置顶 热门 推荐 特种无人机在气象领域的开发及应用研究
**韩钢 周炜 吕相东** （长春气象仪器有限公司，吉林省长春市 130022） 摘要 气象观测与预报是应对极端天气、保障生态安全、支撑农业生产及航空航天等领域的核心基础，传统气象观测手段受地形、空域、环境等因素限制，存在观测盲区大、动态响应慢、高危区域无法抵达等痛点。特种无人机凭借其机动灵活、起降便捷、可搭载多元传感器及适配极端环境的优势，成为弥补传统气象观测短板、拓展气象观测维度的新型技术手段。本文阐述特种无人机在气象领域的开发背景与核心需求，分析关键开发技术及系统构建要点，梳理其在大气探测、极端天气监测、气象服务保障等场景的应用实践，探讨当前开发及应用中存在的问题，并展望未来发展趋势，为特种无人机在气象领域的规模化、精细化应用提供理论参考与实践借鉴。 关键词：特种无人机；气象观测；传感器集成；极端天气监测；大气探测 一、引言 1.1 研究背景 全球气候变化加剧导致极端天气事件（暴雨、台风、暴雪、强对流等）频发，对气象观测的精细化、实时化、全域化要求持续提升。传统气象观测体系以地面观测站、探空气球、气象卫星、雷达为主，形成了空天地一体化观测雏形，但仍存在明显局限：地面观测站分布稀疏，在山区、海洋、荒漠等偏远区域存在大量观测盲区；探空气球受气流影响，无法实现定点、连续观测，且观测频次有限；气象卫星观测精度受轨道限制，近地面及复杂地形区域观测分辨率不足；气象雷达虽能实现大范围监测，但对低空、近地面气象要素的探测能力较弱，且难以深入台风中心、强对流云团等高危区域。 特种无人机作为一种可定制化、高机动性的空中观测平台，可根据气象观测需求搭载不同类型传感器，突破地形与空域限制，实现对近地面、边界层及高空大气的定点、连续、近距离观测，尤其能在极端天气场景下完成传统观测手段无法开展的任务。近年来，随着无人机技术、传感器技术、通信技术及数据处理技术的快速发展，特种无人机在气象领域的开发与应用逐步落地，成为推动气象观测体系升级、提升气象服务能力的重要支撑。 1.2 研究意义 理论层面，本文系统梳理特种无人机气象观测的核心技术与应用场景，完善特种无人机与气象科学交叉融合的理论体系，为后续相关技术研发与应用研究提供框架参考；实践层面，分析特种无人机在气象观测中的优势与应用痛点，提出针对性的优化路径，助力推动特种无人机气象观测技术的规模化应用，提升极端天气预警预报能力、气象服务精准度，为农业生产、防灾减灾、生态环境保护等领域提供更可靠的气象保障，具有重要的现实应用价值。 1.3 国内外研究现状 国外对特种无人机气象应用的研究起步较早，美国、欧盟、日本等国家和地区已形成较为成熟的技术体系与应用模式。美国国家航空航天局（NASA）研发的“全球鹰”高空长航时无人机，可搭载温湿度、气压、气溶胶等多种传感器，实现对台风、飓风等极端天气的远距离、连续观测，获取高空大气三维结构数据；欧盟通过“无人机气象观测网络”项目，整合中小型特种无人机资源，构建区域化气象观测体系，提升近地面气象要素监测精度；日本则聚焦农业气象与海洋气象领域，开发小型特种无人机平台，实现对农田小气候、近海海气相互作用的精细化观测。 国内近年来也逐步加大特种无人机在气象领域的研发与应用力度，依托高校、科研院所及企业，突破了无人机高空续航、传感器集成、气象数据实时传输等关键技术。中国气象局联合相关单位开展了无人机台风观测、强对流天气监测、山区气象观测等试点工作，研发了多款适配气象观测的特种无人机平台；部分企业推出了小型多旋翼气象无人机，广泛应用于农业小气候监测、森林防火气象预警等场景。