タムダール

TAMDAR（対流圏航空機搭載気象データ報告）^{[ 1 ]}は、商用航空機に搭載された現場大気センサーでデータ収集を行う気象監視システムです。気象観測気球に搭載されたラジオゾンデが収集する情報と同様の情報を収集します。これはAirDat LLCによって開発され、2013年4月にパナソニックアビオニクス株式会社に買収され、2018年10月までパナソニックウェザーソリューションズという名称で運営されていました。現在はFLYHT Aerospace Solutions Ltd.が所有しています。^{[ 2 ]}

2000年代初頭の政府の航空安全イニシアチブに対応して、NASA（Daniels、^{[ 3 ]} 、 Tsoucalas ^{[ 4 ]} ）は、 FAA、NOAA 、および民間企業と提携して、航空機用の独自の多機能現場大気センサーの初期開発と評価を後援しました。パナソニックウェザーソリューションズの前身であるAirDat（旧サウスダコタ州ラピッドシティのODS）は、ノースカロライナ州モリスビルとコロラド州レイクウッドに拠点を置き、NOAAの地球システム研究所（ ESRL）のグローバルシステム部門（GSD）、FAA、および世界気象機関（WMO）から提供された要件に基づいて、対流圏航空機搭載気象データ報告（TAMDAR）システムを開発および展開するために2003年に設立されました。

TAMDARセンサーは、NASAが後援する五大湖航空機実験（GLFE）の一環として、2004年12月に米国五大湖地域でメサバ航空が運航する63機のサーブSF340航空機に初めて搭載されました。過去12年間で、このセンサーの搭載範囲は米国本土を超えて、アラスカ、カリブ海、メキシコ、中央アメリカ、ヨーロッパ、アジアにまで拡大しました。このシステムを運用している航空会社には、アイスランド航空、ホライゾン航空（アラスカ航空グループ）、シャトークア航空（リパブリック航空）、ピエモンテ航空（アメリカン航空）、アエロメヒコ航空、ラブン・アラスカ航空、ハーゲランド航空、ペンエア、シルバー航空、フライビーのほか、英国気象庁のBAe-146 FAAM航空機などの研究用航空機も含まれています。最近では、東南アジアの大手航空会社とも設置に関する契約が締結されました。 TAMDARシステムは、2004年12月の初回配備以来、継続的に運用されている。

2014年、TAMDARデータはNOAAとそのパートナーで構成される国家メソネットプログラムに導入され始めた。 ^{[ 5 ]}

2018年10月、パナソニックウェザーソリューションズはFLYHT Aerospace Solutionsに買収され、同社はTAMDARを航空機用AFIRsハードウェアパッケージに統合し（衛星接続によるリアルタイムデータ伝送を提供）、買収した。^{[ 6 ]}

TAMDARの観測データには、気温、気圧、上空の風、相対湿度、着氷、乱気流に関する情報が含まれており、これらは航空安全、米国国家空域システム（NAS）の運用効率、その他の世界の空域管理システム、さらには海上、防衛、エネルギーといった気象条件に依存する運用環境にとって極めて重要です。さらに、各観測データには、GPSで取得した水平座標と垂直座標（高度）、そして秒単位のタイムスタンプが含まれています。TAMDARは、連続的に観測データを提供することで、空間的、時間的解像度、そして地理的範囲の広さを実現しています。

高層気象観測システムは通常、使用される通信ネットワークと品質保証プロトコルに基づいて遅延が発生します。TAMDARの観測データは通常、サンプリング時間から1分以内に受信、処理、品質管理され、配信またはモデル同化に利用可能になります。このセンサーは飛行クルーの関与を必要とせず、自動的に動作し、サンプリングレートと校正定数は米国の運用センターからのリモートコマンドで調整できます。TAMDARセンサーは、航空機が上昇、巡航、下降する間、グローバル衛星ネットワークを介して大気観測データをリアルタイムで継続的に送信します。

