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1、沿飞行器轨迹的天气建模的制作方法专利名称：沿飞行器轨迹的天气建模的制作方法沿飞行器轨迹的天气建模背景技术：在现代飞行器中，沿飞行器飞行路径的航路点处的天气数据被考虑，以用于确定飞行器飞行期间的预计到达时间和耗油量。例如，飞行管理系统(FMS)可能考虑风速和温度数据，该数据在飞行器飞行过程中由地面站通过通信系统加载到FMS或由飞行员输入到FMS0虽然可获取的天气数据数量是十分大的并可能包括沿着或接近飞行器飞行路径的多个点，但是此大量的数据的实时使用存在可行性限制。例如，FMS可能在可输入气象数据的数据点的数量受到限制。典型地，提供飞行路径数据给FMS作为起点、终点、和可能一个或多个在途航路点。此
2、数据限制可限制基于数据的FMS预报的精确性。另一个可行性限制是传输数据到飞行器的相对高昂的成本，传输数据到飞行器目前通过基于预订的专有通信系统(诸如航空通信寻址和报告系统(ACARS)的传输来实现发明内容 在一个实施例中，一种将飞行器轨迹的近似气象简档提供到配置为接受飞行器轨迹的一定数量的气象数据点的系统的方法，包括接收飞行器轨迹；从气象预报数据库提取沿接收的轨迹的气象预报数据点、以形成气象预报数据点的子集；产生气象预报数据点的子集的近似气象简档，其中该近似气象简档包括近似数据点的集合，近似数据点的集合不限于气象预报数据点的子集并含有比气象预报数据点的子集少的数据点且不多于该系统可接收的气象数
3、据点的数量；以及提供该近似气象数据点给该系统。在附图中图I是飞行器执行飞行路径的飞行器轨迹的示意图形说明。图2是根据本发明一个实施例的方法的流程图。图3是根据图2的流程图的方法的结果的图形说明。图4是根据本发明的第二实施例的方法的结果的图形说明。具体实施例方式飞行器的飞行路径通常包括爬升、巡航和下降。虽然是在从起飞到着陆的全飞行路径的上下文中描述的，但是本发明还可应用于全飞行路径的全部或任何部分，包括对原始飞行路径的飞行中的更新。出于此描述的目的，将使用全飞行路径示例。大多数现代飞行器包括用于生成飞行路径轨迹10和使飞行器沿飞行路径轨迹10飞行的飞行管理系统(FMS)。FMS可以基于命令、航路
4、点数据和如气象数据的附加信息自动地生成飞行器的飞行路径轨迹10，所有这些信息可以从航空运行中心(AOC)或从飞行员接收。可以使用通信链路将此类信息发送到飞行器。通信链路可以是任何多种的通信机制，包括但不限于分组无线电和卫星上行链路。作为非限制性示例，飞行器通信寻址和报告系统(ACARS)是用于经由无线电或卫星在飞行器与地面站之间传输消息的数字数据链路系统。该信息也可由飞行员输入。图I是以飞行器轨迹10的形式的飞行器飞行路径的示意说明。轨迹开始于轨迹起始点12，如起飞机场，并结束于轨迹终点14，如目的地机场。起始点12和结束点14之间的航行包括全部包含在轨 迹10内的爬升阶段16、巡航阶段18和
5、下降阶段20。爬升阶段、巡航阶段和下降阶段通常作为数据点被输入至FMS。出于此描述的目的，术语数据点可以包括任何类型的数据点，包括航路点、在途航路点和高度，以及不限于特定的地理位置。例如，数据点可能仅为高度或它可能是由任何坐标系(诸如经度和纬度)表示的特定地理位置。作为非限制性示例，数据点可以是3-D或4-D ;飞行器轨迹10的四维描述定义任何给定时间点处飞行器在3D空间中的位置。每个数据点可以包含关联的信息，如可以包含温度数据和含有或不含风向的风数据的气象数据。对于爬升阶段16，可以输入与爬升22的顶点处的高度A对应的数据点；对于巡航阶段18，可以输入在途航路点B ;以及对于下降阶段20，可
