華東地區(qū)有著全民航客貨運量最大、最為繁忙的空域，在空域、航路、時刻等資源不可能大規(guī)模擴容的前提下，該如何提高空域資源的利用效率，使之能夠支撐更多航班的運行所需？在華東空管局氣象中心，有一支團隊將回答這個問題的解題路徑，投向了每天高達1TB的華東地區(qū)氣象大數(shù)據(jù)，決心通過自主科技創(chuàng)新，向“風云變幻”中要資源，這就是成立于2019年、近兩年已經(jīng)取得諸多創(chuàng)新探索重要成果的華東空管局氣象創(chuàng)新實驗室。
每天的氣象記錄，形成了海量的歷史大數(shù)據(jù)
深度學習軟件向大數(shù)據(jù)要規(guī)律，拒絕“一朵云干擾一小時”
民航是一個“看天吃飯”的行業(yè)，為詳盡記錄華東地區(qū)涉及民航運行的各類天氣情況，華東空管局氣象中心每天產(chǎn)生的氣象數(shù)據(jù)達1T之巨。
華東不僅空域繁忙，而且多發(fā)臺風、強對流、冬季沿海平流霧等極端天氣，容易給航班運行帶來影響，而安全又是民航不容有失的底線，避免極端天氣危及航班起落安妥的原則不容挑戰(zhàn)。如何既在確實有需要時果斷喊停，又避免誤判導致的過度安全冗余，實現(xiàn)精準天氣預報、精準找出一切滿足運行條件的運行資源，成為空管氣象團隊的孜孜以求。在華東空管氣象創(chuàng)新實驗室看來，如果能依托大數(shù)據(jù)發(fā)掘天氣規(guī)律，為一場霧、一陣雨、一片云準確把脈，就有機會將極端天氣的干擾程度大大壓縮，避免“一刀切”的喊停運行。
“比如，上海的吳淞口附近空域，貼著浦東機場的五邊航路，有時常會突然出現(xiàn)云朵，有些會導致雷雨，有些則可能不產(chǎn)生什么影響。如果不能準確判斷這朵云的發(fā)展情況，為了保證航班安全，就只能一律按照最嚴重的情況來預判，讓航班繞飛、甚至盤旋等待，這樣以來，一朵云后續(xù)就得影響浦東機場一小時的運行，給全天的放行正常率帶來沖擊”。創(chuàng)新實驗室的技術帶頭人陳志豪告訴記者。
為了避免這樣的問題，華東空管局氣象創(chuàng)新實驗室與國內(nèi)的高校、人工智能企業(yè)積極合作，開發(fā)了專業(yè)的、具有深度學習功能的氣象大數(shù)據(jù)分析軟件，把多年來積累的海量數(shù)據(jù)，投入深度學習軟件中，有效支撐了天氣預報、趨勢發(fā)展的研判，在確保安全的前提下，持續(xù)支持管制部門，給航班運行擠出資源。
氣象創(chuàng)新實驗室團隊在軟件新賽道上持續(xù)發(fā)力
鋪就智能觀測軟件新賽道，破題民航氣象硬件“卡脖子”
華東空管氣象創(chuàng)新實驗室將深度學習軟件與氣象大數(shù)據(jù)的結合，并不止于發(fā)掘歷史數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，更投向了廣闊的新賽道。
傳統(tǒng)的民航天氣數(shù)據(jù)采集，無論是氣象雷達還是其他設備，大多從發(fā)達國家進口，在民航氣象硬件方面已經(jīng)形成了從行業(yè)標準、技術、設施到硬件配套后臺系統(tǒng)的全面控制，也在客觀上給中國民航事業(yè)帶來了可能被“卡脖子”的隱患。在傳統(tǒng)硬件賽道上，要解除發(fā)達國家半個多世紀先行出發(fā)、長期領跑形成的優(yōu)勢壟斷地位，難度不言而喻。為了破題，華東空管局氣象創(chuàng)新實驗室把目光投向了更換賽道。
雖然硬件領域發(fā)達國家長期領先，但在新興的人工智能軟件、特別是AI圖像識別方面，我國則處于全球領先水平。依托AI圖像識別技術，一個商用級攝像頭拍攝到的圖像，記錄的是怎樣的天氣現(xiàn)象，已經(jīng)能被準確判斷，大量攝像頭與高水平AI的組合，可以在相當程度上比肩氣象雷達等硬件的采集功能，還能大大緩解人工觀測壓力。
