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Generating Representative Weather-Impact Futures for Strategic Traffic Flow Management:Airport Capacity Prediction

机译:为战略交通流量管理生成有代表性的天气影响期货:机场容量预测

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摘要

Motivated by needs in strategic trafficflow management, we study the problem offorecasting airport capacity profiles over a full-daytime horizon. Specifically, we present a case study ofAtlanta’s Hartsfield-Jackson International Airport(KATL), which explores use of 1) convective weatherpresence/absence near the terminal, 2) cloud ceilingheight, and 3) wind speed as predictors of the totalairport capacity. It is shown that terminal-areaconvective weather is a primary cause of capacityreduction, and also that low ceilings are a sensitiveand specific predictor of reduced capacity. Windspeeds are shown to be less specific predictors, butnevertheless modulate capacity. Using theseanalyses, a preliminary predictive model thatstochastically generates capacity profiles is proposed.This model leverages Terminal Aerodrome Forecastsof wind and ceilings, as well as convective-weatherscenarios obtained from an ensemble-forecastderivedweather simulator, in generating possibleprofiles. Model-generated forecast profiles forAtlanta Hartsfield airport are compared with thehistorical profile for a particular bad-weather day ofinterest, September 26, 2010.
机译:受战略交通需求的激励 流管理,我们研究问题 预测全天的机场容量概况 时间范围。具体来说,我们提出一个案例研究 亚特兰大的哈茨菲尔德-杰克逊国际机场 (KATL),探讨了1)对流天气的使用 航站楼附近的有无,2)云顶 高度,以及3)风速作为总量的预测因子 机场容量。显示终端区 对流天气是容量增加的主要原因 减少,而且低天花板是敏感的 以及减少容量的具体预测指标。风 速度显示为不太具体的预测因素,但 尽管如此,仍然可以调节容量。使用这些 分析,一个初步的预测模型 建议随机生成容量曲线。 该模型利用了终端机场的预报 和天花板以及对流天气 从整体预测派生的场景 天气模拟器,在可能的情况下 个人资料。由模型生成的的预测配置文件 亚特兰大哈茨菲尔德机场与 特定恶劣天气日的历史资料 兴趣,2010年9月26日。

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