TAMDAR ( передача метеорологических данных с воздуха в тропосфере ) [1] — это система мониторинга погоды , которая состоит из атмосферного датчика in situ , установленного на коммерческих самолетах для сбора данных. Она собирает информацию, аналогичную той, которую собирают радиозонды, поднимаемые наверх метеорологическими шарами . Она была разработана AirDat LLC, которая была приобретена Panasonic Avionics Corporation в апреле 2013 года и эксплуатировалась до октября 2018 года под названием Panasonic Weather Solutions . В настоящее время она принадлежит FLYHT Aerospace Solutions Ltd. [ 2]
В ответ на правительственную инициативу по безопасности полетов в начале 2000-х годов NASA (Daniels [3] , Tsoucalas [4] ) в партнерстве с FAA , NOAA и частной промышленностью спонсировало раннюю разработку и оценку фирменного многофункционального атмосферного датчика in situ для самолетов . Предшественник Panasonic Weather Solutions, AirDat (ранее ODS of Rapid City, SD ), расположенный в Моррисвилле, Северная Каролина и Лейквуде, Колорадо , был создан в 2003 году для разработки и развертывания системы передачи метеорологических данных с воздуха в тропосфере (TAMDAR) на основе требований, предоставленных Отделом глобальных систем (GSD) Лабораторий исследований системы Земли NOAA (ESRL), FAA и Всемирной метеорологической организацией (ВМО).
Датчик TAMDAR был первоначально установлен в декабре 2004 года на флоте из 63 самолетов Saab SF340, эксплуатируемых авиакомпанией Mesaba Airlines в районе Великих озер в Соединенных Штатах в рамках спонсируемого НАСА эксперимента Great Lakes Fleet Experiment (GLFE). За последние двенадцать лет оснащение датчиками расширилось за пределы континентальной части США и включило Аляску , Карибский бассейн , Мексику , Центральную Америку , Европу и Азию . Авиакомпании, эксплуатирующие систему, включают Icelandair , Horizon ( Alaska Air Group), Chautauqua ( Republic Airways ), Piedmont ( American Airlines ), AeroMéxico , Ravn Alaska , Hageland , PenAir , Silver Airways и Flybe , а также несколько исследовательских самолетов, включая самолет UK Met Office BAe-146 FAAM . Недавно было достигнуто соглашение об установке с крупной авиакомпанией Юго-Восточной Азии. Система TAMDAR непрерывно функционирует с момента ее первоначального развертывания в декабре 2004 года.
В 2014 году данные TAMDAR начали внедряться в национальную программу мезонетов , состоящую из NOAA и ее партнеров. [5]
В октябре 2018 года компания Panasonic Weather Solutions была приобретена компанией FLYHT Aerospace Solutions, которая интегрировала TAMDAR со своим аппаратным пакетом AFIRs для самолетов (обеспечивающим передачу данных в реальном времени через спутниковое соединение). [6]
Наблюдения TAMDAR включают информацию о температуре , давлении , ветре на высоте, относительной влажности , обледенении и турбулентности , которая имеет решающее значение как для безопасности полетов , так и для эффективности работы Национальной системы воздушного пространства США (NAS) и других мировых систем управления воздушным пространством, а также для других погодозависимых операционных сред, таких как морская, оборонная и энергетическая. Кроме того, каждое наблюдение включает в себя полученные с помощью GPS горизонтальные и вертикальные (высотные) координаты, а также временную метку с точностью до секунды. Благодаря непрерывному потоку наблюдений TAMDAR обеспечивает пространственное, временное разрешение и географический охват.
Системы наблюдения за верхними слоями атмосферы обычно подвержены задержке, обусловленной используемыми сетями связи и протоколом обеспечения качества. Наблюдения TAMDAR обычно принимаются, обрабатываются, контролируются по качеству и становятся доступными для распространения или усвоения модели менее чем за одну минуту с момента взятия проб. Датчик не требует участия летного экипажа; он работает автоматически, а частоты выборки и константы калибровки можно регулировать дистанционно из операционного центра в США. Датчики TAMDAR непрерывно передают атмосферные наблюдения через глобальную спутниковую сеть в режиме реального времени, пока самолет набирает высоту, летит и снижается.
Система обычно устанавливается на планерах с фиксированным крылом, начиная от небольших беспилотных летательных аппаратов (UAS) и заканчивая широкофюзеляжными самолетами большой дальности, такими как Boeing 777 или Airbus A380 . После завершения установки, запланированной на 2015 год, будет произведено более 6000 ежедневных зондирований в Северной Америке, Европе и Азии в более чем 400 местах. [ необходима цитата ]
Данные об обледенении TAMDAR предоставляют обширные объективные данные об обледенении, доступные для авиационной отрасли. [1] Отчеты об обледенении TAMDAR предоставляют точное пространственное и временное распределение мест, где присутствует обледенение. Данные об обледенении могут быть предоставлены в виде необработанных наблюдений или могут быть использованы для улучшения прогнозов модели потенциального обледенения.
