我国学者在复杂风场航空危害识别与评估方面取得进展

　　

图 低空风场航空危害综合评估流程示意图：(a)不同类型风场评估标准；
(b)高维特征空间中风场概率模型示意图；(c)半监督聚类网络构建及危害识别；(d)危害强度评估

　　在国家自然科学基金项目（批准号：62231026）资助下，中国人民解放军国防科技大学李健兵教授团队在复杂风场航空危害识别与评估方面取得进展。研究成果以“可解释半监督聚类网络能够实现复杂风场航空危害统一识别与评估（Interpretable semi-supervised clustering enables universal detection and intensity assessment of diverse aviation hazardous winds）”为题，于2024年8月26日在《自然?通讯》（Nature Communications）上发表。论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-51597-y。

　　风场是常见的大气现象，掌握风场变化对各类航空器飞行安全至关重要。美国联邦航空管理局（FAA）统计数据显示，包括风切变、湍流以及飞机尾流等多种类型风场在内的复杂风场造成了40%以上的重大航空灾难，被视为航空安全的“隐形杀手”。由于多种类型风场空间尺度差异大，内部速度场强度和方向混叠，且与飞机气动特性耦合严重，导致危害风场辨识困难，评估标准难以统一（图a）。现有风场识别及危害评估标准仅能在特定风场类型、单一地理位置以及确定气象条件下使用，通用性受限。如何识别和评估危害风场，是航空器快速安全起降长期面临的核心挑战之一。

　　针对这一问题，李健兵教授团队面向多类型风场和气象条件，开展了面向风场雷达探测数据的航空危害识别与评估研究。团队从风场空间非均匀性引发航空危害这一本质出发，结合风场物理先验知识和概率模型（图b），提出了一种可解释半监督聚类的航空危害风场综合评估方法（图c），在大量雷达探测数据和极少量标签数据的情况下，建立了面向低空风场航空危害的高维特征空间。基于该特征空间，采用微波测风雷达、激光雷达等多源观测数据，实现了危害风场的高精度识别和量化评估（图d）。研究工作在香港国际机场实验结果表明：危害风场聚类正确率达到90%以上，显著优于该机场现行风切变与湍流预警系统（WTWS）67%的正确率。研究成果同时应用在北京大兴、喀什、兰州、攀枝花等多个机场，验证了其良好的通用性。

　　研究工作提出了一种通用的复杂风场航空危害识别与评估方法，为提高航空安全保障水平提供了基础理论支撑。