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Figura 3. Esquema de los métodos de reconstrucción del viento radial en la senda de aterrizaje y despegue. En los subíndices de las velocidades radiales, el primer subíndice hace referencia al rayo y el segundo al alcance. Fuente: elaboración propia AEMET (2022).

zona del espacio en torno a las zonas de interés, y obtener esos datos en un tiempo razonable y útil para la operativa. Una vez disponible el campo de viento radial en las zonas de interés es preciso emplearlo para reconstruir el viento a lo largo de las distintas sendas. Para ello se emplean dos métodos: puntos cercanos y rayo paralelo (figura 3). En el método de puntos cercanos se asigna a cada punto de las sendas de aterrizaje y despegue el dato de viento radial más cercano medido por el equipo. La ventaja de este método es un mejor ajuste a la senda real de las aeronaves, a costa de mayores costes de procesamiento y perturbaciones en las medidas provocadas por las propias aeronaves. El método del rayo paralelo consiste en asignar a la totalidad de la senda los valores de viento de un rayo paralelo a dicha senda que pasa por el LIDAR. Este método tiene una representatividad algo menor —la senda real y el rayo paralelo están desplazados la distancia del LIDAR al eje de pista (en el caso de Bilbao, 240 m)— pero muy bajos costes de procesamiento y escasa perturbación en las medidas —los efectos de las aeronaves sobre el viento llegan muy atenuados—. Tras caracterizar el viento en las distintas sendas se realiza un proceso de filtrado para eliminar medidas espurias. Para ello se compara el valor del viento en cada punto de la senda con el campo de viento que rodea a ese punto y, en función de unos umbrales establecidos a partir del análisis de datos históricos del campo de viento, se decide si ese dato es válido o debe ser filtrado. Por último, se analiza la serie de datos de viento de cada senda de planeo comparando todos los puntos entre sí, en busca de la rampa (variación de viento) más severa. El criterio de severidad se establece a través de un índice —propuesto por el Hong Kong Observatory a partir de su experiencia con equipos similares instalados en el Aeropuerto Internacional de Hong Kong— que tiene en cuenta la variación del viento, la distancia en que se produce dicha variación, y la velocidad media de las aeronaves. En caso de que, tras el análisis del viento en la senda, la rampa más severa detectada cumpla los criterios de cizalladura establecidos por OACI — ganancia/pérdida igual o superior a 15 kt y distancia igual o inferior a 4 km— , se genera una alarma de cizalladura con la información correspondiente a esa variación del viento. La figura 4 muestra un esquema del proceso seguido para la generación de alarmas de cizalladura a partir de los datos de viento radial observados por el LIDAR doppler 3D (Figura 3).

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Figura 4. Esquema del proceso de generación de alarmas de cizalladura a partir de los datos de viento radial registrados por el LIDAR 3D. Fuente: elaboración propia AEMET (2022).

Validación del algoritmo

El proceso de validación es uno de los puntos más críticos en cualquier proyecto de desarrollo, no solo porque determina si el sistema desarrollado es finalmente apto para su uso previsto, sino también porque es quien proporciona información para intentar mejorar su desempeño. En cualquier sistema de detección se ha de buscar un compromiso entre una buena probabilidad de detección del fenómeno (POD, probability of detection) y una baja tasa de falsas alarmas (FAR, false alarm rate). Estos dos estadísticos dependen del ajuste de ciertos parámetros típicos del sistema, y la modificación de estos últimos para mejorar la POD, por ejemplo, puede ocasionar el empeoramiento de la FAR. Teóricamente, deben existir unos valores de los parámetros del sistema que optimicen la relación entre los estadísticos, y ese punto óptimo estará determinado tanto por las propias características físicas del fenómeno que se intenta detectar como por las capacidades del sistema de detección. El objetivo principal de la validación consistirá en encontrar de forma empírica el punto óptimo de esa relación en el que la detección sea lo suficiente elevada para que el sistema sea de utilidad, manteniendo las falsas alarmas en un nivel asumible por los usuarios. Conforme a lo anterior, se ha establecido un diseño factorial de validación en el que se pon-

El criterio de severidad se establece a través de un índice que tiene en cuenta la variación del viento, la distancia en que se produce dicha variación, y la velocidad media de las aeronaves. En caso de que, tras el análisis del viento en la senda, la rampa más severa detectada cumpla los criterios de cizalladura establecidos por OACI, se genera una alarma de cizalladura con la información correspondiente a esa variación del viento

