文摘

航空工业有一个2.7万亿美元的全球经济造成的影响(包括直接、间接、诱导和旅游)催化作用和贡献全球GDP的3.6%。天气是一种最基本要素影响飞机安全运行以及如何能飞。相关系数是最重要的指标解释变量之间的关系和可能导致气候指数的远程并置对比模式。厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)和印度洋偶极子(IOD)被用于这项研究基于ERA5再分析数据集了30年(1991 - 2020)。缅甸仰光国际机场已录得超过119874次的观察数据从2009年到2019年。出现的天气元素的平均百分比计算为每个月和每个季节。航班延误和事故数据的分析得到了统计从航空安全网络(ASN)。根据月度延迟指数,7月,8月,最大延迟指数月和3月,飞机运动和延迟之间的相关性值是最大的7月和8月和最低在1月和2月。检查仰光国际机场的众多特点之后,我们确定哪些元素对操作有一个很大的影响通过与运营商重要的面试,这次事故案例研究部分,和气候学分析。结果,我们发现两个气象事件:雷暴雨(TSRA)和雾(FG)的高频率和TSRA比FG航空操作带来了更大的风险。 The maximum frequency (%) of thunderstorm occurrences was 22% in July and the minimum was 1% in January. Annual frequency analysis revealed that TSRA days are becoming more common year after year as a result of global climate change. According to a spatial gridded analysis by ERA5 reanalysis data (1991–2020), the annual convective available potential energy (CAPE) values over local airport regions, the Bay of Bengal (BOB), the western equatorial Pacific, and the South China Sea show a positive correlation with convective rainfall. In contrast, negative convective inhibition (CIN) anomalies have been observed over the same areas as above, except for the western part of BOB along the Indian Coast. The primary innovation is that we look at the effects of thunderstorms on airport operations before determining their link with ENSO and the IOD individually and then combining them during their full phases. This raises a new question and a new possibility for viewing climatology from a new perspective.

1。介绍

航空业是至关重要的经济发达国家如中国、老挝等内陆国家,小岛屿国家如马达加斯加。航空工业是经济长远发展的一个至关重要的组成部分。它还充当一个国内贸易等经济活动的重要推动力,军事行动,和旅游。

根据航空运输行动小组,生成的航空业2019年总值7044亿美元的直接利益和支持全球(图6550万个工作岗位1)。航空有一个2.7万亿美元的全球经济影响(包括直接、间接、诱导和旅游)催化作用和贡献2019年全球GDP的3.6% (2]。

缅甸联邦共和国(也称为缅甸)是世界上人口最稠密的国家之一。接壤的由中华人民共和国东北部,东到老挝,泰国东南部,南印度(3]。最繁忙的机场在缅甸仰光(RGN) / (VYYY),仰光国际机场航班56目的地分布在14个国家和迎合约六百万乘客(4]。在缅甸仰光国际机场是主要的机场(缅甸)。它有一个跑道上有两个着陆区(TDZ)和海拔33.6米(110英尺)。机场是所有十缅甸航空公司以及大约30国际航空公司(5]。

天气是最重要的影响因素之一飞机运行安全以及它如何运作。天气对航空工业利益也很重要,但是,不幸的是,这是一个无法控制的因素,大家都知道。年度天气航班延误原因分析表明,占总额的6%飞机操作延迟(图2)[6]。

航空和气象有悠久而辉煌的历史。在当地天气气候学能够预测重大变化以及恶劣天气模式。暴雨、雷暴、冰雹和龙卷风都是常见的,导致航空业损失以及航班延误或取消(7]。因此,除非找到新的解决方案,天气对航空的影响随着时间的推移可能会增加。是不可能避免延迟飞行的所有时间。同时改变气候和气象条件对飞机性能产生重大影响在机场,无法阻止。这些延迟有时需要证明我们乘客的安全是我们的首要任务。的图2,天气是唯一无法控制的因素中五种形式的航空延误。因此,离开坏天气造成的延误也几乎总是不可避免的。至关重要,做好准备离开机场延误订单业务正常运行;因此准备是必要的8]。