但相较于国外，国内特种无人机气象应用仍存在核心技术自主化不足、数据标准化程度低、规模化应用体系未完善等问题，有待进一步突破。 二、特种无人机气象领域开发的核心需求与关键技术 2.1 核心开发需求 特种无人机在气象领域的开发需围绕气象观测的核心需求，兼顾适应性、可靠性、精准性与实用性，具体可分为三大类需求： 一是环境适配需求。气象观测场景复杂多样，涉及高空、海洋、山区、极端天气等多种环境，需开发具备抗风、防雨、耐高低温、抗电磁干扰能力的无人机平台，确保在恶劣环境下能够稳定飞行并完成观测任务。例如，台风观测无人机需具备抗强风能力，高空观测无人机需适配低气压、低温环境，山区观测无人机需具备灵活避障与垂直起降能力。 二是观测性能需求。气象观测对数据精度与观测维度要求较高，需实现对温湿度、气压、风速、风向、气溶胶、降水、云滴谱等多种气象要素的精准探测，同时需具备定点悬停、连续观测、大范围巡航等飞行性能，满足不同气象观测场景的需求。例如，边界层观测需无人机具备低速飞行与长时间续航能力，精细化农业气象观测需具备低空低速飞行与高分辨率探测能力。 三是数据处理需求。无人机气象观测会产生大量实时数据，需实现数据的快速采集、传输、存储与分析，确保数据的实时性与有效性。需开发高效的数据处理系统，完成对原始观测数据的降噪、校准、融合，将其转化为符合气象行业标准的可用数据，为气象预报模型提供支撑。 2.2 关键开发技术 2.2.1 无人机平台定制化技术 特种无人机气象观测平台需根据具体观测场景进行定制化设计，核心在于机身结构、动力系统与飞行控制系统的优化。机身结构采用轻量化、高强度材料（如碳纤维复合材料），兼顾续航能力与抗风性能；动力系统根据飞行高度与续航需求，选择电动、燃油或混合动力，高空长航时无人机多采用燃油动力，小型低空无人机多采用电动动力；飞行控制系统需具备高精度导航、自主避障、定点悬停、路径规划等功能，可实现手动控制与自主飞行切换，确保在复杂环境下的飞行安全与观测精度。 针对不同气象观测场景，已形成多种定制化平台类型：高空长航时无人机（续航时间超过24小时，飞行高度可达10-20公里），适用于台风、高空大气观测；中小型多旋翼无人机（续航时间1-6小时，飞行高度低于3公里），适用于近地面、农业小气候、山区气象观测；垂直起降固定翼无人机，兼顾固定翼无人机的大范围巡航能力与多旋翼无人机的垂直起降能力，适用于复杂地形与狭小空域观测。 2.2.2 气象传感器集成技术 传感器是无人机气象观测的核心部件，其性能直接决定观测数据的精度。需根据观测需求，将多种气象传感器高效集成到无人机平台，同时解决传感器安装布局、重量平衡、数据同步采集等问题。常用的气象传感器包括：温湿度传感器（如铂电阻传感器、电容式湿度传感器）、气压传感器（如压电式气压传感器）、风速风向传感器（如超声波风速风向仪）、降水传感器（如光学降水传感器）、气溶胶传感器、云滴谱仪等。 传感器集成需遵循轻量化、小型化、低功耗原则，避免影响无人机的飞行性能；同时需进行传感器校准，消除不同传感器之间的误差，确保观测数据的一致性。此外，可采用模块化集成设计，根据不同观测任务灵活更换传感器模块，提升无人机平台的通用性与实用性。 2.2.3 数据传输与处理技术 无人机气象观测数据需实现实时传输或事后回收，满足气象观测的实时性需求。针对高空、远距离观测场景，采用卫星通信与无线通信相结合的传输方式，确保数据在复杂环境下的稳定传输；针对低空、近距离观测场景，采用微波通信、4G/5G通信等方式，实现数据的快速传输。