基于GIS对机场选址中空间气象要素的影响分析

李琪佳，王 玮

（中国民用航空飞行学院航空气象学院，广汉 618307）

0 引言

随着中国产业结构的转型升级，通用航空产业在国民经济中的作用越来越重要。作为机场建设的早期阶段，在通用机场数量迅速增加的情况下，选址问题显得尤为重要。关于机场选址的研究，学者们往往从宏观角度出发，从人口、交通、社会经济、地质和环境等多方面叠加考虑，而缺乏气象等主要因素的定量分析研究。一般来说，机场选址方法主要是建立评价体系，选择适当的评价方法，评价各选址方案的优劣。常见的评价方法有层次分析法（AHP）、突变理论、主成分分析法（PCA）等［1-3］，这些方法存在主观性过高或缺乏客观信息的缺陷，如今衍生出多种赋权和评价方法结合的形式。史跃亚［4］提出综合赋权模糊评价选址模型；安然等［5］提出组合权重法和灰色关联分析的结合；Yang等［6］基于最小二乘法和TOPSIS进行机场选址评估；张世迪等［7］将组合赋权法运用于云模型对选址方案进行评价；陈俊峰等［8］提出基于熵权法和TOPSIS在水上机场选址方面的研究。

在全球变暖的背景下，我国气象灾害频发，根据近五年民航行业发展统计，天气原因是导致航班异常的主要原因，由于天气原因产生的异常航班高达52.42%，不良气象条件不仅对我们的出行造成了极大的影响，也对航空器运行和飞行安全造成了极大的威胁。气象因素已成为影响机场选址的主要因素之一，对机场建设、航班运行以及营运效率产生极大影响，因此科学分析与评估机场选址中的气象因素，对优化选址方案、保障机场运营、构建四型机场等方面具有重要意义。

目前在一些机场前期调研、评估和建设过程中，尚不清楚影响该地区的主要气象灾害，缺乏主要气象灾害和气象因素对机场建设和运行影响程度的定量评价研究。近年来，随着全球气象灾害对机场建设和航班运行的影响加剧，气象因素的复杂多样性，对机场选址的影响随着机场所处地理位置的不同、地形的差异等变得不同，机场选址中的气象因素逐渐引起专家学者的重视。

1 研究区域

本文采用DEM数字高程数据中的ASTER GDEM 30M数据对研究区域进行地形分析，其垂直精度为20 m，水平精度为30 m，空间分辨率约30 m。研究区域为贵州省黔东南苗族侗族自治州，该自治州位于贵州省东南部，地跨东经107°17'20″～109°35'24″，北纬25°19'20″～27°31'40″。地势西高东低，自西部向北、东、南三面倾斜，区域内地形相对较缓，场内地面标高在21～4772 m之间，地形相对高差在40～120 m之间，受地形影响易形成云、雾等天气，强降雨、雷暴等灾害性天气也时有发生。其中天柱县地处云贵高原东部向湘西丘陵过渡的斜坡地带，地势西高东低，由西北、西南向东北逐渐倾斜，境内山脉大多呈东西走向。

图1 研究区域地形概况图

2 技术路线图

图2 技术路线图

3 基于GIS对气象要素的空间插值

ArcGIS是一个非常便利的地理信息系统平台软件，主要用于创建和使用地图，编辑和管理地形和空间数据，分析和显示地理信息。它拥有一套完整的GIS产品，为使用者提供了丰富的资源。GIS技术的应用十分广泛，杨艺苑等［9］利用GIS技术对东川区的生态环境进行了敏感性分析；文献［10-12］利用GIS技术进行研究区的用地或开发适宜性评价；文献［13-14］将GIS应用与城市网络交通结构和评价。

在机场选址方面，文献［15-16］描述了GIS的应用以及场址优化研究；何尧等［17］提出了利用GIS将机场选址的影响因素加权叠加的评价方法。GIS技术也可以将气象领域和地理数据有效融合起来，为未来气象服务的广泛化应用奠定基础。任重［18］分析了GIS技术在气象领域中的应用，为GIS技术整理分析气象数据提供了方向；梁书民等［19］利用GIS技术分析降水量的面积变率和月积分配，评价水资源的开发程度；文献［20-21］基于GIS对气象台观测数据中的气温、降水量等气象因子进行插值，并利用交叉验证对比插值精度。