即使在恶劣的天气在机场,航空气象服务没有权力或能力关闭机场(9]。机场运营商只有政府能够关闭机场,这只会在极端情况下。飞机的出发和到达的程度是可见的(或RVR)是由复杂的地面设备和机组人员的资格(5]。在或接近机场,低云、雾、雨可以使能见度困难,而雷暴和闪电可造成大量延迟航班时间表。雷暴大雨(TSRA)和快速上升或降低气流,经常陪它可以让乘客和困难飞行员飞行不舒服。飞机无法起飞或降落在TSRA和通常路线风暴从原来位置细胞或转移。雷暴和闪电附近机场可能会导致地面操作停止,直到风暴过去。结果,数据的时空分布和波动雷暴发生和对流降水是至关重要的不仅理解基本气候动力学等社会使用机场操作和飞机操作。

主要的研究重点是仰光国际机场(VYYY),这工作是第一个调查的影响航空气候学在仰光国际机场(图3)。获得的观测数据的统计分析是气象台。研究的目的的角度来研究个人雷暴对地区的影响,厄尔尼诺-南方涛动(ENSO),或印度洋偶极子(IOD)地区对流降水,只有几个考虑所有三个机场操作的联合效应。此外,大多数过去的研究在ENSO / IOD和降水之间的关系只集中在一两个赛季而不是完整的ENSO / IOD周期。我们精心制作的先前的研究本文通过观察的潜在影响ENSO和IOD现象,以及他们的组合效果,在雷雨的年度和季节性差异或对流降水在整个阶段。其他航空气象元素可能有一个对机场业务产生重大影响。然而,在这项研究中,我们将看看这两个现象。主要的区别在于,我们之前分析雷暴对机场业务的影响评估与ENSO的关系和IOD分开,然后将它们集成在他们完成阶段。目的也不仅为机场操作也不同的用户组,包括国际和国内民用航空飞行与缅甸机场、私人飞行员、机场运营、行政服务、航空管理、空中导航服务提供商,和缅甸民航机构。除了上面提到的潜在用户,这个总结也可以从其他域由专家用于科学研究。

2。材料和方法

国际民用航空组织(ICAO)和世界气象组织(WMO)发表了建议的处理气候学的数据,然后再创建的统计数据12]。数119874次的观察数据(30 (xx20, xx50)航空例行)从仰光国际机场在2009年和2019年之间。

航班延误和事故数据得到从航空安全网络(ASN)和ICAO安全API数据服务。机场的数据支持YIA服务有限公司和MC-Jalux机场服务有限公司。气象站的观测数据描述在仰光机场符合所有既定的要求:数据代表,连续,可靠。气象服务拥有质量管理ISO 9001: 2015认证,SGS颁发的国际组织。

大规模的大气参数如海表面温度(SST)和双组分风力(1991 - 2020)数据取自ERA5再分析数据集由欧洲中期天气预报中心(ECMWF)。同时,大气稳定指数像对流可用势能(角),对流抑制(CIN) K-Index (K)和总总额指数(TT)数据取自同一ERA5再分析(0.25×0.25)分辨率数据集的ECMWF 30年(1991 - 2020)。

出现的次数的频率是衡量一个特定的分数在给定的数据集(13]。气候学是检查每个月和每个赛季确定的平均比例出现在研究区气象因素。百分比获得类别的频率除以总数量的参与者和乘以100%14]。

改善气候学的结果,我们执行的重要和在线定性调查问卷关于天气对航空人的经历,导致最严重的天气现象VYYY飞行操作和在机场天气飞机事故的案例研究。15来自三家航空公司的高级飞行员(缅甸国际航空公司,空气比伦航空公司和空气KBZ航空公司)的采访。

