米国の気象学者、機械学習で霧を検出
空港上空の霧や低層の層雲は、危険な飛行条件を生み出し、高額な遅延や予定の狂いを引き起こすことがあります。
米国国立気象局（NWS）の各事務所は、霧や低層雲が発生しやすい条件のときに監視を行い、警報を発表します。これらの警報は航空会社が状況を予測し、遅延を防ぎ、必要に応じて便の経路を変更するために利用されます。
現在NWS（国立気象局）は、ウィスコンシン大学マディソン校の気象衛星研究共同研究所（CIMSS）とNOAA（米国海洋大気庁）の科学者が開発した新しい霧検出ソフトウェアを使用しており、これらの警報を支援しています。
この衛星プロダクト（衛星製品）と呼ばれるソフトウェアは、CIMSSとNOAAによる10年以上にわたる協力の成果です。NOAAのGOES-EastやGOES-Westなどの気象衛星からほぼリアルタイムで得られるデータに機械学習の手法を用い、24時間体制で状況を監視し、霧が発生する可能性について警報を出します。
「2020年末時点で、GOES-R霧・低層層雲プロダクトは全国のNWS事務所で本格運用されています。このプロダクトにより、アラスカ州のユートキアグヴィックからフロリダ州のキーウエストまで、危険な霧の状況を24時間体制で監視できます。」
霧は、雲が地表近くに形成され、視程が1キロメートル未満に低下する現象です。朝の通勤時や窓の外を見るだけで霧を判断するのは容易ですが、広い範囲にわたる霧の規模を把握することは、特に衛星観測では依然として課題です。
従来の霧検出システムは、可視光と赤外線の衛星データを比較する方法を用いていましたが、霧の上に他の雲がない条件にほぼ限られていました。さらに、従来の手法は反射した太陽光による干渉のため夜間にしか使えませんでした。また、雷雨は大きな雨粒や氷晶を含むのに対し、霧はレーダーに映らないはるかに小さな水滴で構成されています。
「システムを改良するため、数値天気予報のアルゴリズムで使われる他の大気データも取り入れました。これにより、画像の各ピクセルを評価し、霧の存在確率と強度を算出することで、その地域の霧の種類を判別できるようになります。」
このプロダクトは、霧の有無を判定するだけでなく、毎年数百万ドルの損失を生む遅延を航空会社が回避する助けにもなります。連邦航空局の分析によると、2008年から2013年にかけて、天候はフライト遅延の約70%の原因となっており、実際のコストを生み出しています。遅延は1時間ごとに、1便あたり航空会社に1000ドルから4000ドルの費用を発生させます。
GOES-R霧プロダクトは、機種によって異なる要件を持つ航空業界のニーズに基づいて開発されました。例えば小型機は、大型旅客機のような高度な機器を備えていないため、気象に関して別のルールに従います。霧プロダクトは両タイプの機体にとっての危険な状況を判定し、全国的な警報に利用できるため、高額な遅延を避け、航空輸送をより安全にします。
「旅行者は、このプロダクトの起源や舞台裏で何が行われているかを知らないかもしれません。しかし、これは大学と政府のこうした協力から一般市民が利益を得ている優れた例です。」
天候は、影響を受けた資源への需要が過大になることによる遅延の主な原因ですが、資源に制約がない場合でも需要が過大になることによる遅延が19%を占めています。機器の故障は1%、滑走路の利用不能は6%、その他の要因が残りの5%です。これらの遅延統計には、定期航空会社、エアタクシー、一般航空、軍用機が含まれています。
航空交通の遅延を引き起こす気象の種類は、一年を通じて変化し、また国内の地理的地域によっても異なります。天候による遅延と全体の遅延のピークは5月、6月、7月に訪れ（天候による遅延は約6700件から7800件以上、全体の遅延は9000件から9500件）、天候による遅延は3月、4月、10月、11月、12月にも顕著です（3500件から5400件）。
NextGen Weather（連邦航空局のプログラム）は、気象現象の際の戦術的および戦略的な航空交通管理を支援する航空気象プロダクトを提供し、乗客の遅延を最小限に抑えるとともに、飛行の安全性を高めています。
交通管理担当者は、天候条件に応じて地域的に交通を迂回させたり、目的地空港の近くにいる便を天候の影響を受けない到着経路に誘導したり、天候が回復するまで待機パターンに入れて到着を遅らせたりするなど、さまざまな措置を取ることができます。