このシステムは通常、小型の無人航空機（UAS）からボーイング777やエアバスA380のような長距離ワイドボディ機まで、固定翼機に搭載される。2015年に予定されていた設置完了時には、北米、ヨーロッパ、アジアの400ヶ所以上の地点で、1日あたり6,000回以上の観測データが生成された。

NOAA-GSD、米国大気研究センター（NCAR）、および様々な大学や政府機関が第三者機関として調査を実施し、TAMDARデータの精度を気象観測気球や航空機試験機器のデータと比較検証するとともに、TAMDARが数値気象予報（NWP）に与える影響を定量化しました。現在進行中のデータ否定実験では、TAMDARデータを取り入れることで予報モデルの精度が大幅に向上し、特に変動が大きく激しい気象現象の際にその効果が顕著に現れることが示されています。

高層気象観測は、予測モデルを駆動する最も重要なデータセットです。詳細な地域予測の精度は、中層および上層の大気の流れ、水分、波動パターンの表現に依存します。これらの特徴がモデルの初期化期間中に適切に分析されれば、正確な予測が得られます。TAMDARデータは、3D-Var（GSI）モデルであっても、月平均で米国における予測精度を30～50パーセント向上させることが示されています。^{[ 7 ]}

FAAは、2009年1月に完了した4年間のTAMDAR影響調査に資金を提供しました。この調査は、FAAとの契約に基づきNOAAのグローバルシステム部門（GSD）によって実施され、国立環境予測センター（NCEP）が運用する航空中心の現行モデルである3D-Var迅速更新サイクル（RUC）モデルにTAMDARデータを含めることによる潜在的なメリットを検証することを目的としていました。2つの並行バージョンが実行され、一方のコントロールではTAMDARデータは除外されました。この調査の結果、3D-Varデータ同化手法を使用しているにもかかわらず、データを含めることで予測精度が大幅に向上することが結論付けられました。モデル状態変数について、境界層内の米国本土全体で平均した30日間移動平均RMS誤差の減少は以下のとおりです。

• 相対湿度誤差を最大50%削減
• 温度誤差が35%減少
• 風による誤差が15%減少

この研究は、 13 km (8.1 mi)の水平グリッド上の 3D-Var モデルを使用して実施されました。同様に、30 日平均統計の性質上、重要な気象イベント中に TAMDAR の高解像度データによってもたらされる実際の影響が薄れてしまいます。動的なイベント中の予測スキルの向上は、通常、米国本土 48 州をカバーする月平均で表されるよりもはるかに大きくなります。言い換えれば、航空交通やその他の運用上の影響が最も大きい動的な気象イベント中に、モデル精度の向上が最も大きくなります。^{[ 7 ]}  

Panasonic Weather Solutions RT-FDDA-WRF 予測は、 4 km (2.5 mi)グリッド間隔の北米領域で実行され、複数のネストされた1 km (0.62 mi)領域を含めることができます。上記の研究で参照されているものと同じデータを使用した NCAR との 4 年間の共同研究では、FDDA/4D-Var 同化手法により、3D-Var 構成で実行される同一のモデルと比較して予測精度がほぼ 2 倍向上することが示されています。この研究の結果は、NOAA が使用するのと同じ 30 日移動平均検証統計を使用して以下にまとめられています。FDDA/4D-Var を使用した TAMDAR の影響は次のようになりました。^{[ 7 ]}    

• 湿度予測誤差が74%減少
• 気温予測誤差が58%減少
• 風速予測誤差が63%減少

上記で示した例のような予測スキルは、(i) TAMDARのようなリアルタイムの連続観測データをストリーミングする非同時観測現場観測システムと、(ii) 4次元の非同時観測データを同化する能力を持つ予測モデル（決定論的または確率論的）を持つことで可能になります。

• 航空機気象データ中継システム（AMDAR）

• FLYHT Aerospace Solutions は、 2020年8月9日にWayback Machineにアーカイブされました。