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        <article-title>INAA - Fluglärm-Monitoring am Flughafen Frankfurt</article-title>
      </title-group>
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        <contrib contrib-type="author">
          <string-name>Raoul Schabinger</string-name>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author">
          <string-name>Tobias Derucki</string-name>
        </contrib>
      </contrib-group>
      <pub-date>
        <year>2017</year>
      </pub-date>
      <fpage>199</fpage>
      <lpage>207</lpage>
      <abstract>
        <p>INAA - flight and noise monitoring at Frankfurt Airport - visualizes flights and measures of noise made around Frankfurt airport. It calculates emissions of single flights and displays height profiles of arriving and departing planes. So-called “flight doors” describe no-flight-zones for noise abatement. They show in a three-dimensional way how planes are within horizontal and lateral limits. Flight data is delivered by Deutsche Flugsicherung (DFS), noise data by Gemeinnütziges Umwelthaus, Fraport and cities in the Rhein-Main-Area.</p>
      </abstract>
    </article-meta>
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  <body>
    <sec id="sec-1">
      <title>-</title>
      <p>The application can publicly be accessed via http://inaa.umwelthaus.org, (last accessed
19/05/2017).</p>
      <p>Die Applikation kann öffentlich unter http://inaa.umwelthaus.org, (aufgerufen am 19.05.2017)
aufgerufen werden.</p>
      <p>Abbildung 1: Screenshot INAA
1 Einsatzbereiche von INAA
• Allgemein: Monitoring von Flugbewegungen und Lärmaufkommen
• Hilfe bei Fragen:
o Werden Flugrouten von Airlines eingehalten?
o Erkennen Lärmmessstationen Überflüge korrekt?
o Werden Höhenvorgaben bei Start und Landung eingehalten?
• Umfangreiche Auswertungen liefern Grundlagen für eigene Gutachten
• Jahresvergleiche nach Lärm, Flugrouten und -höhen
• Trägt zur Erfüllung der Mediationsaufgabe durch Information der Bürger bei
• Liefert Antworten im Beschwerdemanagement</p>
      <p>Zusammenspiel der Komponenten
Lärm</p>
      <p>-Fraport
-Kommunen
-UNH-Mobil
(incl. Wetter)
Fanomos</p>
      <p>ADS-B</p>
      <p>Standort
-UNH-Messstationen</p>
      <p>Metar
-&gt; www.ogimet.com</p>
      <p>Meteorologen
Hr. Hasselbeck
Upload</p>
      <p>Samba
Von Transponder</p>
      <p>Manuell
Web Service Request</p>
      <p>Import</p>
      <p>Jobs
Upload</p>
      <p>MS SQL
(INAA)</p>
      <p>FTP
KML-Rendern</p>
      <p>INAA
Dashboard</p>
      <p>OSM Karten</p>
      <p>PostgreSQL
Website</p>
      <p>Typo 3
Betriebsrichtungserkennung</p>
      <p>Greift zu/
modifiziert</p>
      <p>Dateien
-Betriebsrichtungs</p>
      <p>Prognose
-Höhen- und Bodenwind</p>
      <p>MySQL
(Typo3)</p>
    </sec>
    <sec id="sec-2">
      <title>Abbildung 2: Datenquellen &amp; -organisation</title>
      <sec id="sec-2-1">
        <title>2.1 Quellen</title>
        <p>
          INAA wird von vielen verschiedenen Quellen gespeist. Die wesentlichen sind die
FANOMOS Flugdaten (Flight Track and Aircraft Noise Monitoring System), die von der
Deutschen Flugsicherung geliefert werden [
          <xref ref-type="bibr" rid="ref3">FANOMOS 2017</xref>
          ]. Alternativ empfängt
INAA auch ADS-B-Daten über das Umwelthaus direkt. Lärmmessstationen vom
Umwelthaus, Fraport und Kommunen liefern Dateien in unterschiedlichsten Formaten
von binär bis textbasiert [
          <xref ref-type="bibr" rid="ref2">AIR Avionics 2017</xref>
          ].
