탐다

TAMDAR

TAMDAR(Tropoospive Airbe Metorical Data Reporting)는 데이터 수집을 위해 상용 항공기에 장착된 현장 대기 센서로 구성된 기상 모니터링 시스템이다.그것은 기상 풍선에 의해 하늘로 운반되는 무선 온드에 의해 수집된 것과 유사한 정보를 수집합니다.2013년 4월 파나소닉 항공전자가 인수한 AirDat LLC에 의해 개발되었으며 파나소닉 웨더 솔루션이라는 이름으로 2018년 10월까지 운영되었습니다.현재는 FLYHT Aerospace Solutions [1]Ltd가 소유하고 있습니다.

역사

2000년대 초 정부의 항공 안전 이니셔티브에 대응하여, NASA는 FAA, NOAA 및 민간 산업과 협력하여 항공기 전용 다기능의 조기 개발과 평가를 후원했다.Panasonic Weather Solutions의 전신인 AirDat(이전의 Rapid City, SD의 ODS)는 North Carolina Morrisville과 콜로라도주 Lakewood에 위치하고 있으며, 글로벌 시스템 noGS(Global Systems noGS)의 요건에 기반한 대류권 대기 대기 기상 데이터 보고(TAMDAR) 시스템을 개발 및 배치하기 위해 2003년에 설립되었습니다. 시스템연구연구소(ESRL), FAA 및 세계기상기구(WMO)가 있습니다.

TAMDAR 센서는 원래 2004년 12월 NASA가 후원하는 오대호 비행대 실험(GLFE)의 일환으로 미국 오대호 지역의 메사바 항공사가 운영하는 63대의 Saab SF340 항공기에 배치되었다.지난 12년 동안 센서의 장비는 미국 대륙을 넘어 알래스카, 카리브해, 멕시코, 중앙 아메리카, 유럽 및 아시아로 확장되었습니다.이 시스템을 운항하는 항공사는 아이슬란드 항공, 호라이즌(알래스카 항공 그룹), 샤우토콰(공화 항공), 피에몬트(아메리칸 항공), 에어로멕시코, 라반 알래스카, 헤글랜드, 펜에어, 실버 항공, 플라이베를 포함하며 영국 FAam-146을 포함한 몇몇 연구 항공기도 있다.최근에는 동남아 대형 항공사와도 설치 계약이 체결됐다.TAMDAR 시스템은 2004년 12월 첫 도입 이후 계속 가동되고 있습니다.

2014년에 NOAA와 [2]파트너로 구성된 국가 메소넷 프로그램에서 TAMDAR 데이터가 구현되기 시작했다.

2018년 10월, Panasonic Weather Solutions는 FLYHT Aerospace Solutions에 인수되었습니다. FLYHT는 TAMDARs 하드웨어 패키지와 통합(위성 [3]연결을 통한 실시간 데이터 전송 제공)되었습니다.

시스템 기능

TAMDAR 관측에는 미국 국립공역시스템(NAS)과 기타 세계 공역 관리 시스템뿐만 아니라 해양, 드와 같은 기타 기상 의존적 운영 환경뿐만 아니라 항공 안전과 운영 효율성 모두에 중요한 온도, 압력, 바람, 상대 습도(RH), 결빙 및 난류가 포함된다.펜스, 에너지.또한 각 관측치에는 GPS에서 파생된 수평 및 수직(고도) 좌표와 가장 가까운 초까지의 타임스탬프가 포함됩니다.지속적인 관측 흐름을 통해 TAMDAR는 Radiosonde(RAOB) 네트워크에 비해 공간 및 시간 분해능이 높을 뿐 아니라 더 나은 지리적 적용 범위와 RH, 빙결 및 난류가 없는 항공기 통신 주소 지정 및 보고 시스템(ACARS)을 통해 전송되는 것보다 더 완전한 데이터 세트를 제공한다.

상부 대기 관측 시스템은 일반적으로 사용되는 통신 네트워크와 품질 보증 프로토콜에 따라 지연에 노출됩니다.TAMDAR 관측치는 일반적으로 표본 추출 시간으로부터 1분 이내에 수신, 처리, 품질 제어되고 분포 또는 모형 동화에 사용할 수 있습니다.이 센서는 비행 승무원이 관여할 필요가 없으며 자동으로 작동하며 샘플링 속도와 교정 상수는 미국 기반 운영 센터에서 원격 명령을 통해 조정할 수 있습니다.TAMDAR 센서는 항공기가 오르내릴 때 실시간으로 지구 위성 네트워크를 통해 대기 관측을 지속적으로 전송합니다.

