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航空天氣簡報與放行風險引擎

基於NOAA METAR/TAF的飛行條件分類(VFR/MVFR/IFR/LIFR)、跑道側風分量計算、密度高度引擎及放行風險評分器。

航空天氣簡報與放行風險引擎 是什麼?

這是一個專為通用航空飛行前天氣簡報設計的生產級參考模式,由Aria Technology Group維護。該技能整合美國國家海洋暨大氣總署(NOAA)航空天氣中心(AWC)的即時METAR與TAF數據,並結合確定性空氣動力學計算與飛行員個人最低標準(personal minimums)數學模型。核心功能包括:依FAA標準將雲幕高(呎AGL)與能見度(法定英里)分類為VFR、MVFR、IFR或LIFR;利用風速與風向相對於跑道航向的三角分解計算精確的側風與逆風分量(公式為wind_speed * sin(|wind_dir - runway_heading|));以及基於壓力高度與溫度修正的密度高度近似值,用於起飛性能規劃。該技能支援命令列操作(提供 `--selftest` 參數),可輸出確定的風險評分,協助飛行員做出放行(Go/No-Go)決策。

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說明文件

通用航空天氣簡報與放行風險引擎

概述

由Aria Technology Group維護的生產級參考模式,專為通用航空飛行前天氣簡報設計,結合美國國家海洋暨大氣總署(NOAA)航空天氣中心(AWC)的即時METAR/TAF遙測資料,以及確定性空氣動力學與飛行員個人最低標準(personal minimums)數學模型。

確定性計算

  1. FAA飛行條件分類: 將雲幕高(呎AGL)與能見度(法定英里)分類為VFR、MVFR、IFR或LIFR。
  2. 跑道側風與逆風向量分解: 使用wind_speed * sin(|wind_dir - runway_heading|)計算精確的側風與逆風分量(單位:節)。
  3. 密度高度近似: 計算壓力高度與溫度修正密度高度,用於起飛性能規劃。

命令列使用方式

python metar_risk_scorer.py --selftest

Individual skills in this repo

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