        </p>
      </sec>
      <sec id="sec-2-2">
        <title>2.2 Überwachung</title>
        <p>Die Datenlieferungen werden fortlaufend überwacht. Sollte ein Datenfeed
unterbrochen sein, so wird eine Meldung in INAA eingestellt, die darauf hinweist.</p>
        <sec id="sec-2-2-1">
          <title>Kontinuierliche Datenlieferungen haben große Priorität. 201</title>
          <p>3 Flugtore</p>
        </sec>
      </sec>
    </sec>
    <sec id="sec-3">
      <title>Abbildung 3: Flugtore in 3D Darstellung</title>
      <p>Flugtore werden vom Gemeinnützigen Umwelthaus in der Applikation angelegt. Sie
beschreiben Korridore, innerhalb derer Durchflüge statistisch ausgewertet werden. Sie
werden dreidimensional dargestellt und mit dem Open Source Framework Cesium
visualisiert, das auf Javascript basiert.
4 Höhenprofile
Höhenprofile werden für startende und landende Flugzeuge gezeigt.
LandeFlugphasen werden über einen Algorithmus und linearer Algebra automatisch erkannt
und in XLS-Export statistisch erfasst: Gegenanflug (blau), Eindrehen (Grün) &amp;</p>
      <sec id="sec-3-1">
        <title>Endanflug (Rot). Starts werden nicht unterteilt.</title>
      </sec>
      <sec id="sec-3-2">
        <title>Ein Grafik-Export sorgt für eindrucksvolle DIN A3 Farbausdrucke. 202</title>
      </sec>
    </sec>
    <sec id="sec-4">
      <title>Abbildung 4: Höhenprofile von landenden Flugzeugen</title>
      <p>5 Einfache Pegelkorrelation
Es ist nicht grundsätzlich bei jedem Pegelausschlag von Fluglärm auszugehen. Die
Klasse1-Lärmmessstationen sind bereits mit einer automatische Erkennung von
Fluglärm anhand physikalischer Modelle ausgestattet. Jedoch kann ein Donnergrollen
bei Gewitter durchaus zu einer Fehlerkennung führen.</p>
      <sec id="sec-4-1">
        <title>Mit der Korrelation des Pegels und den</title>
      </sec>
      <sec id="sec-4-2">
        <title>Flugzeugpositionen im Gebiet der</title>
      </sec>
      <sec id="sec-4-3">
        <title>Lärmmessstation kann über die</title>
      </sec>
      <sec id="sec-4-4">
        <title>Entfernung von Flugzeug und Station</title>
        <p>und der Ausbreitung des Schalls mit ca.
343 m/sec genau gekoppelt werden, ob
der Pegelausschlag durch ein Flugzeug
ausgelöst werden konnte.</p>
      </sec>
    </sec>
    <sec id="sec-5">
      <title>Abbildung 5: Einfache Pegelkorrelation, schematisch</title>
      <p>Existiert ein korrelierendes Flugzeug zum Pegelausschlag, so wird dies in der Grafik
der Schaldruckpegel dargestellt.</p>
    </sec>
    <sec id="sec-6">
      <title>Abbildung 6: Schalldruckpegel mit identifizierten Flugzeugen</title>
      <p>5.1 Daten kombinieren bringt Vorteile
Die Fluginformationen basieren auf Flugspuren der DFS (Fanomos). Lärmdaten der
Messstationen dagegen werden von Fraport, Kommunen und mobilen Messstationen
gespeist und in der Datenbank von INAA zusammengeführt. Das Datenmodell ist dazu
extra für sehr große Datenmengen optimiert. Durch den zusätzlichen Import von
historischen Daten ist die Anfertigung von Langzeitstudien möglich.