数据传输过程中需采用加密技术，保障数据的安全性与完整性。 数据处理技术是将原始观测数据转化为可用气象数据的关键，核心包括数据降噪、校准、融合与分析。通过滤波算法（如卡尔曼滤波）消除飞行振动、环境干扰等因素带来的观测误差；结合地面观测站、探空气球等数据，对无人机观测数据进行校准，提升数据精度；采用数据融合算法，整合不同传感器、不同观测时段的观测数据，构建完整的大气气象要素三维数据集；通过气象数据分析模型，提取气象要素变化规律，为气象预报提供数据支撑。 2.2.4 飞行安全保障技术 特种无人机气象观测常面临恶劣天气、复杂地形等风险，飞行安全至关重要。需构建全方位的飞行安全保障体系，核心技术包括自主避障技术、应急迫降技术、实时监控技术等。自主避障技术通过激光雷达、视觉传感器等设备，实时探测飞行路径中的障碍物，自动调整飞行轨迹；应急迫降技术在无人机出现故障或遭遇极端天气时，自动寻找安全迫降区域，降低设备损失；实时监控技术通过地面控制站，实时监测无人机的飞行状态、电池电量、传感器工作状态，及时发现并处理异常情况。 2.3 系统整体构建 特种无人机气象观测系统是一个集成无人机平台、气象传感器、数据传输模块、地面控制模块与数据处理模块的综合系统。无人机平台作为飞行与观测载体，搭载各类气象传感器完成数据采集；数据传输模块将采集到的原始数据实时传输至地面控制站；地面控制模块实现对无人机飞行状态的实时监控与操控，下达观测任务指令；数据处理模块对原始数据进行降噪、校准、融合与分析，生成标准化气象数据产品，为气象预报、服务保障等提供支撑。各模块协同工作，确保整个系统的稳定运行与观测任务的高效完成。 三、特种无人机在气象领域的应用实践 3.1 大气垂直探测 大气垂直探测是气象观测的核心任务之一，主要用于获取不同高度的气象要素分布，支撑大气环流分析与气象预报模型优化。传统探空气球观测频次有限（通常每天2次），且无法实现定点连续观测，而特种无人机可弥补这一短板，实现对大气边界层、对流层等区域的精准探测。 高空长航时特种无人机可搭载温湿度、气压、风速风向等传感器，从地面起飞后逐步攀升至指定高度，实现对10-20公里高空大气的连续观测，获取大气垂直剖面数据；中小型无人机可聚焦大气边界层（0-2公里）探测，针对城市热岛效应、山区逆温、近地面湍流等现象，开展定点悬停观测，获取精细化的边界层气象要素数据。例如，在城市气象观测中，通过无人机探测城市不同区域的温湿度垂直分布，可为城市热岛效应治理、空气质量改善提供数据支撑；在山区气象观测中，无人机可深入山区峡谷，获取山区大气垂直环流数据，助力山区气象灾害预警。 3.2 极端天气监测与预警 极端天气事件具有突发性、破坏性强的特点，传统观测手段难以实现近距离、连续监测，而特种无人机凭借其高机动性与抗恶劣环境能力，成为极端天气监测的重要工具，可有效提升极端天气预警预报的时效性与精准度。 在台风监测中，高空长航时无人机可穿越台风外围云系，抵达台风中心区域，观测台风眼的结构、风速、气压等核心数据，弥补卫星与雷达对台风中心观测的不足，为台风路径预报、强度预判提供关键数据。例如，我国已多次利用无人机开展台风观测，获取了台风中心区域的精细化气象数据，有效提升了台风预警预报能力。在强对流天气（雷暴、冰雹、短时强降雨）监测中，中小型无人机可快速抵达强对流云团下方，观测近地面风速、降水强度、云滴谱等数据，捕捉强对流天气的发展演变过程，为短时临近预警提供支撑。