有几个统计关系感知两个变量之间的关系表示的线性和非线性方程。的相关系数显示的强度和类型协会(直接或相反),是最重要的统计解释变量之间的关系。这个系数的计算值范围从−1 + 1。在平均值基础上,我们进行和深入分析进行了相关系数。在执行复合和相关性分析之前,所有气候参数的数据去趋势。一般来说,最常见的指数显示的相关性是皮尔森相关系数。这个指数显示关联的程度和方向。皮尔森相关系数(r使用以下公式计算:

远程并置对比模式相关分析的结果,与其他技术。该方法已广泛应用于气候研究,并且每一个都提供一些优势(15]。全球气候指数厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)和印度洋偶极子(IOD)被用于这项研究和同一ERA5海温进行了研究。该地区平均海温异常5 n 5 s和170 w - 120 w (NINO3.4区域)指数基本上是ENSO的使用指标。同样,印度洋偶极子(IOD)之间的区别是两个在印度洋赤道太平洋的西部(50 E - 70 E和10 s-10 N)和东部(90 E - 110 E和10 s-10 N)半(16]。我们的研究还分析了季节和年度计划、网格数据的相关性海温对流降水在仰光地区,和角指数基于ERA-5数据集计算TSRA发生指标使用IBM SPSS, CDO, open-grads。学生的t以及95%的置信区间是用于建立综合分析的统计学意义。这种技术的应用对南亚国家在以前的作品(7- - - - - -9]。皮尔森相关分析是用于这个研究显示95%置信水平的变量之间的关系。

3所示。结果与讨论

3.1。航班延误原因

关键是调查飞机延误和原因为了保持领空(效率和安全性21]。延迟样本,另一方面,并不是独立的,因为他们始终显示相同的聚合模式。这些延迟采取三种形式之一:地面延误程序,地面停止,或一般机场延误。地面延误程序可能制定需求到达机场时比机场的决定能力(21]。这些程序限制飞机的数量,可以降落在一个机场的影响。因为需求大于飞机的到达能力,航班延误将导致(22]。第二,当恶劣天气预计在短期内或在机场天气不适合降落,地面停止发行。地面停止意味着交通前往影响机场禁止离开设定的时间。最后,还有一般延迟抵达和起飞。这通常意味着到达交通遇到空中延误或者外向交通正在遭受比平时长出租车等待时间或门延迟。这可能是由多种因素引起的,包括附近的雷暴,沉重的需求出发,跑道或修改。总航班延误类别在VYYY 2019 - 2021图所示4。

延迟指数、编制的机场信息统计,显示,飞机延误和恶劣天气之间的关系主要是相对在仰光国际机场(图5)。天气延误可以发生在直接和间接的方式。如果机场天气不好,可以直接影响,和恶劣的天气情况下飞机的路线可以是间接影响,作为一个飞行可以迟到。

分类后延迟原因,我们发现天气延迟指数高。延迟指数代表了航班延误的百分比(航班)23]。例如,如果有一天10航班和5推迟,然后延迟指数是50%。

月度延迟指数,我们发现7月,8月和3月的最大延迟指数月,和可能的最低月2019 - 2021(图5)。上述延迟指数与飞机运动的月,相关值是最大的7月和8月和最低在1月和2月(图6)。这个机场飞机运动意味着所有机场的动作。运动可以起飞或降落,总结。

天气可以创建主要延误在空中旅行22),导致数百或数千个航班的取消或推迟,影响数百万人的行程和预算。更重要的是,糟糕的天气条件可能导致飞行事故。综合研究在仰光国际机场使用气候学数据和飞机延误指标来识别特定的气象要素,导致航班延误和取消。

机场天气直接影响机场操作和其他危害航空也基于这些天气现象发生。因此,作为结果,我们发现,在20219次的天气现象发生,包括雷暴的1237倍(最大7月)本研究期间。航班延误指数相比,也是最高的延迟指数在2019年7月- 2021(图6)。

3.2。定性调查结果和事故案例研究

面试是对15个来自3航空公司的高级飞行员(缅甸国际航空公司,空气比伦航空公司和空气KBZ航空公司)。问卷调查包括以下问题:(1)最糟糕的天气航空危险是什么?(2)什么时间是最好的天气飞行吗?(3)多少可见性是重要的在飞行和阶段的航班吗?(4)什么是最糟糕的天气现象在仰光国际机场吗?

