Very short-range forecasting of wind speed and direction for air traffic operations at Madeira Airport

Alves, Décio Damasceno Mendonça; Alves, Decio

http://hdl.handle.net/10400.13/7298

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Very Short-Range Forecasting of Wind Speed and Direction for Air Traffic Operations at Madeira Airport.pdf		36.2 MB	Adobe PDF	Download

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Authors

Alves, Décio Damasceno Mendonça

Alves, Decio

Advisor(s)

Dias, Fernando Manuel Rosmaninho Morgado Ferrão

Mendonça, Fábio Rúben Silva

Mostafa, Sheikh Shanawaz

Abstract(s)

Accurate short-term wind forecasting is essential for aviation safety and efficiency, especially at airports situated in mountainous regions. This doctoral research addresses the challenge of rapidly evolving wind conditions by integrating a newly established network of high-frequency meteorological stations with advanced artificial intelligence models. Through sensor calibration and cost-efficient internet of things infrastructures, the work delivers real-time data at different granular resolutions while reducing measurement error. By employing deep learning approaches combined with feature engineering and data augmentation, the system achieves lower wind speed and direction errors than conventional numerical predictions and supports forecast horizons ranging from one minute to several hours. Interpretable architectures with symbolic methods further enhance trust by revealing how complex terrain influences local wind dynamics and enabling spatial-temporal adjustments of numerical weather predictions. Systematic evaluations confirm improvements in safety-critical metrics for runway operations, including robust classification of wind-induced closures and reduced wind prediction errors. The resulting framework adapts readily to other airports with challenging wind conditions and adheres to international standards for forecasting. In doing so, it strengthens decision-making in air traffic management and fosters greater resilience against disruptive weather events.

Previsões de vento de curto prazo com elevada precisão são fundamentais para a segurança e eficiência da aviação, sobretudo em aeroportos localizados em regiões montanhosas. Esta investigação de doutoramento aborda o desafio das rápidas variações das condições de vento ao integrar uma nova rede de estações meteorológicas de alta frequência com modelos avançados de inteligência artificial. Através de uma criteriosa calibração de sensores e de infraestruturas de internet das coisas eficientes, o trabalho disponibiliza dados em tempo real, com diferentes resoluções, reduzindo de forma significativa a incerteza de medição. Recorrendo a metodologias de aprendizagem profunda combinadas com engenharia de dados, o sistema atinge erros inferiores na velocidade e na direção do vento em comparação com previsões numéricas convencionais, suportando horizontes de previsão que variam entre um minuto e várias horas. Arquiteturas interpretáveis, associadas a métodos simbólicos, reforçam a confiança ao revelar de que forma o terreno complexo influencia a dinâmica local do vento e ao permitir ajustes espácio-temporais das previsões meteorológicas numéricas. Avaliações sistemáticas comprovam melhorias em métricas cruciais para a segurança nas operações de pista, incluindo uma classificação robusta de encerramentos causados por vento e a redução dos erros de previsão. A estrutura resultante adapta-se facilmente a outros aeroportos com condições de vento exigentes e cumpre os padrões internacionais de previsão. Deste modo, fortalece a tomada de decisões na gestão do tráfego aéreo e promove maior resiliência perante fenómenos meteorológicos disruptivos.