Ausgangspunkt / Motivation

Windprofile – also die Veränderung von Windgeschwindigkeit und -richtung mit der Höhe – haben einen entscheidenden Einfluss auf Flugoperationen. Insbesondere bei Start und Landung können starke Gradienten oder plötzliche Änderungen (z. B. Windscherung) sicherheitskritisch sein. Klassische Vorhersagemethoden liefern jedoch oft nur deterministische Ergebnisse und bilden Unsicherheiten unzureichend ab.

Ziele

• Entwicklung probabilistischer Nowcasting-Methoden für Windprofile.
• Kombination von Messdaten, Modellen und statistischen Verfahren.
• Bereitstellung von Unsicherheitsinformationen für bessere Entscheidungen.

Inhalt

ProfCast untersucht, wie sich aktuelle Messdaten (z. B. von Bodenstationen oder Fernerkundungssystemen) mit numerischen Wettermodellen kombinieren lassen, um kurzfristige Vorhersagen von Windprofilen zu erstellen. Der Fokus liegt dabei auf der Quantifizierung von Unsicherheiten, um nicht nur eine Vorhersage, sondern auch deren Verlässlichkeit anzugeben.

Methodik / Vorgehensweisen

Zum Einsatz kommen datengetriebene und statistische Verfahren, die Messdaten mit Modellinformationen verknüpfen. Die entwickelten Methoden liefern probabilistische Vorhersagen, die als Wahrscheinlich­keits­verteilungen dargestellt werden. Diese Ansätze werden anhand realer Daten getestet und validiert.

Erwartete Ergebnisse

Erwartet werden verbesserte Nowcasting-Tools für Windprofile, die Unsicherheiten explizit berücksichtigen. Dies ermöglicht fundiertere Entscheidungen im Flugbetrieb, erhöht die Sicherheit und kann zur effizienteren Nutzung von Luftraum und Infrastruktur beitragen.

Projektkoordination

Universität Innsbruck - Institut für Statistik

Projektpartner:innen

Austro Control - Österreichische Gesellschaft für Zivilluftfahrt mit beschränkter Haftung

Institut für Statistik
Universität Innsbruck
Universitätsstraße 15
A-6020 Innsbruck