Датчик TAMDAR обеспечивает объективные наблюдения за скоростью рассеивания вихрей (EDR) с высоким разрешением. Эти данные собираются для измерений как средней, так и пиковой турбулентности и могут быть отсортированы по 7-балльной шкале, которая классифицируется как легкая, умеренная или сильная. Процесс сбора данных EDR не зависит от типа или конфигурации самолета, условий полета или нагрузки.
Эти данные о турбулентности могут быть использованы для изменения маршрутов прибытия и отправления рейсов. Их можно добавлять в модели для улучшения прогнозов условий турбулентности, а также использовать в качестве инструмента проверки для более долгосрочных численных прогнозов погоды (NWP) на основе прогнозов турбулентности. Как и в случае с наблюдениями за обледенением, потенциальная полезность этих данных при принятии решений по управлению воздушным движением для избежания столкновений с турбулентностью может быть значительной для стоимости и времени полета.
Исследования третьей стороны были проведены NOAA-GSD, Национальным центром атмосферных исследований (NCAR) и различными университетами и государственными учреждениями для проверки точности данных TAMDAR по сравнению с данными метеозондов и испытательной аппаратуры самолетов, а также для количественной оценки воздействия TAMDAR на ЧПП. Текущие эксперименты по отрицанию данных показывают, что включение данных TAMDAR может значительно повысить точность модели прогнозирования , причем наибольший прирост достигается во время более динамичных и суровых погодных явлений.
Наблюдения за верхними слоями атмосферы являются единственным наиболее важным набором данных, управляющим моделью прогноза. Точность регионального прогноза в мелкомасштабном масштабе зависит от представления атмосферного потока, влажности и волновых моделей среднего и верхнего уровня. Если эти характеристики должным образом проанализированы в период инициализации модели, то получится точный прогноз. Было показано, что данные TAMDAR повышают точность прогноза по США на 30–50 процентов для среднемесячного значения, даже для моделей 3D-Var (GSI). [7]
FAA финансировало четырехлетнее исследование воздействия TAMDAR, которое было завершено в январе 2009 года. Исследование было проведено Отделом глобальных систем (GSD) NOAA по контракту FAA для выяснения потенциальных преимуществ включения данных TAMDAR в модель 3D-Var Rapid Update Cycle (RUC), которая была текущей оперативной авиационно-ориентированной моделью, используемой Национальными центрами экологического прогнозирования (NCEP). Были запущены две параллельные версии модели с контролем, не содержащим данные TAMDAR. Результаты этого исследования пришли к выводу, что значительное повышение навыков прогнозирования было достигнуто с включением данных, несмотря на использование методов ассимиляции 3D-Var. Сокращение 30-дневной скользящей средней ошибки RMS, усредненной по всей смежной территории Соединенных Штатов в пограничном слое для переменных состояния модели, составило:
Это исследование было проведено с использованием модели 3D-Var на горизонтальной сетке 13 км (8,1 мили). Аналогичным образом, характер 30-дневной средней статистики разбавляет фактическое воздействие, оказываемое данными TAMDAR с более высоким разрешением во время критических погодных явлений. Рост точности прогнозирования во время динамических событий, как правило, намного больше, чем то, что выражается в ежемесячном среднем показателе, охватывающем Нижние 48. Другими словами, рост точности модели является наибольшим во время динамических погодных явлений, когда наибольшее влияние оказывают воздушное движение и другие эксплуатационные факторы. [7]
Прогноз Panasonic Weather Solutions RT-FDDA-WRF выполняется в домене Северной Америки с шагом сетки 4 км (2,5 мили) и может включать несколько вложенных доменов 1 км (0,62 мили). Четырехлетнее совместное исследование с NCAR с использованием тех же данных, что и в исследованиях, упомянутых выше, показало, что методология ассимиляции FDDA/4D-Var может почти удвоить улучшение точности прогноза по сравнению с идентичной моделью, работающей в конфигурации 3D-Var. Результаты этого исследования суммированы ниже с использованием той же 30-дневной статистики проверки скользящего среднего, которая используется NOAA. Влияние TAMDAR с использованием FDDA/4D-Var привело к: [7]
Навыки прогнозирования, подобные представленному выше примеру, становятся возможными благодаря наличию (i) асиноптической системы наблюдений на месте, такой как TAMDAR, которая передает непрерывные наблюдения в реальном времени в (ii) модель прогнозирования (детерминированную или вероятностную), которая способна усваивать асиноптические данные в четырех измерениях.
Датчики TAMDAR в настоящее время настроены на выборку с интервалом 300 футов (91 м) при подъеме и спуске . Это разрешение можно настроить в режиме реального времени на любой интервал, необходимый для модели прогнозирования приема. Спутниковое соединение с датчиком является двусторонним, поэтому частоты выборки, константы калибровки, переменные и параметры, а также частоты отчетов можно изменять удаленно с земли. Частота выборки в крейсерском режиме основана на времени. Зондирования или вертикальные профили строятся по мере получения каждого наблюдения. Все расчеты переменных на основе профиля (например, CAPE , CIN и т. д.) рассчитываются, когда самолет входит в крейсерский режим или приземляется. Когда выбран аэропорт, последовательные зондирования могут отображаться в течение определенного временного окна. Это позволяет пользователю просматривать эволюцию профиля.
{{cite web}}: |last=имеет общее название ( помощь )