The vertical variability of black carbon observed in the atmospheric boundary layer during DACCIWA

This study underlines the important role of the transported black carbon (BC) mass concentration in the West African monsoon (WAM) area. BC was measured with a micro-aethalometer integrated in the payload bay of the unmanned research aircraft ALADINA (Application of Light-weight Aircraft for Detecting IN situ Aerosol). As part of the DACCIWA (Dynamics–Aerosol–Chemistry–Cloud Interactions in West Africa) project, 53 measurement flights were carried out at Savè, Benin, on 2–16 July 2016. A high variability of BC (1.79 to 2.42±0.31 µg m−3) was calculated along 155 vertical profiles that were performed below cloud base in the atmospheric boundary layer (ABL). In contrast to initial expectations of primary emissions, the vertical distribution of BC was mainly influenced by the stratification of the ABL during the WAM season. The article focuses on an event (14 and 15 July 2016) which showed distinct layers of BC in the lowermost 900 m above ground level (a.g.l.). Low concentrations of NOx and CO were sampled at the Savè supersite near the aircraft measurements and suggested a marginal impact of local sources during the case study. The lack of primary BC emissions was verified by a comparison of the measured BC with the model COSMO-ART (Consortium for Small-scale Modelling–Aerosols and Reactive Trace gases) that was applied for the field campaign period. The modelled vertical profiles of BC led to the assumption that the measured BC was already altered, as the size was mainly dominated by the accumulation mode. Further, calculated vertical transects of wind speed and BC presume that the observed BC layer was transported from the south with maritime inflow but was mixed vertically after the onset of a nocturnal low-level jet at the measurement site. This report contributes to the scope of DACCIWA by linking airborne BC data with ground observations and a model, and it illustrates the importance of a more profound understanding of the interaction between BC and the ABL in the WAM region

Entwicklung eines ATFM-Slot-Vorhersagemodells für die Flugplanung auf der Basis von Machine-Learning Algorithmen

Im europäischen Luftraum werden bei Kapazitätsproblemen an Flughäfen oder Lufträumen Maßnahmen zur Verkehrsflussregelung umgesetzt. Hierbei handelt es sich vor allem um regulierte Startzeiten, sogenannte „Air Traffic Flow Management“ (ATFM)-Slots. Diese stellen ein großes Problem für Flugbetriebe dar. So waren im Jahr 2019 mehr als 12% aller Flüge im europäischen Luftraum auf Grund von ATFM-Slots verspätet, was eine erhebliche Kostenbelastung für Fluglinien darstellt. Nach der für die Luftfahrt verheerenden Corona-Pandemie und den damit verbundenen Einsparungsmaßnahmen wird es für die einzelnen Airlines noch wichtiger sein, effizient zu steuern und operative Kostenbelastungen zu minimieren. Im Rahmen des hier vorgestellten Projektes, welches im Zuge einer Masterarbeit an der TU Braunschweig unter fachlicher Begleitung des DLR Instituts für Flugführung realisiert wurde, wird ein Vorhersagemodell für das Auftreten von ATFM-Slots für den Flugbetrieb von Austrian Airlines entwickelt. Dieses Modell erlernt mithilfe von modernen Machine-Learning Methoden historische Muster für das Eintreten von ATFM-Slots. Für jeden Flug wird die Wahrscheinlichkeit für das Eintreten eines solchen Slots beginnend 24 Stunden vor dem jeweiligen Flugereignis berechnet. Die Vorhersagen werden mit den aktuellen Wetterprognosen und Flugbewegungen stündlich aktualisiert, sodass eine Anpassung an die aktuellen Gegebenheiten möglich ist. Dies ermöglicht der Flugplanung sowohl frühzeitig zu agieren, als auch kurzfristig Maßnahmen einzuleiten, um Kostenbelastungen zu vermeiden. Als weitere Unterstützung gibt das Tool Auskunft über die Lufträume, die am ehesten einen ATFM-Slot entlang der jeweiligen Route auslösen. Die Datensätze, die das Modell verwendet, werden beschrieben und ihre Relevanz wird erläutert. Hierzu gehören im Wesentlichen Wetterinformationen, sowie Daten aus dem Flugbetrieb der Austrian Airlines und von Eurocontrol. Darüber hinaus wird der Klassifikations-Algorithmus beschrieben, auf welchem das Machine-Learning Modell beruht. Programmiert wurde der Algorithmus mit der Data-Science Sprache „Python“. Vor allem wird detailliert darauf eingegangen, wie das Tool für die Flugplanung genutzt werden kann. Hierfür wird ein Konzept für eine grafische Benutzeroberfläche vorgestellt. Zudem werden Weiterentwicklungsmöglichkeiten und Einschränkungen des Vorhersagetools erläutert

The vertical variability of black carbon observed in the atmospheric boundary layer during DACCIWA

This study underlines the important role of the transported black carbon (BC) mass concentration in the West African monsoon (WAM) area. BC was measured with a micro-aethalometer integrated in the payload bay of the unmanned research aircraft ALADINA (Application of Light-weight Aircraft for Detecting IN situ Aerosol). As part of the DACCIWA (Dynamics–Aerosol–Chemistry–Cloud Interactions in West Africa) project, 53 measurement flights were carried out at Savè, Benin, on 2–16 July 2016. A high variability of BC (1.79 to 2.42±0.31 µg m−3) was calculated along 155 vertical profiles that were performed below cloud base in the atmospheric boundary layer (ABL). In contrast to initial expectations of primary emissions, the vertical distribution of BC was mainly influenced by the stratification of the ABL during the WAM season. The article focuses on an event (14 and 15 July 2016) which showed distinct layers of BC in the lowermost 900 m above ground level (a.g.l.). Low concentrations of NOx and CO were sampled at the Savè supersite near the aircraft measurements and suggested a marginal impact of local sources during the case study. The lack of primary BC emissions was verified by a comparison of the measured BC with the model COSMO-ART (Consortium for Small-scale Modelling–Aerosols and Reactive Trace gases) that was applied for the field campaign period. The modelled vertical profiles of BC led to the assumption that the measured BC was already altered, as the size was mainly dominated by the accumulation mode. Further, calculated vertical transects of wind speed and BC presume that the observed BC layer was transported from the south with maritime inflow but was mixed vertically after the onset of a nocturnal low-level jet at the measurement site. This report contributes to the scope of DACCIWA by linking airborne BC data with ground observations and a model, and it illustrates the importance of a more profound understanding of the interaction between BC and the ABL in the WAM region