此外，无人机还可应用于暴雪、沙尘暴等极端天气的监测，获取地面积雪深度、沙尘浓度等数据，助力灾害评估与应急处置。 3.3 农业与生态气象服务 农业与生态气象服务对观测的精细化要求较高，特种无人机可实现对农田、草原、湿地等区域的小尺度气象观测，为农业生产、生态环境保护提供精准气象支撑。 在农业气象领域，小型多旋翼无人机可搭载温湿度、光照、降水、土壤湿度等传感器，对农田进行低空低速观测，获取不同地块、不同作物的小气候数据，精准识别农田干旱、洪涝、低温冻害等气象灾害的发生范围与程度，为农业精准灌溉、施肥、灾害防控提供依据。例如，在水稻种植区，通过无人机监测稻田温湿度与土壤湿度，可精准判断水稻生长的气象适宜性，指导农户开展田间管理；在果树种植区，无人机可监测花期低温、成熟期降水等气象要素，助力果树产量与品质提升。在生态气象领域，无人机可用于草原、湿地、森林等生态系统的气象观测，获取植被覆盖区的温湿度、风速、降水等数据，分析气象要素对生态系统的影响，为生态修复、森林防火、湿地保护等提供数据支撑。 3.4 航空与航天气象保障 航空航天活动对气象条件要求严苛，需精准掌握飞行区域的风速、风向、湍流、积冰等气象要素，避免气象灾害对飞行安全造成影响。特种无人机可实现对机场周边、航线沿线及航天发射场周边的精细化气象观测，为航空航天活动提供专项气象保障。 在航空气象保障中，无人机可对机场跑道周边的近地面风速、风向、能见度等气象要素进行实时监测，及时发现风切变、低能见度等危险气象条件，为航班起降提供预警；针对航线沿线的高空气象条件，无人机可开展定点观测，获取湍流、积冰等数据，优化航线规划，提升飞行安全性。在航天气象保障中，无人机可对航天发射场周边的气象要素进行连续观测，监测强风、雷电、降水等极端天气，为火箭发射窗口的选择、发射过程的气象保障提供数据支撑，降低气象因素对航天发射的影响。 3.5 其他特色应用场景 除上述应用场景外，特种无人机还在气象灾害应急处置、空气质量监测、极地气象观测等领域发挥着重要作用。在气象灾害应急处置中，无人机可快速抵达灾害现场，观测灾后气象条件与灾害损失，为应急救援决策提供支撑；在空气质量监测中，无人机可搭载气溶胶、PM2.5、有害气体等传感器，实现对城市、工业园区等区域的空气质量精细化观测，追踪污染源扩散路径；在极地气象观测中，定制化的极地无人机可适配低温、强风、冰雪等极端环境，开展极地大气观测，为全球气候变化研究提供数据支撑。 各应用场景核心观测指标与适配无人机类型对照表 应用场景核心观测指标适配无人机类型大气垂直探测温湿度、气压、风速风向、大气垂直环流、逆温层参数高空长航时无人机、中小型多旋翼无人机极端天气监测与预警台风眼结构/风速/气压、降水强度、云滴谱、积雪深度、沙尘浓度高空长航时无人机、中小型多旋翼无人机农业与生态气象服务温湿度、光照、土壤湿度、植被覆盖区气象要素小型多旋翼无人机航空与航天气象保障近地面风速/风向、能见度、湍流、积冰、强风/雷电/降水中小型多旋翼无人机、垂直起降固定翼无人机其他特色应用灾后气象条件、PM2.5、气溶胶、有害气体、极地大气参数定制化极地无人机、中小型多旋翼无人机 四、特种无人机气象领域开发及应用存在的问题 4.1 核心技术有待突破 目前，国内特种无人机气象观测的核心技术仍存在短板，部分关键部件依赖进口。