Para voar com segurança, aeronaves precisam de atualizações precisas sobre vento e temperatura. Mas juntos, a aeronave também pode atuar como uma rede de sensores que fornece informações para melhorar os modelos e previsões meteorológicas, pesquisadores da Delft University of Technology (TU Delft, Holanda) descobriram. Esta semana, eles publicaram suas descobertas em PLOS One .

Dados de vento e temperatura são parâmetros importantes em estudos de desempenho de aeronaves. A falta de medições precisas desses parâmetros força os pesquisadores a confiar em modelos numéricos de previsão do tempo, que geralmente são filtrados para uma área maior com menor precisão local. "Aeronave, Contudo, também transmitir informações que podem ser usadas para derivar as condições meteorológicas em resposta ao interrogatório por radares de vigilância do controlador de tráfego aéreo, "diz o pesquisador Junzi Sun, da TU Delft.

Embora não tenha esse propósito, Os dados de vigilância de aeronaves contêm informações que podem ser usadas para modelos meteorológicos. "Nosso artigo apresenta um método que pode ser usado para reconstruir um campo meteorológico a partir de dados de vigilância que podem ser recebidos com um receptor simples, "diz Sun." Respondemos a duas questões principais de pesquisa:como inferir com precisão o vento e a temperatura a partir de dados de vigilância de aeronaves, e como reconstruir uma grade meteorológica em tempo real de forma eficiente. Consideramos aeronaves como sensores móveis que medem as condições de vento e temperatura indiretamente em diferentes locais e níveis de voo. Altitude barométrica da aeronave, a velocidade do solo e a velocidade do ar são decodificadas a partir dos dados de vigilância down-linked. Em seguida, as observações de temperatura e vento são calculadas com base nas equações de conversão de velocidade aeronáutica. "

"Para responder à segunda questão, propomos um novo modelo para a construção dos campos de vento e temperatura. A previsão local de curto prazo também é possível empregando uma camada preditora. Usando um conjunto de dados de teste de observação invisível, podemos validar que os erros absolutos médios de vento e temperatura inferidos usando nosso modelo são 67 por cento e 26 por cento menores do que quando usamos o modelo numérico convencional de previsão do tempo. "

O novo modelo está totalmente aberto à gestão do tráfego aéreo e à comunidade científica. Sem a necessidade de novos equipamentos ou protocolos de comunicação, a implementação de tal sistema pode ser realizada usando a tecnologia existente e fontes de dados. "Com base no único receptor demonstrado em nosso artigo, acreditamos que pesquisas futuras podem oferecer capacidade de monitoramento meteorológico com uma grande cobertura usando dados de redes de receptores existentes. "