이 시스템은 일반적으로 소형 무인항공시스템(UAS)에서 보잉 777이나 에어버스 A380과 같은 장거리 광체까지 다양한 고정익 항공기에 설치된다.2015년 설치 완료 후 북미, 유럽, 아시아 등지에서 매일 6,000개 이상의 사운드가 제작됩니다.이러한 비행은 (i) 더 멀리 있고 다양한 위치로 비행하는 경향이 있고 (ii) 더 짧은 기간 동안 경계 계층에 머무르면서 더 많은 일일 수직 프로파일을 생성하는 경향이 있기 때문에 지역 항공사들의 장비 제공에 중점을 두고 있다.

결빙 관측치

TAMDAR 결빙 데이터는 항공업계가 [citation needed]이용할 수 있는 최초의 대량, 객관적인 결빙 데이터를 제공한다.얼음 보고는 일반적으로 파일럿 보고서(PIREP)를 통해 제공되며, 이러한 주관적 보고서는 도움이 되지만 객관적인 정확성과 밀도를 제공하지 않는다.고밀도 실시간 TAMDAR 결빙 보고서는 결빙 위험의 정확한 공간적 및 시간적 분포와 결빙이 발생하지 않는 실시간 관측치를 제공한다.아이싱 데이터는 원시 관측치 형식으로 사용하거나, 아이싱 잠재적 모형 예측을 개선하는 데 사용할 수 있습니다.

난류 관측

TAMDAR 센서는 객관적인 고해상도 EDR(에디 소멸 속도) 난류 관측 기능을 제공합니다.이러한 데이터는 중앙값 및 최대 난류 측정에 대해 수집되며, 경도, 중간 또는 심각도로 보고되는 현재의 주관적 파일럿 리포트(PIREP)보다 더 미세한(7점) 척도로 정렬할 수 있다.EDR 난류 알고리즘은 항공기 구성과 비행 조건이 독립적이므로 비행기의 유형에 따라 달라지지 않으며 하중과 비행 용량에 따라 달라지지 않는다.

이 고밀도 실시간 현장 난류 데이터를 사용하여 비행 도착 및 출발 경로를 변경할 수 있습니다.또한 위협적인 난류 조건의 예측을 개선하기 위해 모델에 동화될 수 있을 뿐만 아니라 장거리 수치 기상 예측(NWP) 기반 난류 예측을 위한 검증 도구로 사용될 수 있다.빙상 관측과 마찬가지로 심각한 난류 발생의 회피 및 완화를 위한 항공 교통 통제 의사결정에서 이 데이터의 잠재적 효용성은 유의할 수 있다.

예측 모델 및 검증

NOAA-GSD, 국립대기연구센터(NCAR) 및 다양한 대학과 정부 기관이 기상 기구와 항공기 시험 계측기에 대한 TAMDAR 데이터의 정확성을 검증하고 NWP에 대한 TAMDAR 관련 영향을 정량화하기 위해 제3자 연구를 수행했다.진행 중인 데이터 거부 실험은 TAMDAR 데이터를 포함하면 보다 역동적이고 혹독한 기상 사건 동안 실현되는 가장 큰 이득으로 예측 모델 정확도를 크게 개선할 수 있음을 보여준다.

상층 공기 관측치는 예측 모형을 구동하는 가장 중요한 단일 데이터 세트입니다.지역별 미세 예측 정확도는 중상위 대기 흐름, 수분 및 파동 패턴의 표현에 따라 달라집니다.모델 초기화 기간 동안 이러한 특징을 적절하게 분석하면 정확한 예측이 뒤따를 것입니다.TAMDAR 데이터는 3D-Var([citation needed]GSI) 모델의 경우에도 월평균에 대해 30-50% 정도로 미국 전역에서 예측 정확도를 높이는 것으로 나타났다.