6 Weitere Flugzeug-Positionsdaten per ADS-B
Um den Empfang von ADS-B Daten, über die Flugzeuge ihre Positionen kontinuierlich
per Funk übermitteln, zu optimieren, wurde eine redundante Lösung auf Basis von
Raspberry Pis geschaffen. Diese günstigen Kleinstrechner wurden mit Hardware für
den Empfang ausgestattet und das System auf den Empfang optimiert.</p>
    </sec>
    <sec id="sec-7">
      <title>Abbildung 7: Foto der ADS-B Empfänger auf Basis von Raspberry PIs</title>
      <p>Der Empfang geschieht an verschiedenen bereits vorhandenen und per Mobilfunk an
das Rechenzentrum angebundene Lärmmessstationen um den Flughafen herum. Die
verteilten Stationen und redundante Aufstellung beugen Ausfällen vor und optimieren
den Empfang. Die per Funk empfangenen ADS-B-Daten werden an das
Rechenzentrum gesendet, die eintreffenden Daten-Duplikate dann dort gefiltert.</p>
    </sec>
    <sec id="sec-8">
      <title>Abbildung 8: ADS-B-Empfangsstationen rund um den Flughafen</title>
      <p>7 DROps - Lärmpausen in den nächtlichen Randstunden
DROps steht für Dedicated Runway Operations, was wiederum mit „bevorzugte
Bahnnutzung“ übersetzt werden kann. Das Ziel dieser Maßnahme ist es, auch über
die Kernruhezeit zwischen 23 und 5 Uhr hinaus die Anwohner zu entlasten – mit
siebenstündigen Lärmpausen. Damit das gelingt, nutzt der Flughafen bei Westbetrieb
von 22 bis 23 Uhr abends und von 5 bis 6 Uhr morgens einzelne Start- und</p>
      <sec id="sec-8-1">
        <title>Landebahnen nicht.</title>
        <p>Um die meiste Entlastung und geringste Mehrbelastung der einzelnen Runways
gegenüberzustellen, wurden für die Erarbeitung des Betriebskonzepts
Kommunalgrenzen &amp; Einwohner von disy übermittelt. Gemeinsam mit den Daten der
Flugbewegungen in dieser Zeit und den im Start und Anflug pro Runway betroffenen
Gebieten konnte so die Anzahl der Anwohner mit Mehr- und Minderbelastung
festgestellt werden. Auf dieser Zahlenbasis wurde ein Betriebskonzept für den Wegfall
einzelner Start- und Landebahnen in den Randstunden erarbeitet, ein Jahr erprobt und
letztendlich in den regulären Betrieb übernommen.</p>
        <p>Die tägliche Prognose des Betriebskonzeptes auf Basis der
Betriebsrichtungsprognose ist auf einer von uns erstellten Website sichtbar.</p>
      </sec>
    </sec>
    <sec id="sec-9">
      <title>Abbildung 9: Prognose des Betriebskonzepts DROps</title>
    </sec>
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        <mixed-citation>8 Literaturverzeichnis</mixed-citation>
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            <surname>AIR Avionics</surname>
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          (
          <year>2017</year>
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            <surname>: ADS-B Technologien</surname>
          </string-name>
          , http://www.butterfly.aero/ADS-B/index.php/ads-bim-detail/ads-b-technologien
          <source>zuletzt zugegriffen 30.08</source>
          .
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            <surname>FANOMOS</surname>
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          (
          <year>2017</year>
          )
          <article-title>: Glossar FANOMOS - Webseite der DFS Deutsche Flugsicherung GmbH</article-title>
          , https://www.dfs.de/dfs_homepage/de/Flugsicherung/Glossar%20Flugsicherung/F/ .
          <source>Zuletzt zugegriffen 30.08</source>
          .2018
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            <surname>Wikipedia</surname>
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          (
          <year>2017</year>
          )
          <article-title>: Automatic Dependent Surveillance</article-title>
          , https://de.wikipedia.org/w/index.php?
          <source>title=Automatic_Dependent_Surveillance&amp;stable=1 zuletzt zugegriffen 30.08</source>
          .
          <year>2017</year>
          .
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