3.1 空间数据的采集

ERA5数据将模型数据与来自世界各地的观测数据结合起来，包含众多气象数据，以实现大气科学研究，其分辨率为0.25°×0.25°。通过ArcGIS工具裁剪出与黔东南苗族侗族自治州相交的点集，根据点集进行插值。由图3可知，相较于其他同样能获取气象要素的数据集，相交的点集更多，最后插值的精度更准确。因此选取2017年ERA5数据中包含风速、降水量等六个气象因子的数据作为空间研究数据。

图3 空间数据与研究区域相交的点集对比

3.2 插值分析

利用ArcGIS工具箱中的插值方法，王新宇等［20］通过交叉验证，得出克里金法（Kring）的插值精度明显优于ArcGIS中的反距离权重法（IDW）、样条函数法（Spline）。克里金法是利用区域性变量的原始数据和变异函数的结构特点，对未采样点的区域性变量的取值进行线性无偏最优估计的一种方法，它是一种基于统计学的插值方法。如公式（1）所示，其中，Z为待估气象栅格数值，Z(xi)为气象栅格点的数据，λi为赋予气象数据的一组权重系数，n为用于气象数据插值点的数量。

为满足线性无偏和估计最优两个条件，通过建立如下克里格方程组来确定权重的系数，如公式（2）所示。其中，C(vi,vj)为气象栅格的点间的协方差函数，C(vi,V)为插值的点间的协方差函数，μ为拉格朗日乘数。

利用克里金插值法对ERA5数据中的风速、降水量、大气压力、温度、相对湿度和积雪进行插值，并根据相关规定，采用自然间断点分级法，将各气象要素通过重分类进行适宜性等级划分，如表1所示。

表1 空间气象因子重分类

根据分级标准得到各要素的分级图层，第9级为最适宜区域，等级越低，适宜性程度越低，如图4所示。

图4 气象要素单因子适宜性指数图

3.3 秩序质心法

ROC权重法，其基本思路是通过微分所有潜在权重的质心，保持客观显著性的排序顺序，提供权重的近似，以减少每个权重的最大误差。Barron等［22］得出，从本质上以这种方式获得的价值被证明是高度稳定的。ROC方法在确定准则权重方面比较实用，因为与AHP和模糊方法相比，ROC方法简单易用。此外，在一定条件下，采用最大熵方法得到的权值与ROC权值表现出同样方便的性能。ROC权重法比其他秩基公式更准确，其基础分析非常简单高效，提供了合适的实施工具。因此，本研究采用了此方法。收集专家的问卷，确定各指标的等级，运用ROC法计算各指标的权重。

ROC权重方法的目的是确定一组权重来代表所有可能的、可接受的和可靠的组合，关于权重的确定的线性不等式限制，

文献［22］提出了一个简单的方程，通过与边界有关的坐标的近似来确定k中的质心：

其中，ωROC1表示最显著的特征，ωROC2表示第二显著的特征，以此类推。由于权重的陡度和非线性处理，ROC是具有很大优势的，它可以显示许多决策者意见的一致性。

3.4 方法实现

根据丁立国等［23］对贵州山区的航空气象关键因子分级以及专家意见，对空间气象要素进行排序，利用秩序质心法计算各要素权重，并在GIS软件中进行加权叠加。权重计算结果见表2，叠加图层为图5。

表2 空间气象因子排序和权重

图5 黔东南苗族侗族自治州空间气象条件适宜性指数图

由图5可知，全域第9级为气象条件最适宜区域，位于天柱县内，图中三个站点为三个备选场址，均落在最适宜区域上，后期将通过三个场址附近的气象观测站资料分析，从中选取最优场址，做到空地结合。

4 结语

传统的机场选址需要经过初选、预选和比选三个阶段，初选阶段备选场址不少于5个，筛选方式主要是图上作业和现场勘测，而利用GIS技术采集和分析数据，筛选出相对适宜的场址，可以有效利用数据资源以及节约人力资源。本文通过采集空间气象数据，利用ArcGIS工具对黔东南苗族侗族自治州的气象条件进行适宜性评价，证明了应用GIS技术分析气象要素的可行性和适用性，保障了后期备用场址比选结果的客观性。