一是无人机平台核心技术不足，高空长航时无人机的续航能力、抗极端环境能力与国外先进水平存在差距，小型无人机的飞行稳定性有待提升；二是气象传感器精度不足，高端气象传感器（如高精度云滴谱仪、气溶胶传感器）多依赖进口，国产传感器在观测精度、稳定性、抗干扰能力等方面仍需优化；三是数据处理技术不完善，无人机观测数据与传统气象数据的融合效率较低，数据标准化程度不高，难以快速融入现有气象预报模型。 4.2 行业标准与规范缺失 特种无人机在气象领域的应用尚未形成完善的行业标准与规范，导致观测数据的通用性、可比性不足。目前，无人机气象观测的传感器校准标准、数据采集规范、数据传输协议、数据质量评价标准等尚未统一，不同企业、不同科研机构研发的无人机观测系统，其观测数据格式、精度要求存在差异，难以实现数据共享与整合；同时，无人机飞行空域管理规范与气象观测任务的适配性不足，部分观测场景（如高空、极端天气区域）的飞行审批流程复杂，影响观测任务的高效开展。 4.3 应用成本较高 特种无人机气象观测系统的研发、购置与运维成本较高，制约了其规模化应用。高空长航时无人机、高端气象传感器的价格昂贵，小型无人机虽价格较低，但续航能力有限，需频繁更换电池，增加了运维成本；此外，无人机气象观测需专业的操作人员与数据处理人员，人员培训成本较高，对于基层气象部门而言，难以承担大规模应用的成本压力。 4.4 飞行安全与可靠性面临挑战 气象观测场景多为复杂环境或极端天气，无人机飞行安全与设备可靠性面临较大挑战。强风、暴雨、雷电等极端天气易导致无人机失控、坠毁，造成设备损坏与数据丢失；山区、海洋等区域的信号传输不稳定，易出现数据中断、飞行操控失灵等问题；无人机的抗电磁干扰能力不足，在雷达站、通信基站等区域飞行时，易受电磁干扰影响飞行安全；此外，无人机的故障排查与维修难度较大，尤其是高空飞行后设备回收与维修成本较高。 4.5 人才队伍建设滞后 特种无人机气象应用需要兼具无人机技术、气象科学、数据处理技术的复合型人才，目前此类人才供给不足，制约了技术研发与应用推广。基层气象部门缺乏专业的无人机操作人员与数据处理人员，现有人员的专业能力难以满足无人机气象观测任务的需求；高校与科研院所的人才培养体系尚未完善，针对无人机气象应用的复合型人才培养力度不足，难以支撑行业快速发展。 五、发展展望 5.1 推动核心技术自主化升级 加大科研投入，聚焦无人机平台、气象传感器、数据处理等核心技术的研发，突破进口依赖。优化高空长航时无人机的动力系统与机身结构，提升续航能力与抗极端环境能力；加快国产高端气象传感器的研发与产业化，提升传感器精度与稳定性；完善数据处理算法，推动无人机观测数据与传统气象数据的高效融合，建立标准化的数据处理体系，提升数据的实用性与通用性。同时，加强产学研合作，推动科研成果转化，提升特种无人机气象观测技术的产业化水平。 5.2 完善行业标准与空域管理规范 联合气象、航空、无人机等相关行业部门，加快制定完善的行业标准与规范，统一传感器校准、数据采集、数据传输、数据质量评价等标准，实现无人机气象观测数据的共享与整合；优化无人机飞行空域管理规范，简化气象观测任务的飞行审批流程，划定专用气象观测空域，提升观测任务的高效开展。同时，建立无人机气象观测数据的质量管控体系，确保观测数据的可靠性与准确性。 5.3 降低应用成本，推动规模化应用 通过技术创新与产业化发展，降低特种无人机气象观测系统的研发与购置成本，推广小型化、低成本、通用化的无人机观测平台；优化运维模式，提升无人机设备的使用寿命，降低运维成本；加大对基层气象部门的政策支持与资金扶持，推动无人机气象观测技术在基层的普及应用。同时，拓展应用场景，推动无人机气象观测与农业、生态、航空航天、防灾减灾等领域的深度融合，实现规模化发展。 