大数据背景下民航气象服务的探讨

郭宪超，李廷元

（中国民用航空飞行学院计算机学院，广汉618300）

0 引言

民用航空气象服务工作是民航运输体系中的重要组成部分，是民航行业安全、稳定发展的重要保障。随着科学技术的发展，民航飞机的性能有了明显提升，空中交通管制智能化技术的应用也使得空管部门航路优化水平不断提升，因此，由机械故障和流量控制引起的航班延误比例下降，而由于气象原因引起的航班延误甚至是飞行事故比例却在逐年增加，从我国民航运行情况统计来看，在2016年因天气原因而受影响的航班占比高达56.52%，航空气象俨然已经成为影响飞行安全的重大因素。如何改善航空气象服务工作质量，为民航运输飞行提供更加高效、便捷、精准、实时的气象信息服务成为摆在航空气象工作人员面前的一道难题。近年来，我国已经入大数据时代，大数据技术以其海量数据资源和全新的运算优势吸引了民航气象部门的关注，目前，在我国民航气象工作的诸多方面都在运用大数据技术，如气象资料的采集、融合、处理以及气象产品的制作等方面，大数据技术正在深入到民航气象工作的方方面面。

1 我国民航气象工作现状分析

为了安全、高效地完成飞行任务，民航运输业需要全面和准确的气象信息，所以，民用航空气象服务的宗旨就是为民航活动提供精准的气象服务。航空气象服务工作的主要任务就是探测、采集、融合、分析处理搜集到的分钟各样的气象资料，制作出航空气象产品，准确地提供给用户，为飞行安全提供强有力的保障[1]。

1.1 我国航空气象机构的组成

我国的民航气象服务从创立之初至今已经经历了60多年，已经基本形成了一套成熟的体系。我国航空气象系统隶属于中国民用航空局，并且中国气象局也对其进行工作指导，该系统是由民航气象中心、民航地区气象中心和机场气象台三级气象机构组成的。我国已建成覆盖全国的气象数据库系统，承担着航空气象信息的收集、分析、处理、融合、储存以及和国际上的气象部门进行气象资料的交换。

1.2 我国航空气象工作的业务范围

我国航空气象部门按照《中华人民共和国民用航空法》、《中华人民共和国气象法》的相关规定来进行航空气象服务。航空气象系统通过搜集大量气象资料，并对气象资料进行处理来制作相关气象产品，由此来开展航空气象服务工作。

（1）气象资料的探测

目前我们国家的主要机场已经实现了机场区域内天气情况的实时监测，并且运用多普勒雷达、风廓线雷达、自动气象观测系统、天气雷达、卫星云图以及航空器探测等手段能够实现对风切变、雷暴天气、低能见度、雨、等天气情况的探测。

多普勒雷达会向空中的气象目标发射脉冲，然后对回波进行数据分析，从而可以得知不同高度大气层中各种空气湍流运动的分布情况，然后得到雨量和风的分布；风廓线雷达是通过向高空发射不同方向的电磁波束，利用大气湍流对电磁波的散射作用对大气风场进行探测，能够提供以风场为主的多种基本数据产品；自动气象观测系统主要用来探测本场区域内的风向、风速、主导能见度、温度、气压、云量云高等天气情况，为本场进离场航空器提供可靠地气象资料；天气雷达主要用来监测雷雨天气系统中云体的构造、移动情况，是气象监测系统中的重要工具；目前我国的气象探测手段还有航空器探测，当飞机经过事先确定好的位置报告点时会将该位置报告点的风温情况、气压、空气湿度等重要天气信息通过地空数据链传递给地面，航空器探测是我国重要的气象探测手段。

（2）资料的采集与处理

我国航空气象部门的工作流程为：民航气象中心接收来自各地的民航地区气象中心本区域内采集到的气象数据，经过融合、分析、处理后制作成航空气象产品，然后根据各机场的需要发布给机场气象台进行广播。

（3）气象产品的发布

民航气象中心将各种气象资料收集后，经过处理，根据不同用户的具体要求制作成相应的航空气象产品。目前我国气象中心的预报种类主要有机场警报、风切变警报、起飞预报、航路预报和着陆预报等；时间范围上主要有1h、2h、6h、24h、48h以及未来一周的气象预报、冬季夏季气候趋势预测等；从要素方面来看主要有风向、风速、气温、能见度、云高、沙尘、空气湿度以及主导能见度等气象要素；从空间范围来看拥有从点（机场）到线（航路）到面（区域）的覆盖，机场需要关于本场范围内的风向、风速、跑道视程、主导能见度等信息，航路和区域需要云高、对流层顶高度、积冰情况、颠簸程度、雷暴云状等气象情况。