至关重要的或在线问题的调查结果,52%回答雷暴对飞行操作最糟糕的天气现象,和10%回答说,雾条件最差的。其他天气现象被38%的受访者提到,但大部分人thunderstorm-related(图7(一))。因此,我们可以假设雷暴和雾对飞行操作在缅甸最糟糕的天气现象。

问题2号,55%表示,上午09:00当地时间下午12:00 (01:30 UTC 05:30 UTC)飞(图是最好的时间7 (b))。问题3号,87.5%回答说,可见性是非常重要的飞机进近和着陆(图7 (c))。4号问题的调查结果,30%的回答在仰光国际机场雷暴是最糟糕的天气现象,10%的人回答说,雾条件最差的。另外20%的回答,雨在飞机上的方法是相对的低能见度,另16%回答说,沉重的阵风风最糟糕的天气现象在仰光国际机场。其他答案都低天花板多云天气(图7 (d))。然而,大多数thunderstorm-related现象。因此,我们可以假设低能见度、低天花板,雷暴和雾的天气最糟糕的天气现象仰光国际机场根据调查结果。

3.3。在缅甸造成飞机事故

很罕见的事故是由于一个原因。几乎所有的灾难是一系列的结果的情况下,大多数事故报告区分的主要原因和多个元素之一。图8显示的分布在飞机事故中确定的主要原因。主要的根源是与天气有关的事故。也有些失控事故可能是不幸的因素会导致航空事故。在飞机的最大威胁是重要的飞行结冰或机舱内湍流的影响。

有很多在VYYY指出天气飞机事故,如空气蒲甘424降落在2015年崩溃24),陕西y - 8 - 200 f运输飞机失事附近大为2017年(25),和孟加拉航空dhc在2019 - 8 - 400事故的26]。根据事故报告,这些事故可能是由于雷暴的直接或间接的影响,和卫星图像分析结果图中可以看到9。

由于重要或在线问题,大多数回答,雷暴雨(TSRA)和雾(FG)是最糟糕的天气现象对飞行操作和其他人回答与其他天气现象,但大多数thunderstorm-related现象。仰光国际机场(VYYY),很多回答说,早上6:00到当地时间下午12:00 (23:30 UTC 05:30 UTC)是最好的时间飞行操作,TSRA和FG是操作最糟糕的天气现象。根据事故案例研究中,大多数的飞行事故都发现thunderstorm-related事故表现出图9在2009 - 2019。从以上结果,我们可以假设最糟糕的飞行操作在缅甸的雷暴天气现象。

3.4。雷雨天分析

我们数119874事件的观察使用一边从仰光国际机场航空例行数据。这些数据包含20219个实例的气象现象,其中包括1237名雷暴。每个天气现象发生的比例,包括雷暴,不同的色彩在图所示10。2月的最大频率雾(BR) 0.86%,雾霾(HZ) 8.35%, (FG) 11.55%。最大雷暴大雨(TSRA) 12.13%的发生在2009年7月- 2019年细雨(DZ) 9.74%,雨(RA) 6.49%(图10)。

检查许多特征仰光国际机场后,我们确定哪些元素对操作有很大的影响,我们获得了很多实用信息的运营商在很重要的面试阶段。事故案例研究部分还演示了如何的天气,特别是TSRA和可见性,会影响航空事故。结果,我们确定了两个气象事件(TSRA和雾),很可能导致飞机事故或操作延迟。因为它与一系列冰雹等天气现象,风切变,和闪电,TSRA提供了一个更大的风险比雾。

