При планировании полетов БВС особое внимание уделяется метеорологическим условиям, так как при неблагоприятном прогнозе погоды могут быть введены различные ограничения.
СИСТЕМА НАБЛЮДЕНИЙ
Автоматическая метеорологическая станция «Сайма» в исполнении «БВС» предназначена для оснащения дронопортов и посадочных площадок для беспилотных воздушных судов.
Основные измеряемые параметры:
- температура воздуха
- относительная влажность
- скорость и направление ветра
- атмосферное давление
При необходимости комплект датчиков может быть дополнен.
Данные со всех подключенных метеостанций собираются на сервере и доступны к просмотру через веб-интерфейс. Сервер сбора данных может быть расположен как локально, так и в «облаке» helimet.ru. Доступен API для взаимодействия с внешними системами.
Данные наблюдений по нескольким дронопортам
Данные наблюдений на карте
Специализированный прогноз погоды высокого разрешения
На основе данных глобальных моделей погоды составляется специализированный прогноз высокого пространственного разрешения для БВС для следующих величин:
- скорость и направление ветра
- температура и влажность воздуха
- обледенение и турбулентность
Особенности прогноза:
- шаг сетки ~1 км по горизонтали
- построение прогностических профилей до высоты 150 м с шагом 10 м
- индикация опасных для БВС условий погоды
Прогноз доступен в виде метеограмм, карт и вертикальных профилей в произвольных точках (например, в местах расположения дронопортов или по трассе полета).
Среднесрочный прогноз с индикацией опасных для полета БВС условий
Прогноз поля ветра высокого разрешения
Прогностические профили по маршруту полета
Контуры обледенения на карте
Возможности для расширения и интеграции
- Расширение в зависимости от потребностей заказчика
- Интеграция данных из различных источников – системы ОрВД (АИС «МетеоСервер»), Росгидромет, мировые метеорологические центры)
- Взаимодействие с внешними системами через API
Дополнительно возможно включение следующей информации:
- авиационная метеоинформация (сводки METAR, SIGMET, AIRMET, GAMET)
- данные:
- метеорологических радиолокаторов
- глобальных прогностических моделей
- грозопеленгаторов и профилемеров
- сети наземных метеостанций
- изображения с видеокамер