低空大气运动数字李生（基于精细化数值模式的低空精细化大气运动仿真模拟）

需求的背景和应用场景

随着无人机技术的快速发展和城市化进程的加速，低空飞行活动日益频繁，对低空气象预报的精度和时效性提出了更高要求。传统的气象预报方法往往难以满足低空飞行对精细化、实时化气象信息的需求，尤其是在城市复杂地形和多变气象条件下，飞行安全面临严峻挑战。为解决这一问题，我单位已基于关键技术实现了多源气象资料四维联续同化预报方案，并与计算流体动力学（CFD）技术进行了耦合，初步实现了城市街道可分辨尺度的低空飞行气象环境实时预报。然而，为了进一步提升预报精度，满足低空飞行对气象要素超精细分布和变化的需求，现急需开展针对低空飞行气象要素四维信息的超精度仿真模拟技术研究。该技术将广泛应用于无人机飞行控制、城市空中交通管理、低空旅游等多个领域，为低空飞行提供更安全、更可靠的气象保障。

要解决的关键技术问题

本技术需求旨在解决以下关键技术问题：

1. 四维信息同化与融合：研究如何高效同化多源气象观测数据，包括地面观测、雷达、卫星等，实现四维（时间、空间及两个水平方向）气象信息的连续、准确融合，为仿真模拟提供高质量输入数据。
2. 高精度数值模式构建：基于已有数值预报模式，进一步优化和改进物理过程参数化方案，提高模式对低空大气运动的模拟精度，特别是针对城市复杂下垫面条件下的风速、风向、温度、湿度等关键气象要素的模拟能力。
3. CFD与数值模式深度耦合：探索CFD技术与精细化数值模式的深度耦合方法，实现城市街道尺度上的气象要素超精细模拟，准确反映城市建筑、植被等对低空气象环境的影响。
4. 实时仿真与快速更新技术：开发高效并行计算技术，实现低空大气运动四维信息的实时仿真模拟，并确保模拟结果能够迅速更新，以适应快速变化的气象条件。

效果要求

本技术需求实施后，预期将达到以下效果：

• 超精度预报能力：实现对低空飞行气象要素（风速、风向、温度、湿度等）的四维信息超精度仿真模拟，显著提高预报精度和时空分辨率。
• 城市场景融合：能够准确反映城市复杂地形和建筑物对低空气象的影响，为城市空中活动提供更为精细的气象服务。
• 实时性与可靠性：具备实时仿真模拟和快速更新能力，确保预报结果能够及时反映最新气象状况，为飞行决策提供可靠依据。
• 创新性与竞争优势：该技术将填补国内在低空大气运动超精度仿真模拟领域的空白，提升我国在气象预报和无人机应用领域的国际竞争力，为相关产业发展提供强大技术支撑。