼, 李培仁, 等. 华北地区一次气溶胶与浅积云微物理特性的飞机观测研究. 大气科学, 2021, 45(2): 393-406. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DQXK202102011.htm Cai Z X, Cai M, Li P R, et al. An in-situ case study on micro physical properties of aerosol and shallow cumulus clouds in North China. Chinese J Atmos Sci, 2021, 45(2): 393-406. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DQXK202102011.htm
[39] Poore K D, Wang J, Rossow W B. Cloud layer thicknesses from a combination of surface and upper-air observations. J Climate, 1995, 8(3): 550-568. DOI: 10.1175/1520-0442(1995)008<0550:CLTFAC>2.0.CO;2
[40] Bernstein B C, Rasmussen R M, McDonough F, et al. Keys to differentiating between small- and large-drop icing conditions in continental clouds. J Appl Meteor Climatol, 2019, 58(9): 1931-1953. DOI: 10.1175/JAMC-D-18-0038.1
[41] Wolff C, Mcdonough F, Bernstein B. An Examination of Aircraft Icing Conditions Associated with Cold Fronts. SAE Technical Paper, 2011-38-0020, 2011.
[42] 王黎俊, 银燕, 李仑格, 等. 三江源地区秋季典型多层层状云系的飞机观测分析. 大气科学, 2013, 37(5): 1038-1058. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DQXK201305007.htm Wang L J, Yin Y, Li L G, et al. Analyses on typical autumn multi-layer stratiform clouds over the Sanjiangyuan National Nature Reserve with airborne observations. Chinese J Atmos Sci, 2013, 37(5): 1038-1058. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DQXK201305007.htm
[43] Jeck R K. A History and Interpretation of Aircraft Icing Intensity Definitions and FAA Rules for Operating in Icing Conditions. Flight Control Systems, 2001.
[44] Jeck R. A Workable, Aircraft-specific Icing Severity Scheme//36th AIAA Aerospace Sciences Meeting and Exhibit, 1998, DOI: 10.2514/6.1998-94.
-
期刊类型引用(9)
1. 周琦浩，施钰鲲，王子祎，孙俊颖，蒋瑜. 一种飞机空中积冰潜势诊断指数与检验评估. 气象科技. 2024(01): 132-140 . 
百度学术
2. 奚立宗，把黎，庞朝云，李宝梓，黄山. 祁连山北坡沙尘天气气溶胶特征的飞机观测. 应用气象学报. 2024(03): 311-322 . 本站查看
3. 马新成，毕凯，王飞，高洋，黄梦宇. 沙尘暴天气下云的飞机观测研究. 应用气象学报. 2024(03): 323-336 . 本站查看
4. 董全，陈博宇，胡宁，孔铃涵，陈涛，王佳，张博. 2024年2月我国两次大范围雨雪冰冻天气对比. 应用气象学报. 2024(04): 385-399 . 本站查看
5. 丁军亮. 结冰气象探测飞行及数据符合性分析方法研究. 航空工程进展. 2024(04): 152-161 . 百度学术
6. 车云飞，刘汐敬，苏正军，党娟，方春刚，刘伟，李军霞，陈宝君. 典型粉末型吸湿性催化剂的雾室及静态检测. 应用气象学报. 2024(06): 704-714 . 本站查看
7. 奚立宗，把黎，庞朝云，张丰伟，罗汉，李宝梓，王琦，张征东. 祁连山无人机增雨(雪)作业积冰条件分析及防除冰技术路线. 气象与环境科学. 2024(06): 100-107 . 百度学术
8. 李睿劼，黄梦宇，丁德平，田平，毕凯，杨帅，姚展予. 基于70 m~3膨胀云室的暖云滴谱试验研究. 应用气象学报. 2023(05): 540-551 . 本站查看
9. 卞双双，安豪，宿兴涛，黄莹莹. 飞机积冰过程的诊断分析及强度预报建模. 气象与减灾研究. 2023(04): 304-311 . 百度学术
其他类型引用(1)
计量
- 文章访问数: 1657
- HTML全文浏览量: 333
- PDF下载量: 248
- 被引次数: 10