5.4 提升飞行安全与设备可靠性 优化无人机飞行控制系统，提升自主避障、应急迫降、抗电磁干扰等能力，适应复杂气象环境与地形条件；加强无人机设备的可靠性测试，提升设备在极端天气下的稳定运行能力；完善数据传输技术，采用多通道、冗余传输方式，确保数据传输的稳定性与完整性；建立无人机故障预警与快速维修体系，降低设备损坏与数据丢失的风险。 5.5 加强复合型人才队伍建设 完善高校与科研院所的人才培养体系，增设无人机气象应用相关专业，培养兼具无人机技术、气象科学、数据处理技术的复合型人才；加强对现有气象工作人员与无人机操作人员的培训，提升专业能力与实操水平；引进国内外高端人才，推动技术研发与应用创新；建立人才激励机制，吸引更多复合型人才投身于特种无人机气象应用领域，支撑行业快速发展。 六、结论 特种无人机凭借其机动灵活、适配性强、观测精准等优势，有效弥补了传统气象观测手段的短板，在大气探测、极端天气监测、农业生态气象服务、航空航天气象保障等领域展现出广阔的应用前景。本文研究表明，特种无人机气象领域的开发需围绕环境适配、观测性能、数据处理等核心需求，突破无人机平台定制化、传感器集成、数据传输与处理、飞行安全保障等关键技术，构建完善的观测系统；当前，特种无人机在气象领域的应用虽已取得一定进展，但仍面临核心技术不足、行业标准缺失、应用成本较高、人才短缺等问题。 未来，随着核心技术的自主化升级、行业标准的完善、应用成本的降低与人才队伍的建设，特种无人机将逐步实现规模化、精细化、智能化应用，推动气象观测体系向全域化、实时化、精准化升级，进一步提升气象预警预报能力与气象服务水平，为防灾减灾、生态保护、农业生产、航空航天等领域提供更加强有力的气象支撑。同时，特种无人机与人工智能、大数据、卫星通信等技术的深度融合，将催生更多新型气象观测模式与服务形态，为气象科学的发展注入新的活力。 参考文献 [1] 中国气象局. 中国气象观测发展报告（2023）[R]. 北京：中国气象局，2023. [2] 李建科，王鹏，张磊. 高空长航时无人机在台风观测中的应用研究[J]. 气象学报，2022，80（3）：456-468. [3] 张敏，刘军，李娜. 特种无人机气象传感器集成技术优化与应用[J]. 传感器与微系统，2021，40（11）：134-137. [4] NASA. Global Hawk Hurricane Observations: A New Tool for Tropical Cyclone Research[R]. Washington: NASA, 2020. [5] 王艳，赵伟，陈明. 无人机气象观测数据处理与融合技术研究[J]. 气象科技，2022，50（2）：231-237. [6] 刘敏，张强，李娟. 小型无人机在农业小气候监测中的应用实践[J]. 农业工程学报，2021，37（8）：156-163. [7] 陈涛，李丽，王浩. 特种无人机在极端天气监测中的应用现状与发展趋势[J]. 气象与环境学报，2023，39（1）：189-196. [8] 赵阳，孙强，周丽. 无人机气象观测行业标准体系构建研究[J]. 气象标准化，2022，（2）：34-39. [9] 国外无人机气象应用发展现状[J]. 气象科技进展，2021，11（4）：123-128. [10] 李勇，王芳，张艳. 复合型无人机气象应用人才培养路径研究[J]. 高等农业教育，2023，（3）：102-106.
