Um zukünftig punktgenaue Vorhersagen und somit verlässliche Warnungen vor
wetterbedingten und potenziell gefährlichen lokalen Straßenbedingungen zu
erstellen, werden zeitlich und räumlich hochaufgelöste meteorologische Daten
benötigt. Die vorliegende Arbeit prüft die Verwendbarkeit von fahrzeugbasierten
Messungen basierend auf der derzeit in Serie verbauten Sensorik.
Ziel dieser Arbeit ist es zu untersuchen, ob und inwiefern eine Korrektur der
fahrzeugbasierten Daten eine Steigerung des Potentials zur Verbesserung der
räumlichen und zeitlichen Auflösung von meteorologischen Daten aufweist.
Die Rohdaten der Fahrzeugmessungen unterliegen starken Abweichungen zu
den verwendeten Referenzdaten, hervorgerufen sowohl durch stationäre Effekte
wie Messungenauigkeit und Verbauort des Sensors, als auch durch
bewegungsbedingte Effekte, wie beispielsweise den Einfluss der Motorabwärme
bei geringen Geschwindigkeiten.
Um die genannten Einflüsse zu untersuchen, wird zunächst ein weltweit einzigartiger
Datensatz mit parallelen Daten von Serienfahrzeugen und Referenzen
im Rahmen von Messkampagnen erstellt. Anschließend führt die vorliegende Arbeit
eine Qualitätskontrolle und Korrektur für die vier meteorologischen Parameter
Luftdruck, Lufttemperatur, relative Feuchte und Globalstrahlung durch.
Die Rohdaten verfügen für meteorologische Anwendungen über eine zu geringe
Qualität. Die entwickelten und implementierten Korrekturverfahren, sowohl
physikalischer Natur als auch basierend auf Machine Learning, erreichen sowohl
für den Luftdruck als auch für die Lufttemperatur und die relative Feuchte signifikante
Verbesserungen der vorliegenden Daten. Für die Lufttemperatur erreichen alle getesteten
Modelle vergleichbar gute Ergebnisse, wohingegen bei der relativen Feuchte die Machine
Learning basierten Modelle qualitativ hochwertigere Ergebnisse erzielen als das physikalische
Modell. Die Machine Learning Modelle erreichen für diesen Parameter einen Anteil von über
95 % an Daten innerhalb der einfachen Messunsicherheit. Eine allgemein gültige Aussage
bezüglich der Übertragbarkeit und Wirksamkeit auf anderen Fahrzeugen und anderen als
den hier getesteten Szenarien kann auf Basis der zur Verfügung stehenden Datengrundlage nicht getroffen werden.
Die Korrektur der Globalstrahlung erreicht in stationären Situationen bereits
eine signifikante Verbesserung der Qualität der Ergebnisse. Für die Korrektur
von mobilen Daten während der Fahrt ist das Potential der Qualitätssteigerung
noch nicht ausgereizt.
Die vorliegende Arbeit verdeutlicht die Notwendigkeit der Korrektur der fahrzeugbasierten
Rohdaten und zeigt das Potential der hiermit verbundenen Qualitätssteigerung auf. Weitere
Untersuchungen, vor allem bezüglich der Übertragbarkeit auf Flottendaten, sowie eine größere
Datengrundlage sind notwendig, um eine allgemein gültige Aussage über die Qualitätssteigerung
treffen und die Korrekturen weiter in Richtung Serienreife entwickeln zu können