（4）情报的发布与国际的交换

我国气象部门主要依赖民航气象数据库系统来实现气象资料的处理、分发和交换的，并且通过航空固定电信网（AFTN）来参与国际气象情报的交换。

1.3 我国航空气象服务的工作方式

我国现阶段航空气象服务的主要方式为B/S和C/S模式以及其他辅助性气象资料查询服务。

（1）B/S模式：又称浏览器/服务器模式，Web浏览器是客户端最主要的应用软件。现在，我国民航气象部门对航空公司开放了专门的气象资料查询网站，航空公司可以根据自身需要登录网站自主的获取气象信息，该模式可提供天气报告图、热带气旋路径图、高空风温气象图等气象图表的检索打印功能；可提供各自动观测点数据的搜索显示功能以及各种气象文件的制作[2]。

（2）C/S模式：又称客户端/服务器模式，服务器通常采用高性能的PC、工作站或小型机。该模式各项功能由单个客户端程序实现，服务效果较B/S模式灵活性和扩展性较差。

（3）现场气象服务：目前我国航空气象部门在一些用户单位（如航空公司）设置了专门席位，通过气象部门向用户面对面讲解气象情况的方式服务，该项服务可有效避免因用户对气象资料产生理解错误而造成的决策失误，从而改善服务效果

2 大数据下云计算在航空气象中的应用

2.1 气象大数据分析

大数据集合的处理无法在可承受的时间范围内进行，并且无法用常规软件工具进行捕捉和管理。大数据具有Volume（体量大）、Velocity（要求数据处理速度块）、Variety（多样化）、Value（高价值）、Veracity（真实性）的5V特性。为了处理海量数据资源，必须通过云计算模式来实现，云计算模式是通过使计算机分布在大量的分布式计算机上进行数据处理工作的，是分布式计算、并行计算、网络储存、多核计算、虚拟化、负载均衡等传统计算机技术和互联网技术融合发展的产物，提供可用的、便捷的、按需的网络访问。我国的民用航空气象经过几十年的发展已经逐步形成了较为完善的民航气象系统，在气象资料的收集技术方面也日臻成熟。航空气象数据具有大数据的基本特征：

（1）航空气象资料既有中低空的风向、风速、能见度、温度、露点温度等信息，又有高空中气压分布、云量、云高、积冰层等信息，所以航空气象数据种类繁杂，结构各异，具有大数据多样化的特点；

（2）为保证气象数据的更新率，气象资料的采集时间单位一般为每天、每小时甚至是每分钟，这就使得目前我国气象资料的收集量在飞速增加，已经达到的PB级别，这具有大数据体量大的特点；

（3）随着航班排布越来越密集，航空公司、空管部门等航空气象用户对气象资料的及时性提出了更高的标准，这就要求民航气象中心对气象数据具有更高的处理能力和处理速度，具有大数据要求数据处理速度块的特点；

（4）现阶段我们对海量的航空气象数据挖掘程度还不够深，所以如果能够利用好这些气象资料，深入挖掘其中的数据潜在价值，就可以为航空飞行安全提供保障，这具有大数据高价值的特点。

2.2 民航气象大数据服务基本框架

为了使航空气象大数据分析得以实现，民航气象大数据服务框架主要有以下五个层次组成：基础设施层、云平台层、云应用层、大数据服务层、用户层。

（1）基础设施层。基础设施层是云平台搭建的基础，该层的搭建将直接关系到整个气象云平台能否正常工作，所以基础设施层必须拥有存储和处理航空气象数据的硬件，如计算机处理系统、数据中心、网络环境等。基础设施层应具有气象资源抽象、气象资源监控、负载管理、存储管理、资源部署、安全与风险管理以及计费管理等功能。需要将原有的基础设施按照云计算环境的要求进行相应改造，要建设出基础设施资源池，将过去各地建立的分布式民航气象数据库系统中的数据储存在统一的资源池中，这样可以有效避免数据冗余现象，降低系统的维护成本，大大提高数据的利用率[3]。

（2）云平台层。当基础设施层搭建好后，继续运用云计算技术在基础设施层上搭建平台层。运用Hadoop可以构建分布式文件系统，可利用服务器集群，根据自定义业务逻辑，对海量气象数据进行分布式处理。HBase的底层存储是基于Hadoop，是一个分布式、可扩展的大数据库，能够实时读写大量数据，达到大数据检索要求。MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，具有良好的扩展性，可以实现数据的并行计算。Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库，可以实现航空气象静态数据的存储和索引。

