Mitteilungen DMG 01 / 2006 - Deutsche Meteorologische ...

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focus
Abb. 2: Simulation dreier Wirbelschleppen in einer sich entwickelnden
konvektiven Grenzschicht. Dargestellt ist eine Isotache des Aufwindes,
deren Betrag der Sinkgeschwindigkeit der Wirbel entspricht.
durch Auf- und Abwindbereiche, so dass Wirbelsegmente
im Gleitpfad verharren können. Diese potenziell
gefährliche Situation wird dadurch abgemildert, dass
die erhöhte Turbulenz im Aufwindbereich den Zerfall
der Wirbel beschleunigt. Wieder aufsteigende Flugzeugwirbel
werden auch in Scherschichten, stabiler
Schichtung sowie in Bodennähe beobachtet (GERZ et
al., 2002; HOLZÄPFEL, 2005).
Um diese Erkenntnisse praktisch nutzen zu können,
musste ein parametrisches Wirbelschleppenmodell
entwickelt werden, das das Wirbelverhalten in Bruchteilen
von Sekunden vorhersagen kann – benötigt die
LES hierfür ja Tage. Das entwickelte P2P Modell (Probabilistic
Two-Phase wake vortex model, HOLZÄPFEL,
2003) nutzt die Erkenntnisse der hoch auflösenden Simulationen
(LES) und von Feldmesskampagnen, um
Wahrscheinlichkeitsvorhersagen des Wirbelverhaltens
zu erstellen. Deterministische Vorhersagen sind nicht
möglich, da das Verhalten der Wirbelschleppen in der
Mitteilungen 01/2006
Atmosphäre, wie das aller turbulenten Prozesse, stochastischer
Natur ist. Abbildung 3 zeigt die zeitliche
Entwicklung der vertikalen und lateralen Position
der Wirbel und ihrer Stärke im Vergleich zu Messungen
mit einem Lidar (Light Detection and Ranging)
System. Da in diesem Beispiel die Wirbel mit einer
Scherschicht interagieren, steigt der Steuerbord Wirbel
wieder auf und dringt damit in Gebiete ein, die
durch die Vorhersage als relativ unwahrscheinlich
klassifiziert wurden.
Kurzfristwettervorhersage am Flughafen
NOWVIV (NOwcasting Wake Vortex Impact Variables,
GERZ et al., 2005) nutzt die operationellen Vorhersagen
des LM (Lokales Modell) des DWD, um in
einem auf den Flughafen zentrierten Rechengebiet die
für das Wirbelverhalten wichtigen Parameter vorherzusagen.
Ein gröberes Rechengitter mit einer Seitenlänge
von 250 km umschließt ein feineres, mit ungefähr
2 km Maschenweite und 60 vertikalen Levels aufgelöstes
Gebiet (90 x 90 km²), für das detaillierte Daten
des Bodentyps und der Landnutzung vorliegen.
Abbildung 4 zeigt anhand eines Vergleichs der dreißigjährigen
Windklimatologie und einer einjährigen
Prognosestatistik für den Flughafen Frankfurt die
gute Vorhersagequalität des NOWVIV Modellsystems.
Deutlich erkennbar herrschen südwestliche und
nordöstliche Winde vor, die neben den dominanten
synoptischen Großwetterlagen den Einfluss der Orographie,
insbesondere des Taunus, widerspiegeln.
Tatsächlich liegen die wahren Herausforderungen
für derartige Kurzfristvorhersagesysteme eher darin,
punkt- und zeitgenaue Prognosen zu erstellen. Ein
Vergleich der NOWVIV Prognosen mit der Annahme
der Persistenz der vorherrschenden Bedingungen
zeigt, dass die Überlegenheit des Modellsystems bei
einem Prognosehorizont von cirka einer Stunde beginnt.
Offenbar ist NOWVIV gut für die strategische
Planung der Landesequenzen geeignet, während deren
tatsächliche Umsetzung aktueller meteorologischer
Messungen bedarf.
Abb. 3: Echtzeit-Vorhersage sechs verschiedener Wahrscheinlichkeitsniveaus für die zeitliche Entwicklung der vertikalen (links) und lateralen
(Mitte) Position als auch der Zirkulation (rechts) der Wirbelschleppe. Weiße Symbole bezeichnen Messungen mit einem Lidar.