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Improvement of air traffic management through probabilistic thunderstorm forecasts at Schwechat Airport

Maximilian Weissinger

Art der Arbeit

Masterarbeit

Universität

Universität Wien

Fakultät

Fakultät für Geowissenschaften, Geographie und Astronomie

Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)

Masterstudium Meteorologie

Betreuer*in

Manfred Dorninger

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DOI

10.25365/thesis.71464

URN

urn:nbn:at:at-ubw:1-17524.49143.706217-2

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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)

Abstracts

Abstract

(Deutsch)

Derzeit werden Informationen von Air Traffic Management (ATM) und den Forecastern (MET) getrennt voneinander verwertet. Die Schwellwerte für die Warnung vor potentiell gefährlichen Ereignissen werden zentral erstellt, ohne jedoch die Anforderungen der einzelnen Arbeitsbereiche, die auf diese Warnungen angewiesen sind, zu kennen. Das Projekt soll über die meist verwendeten METARs (Wetter-Analyse am Flughafen) und TAFs (Wettervorhersage am Flughafen) hinausgehen und zusätzlich zu den Wetterinformationen eine detailiertere Eintrittswarscheinlichkeit sowie alternative Ereignisse mitliefern. Dies soll mittels Ensemble-Vorhersagen geschehen. Während für Nebel bereits erste Vorhersagekonzepte vorliegen, soll in diesem Projekt eine konkretere Vorhersage für Gewitter ausgearbeitet werden. Ziel ist es, automatisierte Gewitterwarnungen für die Flugsektoren des Flughafens Wien zu entwickeln. Für die Untersuchung stehen drei verschiedene Ensemblevorhersagemodelle zur Verfügung, die sich in Modellphysik, Auflösung, Datenassimilation und anderen Eigenschaften unterscheiden. Einerseits wird das operationell bereits seit Jahren im Einsatz stehende konvektionsparameterisierende Modell ALADIN-LAEF der ZAMG untersucht, andererseits sollen Modelle der relativ neuen Gattung konvektionsauflösender Modelle untersucht werden. Hier stehen C-LAEF der ZAMG und COSMO-D2-EPS des DWD zur Verfügung. Die Modelldaten sollen daraufhin überprüft werden, zu welchen Tageszeiten die größte Eintrittswahrscheinlichkeit für Gewitter vorliegt und anschließend Parameter zur effektiven Prognose von Gewitterereignissen gefunden werden. Diese Parameter werden entweder vom Modell direkt gerechnet, wie die simulierte Radarreflektivität von COSMO-D2-EPS oder werden über Schwellwerte von CAPE, Niederschlag und der Wolkenbasis bestimmt. Mithilfe dieser Parameter werden Vorhersagen für die Ensemble-Modelle gerechnet und somit Wahrscheinlichkeitsprognosen generiert. Die resultierenden Wahrscheinlichkeitsprognosen werden mittels eines neuartigen Zell-Trackingsystems verifiziert, das sowohl Radarreflektivitäten umliegender Radars, aber auch Blitzdaten des österreichischen Blitzortungssystems (ALDIS) nutzt. Als Verifikationstools werden Reliability-Diagramm, ROC-Kurve und das PEV-Diagram (Potential economic value) eingesetzt. Anschließend sollen die Vorhersagekonzepte mit einem zeitlich umfangreicheren Datensatz validiert werden. Weitere Arbeitsschritte, die über den Rahmen dieser Studie hinausgehen, sind die Kalibrierung der Wahrscheinlichkeitsvorhersagen und die Erstellung von Produkten, die speziell für ATM und MET zugeschnitten sind. Die Ergebnisse zeigten einen deutlich höheren Vorhersageskill für hochauflösende Ensemblevorhersagemodelle wie C-LAEF und COSMO-D2-EPS und wiesen auch auf einen signifikanten Vorteil gegenüber herkömmlichen deterministischen Vorhersagemodellen hin. Es zeigte aber auch deutlich, dass Gewitterprognosen über ausreichend großen Gebieten und mit einer ausreichend großen Zahl von Ereignissen gemacht werden müssen, um den Ergebnissen eine statistische Robustheit zu geben. Weiters wurde gezeigt, dass die Kombination der Vorhersagemodelle zu einem Multi-Modell-Ensemble den potentiellen Vorhersageskill deutlich erhöht. Die Verwendung von Flugsektoren brachte den Nachteil mit sich, dass räumliche Unterschiede in Vorhersagequalität und Auftreten von Konvektion durch den Effekt der unterschiedlichen Sektorgrößen überlagert wurde.

Abstract

(Englisch)

At present, information from Air Traffic Management (ATM) and the forecasters (MET) is processed separately. The thresholds for warnings of potentially dangerous events are set centrally, but without knowing the requirements of the individual work areas that rely on these warnings. The project will go beyond the most commonly used METARs (Airport Weather Analysis) and TAFs (Airport Weather Forecasts) and will provide a more detailed probability of occurrence and alternative events in addition to the weather information. This will be done by means of ensemble forecasts. While first such forecast concepts for fog already exist, a more concrete forecast for thunderstorms will be developed within this project. The aim is to develop automated thunderstorm warnings for the flight sectors of Vienna Airport. Three different ensemble prediction models are available for the investigation, which differ in model physics, resolution, data assimilation and other properties. On the one hand, the convection parameterizing model ALADIN-LAEF of ZAMG, which has been in operation for years, will be investigated, on the other hand, models of the relatively new genus of convection-resolving models will be investigated. Here C-LAEF of ZAMG and COSMO-D2-EPS of DWD are available. The model data is to be checked for the times of day at which the greatest probability of thunderstorms occurs and then parameters for the effective forecast of thunderstorm events are to be found. These parameters are either calculated directly by the model, such as the simulated radar reflectivity of COSMO-D2-EPS, or are generated via threshold values of CAPE, precipitation and cloud base. These parameters are used to calculate predictions for the Ensemble models and thus generate probability predictions. The resulting probability forecasts are verified by means of a novel cell tracking system, which uses radar reflectivities of surrounding radars as well as lightning data of the Austrian Lightning Detection System (ALDIS). As verification tools, reliability diagram, ROC curve and the PEV (potential economic value) diagram are used. Subsequently, the prediction concepts are to be validated with a temporally more extensive data set. Further work steps beyond the scope of this study involve the calibration of the probability predictions and the creation of products specifically tailored for ATM and MET. The results showed a significantly higher prediction skill for high-resolution ensemble prediction models such as C-LAEF and COSMO-D2-EPS and also pointed to a significant advantage over conventional deterministic prediction models. However, it also clearly showed that thunderstorm forecasts have to be made over sufficiently large areas and with a sufficiently large number of events to give the results statistical robustness. Furthermore, it was shown that combining the forecast models into a multi-model ensemble significantly increases the potential forecast skill. The use of flight sectors had the disadvantage that regional differences in forecast quality and occurrence of convection were superimposed by the effect of different sector sizes.

Autor*innen

Maximilian Weissinger

Haupttitel (Englisch)

Improvement of air traffic management through probabilistic thunderstorm forecasts at Schwechat Airport

Paralleltitel (Deutsch)

Verbesserung des Flugverkehrsmanagements durch probabilistische Gewittervorhersagen am Flughafen Schwechat

Publikationsjahr

2022

Umfangsangabe

56 Seiten : Illustrationen

Sprache

Englisch

Beurteiler*in

Manfred Dorninger

Klassifikation

38 Geowissenschaften > 38.80 Meteorologie: Allgemeines

AC Nummer

AC16562385

Utheses ID

62877

Studienkennzahl

UA | 066 | 614 | |

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Schlagwörter