缅甸的三个赛季夏季或天气炎热季节(March-mid-May),下雨或西南季风季节(mid-May-October),东北冬季或雨季(November-February) 2017年缅甸气候报告(27]。在冬季,雾和霾天气现象越来越普遍。雷暴已报告不仅在西南季风季节(湿)也在下半年夏天(干)的季节,每年从4月到11月。作为图的结果10、最大雷暴条件下呈现了至少8个月仰光国际机场。

雷暴(TS)和雾在仰光国际机场是最危险的天气现象(FG),如图11。雷暴对机场业务有更大的影响力,因为接下来的各种各样的天气,如冰雹,大风,大雨,闪电,极端动荡。所有这些因素对飞机和机场业务产生重大影响。因此,以下评估TSRA条件进行伟大的深度。

从2009年到2019年,分析了雷暴发生的频率(%)每月和每日出现如图12(一个)。7月的最大频率是22%,最低频率是1月份的1%,并且没有出现今年2月,3月,12月。根据季节性分布,七月是西南季风季节打雷是典型的在每年的这个时候。热带气旋从孟加拉湾或西太平洋,另一方面,是在冬季和夏季雷暴的主要原因(27]。

频率(%)的日常分析TSRA这2009年至2019年期间,TSRA的最大频率从塔利班可能发生在一天(图10点UTC12 (b))。最低频率可能发生从19:00至20:00 UTC。根据时区,塔利班UTC将在当地时间下午3点钟。因此,最大TSRA事件可能发生在下午15:00,下午在这些TSRA天在仰光国际机场。在这种TSRA天,00:00 UTC内UTC白天操作航空是最好的时间。

年度频率研究表明TSRA天年复一年变得越来越常见,表明全球气候变化是造成。在2010年,有255的情况下,前十一年来最低水平。2018年事件的平均数量是527,这是920年的2017(图13)。趋势预测显示积极提高雷暴发生在未来,和这一趋势的回归价值强(R²> 0.7)超过95%的显著性水平。

3.5。综观机制可能潜在的雷暴可变性

世界上大部分的气候变化和印度的季风系统非常关心尼诺太平洋地区海温(29日]。导致在此模式中,我们使用一个尼诺指数之间的相关性和每年的对流降水。每月分析之前,我们进行了相关的标准化基于ERA5对流降水和观察到的电台TSRA发生数据集,平均在经度96°E - 97°E和纬度16°N-17°N期间2009 - 2019。结果显示强阳性连接这两个变量之间95%的显著性水平(图14)。根据上述结果,进行空间分析使用ERA5再分析数据,如图所示。

雷暴是由对流造成的倾盆大雨,这发生在地球表面的快速变暖,导致一个不稳定的气氛。随着加热表面的空气上升,它冷却,导致云层和大雨30.]。在气象、水分、不稳定和提升三个组件需要一个雷雨31日]。对流可用势能(角)是衡量雷暴潜在32]。角是执行的工作总量上升(积极)浮力一定质量的空气(称为一个空运)如果爬垂直穿过整个大气层(通常缩写为CAPE) (33]。该指数是基于等措施“垂直温度递减率,低层大气水分,和垂直湿润层的窗格,“根据美国国家海洋和大气管理局。

