AIRforschen
Präzise Wettervorhersagen sind essentiell für sichere Verkehrsabläufe, effiziente Nutzung erneuerbarer Energien und das Management von Extremwetterereignissen. Die Qualität der Vorhersagen hängt dabei entscheidend von der Häufigkeit und Verteilung der meteorologischen Messungen ab. Die meisten Messungen werden entweder vom Boden aus oder in sehr großen Höhen (zum Beispiel durch Verkehrsflugzeuge in über 10 km Höhe) durchgeführt. Daher bestehen große Beobachtungslücken in der planetaren Grenzschicht (bis ca. 2 km Höhe), obwohl gerade diese Schicht für das Wettergeschehen sehr relevant ist.
Das Projekt „AIRforschen“ zielt darauf ab, diese Lücken zu schließen, indem Luftfahrzeuge der allgemeinen Luftfahrt (zum Beispiel von Flugsportvereinen und Rettungsdiensten), welche sich in der planetaren Grenzschicht bewegen, in die Datenerhebung eingebunden werden. Die allgemeine Luftfahrt in Deutschland zeichnet sich aus durch eine hohe Dichte an Flugplätzen (400 für allgemeine Luftfahrt gegenüber 40 für Verkehrsluftfahrt) sowie die hohe Anzahl an Flugbewegungen: 80% aller Flüge und 95% aller zugelassenen Flugzeuge in Deutschland lassen sich der allgemeinen Luftfahrt zuordnen. Damit bieten die Luftfahrzeuge der allgemeinen Luftfahrt ideale Plattformen für Wettermessungen in der planetaren Grenzschicht.
Das Hauptziel des Projektes ist die Nutzbarmachung von Flugbewegungen der allgemeinen Luftfahrt als Plattformen für Wettermessungen. Die Erschließung dieser bisher ungenutzten Datenquelle erlaubt schlussendlich die Verbesserung von Wetterprognosen und trägt damit zu einer erhöhten Sicherheit gegenüber Naturkatastrophen und einer effizienteren Steuerung von Luftfahrt, Verkehr und Energieversorgung bei.
Im Laufe des Projektes wird dazu ein Sensorkit entwickelt, welches sich einfach und kostengünstig an Luftfahrzeugen installieren lässt. Das Sensorkit nimmt Wettermessdaten auf und sendet sie über die Smartphones der Pilotinnen und Piloten anonymisiert an eine zentrale Datenbank. Die erhobenen Daten werden dabei mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens auf Anomalien untersucht und komprimiert. Zur Übertragung der Daten sowie zum Austausch zwischen den Projektakteuren werden im Projekt zusätzlich eine Smartphone-App und eine Website entwickelt. Die gesammelten Daten werden schließlich in Wettermodelle eingespeist, wo sie zur Verbesserung von Wetterprognosen und zur Entwicklung von neuen Wetterdienstleistungen beitragen sollen.
Die verbesserten Wetterprognosen können in zahlreichen Anwendungsfällen vorteilhaft sein. Hierzu gehören zum Beispiel:
- Sicherheit: Besserer Schutz vor wetterbedingten Naturkatastrophen.
- Verkehr: Bessere Steuerung des Verkehrsflusses unter verschiedenen Wetterbedingungen.
- Energieversorgung: Bessere Planung der Produktion erneuerbarer Energien.
Das DLR Institut für Datenwissenschaften bringt in diesem Projekt seine Expertise im Bereich der Erschließung und Analyse von Daten aus der Luftfahrt ein. Das Institut ist im Projekt zuständig für die Projektleitung, die Bildung einer Nutzer-Community, die Koordinierung der App- und Website-Entwicklung sowie die Entwicklung der Software zur Anomaliedetektion und Komprimierung der Daten. Hierbei arbeitet das Institut mit folgenden Partnern aus Wissenschaft, Wirtschaft und öffentlicher Verwaltung zusammen:
Laufzeit: 08/2024 - 07/2027