边界气象要素的模式分析

1探测模式需求分析

2013年，我国中东部地区平均霾日数为1961年以来最多的一年.其中，北京、天津、江苏、安徽、浙江、河南、河北等地区，霾日数超过100d［3］.全国各地持续的严重灰霾污染问题成为今年全国两会备受关注的关键议题之一、在已经公布的31个省份2014年政府工作报告中，有29个省份（仅宁夏和西藏没有明确）提出治理大气污染，北京市首次将气溶胶细粒子（pm2.5）年均浓度的下降指标写入政府工作报告.霾污染的综合治理已迫在眉睫.20世纪末期，文献［4-5］就明确指出大气边界层的气象条件对霾的形成、分布、维持与消散起着决定作用.由于实际地表下垫面的非均匀性（特别是城市化速度加快，高楼林立）和大气边界层过程的多尺度性及湍流运动的复杂性，使得边界层内的气象要素和污染物浓度分布通常表现为明显的非均匀性.因此对大气边界层气象要素实施空间网络化同步观测，对于充分认识霾污染的综合特征，为预防、治理霾污染提供最优决策依据具有重要的科学意义.但是，目前这方面的观测实验和研究工作主要基于多点同步的地基观测辅以风廓线雷达、系留气艇探空等观测手段［6-7］，无法就边界层内某一特定的气象现象进行针对性观测，一些重要的非均匀边界层气象现象（如城市霾污染三维结构特征、城市热岛环流、城市冠层悬浮逆温和急流、热内边界层、海陆风等）的物理过程、结构和图像尚不清晰.为了研究较大尺度的非均匀性（下垫面的热力、动力性质的不均匀）对局地气候环境影响，综合多种观测手段的空间网络立体同步观测势在必行.实际上，大气边界层气象要素空间网络化同步观测的实现，对于大气边界层动力、热力结构、城市污染物浓度分布的多尺度三维结构、局地突发性大气污染应急及评估、城市群多尺度热岛强迫环流、海陆环流、数值模式中边界层过程参数化等研究与应用均有着深远的理论意义与广阔的应用前景.

2探测模式优势分析

本文根据大气边界层气象研究对气象要素数据的需求，在充分利用多旋翼无人机自主巡航、定点悬浮性能的基础上，结合可研发出的协同探测、追踪探测、自主避障等功能，初步设计了多旋翼无人机群自主探测大气边界层气象要素业务流程（如图2所示），随着研究与试验的深入，将逐步完善.从图2可以看出，该探测模式主要特点是观测的针对性强、具有智能追踪探测和空间网络结构的同步观测等功能.目前的探测技术与手段通常是单点、单线观测（铁塔观测是点测，系留气艇、风廓线雷达等是垂直向线测，无人遥测飞机是横向线测），无法获取完整的三维同步的气象要素数据，难以充分满足当前大气边界层理论研究与业务应用的需求.如果运用多旋翼无人机群对大气边界层气象要素进行协同探测，不但可以增加局地气象现象平面与空间气象要素数据密度，还可以依据目标探测对象（如城市热岛的三维结构）的气象要素特征不断调整机群空间网络结构进行协同探测与追踪探测，获取不同空间位置的气象要素数据，是一种动态的空间网络同步气象要素探测理念.显然，这一探测技术与方式是现有气象探测技术与手段的重要补充.

3探测模式可行性分析