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