年度10米的复合组件风,对流降水的相关性VYYY年异常指数,角和对流抑制该地区表现出图15。对流可用势能(角)和对流抑制(CIN)应对变化的大气的热量和湿度资料没有湿对流(34]。这些变化的直接影响,包括剖面的变化没有包裹的变化,和一个间接影响,包括空运进化发展中对流边界层的变化。一个简单的估计直接影响斗篷,这是独立于相关假设选择包裹上升,显示给准确的结果。结果图(15日),每年的斗篷在当地机场地区,孟加拉湾(BOB),赤道太平洋西部,南中国海展示了一个强烈的正相关与对流降水研究领域。相反,消极的CIN异常曾被观察到在同一地区如上所述,除了西部鲍勃印度海岸(图15 (b))。结果表明,这些地区有强烈的对流活动经验的机会。此外,一年一度的组件风,吹从海西南到东北,可能导致增加水分运输鲍勃的大陆东北地区和鼓励对流降水在机场区域(图15)。这些结果同意先前的研究在南亚夏季风35]。

一些最近的研究强调了海洋在气候和天气可预测性的作用,以及区域模式的全球远程并置对比像IOD和ENSO的影响。大气变化的ENSO指示器已经彻底调查,并认为作为“大气桥”连接海温波动在热带太平洋海洋年际变化在高纬度地区36]。以下相关结果表明,年际对流降水在研究区域没有显著相关性与SST在尼诺3 - 4(5存在和170 W - 120 W)的太平洋,但显著负相关发现明显超过印度洋(图(16日))。然而,季节性的关系分析显示不同的结果,在尼诺3 - 4地区正相关。尤其是在夏季西南季风季节环流(图16 (b)),有一个积极的(气候变暖)强烈的对流降水的相关性在赤道太平洋海温尼诺3 - 4地区区域。但只有在冬季弱正相关(DJF)(图16 (c))。

有最大TSRA发生还发现在夏季(图12(一个))和对流降水也超过另一个月如图14。这意味着尼诺3 - 4海温异常对雷暴发生和对流强烈影响研究地区夏季降雨量(环流)。弱阳性IOD阶段也可以发现在夏季(图16 (b))。相反,消极的IOD阶段可以在冬季(DJF)(图16 (c))。但只有印度洋海温显示(IO)强烈的负相关与对流降水年模式(图(16日))。主要结论是,对流降水的增加可能在夏天发生的厄尔尼诺阶段ENSO(环流)。年际-印度洋海温异常也可能导致增加对流降水随着研究区图的结果(16日)。

ENSO信号对降水的影响可以持续从每年37]。此外,对流降水之间的滞后关系在研究地区,尼诺3 - 4,IOD, 1991 - 2020年期间和IO为重要的结果(表计算1)。对流降水的健壮的关系是观察到的只有夏天NINO3-4 IOD的和冬天。此外,并发回应的NINO3-4夏天(环流)研究对流降水周期是0.50 (< 0.01)(表1)。负相关值−0.44 (−0.02)与IOD发现冬季(DJF)。但无论是尼诺3 - 4还是IOD年度分析找到了重要的价值。只有IO SST的负相关−0.65 (p0.01)与对流降水在研究地区在1991 - 2020。

为了选择异常对流降水超过多少年,标准化以上异常±1已经被使用。(图17)。黑线代表参考线和black-dotted行分离超过和更少的年期间1991 - 2020。结果显示每个积极(超过:1994、1999、2006、2008)和消极的(少:2001、2010、2015、2019和2020年)异常。

之前的相关性(图16)只显示那个夏天对流降水在研究区域有很强的正相关与SST在尼诺3 - 4(5存在和170 W - 120 W)和弱正相关IOD(见图16)。正面和负面的理解原因异常对流降水的研究区域,图18描绘了一个综合对流降水异常和海温之间的相关性在超过和多年的对流降水少。去趋势滞后相关性季节性对流降水和海温30年(1991 - 2020)呈现在图18观察夏天的依赖(环流)对流降水在大规模的全球力量。