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drán a prueba múltiples versiones del algoritmo en busca de aquella que obtenga mejores estadísticos de validación. Esa versión será la que finalmente se ponga en preoperación, si bien se mantendrá un proceso de diseño en espiral que permitirá continuar ajustando el algoritmo a partir de los datos recogidos en nuevas campañas de validación o a través del feedback proporcionado por los usuarios. Una validación no deja de ser una comparación con una referencia considerada a priori válida. En el caso de la cizalladura la información de referencia disponible es la proporcionada por pilotos y controladores durante la primera campaña de recogida de datos. Sin embargo, mientras que el funcionamiento del sistema de detección se puede considerar continuo, los reportes de los pilotos son discretos y proporcionan información solo en caso de operaciones en el aeropuerto (el resto del tiempo no se dispone de información alguna). Así, validar las más de 120.000 salidas proporcionadas por el sistema de detección durante los 6 meses que duró la campaña de toma de datos con los 41 casos de cizalladura notificados en ese periodo se antoja problemático. Incluso validando el sistema contra los casos de turbulencia y frustradas notificados, se estaría en una proporción de 500:1, que pone en cuestión la representatividad de esta validación. Por este motivo se han creado artificialmente un número equivalente de reportes de no cizalladura, seleccionando para ello periodos temporales cuya situación sinóptica era incompatible con la existencia de cizalladura o turbulencia en la localización, con el doble objetivo de aumentar el número de casos para la validación y equilibrar los casos de presencia de cizalladura/turbulencia con los de ausencia del fenómeno. No obstante, cualquier resultado que se obtenga del proceso de validación deberá analizarse teniendo en cuenta todas estas consideraciones. Con el objetivo de que la validación sea lo más exhaustiva posible, se ha contactado con las compañías aéreas que operan en el aeródromo para complementar la información de los reportes con datos registrados por la instrumentación a bordo de las aeronaves (Vueling, Lufthansa y Volotea han mostrado interés en colaborar).

Estos datos serán de gran ayuda para optimizar la puesta a punto del algoritmo de detección de cizalladura, al poder contrastar la magnitud de las alarmas generadas por el sistema con datos de viento y aceleraciones verticales medidas in situ. Entre los meses de octubre de 2022 y marzo de 2023 se llevará a cabo una segunda campaña de obtención de datos que permitirá completar la validación realizada durante el pasado otoño-invierno.

Finalización del proyecto y puesta en operación

AEMET, como proveedor de servicios meteorológicos para la navegación aérea asume el reto de alertar sobre el riesgo de cizalladura, con el fin de minimizar los riesgos que puedan afectar al tráfico aéreo. En el marco del proyecto actualmente en desarrollo, AEMET está llevando a cabo reuniones con AENA, ENAIRE y los usuarios del Aeropuerto de Bilbao para consensuar los productos que resulten de mayor utilidad. Una posible solución pasa por la emisión de avisos de cizalladura pronosticados (wind shear warnings) en función de

las simulaciones de los modelos numéricos y el valor añadido aportado por los predictores que conocen las particularidades del aeropuerto. Esta información se complementaría con alarmas de cizalladura (wind shear alerts) generadas a partir del viento radial observado por el LIDAR instalado en el Aeropuerto de Bilbao (véase tabla 2). Para que la utilidad de estos productos sea óptima, tras la finalización de la segunda campaña de obtención de datos se proporcionará formación a los usuarios sobre el uso e interpretación de los avisos y alarmas de cizalladura. La finalización del proyecto se espera para junio de 2023, de forma que a partir del tercer trimestre de 2023 se pudiesen emitir de forma operativa los avisos y alarmas de cizalladura. <

Entre los meses de octubre de 2022 y marzo de 2023 se llevará a cabo una segunda campaña de obtención de datos que permitirá completar la validación realizada durante el pasado otoño-invierno

Aviso LEBB AD WRNG 1 VALID 231030/231430 WS ALL RWY FCST de cizalladura FCST SFC WIND: 22015G25KT (pronosticado) FCST 1500FT WIND: 23035KT

Alarma de cizalladura (observada) 30D WSA 21K- 2MD 300 06

Tabla 2: Ejemplo del posible formato de los avisos y alarmas de cizalladura. Los avisos de cizalladura pronosticada se adecuarían al formato de los avisos del Anexo III de la OACI. En el caso de las alarmas de cizalladura generadas a partir de los datos del LIDAR, el ejemplo mostrado sigue el formato de las alarmas de la Federal Aviation Administration (FAA). Fuente: Elaboración propia AEMET (2022).