6、以输入多种高度。在起飞之后，飞行器通常保持爬升阶段16，直到爬升22的顶点，然后在巡航阶段18期间它遵循在途航路点，直到下降24的顶点，在此处它然后开始下降阶段20。爬升阶段16和下降阶段20中的高度A是在这些阶段期间飞行器使其轨迹10达到此类高度的意义上的航路点。在途航路点B可以基于沿着飞行器的轨迹10的地面导航协助(Navaid)的位置来选择。可以理解，在巡航阶段18期间，可能存在高度上的一些改变，尤其是对于跨大陆飞行，跨大陆飞行中飞行器可能改变其海拔以利用盛行风或将盛行风(如高速气流)的影响降低到最小，以便随着燃料燃耗爬升到更高的高度或避免湍流。还可以在轨迹10中包含伪航路点P，它们是为
7、与轨迹10的参数相关的某个目的创建的人造参考点，并且不受限于地面导航协助。可以在设置了为轨迹建立的数据点之前或之后定义它们。可以采用多种方式定义伪航路点，如通过纬度和经度或通过沿着当前轨迹的指定距离，如沿着航途的航路点。可以输入这些数据点的任一个数据点的气象数据(诸如,高空中风和温度)。此类气象数据改善FMS飞行预测。气象数据可以从气象数据库获取,气象数据库可以包含实时气象或预报的气象数据。此类气象数据库可以包含有关某些气象相关的现象(尤其例如，风速、风向、温度)的数据和有关能见度(例如，多雾、多云等)、降雨量(雨、冰雹、雪、冻雨等)和其他天气信息的数据。因为在轨迹计算中必须考虑空气温度和风以
8、确保飞行器能够精确地遵循期望的轨迹，所以气象数据库可以包含当地空域的3-D实时温度和风模型以及4-D预测数据。气象数据库可以存储特定经度、纬度和高度处的此类实时或预测气象数据。虽然使用来自与轨迹上的期望数据点对应的气象数据库的数据点的气象数据通常是最精确的，但是数据库中可能未将每个经度、纬度和高度均考虑到，并且对于美国和欧洲的大陆上的点可能有更精细分辨率的气象数据，例如每2km的气象数据，以及对于大西洋上的点，可能存在降低的分辨率。气象数据库的每个数据点并非一定依附于(lie on)轨迹10。当气象数据库没有与轨迹上的数据点对应的数据点时，可以插值可用的气象数据以获得依附于轨迹的气象数据，并且
9、可以将插值的气象数据输入到FMS中。作为备选，可以将来自轨迹上的数据点的最接近气象数据点的气象数据输入到FMS。拥有精确的气象数据是重要的，因为飞行器轨迹附近的气象简档的接近表示将产生更精确的FMS预测，从而促成估算飞行器燃油使用量和到达时间的改善。越多的气象数据用于准备气象简档通常将会产生更精确的气象简档，因为数据将要更实时地更新。尽管如此，从地面站能够将所有相关气象数据从气象数据库提交给FMS将受FMS自身的限制，因为FMS通常限定飞行轨迹上气象数据能够输入和最终用于轨迹预测的数据点的数量。在许多FMS中，允许的数据点的总量小于10而气象数据库对于该轨迹含有数百个相关数据点。因此，提供精确
10、的气象数据将是一个挑战，因为FMS所具有的可接收的数据点的数量有限。再者，气象数据的时效性是有限的，因为从地面到飞行器的通信链路可能只有有限带宽可用于传送与飞行器飞行轨迹相关联的大量气象数据，并且在任何情况下，将很大量的数字数据传送到飞行器都可能成本高昂。目前大多数系统是基于预订的，这对于数据传输有相对较高的关联费用。作为非限制性示例，目前存在通过ACARS发送每个字符或字节的计费。因此，向飞行器发送气象数据的数量还可能因带宽和成本而被阻止。因此，将最新气象数据传送到FMS的成本也是一个可行性限制。随飞行持续时间增加，缺乏最新气象 数据变得越来越成问题。对可输入到FMS中的数据点的限制、向飞行
11、器实时发送数据的成本以及缺乏沿着飞行计划的实际气象数据均对FMS中使用气象数据的精确度以及实时地更新气象数据构成可行性限制。本发明通过如下方式解决了与这些可行性限制关联的气象数据精确度问题基于来自气象数据库的数据提供适于FMS的近似气象简档，但该简档不受限于气象数据库中的实际气象数据。近似气象简档可包括人造数据以便该气象简档被FMS使用时将更精确地代表实际气象数据，而非像使用少量的气象数据库的数据点时那样。本发明方法的实施例计算近似集合的气象数据点并将其发送给FMS。近似气象数据点可选择为使得由这些近似气象数据点产生的气象简档更接近地匹配由整个气象数据库产生的实际气象简档，并且可以用于飞行计划