FAA는 2009년 1월에 마무리된 4년간의 TAMDAR 영향 연구에 자금을 지원했다.연구는 국립환경예측센터(NCE)가 운영하는 현재 운영 항공 중심 모델인 3D-Var Rapid Update Cycle(RUC) 모델에 TAMDAR 데이터를 포함할 경우의 잠재적 이점을 확인하기 위해 FAA 계약에 따라 NOAA의 글로벌 시스템 부문(GSD)이 수행했다.두 가지 병렬 버전의 모델이 제어가 TAMDAR 데이터를 보류한 상태에서 실행되었습니다.이 연구의 결과는 3D-Var 동화 방법을 사용했음에도 불구하고 데이터를 포함함으로써 예측 기술의 상당한 향상을 달성했다고 결론지었다.모델 상태 변수의 경계 계층 내에서 연속된 미국 전역에서 평균을 낸 30일 실행 평균 RMS 오류 감소는 다음과 같습니다.

  • 우측 오차 최대 50% 감소
  • 온도 오류 35% 감소
  • 풍속 오차 15% 감소

이 연구는 13km(8.1mi) 수평 그리드에서 3D-Var 모델을 사용하여 수행되었다.마찬가지로, 30일 평균 통계의 특성은 중요한 기상 사건 동안 TAMDAR의 높은 분해능 데이터가 제공하는 실제 영향을 희석시킨다.다이내믹 이벤트에서의 예측 스킬의 향상은, 통상, 하위 48을 커버하는 월평균보다 훨씬 커집니다.다시 말해, 모델 정확도의 증가는 항공 교통 및 기타 운영상의 영향이 [citation needed]가장 큰 동적 기상 사건에서 가장 크다.

Panasonic Weather Solutions RT-FDDA-WRF 예측은 4km(2.5mi) 그리드 간격을 가진 북미 지역에서 실행되며 여러 개의 중첩된 1km(0.62mi) 도메인을 포함할 수 있습니다.위에서 언급한 연구에서와 동일한 데이터를 사용하여 NCAR과 4년 동안 공동 연구한 결과, FDDA/4D-Var 동화 방법론은 3D-Var 구성을 실행하는 동일한 모델에 비해 예측 기술 향상을 거의 두 배로 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다.이 연구의 결과는 NOAA에서 채택한 것과 동일한 30일 실행 평균 검증 통계를 사용하여 아래에 요약된다.FDDA/4D-Var를 사용한 TAMDAR 영향은 다음과[citation needed] 같습니다.

  • 습도 예측 오차 74% 감소
  • 온도 예측 오차 58% 감소
  • 바람 예측 오차 63% 감소

위의 예시와 같이 예측 기술은 (i) 연속 실시간 관측을 (ii) 4차원으로 비동기 데이터를 동화시킬 수 있는 예측 모델(결정론적 또는 확률론적)로 스트리밍하는 TAMDAR와 같은 비동기적 현장 관찰 시스템을 보유함으로써 가능하다.

스큐-T 프로파일

TAMDAR 센서는 현재 상승 및 하강 시 300피트(91m) 간격으로 표본 추출하도록 설정되어 있다.이 분해능은 수신 예측 모델에 필요한 간격으로 실시간으로 조정할 수 있습니다.센서에 대한 위성 연결은 양방향 연결이므로 샘플링 속도, 교정 상수, 변수 및 파라미터, 보고 주파수를 지상 위치에서 원격으로 변경할 수 있습니다.크루즈에서의 샘플링 속도는 시간 기반입니다.사운딩 또는 수직 프로파일은 각 관찰을 수신할 때 구축됩니다.모든 프로파일 기반 변수 계산(예: CAPE, CIN 등)은 항공기가 순항하거나 착륙할 때 계산된다.공항을 선택하면 특정 시간 창 내에 연속 사운딩을 표시할 수 있습니다.이것에 의해, 유저는 프로파일의 진화를 확인할 수 있습니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ Zazulia, Nick (October 12, 2018). "Panasonic Avionics Sells Weather Business to FLYHT". Avionics International.
  2. ^ Marshall, Curtis H. (11 Jan 2016). "The National Mesonet Program". 22nd Conference on Applied Climatology. New Orleans, LA: American Meteorological Society.
  3. ^ "FLYHT Acquires Panasonic Weather Solutions Assets". MarketWatch. Retrieved 15 November 2019.

외부 링크