（3）云应用层。当平台层的搭建工作完成后就可以为应用层做技术支撑，是云计算平台各应用软件的集合。应用层主要是用来对相关应用执行开发工作的，运用的是平台层的软件工具，然后对气象站点进行监控、云平台监控与管理、气象服务等。气象监测点和检测设备是气象站点监控的主要监控对象。云平台监控与管理是对区域气象中心的服务器节点，在气象云平台这样大规模的数据环境中，如果不对服务器节点加以管理，很容易就出现因负载不均衡而导致的资源闲置或上层服务性能受影响的情况。气象服务主要为气象数据的采集、处理然后进行气象产品的制作。

（4）大数据服务层。当应用层为相关软件工具进行开发工作后，大数据服务层就可以根据相关应用进行大数据气象服务。利用HBase的实时数据索引可以进行站点监控与云平台监控功能。利用MapReduce对气象数据进行分布式处理就可以完成数值预报和航空气象产品的制作工作，并做好对用户开放的相关服务工作[4]。

3 改善大数据航空气象服务的策略

3.1 提高气象大数据服务的安全性

由于航空飞行活动对气象信息的依赖性太强，气象产品的真实性和安全性直接关乎飞行的安全性，所以大数据技术应用于航空气象方面给我们带来很多便利的同时我们也要对其安全性进行严格把控。提高航空气象大数据服务的安全性可以从以下几个方面来考虑：

（1）数据加密。气象大数据本身的价值性非常高，对核心机密数据加强防护仍然是维护大数据安全的重中之重。现在各个种类的大数据系统平台采用了实时监控、防火墙以及各种安全应用等防护措施，但其仍存在漏洞，并且存在未经授权的用户通过其他方式获取到实际数据的现象，所以只有加强对关键数据的加密防护，才能有效地保障数据信息安全。

（2）访问控制。现阶段的访问控制主要有两大类：自主访问控制和强制访问控制。自主访问控制中用户拥有绝对的权限，可以自主生成访问对象，并决定可使用访问权限的用户类型；强制访问控制中系统会强制性控制用户生成的对象，并且按照事先制定好的规则决定可使用访问权的用户类型。大数据系统平台通过不断接入新的服务器、存储设备、网络设备，并对系统间和服务期间的访问权限进行控制等方式提高关键数据的安全性。

（3）统计分析。对大数据系统内部的安全问题进行自查也是降低大数据系统安全风险的重要手段，一般可采用统计分析的方法。统计分析分为统计设计、资料收集、整理汇总、统计分析和信息反馈五个阶段。我们可以根据统计分析得出的结论来评估安全问题等级，并采取相应措施预防可能会出现的安全风险。

3.2 对气象云平台层进行优化部署

对云平台层的应用副本进行优化是现阶段平台层优化部署的主要针对对象，一般分为本地计算节点优化部署和存储平台优化部署两个方向。

（1）本地计算节点优化部署。本地计算节点应用部署模式可以将应用副本直接整合进入虚拟镜像内，并随虚拟机工作。在本地计算节点应用部署模式下，将重点针对软件的应用逻辑架构进行优化，应用组件的差异性将提高不同组件的优化效果[5]。

（2）存储平台优化部署。在这个优化过程中，对独立的应用副本在不同存储技术构件下的云平台的优化是云平台的重点优化方向。由此，虚拟机可以重复执行相同应用，只需在现有的虚拟机上挂载应用副本。存储平台优化部署模式可以提高执行方式的灵活性和虚拟机的工作效率。

3.3 运用虚拟化技术

虚拟化是指对应的计算机元件在虚拟的基础上进行运行，虚拟化技术不仅可以扩大硬件的容量还可以简化软件的重新配置过程。CPU的虚拟化技术允许多个操作系统在一个平台上同时运行，而且各个应用程序可以互不影响的运行在相互独立的空间内，从而使得计算机的工作效率得到显著提升。根据我国民航气象部门三级运行机制，可以将虚拟化技术应用于航空气象领域，能够改善预报员工作环境，减少工作用客户端，提高办公效率；通过动态资源配置可以提高业务灵活性；虚拟机可以实现快速转移和复制，缩短故障响应时间。

4 结语

民航气象信息的准确性和及时性关乎民航飞行活动的安全，大数据云计算技术为改善民航气象服务带来了新思路。在大数据技术为航空气象领域带来便利的同时我们也要严肃对待其安全性。在未来的发展中，气象大数据会深入到气象服务的方方面面，最终会建成完善的民航气象大数据服务系统，全面改善航空气象服务质量。