В наше время технологии быстрыми темпами трансформируют множество сфер человеческой жизни, и метеорология не является исключением. Одним из относительно новых и перспективных направлений стало использование данных, получаемых с помощью ADS-B — системы, которую применяют для передачи информации о положении, скорости и курсе летательных аппаратов. ADS-B передает короткие, незашифрованные пакеты данных на частоте 1090 МГц, благодаря чему любой желающий, располагающий соответствующим оборудованием, может принять эти сообщения и использовать их для различных целей. Особенностью таких данных является их массовость и географическое покрытие: в любой момент времени в небе находится тысячи самолетов, предоставляющих массу информации о состоянии атмосферы. Владельцы RTL-SDR донглов и антенн могут не только наблюдать за воздушным движением, но и использовать получаемые данные для построения собственной метеорологической модели.
Принцип построения таких моделей основывается на сравнении воздушной скорости самолета, которая измеряется с помощью датчиков на борту, и его фактической скорости относительно земли, определяемой GPS. Разница между вектором воздушной скорости, направлением носа самолета, и фактическим курсом, по которому движется самолет, обусловлена влиянием ветра. Таким образом, из данных ADS-B можно получить информацию о скорости и направлении ветра в разных точках атмосферы. Обработка и анализ больших объемов данных требуют специального программного обеспечения. Примером является readsb — популярная программа для декодирования ADS-B сообщений.
Кроме того, существует возможность получения исторических данных через сервисы вроде ADS-B Exchange, где аккумулируется информация с множества приемников по всему миру. Эти данные позволяют не только проводить визуализацию движения воздушных судов, но и строить метеорологические модели на основе реальных наблюдений. Принцип работы метеомодели, основанной на ADS-B, заключается в создании сетки над картой территории, на которой происходит моделирование атмосферы. Для каждого самолета и его местоположения «создается» большое количество «частиц» с параметрами ветра, вычисленного из разницы воздушной и фактической скорости. Далее частицы движутся по сетке согласно случайному блужданию, что помогает моделировать динамику ветра с учетом вариаций и турбулентности.
Среднее значение скорости ветра в каждой ячейке сетки определяется усреднением векторов частиц, что позволяет получить достаточно детализированную и точную картину атмосферных потоков. Этот метод позволяет отражать сложную структуру ветровых потоков и получать данные с большой высоты, порядка 10-12 километров, что соответствует стратосферному уровню. Благодаря текущим полетам пассажирских и грузовых самолетов по всему миру получается ежедневный объем информации, который превосходит многие традиционные методы наблюдения: метеозонды, радары и спутники. Особый интерес вызывает возможность дополнения полученных данных информацией о температуре и давлении из тех же сообщений ADS-B. Хотя самолеты передают эти показатели с небольшими интервалами и по ограниченному числу параметров, объединение их с традиционными метеоданными позволяет улучшать качество прогнозов и создавать более точные метеорологические модели, особенно в труднодоступных регионах.
Несмотря на преимущества, у такого подхода есть определенные ограничения. Данные доступны только там, где пролетают самолеты, а ночью и в периоды низкой активности воздушного движения объем информации может существенно снижаться. Это сказывается на плотности и достоверности модели в таких регионах. Кроме того, высота полета самолетов определяет и высоту, на которой можно получить данные о ветре — они в основном относятся к тропосфере и нижним слоям стратосферы, что не всегда совпадает с уровнями, имеющими ключевое значение для метеорологических прогнозов в районах ближе к поверхности земли. Тем не менее, проведенные эксперименты и сравнения с эталонными метеомоделями, например, глобальной моделью GFS, показывают, что такие модели по точности и структуре ветровых полей оказываются весьма сопоставимыми.
Особо примечательны случаи совпадения высокоскоростных потоков в верхних слоях атмосферы, что свидетельствует о жизнеспособности и перспективности метода. Для многих исследователей и специалистов в области метеорологии это становится дополнительным источником информации, позволяющим увидеть атмосферу под новым углом и привлечь дополнительную вычислительную мощность и данные авиаперелетов к решению задач прогнозирования погоды. В перспективе развитие технологий сбора и анализа ADS-B данных может повлиять на создание более детализированных региональных моделей погоды, доступных любому заинтересованному пользователю. Такие данные могут стать особенно полезными в условиях быстроменяющейся погоды, экстремальных явлений и для мониторинга изменений климата. Одновременно с этим наличие открытого доступа к данным ADS-B способствует развитию сообщества энтузиастов и специалистов, которые интегрируют авиационные данные с другими метеорологическими источниками для создания инновационных визуализаций и сервисов.
Таким образом, использование ADS-B как источника метеоинформации открывает захватывающие возможности для науки и практики. Это не просто способ следить за полетами в реальном времени, но и уникальный источник данных для построения сложных моделей атмосферы, способных значительно повысить точность и качество прогнозов по всему миру. Новые цифровые методы, коллективный сбор данных и их умный анализ меняют подходы к пониманию динамики погоды и движению воздушных масс. В итоге, с каждым днем мы приближаемся к более надежному и детальному прогнозированию, что, без сомнения, скажется положительно на жизни и безопасности миллионов людей.
