报告题目：基于全国人影飞机积冰观测的预警方法建立研究与试用
报 告 人：赵德龙 研究员
报告时间：2025年10月23日（周四）13:30
报告地点：气象楼1114会议室
主 持 人：王红磊 副教授
报告人简介：
赵德龙，男，中国气象局人工影响天气中心正高级工程师，南京航天航空大学、成都信息工程大学硕士生导师。长期开展飞机观测，从事大气气溶胶、云降水物理和人工影响天气关键技术理论研究和技术研发。目前主持科技部国家重点研发计划和基础资源项目课题2项、国家自然基金3项、北京市自然基金和人才托举项目2项，中国气象局科技创新发展专项1项等；作为骨干参与国家重点研发计划、国家支撑计划、国家自然基金等10余项。近五年以第一作者或通讯作者发表学术论文25篇，其中发表SCI论文21篇。获中国气象局“青年英才”，北京市科协优秀托举人才、北京市气象局“青年英才”、十三五气象科技成果优秀奖、中国气象服务协会科技创新奖、二十国集团领导人杭州峰会气象保障服务先进个人等奖励，曾入选国家级青年拔尖人才和北京学者候选人。担任《气象科技》委员，Geophysical Research Letters，Atmospheric Chemistry and Physics，Journal of Geophysical Research等多种权威期刊的审稿人和召集人。
报告简介：
本研究基于我国人工影响天气飞机开展作业时收集的积冰数据开展统计分析。全国范围内共收集403架次飞机积冰数据。通过对原始的人工记录的订正，积冰探头的校准计算，图像识别等关键技术，建立了1个全国包含云参数实测的积冰数据库。基于TS评分开展了基于数据库的全国不同区域积冰的评分，发现各地区最优积冰监测算法表现出明显的差异。在华中地区结冰潜势算法和IC法的TS评分均较高（约为0.7），在东北地区假霜点温度算法的TS评分最高，西北地区结冰潜势算法TS评分值较高，华北地区IC算法平均值较高。改进的IC算法，液水含量法以及SCEMM(VV)法在各区整体表现均一般。在华北区域基于丰富的历史积冰实测数据研究了2套机器学习算法并开展对比验证，发现使用温度、湿度、露点、真空速、液水含量、云滴粒径和冰水含量要素组合的整体评分最高，R5约85%。同时使用温湿度的要素组合，R2均在0.8以上。机器学习方法与国际上6种方法相关性差异较大；IC3P是假霜点温度法，与机器学习结果匹配度较高，这与前述露点作为关键特征的结论一致。通过以上研究，国家人影中心开发了基于飞机实测下传数据的实时积冰产品，并在气象内部人影天工系统开始试运行，未来将完善算法，为我国人影飞机作业安全乃至军民航，低空经济等提供更加好的服务。
欢迎广大师生踊跃参加！
大气物理学院
2025年10月20日