12、的一个或多个阶段或飞行计划的阶段的多个部分。此近似气象数据点实践中受限于可输入到FMS中的数据点的数量。为了获得更精确的气象简档，一个、多个或所有近似气象数据点可包括人工创建的气象数据点(人工创建的数据点与气象数据库中对应于特定地理位置的实际气象数据是不同的)，和/或一个、多个或所有近似气象数据点不依附于飞行路径上。根据本发明的实施例，图2阐述一种向FMS提供飞行器轨迹的此类近似气象数据点的方法100。所示的步骤的顺序仅是出于说明目的，并不意味着以任何方式限制方法100，因为要理解在不背离本发明的前提下，这些步骤可以按不同的逻辑次序进行，或者可以包含附加的或插入的步骤。方法100通常包括在10
13、2处的气象数采集，在104处的近似气象数据点和近似气象简档的计算以及在106处的近似气象数据点的输出。可设想，此方法100可在地面上的系统内执行，并且可以将相关输出通过通信链路发送至FMS。方法100起始于在120处接收预测飞行器轨迹。这可以包括接收定义轨迹的起点和终点以及航路点。可以由飞行器上的FMS预测轨迹，并将其下行链接到地面系统，或可以由单独的基于地面的轨迹预测系统来生成轨迹。可设想，轨迹可以是4维(经度、纬度、高度和时间)、3维轨迹(排除时间)或2维轨迹(仅包括经度和纬度)。在122处，处理轨迹，并且提取沿轨迹的多个数据点。气象预报数据库然后在124处对气象预报数据库询问沿轨迹提取的
14、点以形成气象预报数据点的子集。气象预报数据应该采用轨迹的区域中的3D或4D格式，对应于所使用的3D或4D轨迹。以此方式，从气象预报数据库沿着接收的轨迹提取气象预报数据点以形成气象预报数据点的子集。此类气象数据点可包括与这些数据点关联的气象数据点。当气象数据点在距离该数据点预定的地理距离内时，可以将这些气象数据点与数据点关联。作为非限制性示例，对于特定数据点提取的气象数据点可以在该数据点的位置的2-5公里内。气象预报数据点可包括如下至少其中之一风速、风向、空气温度、湿度和大气压数据J Li 方法100接着在104处计算近似数据点和由近似数据点产生近似简档，方法可包括曲线拟合例行程序以产生近似气象
15、简档。可设想，产生近似气象简档可包括在126处产生一个近似数据点的唯一集合，在128处由该近似数据点的唯一集合产生近似简档，在130处确定气象预测曲线和近似曲线的残差，然后在132处确定残差是否满足预定的阈值，并重复近似气象简档的产生直至残差满足预定的阈值。更具体地，在126处，可以确定近似气象数据点的集合，其不限于来自气象预报数据点的子集。可设想，可以为每个飞行阶段(爬升16、巡航18、和下降20)计算气象数据的有限集合或近似气象数据的集合，以及可以在104处计算整个轨迹的点或在104处独立地计算每个阶段。插值近似气象数据点可以来自轨迹上或轨迹外的实际气象数据点。任何合适的插值方法都可以使用
16、。然后，可以在128处使用126处确定的近似数据点的集合来形成近似气象简档。产生近似气象简档可包括由产生的近似数据点产生曲线。在130处，确定气象预报数据点的子集和近似气象简档之间的残差的统计测量。在132处，然后确定残差是否满足预定的阈值以确定近似气象数据点和关联的气象简档是否满足限制气象预报数据点的子集和近似气象简档之间的残差的准则。如果残差测量低于阈值，该方法可以继续。若残差测量高于阈值，该方法在126处产生新的近似数据点的唯一集合并且该方法继续，直至残差可接受为止。本质上，在104处计算近似数据点和近似简档的过程中，曲线拟合函数以数学方式求解出使得124处产生的气象预报数据点的子集与128处产生的近似气象简档之间的残差最小化的气象值。将理解的是在124处产生的气象预报数据点的子集具有比用于在128处产生近似气象简档的数据点高得多的分辨率。可设想，可以将沿着整个轨迹的数据立即曲线拟合或可以在任何两个固定位置(如下降的顶点和着陆的顶点、两个航路点，或总体上而言的爬升顶点和下降顶点)之间使用曲线拟合函数。可设想，可以使用最小二乘解算器或