因此，在涉及民航機場、航路的地區(qū)，大量布設攝像頭，傳輸?shù)胶笈_后，依托全球領先的AI圖像識別技術讀出天氣現(xiàn)象，再與深度學習軟件對華東民航的海量氣象歷史大數(shù)據(jù)規(guī)律分析相結合，這樣的軟件新賽道，打造的智能觀測產(chǎn)品，正在華東空管氣象創(chuàng)新實驗室近兩年的探索中逐漸成形。
“從商用攝像頭到移動通訊的無線數(shù)據(jù)傳輸，再到AI圖像識別和深度學習軟件，我國都擁有非常優(yōu)秀的企業(yè)和全球領先的技術，攝像頭的采購成本大大低于進口的民航氣象雷達和配套硬件，布設也可以比雷達更大量、更便捷地布點，而且產(chǎn)品和服務上全部實現(xiàn)國產(chǎn)可控”。創(chuàng)新實驗室的科研人員如是說。
目前，依據(jù)這一路徑，華東空管局氣象中心已經(jīng)在華東多地完成布局，正逐步成長為與硬件設施相平行、有能力互相備份支撐的天氣預報體系，在2020年歲末冬季浦東機場平流霧等的預報中，這一體系甚至已經(jīng)產(chǎn)生了比原有模式更出色的成效。據(jù)悉，華東空管局氣象中心開發(fā)的智能觀測產(chǎn)品，已經(jīng)被業(yè)內(nèi)外多家單位應用或借鑒，甚至走向了華東區(qū)域之外，還參加了今年在北京舉辦的民航技術與服務展，引起了民航局空管局領導與廣大專業(yè)觀眾的關注和好評。
正在采集氣象數(shù)據(jù)的華東空管局氣象中心工作人員（本文圖片均由華東空管局氣象中心提供）
布局多維創(chuàng)新，紓解多領域資源瓶頸制約
除了空域資源更有效利用和對傳統(tǒng)硬件設備路徑依賴的賽道遷移，隨著華東空管氣象創(chuàng)新團隊的努力，變化還在更大范圍出現(xiàn)。依托大數(shù)據(jù)、深度學習軟件、AI識圖等一系列探索所催生的創(chuàng)新矩陣，華東空管氣象創(chuàng)新實驗室的多維度成果，正為空管助力民航事業(yè)的高質量發(fā)展，在多個領域破解資源瓶頸限制--
中國民航業(yè)務的迅速發(fā)展，與民航人才培養(yǎng)速度的落差，近年來頗為凸顯，在氣象專業(yè)也是如此。不斷增加的新機場，都需要配置氣象專業(yè)人員，在多跑道的大型樞紐機場，飛行區(qū)不斷延伸的新跑道也有賴于更多的氣象觀測點位支持管制工作，但人才的培養(yǎng)速度往往不足以跟上要求，即使人員配置到位，專業(yè)能力的積累也非朝夕之功，單純靠增加人員來保證氣象觀測能力、預報水平，變得越來越困難。而華東空管氣象創(chuàng)新實驗室近年來研發(fā)的創(chuàng)新矩陣，則可以支撐大量不需要人員的觀測點位，還能靠軟件深度學習而非預報人員增加，為越來越多的機場提供氣象數(shù)據(jù)服務。
來自華東空管氣象中心的統(tǒng)計顯示，在華東多地的中小機場，其用計算機軟件為機場提供的氣象預報準確率，已達近九成，僅比業(yè)內(nèi)技術最優(yōu)秀的上海等地氣象業(yè)務骨干低2-3個百分點，大大高于中小機場自身的人工預報準確性，為中小機場提供了配合氣象工作人員的有力助手。
除了人力資源瓶頸之外，華東空管氣象創(chuàng)新中心還正在與供應商合作，優(yōu)化軟件算法，降低軟件對本地硬件設備的算力要求。這一新舉措，能夠在華東空管局氣象中心打造華東地區(qū)大數(shù)據(jù)氣象服務樞紐的同時，給各地空管站、中小機場研發(fā)推出不要求大型服務器、只要小型機即可運行的本地氣象預報AI識圖和深度學習軟件，讓各地既能建立本地更精準的預報能力、在華東空管局氣象中心遠程支持之外多一路備份，又不必對IT設備的采購、維護帶來特別的資源成本限制。(記者錢擘 通訊員徐顥瑋、孫嘉翔)