落后于年基于图的分析17展示一个更占主导地位的年度和季节性的相关性。观察交流模式在超过和更少的年(数字(18日)- - - - - -18日(d))的年度和夏季(环流)。发现IO SST异常对流降水的主要驱动力研究区在夏季(环流)。因为对尼诺3 - 4地区海温异常超过正相关,那么多年的夏季环流(图18 (c)和18日(d))。空间的结果同意前面的时间结果表1。但IO只有主导不同的负(正)超过(少)年期间年度分析(数据(18日)和18 (b))。结果图18 (b)、积极的异常的温暖阶段ENSO与IO SST可能导致对研究区对流降水较少。相比之下,反向模式可以发现在年被图覆盖(18日)。

一般来说,每年的频率分析表明TSRA天更频繁地发生逐年由于全球气候变化。十一年(2009 - 2019)期间,最小值出现在2010年的255倍。出现的平均数量是527,与920年的2018事件。雷暴发生在峰值一半的夏季和整个西南的季节,他们发生在峰值在仰光国际机场至少8个月。7月发生的最大频率是22%,最低1月份发生是1%,并且没有出现在2月,3月,12月。一年一度的角值在当地机场地区,孟加拉湾(BOB),赤道太平洋西部,南中国海与对流降水表现出强烈的正相关研究领域。相反,消极的CIN异常曾被观察到在同一地区如上所述,除了鲍勃印度海岸的西部。这表明这些地方有一个很好的经历对流活动的可能性。此外,一年一度的组件风,吹从海西南到东北,可能导致增加水分运输鲍勃的大陆东北地区和鼓励对流区域降雨量机场。年际对流降水与海温在没有显著相关性尼诺3 - 4(5存在和170 W - 120 W)的太平洋,但有明显的负相关在印度洋。 However, the results of a seasonal connection analysis demonstrate a favorable correlation over the Nino 3-4 region, especially in the summer southwest monsoon season (JJAS). The major conclusion shows that, during the summer El Nino phase of ENSO, more convective rainfall may occur (JJAS). Increased convective rainfall over the research area may possibly be a result of negative IO SST anomalies. Positive anomalies, the warm phase of ENSO, and the IO SST, on the other hand, may result in less convective rainfall over the research area [34- - - - - -19]。

4所示。结论

“Before-Flight-Briefing没有讨论天气将导致你的航班眼罩超出视力。”

莱敏(飞行队长、空气Thanlwin、缅甸)。

在日常生活中,飞机被路由到利用天气和大气的元素(例如,急流顺风改善燃油效率)。此外,每个飞行员和机组人员需要知道天气情况已经发生在他们的飞行路线。每次飞行前,飞行员应该获得所有相关信息与飞行相关的天性。天气发布会上得到批准的试点天气源,通过互联网从天气预报和/或专业,就包括在其中。

在这项研究中,我们可以学到的气候学仰光国际机场,这是国家经济的重要资源网关。天气预报或专家能得到很多重要的和有用的信息为天气预报或专家,比如什么天气形势分析是最重要的或最佳时间飞行操作。雾和霾的天气在冬天是最常见的现象。雷暴,另一方面,是最常见的夏季和上半年整个西南季风季节,至少持续八个月。检查仰光国际机场的众多特点之后,我们确定哪些元素对操作有很大的影响,我们获得了很多实用信息的运营商在很重要的面试阶段。天气,特别是TSRA和可见性,会影响航空事故、事故案例研究部分。结果,我们确定了两个气象事件(TSRA和雾),极有可能导致飞机失事或操作延迟。TSRA比雾造成了更大的风险,因为它与其他各种天气现象如冰雹、风切变、闪电。每年发生的频率研究表明,由于全球气候变化,TSRA天每年发生更频繁。2010年出现的最低数量255倍整个十一年(2009 - 2019)。 With 920 occurrences in 2018, the average number of occurrences is 527. Thunderstorms peaked in the second half of the summer and throughout the entire southwest season, and they peaked at Yangon International Airport for at least eight months. In July, the largest frequency of occurrence is 22%.

