WHITE - Winter Hazards in Terminal Environment

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