Sebuah proyek hobi yang menggunakan data pelacakan pesawat untuk membangun model cuaca telah memicu diskusi menarik tentang pendekatan meteorologi yang tidak konvensional. Proyek ini mendemonstrasikan bagaimana sinyal ADS-B yang tidak terenkripsi dari pesawat komersial dapat diproses untuk menciptakan peta angin yang menyaingi sistem peramalan profesional.
Persyaratan Peralatan
- Dongle RTL-SDR dan antena: Di bawah $100 USD
- Frekuensi ADS-B: 1090 MHz
- Perangkat lunak: readsb untuk dekoding pesan
- Pemrosesan data: 300 partikel per pesawat dalam model simulasi
Layanan Cuaca Profesional Sudah Memanfaatkan Data Pesawat
Industri penerbangan telah secara diam-diam merevolusi peramalan cuaca selama bertahun-tahun. Perusahaan seperti Flyht , yang mengakuisisi Panasonic Weather Solutions , telah mengembangkan sistem canggih menggunakan sensor TAMDAR yang dipasang pada pesawat komersial. Sensor-sensor ini merekam kondisi atmosfer pada berbagai ketinggian saat pesawat naik dan turun, menciptakan profil vertikal yang detail dari pola cuaca.
Selama musim badai beberapa tahun yang lalu, model PWS mengungguli prediksi jalur badai dari banyak organisasi lain dalam hal akurasi, antara lain.
Teknologi ini membuktikan nilainya selama peristiwa cuaca kritis, mendemonstrasikan bahwa data meteorologi berbasis pesawat dapat melampaui metode peramalan tradisional dalam skenario tertentu.
Aplikasi Kreatif Melampaui Pemetaan Angin
Komunitas telah mengidentifikasi beberapa penggunaan inovatif untuk data transponder pesawat. Dengan membandingkan pembacaan ketinggian barometrik dari transponder Mode C dengan data ketinggian GPS dari sinyal ADS-B , dimungkinkan untuk menciptakan peta tekanan atmosfer. Teknik ini menggunakan pesawat yang sama sebagai titik referensi, mencocokkan data melalui pengidentifikasi alamat Mode S .
Penyimpangan jalur penerbangan juga mengungkapkan informasi berharga. Pilot secara rutin mengubah rute mereka berdasarkan radar cuaca di pesawat untuk menghindari badai, menciptakan pola yang dapat dilacak yang bisa membantu mengidentifikasi dan memetakan sistem cuaca parah secara real-time.
Perbandingan Performa Model
- Dataset uji: 1,84 GB mencakup 30 April 2024
- Pesawat per frame: ~650 pesawat
- Ukuran langkah simulasi: 15 menit
- Akurasi kecepatan angin: Model memprediksi 50 m/s vs referensi 152 km/jam di atas Mediterania
- Perbandingan ketinggian: ~11km (pesawat) vs 10.500m (data referensi 250 hPa)
 |
|---|
| Perbandingan visualisasi data cuaca yang mendemonstrasikan parameter meteorologi dan pola angin yang berbeda |
COVID-19 Mengungkap Ketergantungan Peramalan Cuaca
Pandemi memberikan eksperimen alami yang tidak terduga dalam meteorologi berbasis pesawat. Ketika penerbangan komersial turun 75% selama bulan-bulan awal tahun 2020, layanan cuaca awalnya khawatir tentang kekurangan data yang mempengaruhi akurasi peramalan. Namun, penelitian kemudian menunjukkan bahwa meskipun terjadi pengurangan dramatis dalam observasi pesawat, kualitas peramalan tetap mengejutkan stabil, menunjukkan bahwa sistem meteorologi tradisional terbukti lebih tangguh dari yang diperkirakan.
Dampak COVID-19 terhadap Data Cuaca Pesawat
- Laporan pesawat menurun 75% dari pertengahan Maret hingga pertengahan April 2020
- Pemulihan dimulai pada Mei 2020
- Keterampilan prakiraan tidak menunjukkan penurunan yang jelas meskipun terjadi kehilangan data
- Tidak terdeteksi dampak ekonomi yang signifikan akibat berkurangnya observasi
Aplikasi Maritim Menunjukkan Potensi
Keberhasilan dengan data pesawat telah memicu minat pada pendekatan serupa untuk cuaca maritim. Kapal yang dilengkapi dengan pemancar AIS ( Automatic Identification System ) berpotensi dapat menyediakan data cuaca laut menggunakan teknik yang sebanding, meskipun dinamika yang berbeda dari platform berbasis laut akan memerlukan metodologi yang diadaptasi.
Proyek ini mendemonstrasikan bagaimana teknologi yang dapat diakses - sebuah dongle RTL-SDR yang berharga di bawah 100 dolar Amerika Serikat - dapat membuka wawasan meteorologi yang canggih dari aliran data yang tersedia untuk umum, membuka kemungkinan baru baik untuk para hobi maupun layanan cuaca profesional.
Referensi: Weather Model based on ADS-B