【摘 要】
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航空运营中,航空气象服务至关重要,飞行数据与航空气象状况密切相关,异常气象会影响飞行轨迹,造成飞机颠簸,严重颠簸下若操作不当,可能危及机组及旅客的人身安全,甚至会造成飞行事故。随着广播式自动相关监视（Automatic Dependent Surveillance Broadcast,ADS-B）技术的成熟与广泛应用,基于ADS-B飞行数据进行航空气象信息反演可以作为一种气象监测手段以改善传统气象
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航空运营中,航空气象服务至关重要,飞行数据与航空气象状况密切相关,异常气象会影响飞行轨迹,造成飞机颠簸,严重颠簸下若操作不当,可能危及机组及旅客的人身安全,甚至会造成飞行事故。随着广播式自动相关监视（Automatic Dependent Surveillance Broadcast,ADS-B）技术的成熟与广泛应用,基于ADS-B飞行数据进行航空气象信息反演可以作为一种气象监测手段以改善传统气象探测分辨率低、实时性差等不足。本文研究几种重要气象信息的反演算法,并将结果可视化。首先对报文数据解析,通过解析数据识别飞行阶段制造反演数据集,与气象数据匹配完成相关数据的预处理工作;然后提出基于随机抽样一致性（Random Sample Consensus,RANSAC）的改进最小二乘算法反演风矢量,通过拟合实验结果与气象数据对比,证实改进算法的可靠性,改善传统算法对离群点敏感、抗干扰性不足、反演结果鲁棒性较差等问题;通过修正参考高度准确反演气压与空气密度,优化与气象数据对比结果的准确性,研究基于ADS-B和基于ADS-B融合Mode S数据的温度反演算法,并用两种气象数据验证算法精确度;最后,对反演数据进行可视化,直观描述气象数据的分布规律及变化规则,并基于单分类支持向量机算法识别异常气象,在可视化基础上进行异常气象告警标识,实现航空气象信息反演与监视。
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