katja lohmüller. sicherheit im flugverkehr zuverlässige prognose und diagnose von...
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Nutzung von AMDAR-Daten zur Unterstützung der
Vereisungsdiagnose von ADWICE über Europa
Katja Lohmüller
Katja Lohmüller 27.11.2013 2
• Sicherheit im Flugverkehr
• Zuverlässige Prognose und Diagnose von Vereisungsräumen
• Expertensystem für Vereisungswarnung ADWICE
Motivation
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URL: http://www.ral.ucar.edu/general/press/brochures/icing_3_11.pdf, 30. Mai 2012.
Motivation
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• Entstehung von Flugzeugvereisung• Verwendete Modelle• AMDAR-Daten• Verwendete Datensätze
• Fallstudien• Fazit• Ausblick
Gliederung
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• Unterkühltes Flüssigwasser in der Atmosphäre nötig
• besondere Gefahr hierbei unterkühlte Wassertröpfchen mit einem Durchmesser größer als m (SLD: supercooled large droplets)
• Zwei Szenarien zur Entstehung der SLDs:
• 1) typischer Prozess des gefrierenden Regens
• 2) Kollisions- und Koaleszenzwachstum bei Temperaturen unterhalb des Gefrierpuktes
Entstehung von Flugzeugvereisung
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COSMO-EU
Darstellung des Modellgebiets von COSMO-EU (Schulz und Schättler, 2009)
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ADWICE
Schematische Darstellung der ADWICE-Algorithmen DIA und PIA (Roloff, 2012)
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• 4 Szenarien in jedem Algorithmus:
1. & 2. Freezing und Stratiform• Analyse der Vertikalprofile der Temperatur, der relativen Feuchte und des Drucks
3. Convective• parametrisierte Konvektion aus COSMO-EU
4. General• allgemeiner Zusammenhang zwischen Temperatur und Feuchte
ADWICE
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ADWICE
Einflussradius der SYNOP-Bodenstationen mit einem maximalen Einflussradius von 70 km (Tafferner et al, 2001)
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AMDAR-Daten
Airbus A319 mit Messinstrumenten (Drüe, 2013).
• AMDAR= Aircraft Meteorological Data Relay
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• enthalten Feuchteinformation über Mischungsverhältnis
AMDAR-Daten aus dem Jahr 2007
Beispielhafter Datensatz der AMDAR-Daten aus 2007 mit enthaltener Feuchteinformation.
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• künstliche Vereisungsinformation über Grenzwerte von Temperatur und relativer Feuchte aus ADWICE Szenario „General“ berechnet
• Umrechnung von Mischungsverhältnis zu relativer Feuchte nötig
AMDAR-Daten aus dem Jahr 2007
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AMDAR-Daten aus dem Jahr 2013
Beispielhafter Datensatz der AMDAR-Daten des Zeitraums vom 01.01.2013 bis zum 31.03.2013
• Keine Vereisungsinformationen oder andere Informationen, die Generierung von Vereisungsdaten möglich machen, enthalten
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• Wolkenzusammensetzung des Projekts CloudNET aus Lindenberg• stationäre Messung mit Lidar und Radar zur Bestimmung der Target
Classification über einen Algorithmus
• Target „Eis & unterkühlte Tropfen“ ist relevant
• Berechnung der Wolkenverlagerung in Hauptwindrichtung nach Osten ()
• Kombination der Positionsmeldung eines AMDAR-Fluges mit Target Classification
AMDAR-Daten aus dem Jahr 2013
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AMDAR-Daten aus dem Jahr 2013
Beispielhafte Darstellung einer Target Classification in Kombination mit einem AMDAR-Flug aus 2013
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• ROC-Kurve (Relative Operating Characteristics)
Statistische Auswertemethoden
Darstellung der Kontingenztabelle zur statistischen Auswertung
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Statistische Auswertemethoden
ROC-Kurve
𝐻𝑖𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑒=𝐻𝑖𝑡𝑠
𝐻𝑖𝑡𝑠+𝑀𝑖𝑠𝑠𝑒𝑠
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Interpolationsmethoden1.)
2.)
3.)
Verwendete Interpolationsmethoden (übernommen aus Roloff, 2012 und weiter bearbeitet).
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Fallstudie 18.10.2007
Bodenwetterkarte 06 UTC (DWD, 2007)
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Fallstudie 18.10.2007
Übersicht der Vereisungssituation (links) und Verifikation der ADWICE-Diagnose (rechts)
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Kontingenztabelle zur statistischen Auswertung der Fallstudie des 18.10.2007.
• Diagnosegüte „sehr gut“
Fallstudie 18.10.2007
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Fallstudie 29.12.2007
Bodenwetterkarte 18 UTC (DWD, 2007)
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Fallstudie 29.12.2007
Übersicht der Vereisungssituation (links) und Verifikation der ADWICE-Diagnose (rechts)
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Kontingenztabelle zur statistischen Auswertung der Fallstudie des 29.12.2007
• Diagnosegüte kein Attribut zugeordnet
Fallstudie 29.12.2007
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Fallstudie „safety flight“
Bodenwetterkarte 00 UTC (DWD, 2007)
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Fallstudie „safety flight“
Übersicht der Vereisungssituation des DIPs
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Fallstudie „safety flight“
Verifikation des DIP mittels AMDAR-Daten entlang der Trajektorie im x-z-Schnitt eines „safety flights“ auf der Strecke von Berlin nach Minsk.
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Kontingenztabelle zur statistischen Auswertung des „safety flights“
• Diagnosegüte „sehr gut“
Fallstudie „safety flight“
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• Diagnosegüte zwischen „sehr gut“ und „schlecht“, bzw. außerhalb des definierten Bereichs
• hohe Anzahl der False Alarms in den 10 durchgeführten Fallstudien
• Implementierung von AMDAR-Daten mit Vereisungsinformation in den Diagnosealgorithmus von ADWICE sinnvoll
Ergebnisse der Fallstudien
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Potentielle Erweiterung des Diagnose Algorithmus um AMDAR-Daten
1. Betrachtung der horizontalen Ausdehnung der Wolke mit unterkühltem Flüssigwasser in ADWICE
Betrachtung des Umgangs mit Hits und Correct Rejections
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Potentielle Erweiterung des Diagnose Algorithmus um AMDAR-Daten
Betrachtung des Umgangs mit Misses
Betrachtung des Umgangs mit False Alarms
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2. Betrachtung der vertikalen Ausdehnung der Wolke mit unterkühltem Flüssigwasser in ADWICE
Potentielle Erweiterung des Diagnose Algorithmus um AMDAR-Daten
Betrachtung des Umgangs mit Hits und Correct Rejections
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Potentielle Erweiterung des Diagnose Algorithmus um AMDAR-Daten
Betrachtung des Umgangs mit Misses
Betrachtung des Umgangs mit False Alarms
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• Lufthansa plant im nächsten Jahr Einsatz von neuen Feuchtesensoren
• Vereisungssensoren in Planung für die nächsten Jahre
Ausblick