Projektbeschreibung

Die arktische Schifffahrtsroute verkürzt den Seeweg zwischen Asien und Europa im Vergleich zur Suezkanalroute erheblich und könnte künftig Zeit und Treibstoff im globalen Handel einsparen. Eine sichere Navigation erfordert präzise und aktuelle Informationen zur Eissituation. Die dafür nötigen Daten, z. B. Satellitenbilder und Modellprognosen, sind sehr umfangreich und aufgrund der schnellen Veränderung des Eises von begrenztem Wert. Ihre Auswertung erfordert Expertenwissen. Eine einzelne Person an Bord kann Navigationsentscheidungen auf dieser Grundlage nicht schnell genug treffen. FAST-CAST 2 hat die für eine vollautomatische und schnelle Routenberechnung notwendigen Algorithmen entscheidend weiterentwickelt.

Ergebnisse und Wirkungen

FAST-CAST 2 entwickelte und erprobte eine optimierte Prozesskette zur Nutzung satellitengestützter Erdbeobachtungs- und Wettervorhersagedaten. Diese wurden zu einer räumlich-zeitlichen Meereiskarte in Form einer Punktwolke fusioniert, die in einen Planungsalgorithmus einfließt, um auf Anfrage optimale Routen zu berechnen.

Im Projekt wurden Auswerte- und Vorhersagealgorithmen weiterentwickelt, Eisdriftmodelle anhand aufeinanderfolgender Satellitendaten validiert, ein Tool zur Detektion von Gefahrenzonen entwickelt, Geschwindigkeitsprofile von Schiffen im Eis erstellt und die Routenvorschläge in der IcySea-App visualisiert.

Die Prozesskette wurde in zwei Pilotanwendungen getestet: bei Versorgungsfahrten entlang der Westküste Grönlands zur Analyse des Einflusses detaillierter Seetiefeninformationen auf die Routenwahl sowie bei einer Kampagne der FS Polarstern, in der automatisierte Routenvorschläge auf der Brücke diskutiert wurden. Dabei konnten Erdbeobachtungs- und Modelldaten mit realen Bedingungen abgeglichen und Geschwindigkeitsprofile weiter verbessert werden.