Katja Lohmüller. Sicherheit im Flugverkehr Zuverlässige Prognose und Diagnose von...

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

Katja Lohmüller 27.11.2013 3

URL: http://www.ral.ucar.edu/general/press/brochures/icing_3_11.pdf, 30. Mai 2012.

Motivation

Katja Lohmüller 27.11.2013 4

• Entstehung von Flugzeugvereisung• Verwendete Modelle• AMDAR-Daten• Verwendete Datensätze

• Fallstudien• Fazit• Ausblick

Gliederung

Katja Lohmüller 27.11.2013 5

• 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

Katja Lohmüller 27.11.2013 6

COSMO-EU

Darstellung des Modellgebiets von COSMO-EU (Schulz und Schättler, 2009)

Katja Lohmüller 27.11.2013 7

ADWICE

Schematische Darstellung der ADWICE-Algorithmen DIA und PIA (Roloff, 2012)

Katja Lohmüller 27.11.2013 8

• 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

Katja Lohmüller 27.11.2013 9

ADWICE

Einflussradius der SYNOP-Bodenstationen mit einem maximalen Einflussradius von 70 km (Tafferner et al, 2001)

Katja Lohmüller 27.11.2013 10

AMDAR-Daten

Airbus A319 mit Messinstrumenten (Drüe, 2013).

• AMDAR= Aircraft Meteorological Data Relay

Katja Lohmüller 27.11.2013 11

• enthalten Feuchteinformation über Mischungsverhältnis

AMDAR-Daten aus dem Jahr 2007

Beispielhafter Datensatz der AMDAR-Daten aus 2007 mit enthaltener Feuchteinformation.

Katja Lohmüller 27.11.2013 12

• 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

Katja Lohmüller 27.11.2013 13

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

Katja Lohmüller 27.11.2013 14

• 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

Katja Lohmüller 27.11.2013 15

AMDAR-Daten aus dem Jahr 2013

Beispielhafte Darstellung einer Target Classification in Kombination mit einem AMDAR-Flug aus 2013

Katja Lohmüller 27.11.2013 16

• ROC-Kurve (Relative Operating Characteristics)

Statistische Auswertemethoden

Darstellung der Kontingenztabelle zur statistischen Auswertung

17

Statistische Auswertemethoden

ROC-Kurve

𝐻𝑖𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑒=𝐻𝑖𝑡𝑠

𝐻𝑖𝑡𝑠+𝑀𝑖𝑠𝑠𝑒𝑠

Katja Lohmüller 27.11.2013

Katja Lohmüller 27.11.2013 18

Interpolationsmethoden1.)

2.)

3.)

Verwendete Interpolationsmethoden (übernommen aus Roloff, 2012 und weiter bearbeitet).

Katja Lohmüller 27.11.2013 19

Fallstudie 18.10.2007

Bodenwetterkarte 06 UTC (DWD, 2007)

Katja Lohmüller 27.11.2013 20

Fallstudie 18.10.2007

Übersicht der Vereisungssituation (links) und Verifikation der ADWICE-Diagnose (rechts)

Katja Lohmüller 27.11.2013 21

Kontingenztabelle zur statistischen Auswertung der Fallstudie des 18.10.2007.

• Diagnosegüte „sehr gut“

Fallstudie 18.10.2007

Katja Lohmüller 27.11.2013 22

Fallstudie 29.12.2007

Bodenwetterkarte 18 UTC (DWD, 2007)

Katja Lohmüller 27.11.2013 23

Fallstudie 29.12.2007

Übersicht der Vereisungssituation (links) und Verifikation der ADWICE-Diagnose (rechts)

Katja Lohmüller 27.11.2013 24

Kontingenztabelle zur statistischen Auswertung der Fallstudie des 29.12.2007

• Diagnosegüte kein Attribut zugeordnet

Fallstudie 29.12.2007

Katja Lohmüller 27.11.2013 25

Fallstudie „safety flight“

Bodenwetterkarte 00 UTC (DWD, 2007)

Katja Lohmüller 27.11.2013 26

Fallstudie „safety flight“

Übersicht der Vereisungssituation des DIPs

Katja Lohmüller 27.11.2013 27

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.

Katja Lohmüller 27.11.2013 28

Kontingenztabelle zur statistischen Auswertung des „safety flights“

• Diagnosegüte „sehr gut“

Fallstudie „safety flight“

Katja Lohmüller 27.11.2013 29

• 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

Katja Lohmüller 27.11.2013 30

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

Katja Lohmüller 27.11.2013 31

Potentielle Erweiterung des Diagnose Algorithmus um AMDAR-Daten

Betrachtung des Umgangs mit Misses

Betrachtung des Umgangs mit False Alarms

Katja Lohmüller 27.11.2013 32

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

Katja Lohmüller 27.11.2013 33

Potentielle Erweiterung des Diagnose Algorithmus um AMDAR-Daten

Betrachtung des Umgangs mit Misses

Betrachtung des Umgangs mit False Alarms

Katja Lohmüller 27.11.2013 34

• Lufthansa plant im nächsten Jahr Einsatz von neuen Feuchtesensoren

• Vereisungssensoren in Planung für die nächsten Jahre

Ausblick