WHITE - Winter Hazards in Terminal Environment

• Main Author: Keis, Felix
• Format: Others
• Published: Ludwig-Maximilians-Universität München 2015
• Subjects: Fakultät für Physik
• Online Access: http://edoc.ub.uni-muenchen.de/18149/1/Keis_Felix.pdf; http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:19-181494

Flughäfen werden durch winterliche Wetterbedingungen maßgeblich beeinflusst. Schnee oder Eis auf Bewegungsflächen und Flugzeugen behindern, verzögern und gefährden den alltäglichen Ablauf und erfordern eine rechtzeitige Durchführung von Gegenmaßnahmen. Die exakte Erfassung und Vorhersage von Winterwetterverhältnissen sind die entscheidenden Faktoren, um Pünktlichkeit, Effizienz und Sicherheit in Winterwettersituationen am Flughafen aufrecht zu erhalten und den ökonomischen Schaden zu minimieren. In Zusammenarbeit mit dem Flughafen München wurde in der Abteilung Verkehrsmeteorologie des DLR-Instituts für Physik der Atmosphäre das Winterwetter- Nowcasting-System WHITE (Winter Hazards in Terminal Environment) entwickelt. WHITE ist ein automatisiertes System, das mehrere Datenquellen miteinander verbindet, um problematische Winterszenarien, wie Schnee, gefrierenden Niederschlag oder Vereisung, zu identifizieren. Dabei wird ein Ansatz gewählt, der die entscheidenden Parameter unterschiedlicher Szenarien anhand einer innovativen Fuzzy-Logik verknüpft und potentiell gefährliche Regionen klassifiziert. Diese gefährlichen Regionen werden anschließend zu Winterwetterobjekten zusammengefasst. So können sowohl der Niederschlagstyp als auch die Intensität des Winterwetters bestimmt werden. Da neben der Situationsanalyse in WHITE auch eine kurzfristige Vorhersage für maximal zwei Stunden erstellt wird, kann zudem eine Aussage über den Beginn und die Dauer problematischer Situationen getroffen werden. WHITE besitzt neben dem Nowcasting-System mit einem Participatory-Sensing- Ansatz ein weiteres Hauptelement. Dieser Ansatz nutzt die Fähigkeiten der Positionsbestimmung internetfähiger Mobilgeräte in Kombination mit der allgegenwärtigen Bereitschaft zur regelmäßigen Nutzung dieser Geräte. Dadurch werden Möglichkeiten eröffnet, die von der Optimierung der Leistungsfähigkeit und der Evaluierung bis hin zum erleichterten Umgang der Nutzer mit den Ergebnissen des Nowcasting-Systems reichen. In dieser Arbeit werden die Grundlagen, die Datenquellen und die Entwicklung des Nowcasting-Systems und des Participatory-Sensing-Ansatzes beschrieben. Zusätzlich werden die Ergebnisse zweier Testkampagnen in den Wintermonaten 2012/2013 und 2013/2014 gezeigt und die Leistungsfähigkeit === Winter weather is a decisive factor affecting the daily course of action at airports and causing delays or even safety hazards. Snow covered or iced aerodrome movement areas or aircraft require an initiation of counteractions on time. In order to minimize economic loss and to maintain safety, winter weather situations within an investigation area around an airport have to be detected and forecasted as precisely as possible. At the Department of Traffic Meteorology of the German Aerospace Center’s (DLR) Institute of Atmospheric Physics the winter weather nowcasting system WHITE (Winter Hazards In Terminal Environment) has been developed kindly supported by Munich Airport operations. Designed as an automated system WHITE assimilates multiple real-time data sources and assesses problematic winter weather aspects like the differentiation between snow and liquid precipitation, the identification of freezing precipitation and icing plus the rating of surface conditions. The innovative approach of WHITE, combining critical parameters for different predefined winter weather scenarios by means of Fuzzy Logic, classifying hazardous regions and generating winter weather objects, enables the determination of precipitation type and hazard’s intensity. By nowcasting the current situation over a period of two hours it is also possible to estimate the beginning and the duration of hazardous conditions within the investigation area. In addition to the nowcasting system a participatory sensing approach is integrated within WHITE as a second main issue. The idea of this user-centered approach is based on the recent spread of high-capacity sensor-equipped mobile phones and the pervasive willingness of using the devices. Performance optimization, output evaluation and simplified handling with the system’s output are the benefits resulting from the participatory sensing approach. In this work the basics, the data sources and development of the nowcasting system and of the participatory sensing approach are described. Additionally the results of two test campaigns during the winter months of 2012/2013 and 2013/2014 are shown and the system’s capability is demonstrated with the help of significant case studies.