一年一度的斗篷在当地机场地区,孟加拉湾(BOB),赤道太平洋西部,南中国海是强烈与对流降水在研究区域。相反,消极的CIN异常被发现在同一位置如上所述,除了西部鲍勃在印度海岸附近。这表明研究区有一个很好的经历对流活动显著的可能性。此外,一年一度的组件,从西南到东北,旅行可以提高水分输送到鲍勃的大陆东北区域,鼓励对流活动。在太平洋,年际之间没有明显的联系对流降水和海温在尼诺3 - 4(5存在和170 W - 120 W),而在印度洋上有明显的负相关。但季节性分析揭示了尼诺积极链接3 - 4区,特别是在西南地区夏季季风季节(环流)。关键的发现表明,对流降水可能发生在夏季ENSO的厄尔尼诺阶段在研究区域(环流)。- IO SST异常也可能导致增加对流降水在研究区域。相反,积极的异常,ENSO和IO SST的温暖的阶段,可能会导致对研究区对流降水较少。这可能会导致直接或间接影响飞机操作和事故预防由于对流云团或雷暴,高风险航空危害众所周知。 The main innovation is that we investigate the effects of thunderstorms on airport operations before determining their relationship with ENSO and the IOD separately and combined during their complete phases. The present finding has another implication for forecasters. Thus, to obtain a realistic prediction of Yangon International Airport, we also need to study other variables and need to simulate the model. According to a well-known physicist in another context, the current discovery raises a new question and a new possibility for viewing climatology from a new perspective and making significant progress in the predictability study.

数据可用性

气象统计数据(航空例行)建议的基础上,国际民用航空组织(ICAO)和世界气象组织(WMO)得到的气象与水文(DMH,缅甸)和怀俄明大学的(http://weather.uwyo.edu/surface/meteorogram/seasia.shtml),这些可以获得自由。航班延误和事故数据来自航空安全网络(ASN) (aviation-safety.net)和ICAO安全API数据服务(ICAO.int)。这些也可以自由下载。历史Himawari-8卫星图像可以获得由日本气象厅JAXA Himawari自由监控(P-Tree系统)。机场的数据支持YIA服务有限公司和MC-Jalux机场服务有限公司,因此不能自由分配。请求访问这些数据应该在https://yangonairport.aero/index.php/en/。3.4对海温尼诺索引(area-averaged SSTA超过150 w - 90 w, 5 s-5n)数据来自国家大气研究中心的网站(美国),气候数据存储,它们可以免费获得从尼诺SST指数(尼诺1 + 2、3、3.4、4;ONI和交通噪音指数)| NCAR-Climate数据指南(ucar.edu)。角索引值、K-Index和孟加拉湾海温资料取自ERA5从ECMWF再分析数据(https://cds.climate.Copernicus.EU/cdsapp # ! / home ?标签=概述)。现在是免费的上述数据集从1950年到现在,在ECMWF登记。开放毕业生(OpenGrADS-Home)、气候数据操作符(https://code.mpimet.mpg.de/),IBM SPSS主要用于这项研究。其中前两个是开源应用程序。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突与这篇文章的出版。

确认

研究者扩展他们的感谢所有教授的批准和支持这项研究,以及南京大学信息科学,协助完成它。作者想表达自己的感激之情的气象和水文部门支持缅甸的数据,以及教授拉里Oolman怀俄明大学的大气科学、机场航空例行数据的支持。教授你闺女觉,气象和水文、巴蒂尼Jijelava教授SAKAERONAVIGATSIA气象局负责人,和队长莱敏,空气Thanlwin,值得特别感谢他们的贡献,研究概念和分析程序,和队长莱敏,空气Thanlwin,值得特别感谢协调调查表调查。此外,作者想表达他们的感谢所有缅甸航空服务,特别是缅甸国家航空公司和航空安全网络,为本文提供数据。最后,作者想表达他们的感谢王教授温家宝的南京大学信息科学和技术监督这项研究,在整个研究过程中提供支持。