Prognose der Flugleistung Wunsch und Wirklichkeit

Fridolin Fritz, Innsbruck

Dieses Papier wurde anlässlich der 3. RC-Segelflug-Weltmeisterschaft in Sacramento USA an die Mitglieder des CIAM-RC-Segelflug-Subkomitees, CIAM-Offiziellen, welche als Jury-Mitglieder an der WM tätig waren, CIAM-Vorsitzenden sowie an den Technischen Sekretär der CIAM und am Thema interessierten F3B-Mannschaften abgegeben.

Übergrosse Punkteunterschiede in der Leistungsbilanz liessen Ärger und allgemeine Unzufriedenheit mit dem offenen Wertungsverfahren aufkommen. Offenes Wertungsverfahren sei wenig objektiv, weil der scheinbar dominierende Einfluss des Wetters auf die Flugleistung («Wetterlotterie») zu ungerechter, die wahren Verhältnisse verzerrender Leistungsbeurteilung führe.

Logische Verknüpfung zwischen Wetter und Flugleistung: Flugmodell als «Leistungsproduzent» im wetterbestimmten Luftraum liefert wetterbeeinflusste Leistungsgrösse. Ausmass des Wettereinflusses auf die Flugleistung ist allerdings infolge zahlreicher anderer Abhängigkeiten (Pilot, Wetter, Infrastruktur) und dazugehöriger Interdependenzen schwerlich direkt auszumachen. Sorgfältige und umfassende Beobachtung des Wettbewerbsgeschehens liefert den Schlüssel zu quantitativen Aussagen.

Beobachtungserfolge sind allerdings nur durch problemadequate Beobachtungsmethoden möglich. Methoden leiten sich aus dem natürlichen Ordnungsmuster der im Wettbewerbs- (und Wetter-) Prozess auftretenden Strukturen.

Wettergeschehen als Vorgang atmosphärischen Energieaustausches wird von sehr komplexem und praktisch unüberschaubar interaktivem System von Einflussgrössen bestimmt.

Phänomen, mit dessen Hilfe die Atmosphäre energetischen Kreislauf schliesst, ist Turbulenz.

Turbulenzsysteme und damit auch die Wettervorgänge sind infolge der zahllosen Einflussgrössen rechnerisch in deterministischem Sinne nicht erfassbar.

Vorgänge dieser Art sind sogenannte stochastische (zufallsbedingte) Prozesse, deren Beschreibung ausschliesslich mit den Mitteln der Statistik und der Wahrscheinlichkeitsrechnung möglich ist.

Wetter hat statistische Struktur.

Wegen der zumindest partiellen Abhängigkeit der Flugleistung vom Wetter hat jede Leistungsbilanz statistische Struktur. Die Zufälligkeit der Wettererscheinungen bedingt, dass jede Einzelleistung als Realisation einer Zufallsvariablen aufzufassen ist, wobei jeder einzelne Realisationswert in dem Masse um den wahren (wetterunbeeinflussten) Leistungswert streut, als das die Leistung bedingende Wetter von mehr oder weniger strukturierten Turbulenzsystemen geprägt wird.

Aussagen über Zufallsvariable werden in dem Masse sicherer, als die Zahl der zugrundeliegenden Einzelbeobachtungsergebnisse grösser wird (Gesetz der grossen Zahlen).

Grösse des Wettereinflusses richtet sich schlussendlich nach zwei Faktoren: 1. Struktur und Energiegehalt der Turbulenz und 2. Anzahl der Durchgänge (Einzelleistungsergebnisse) im Wettbewerb.

Möglichkeit des statistischen Ausgleichs ist nur dann gegeben, wenn 1. mindestens zwei Einzelleistungen vorliegen, die 2. statistisch verwertbar (ohne Leistungsbegrenzung erflogen!) sein müssen.

Da F3B-Wettbewerbe gewöhnlich mehr als zwei Durchgänge haben, ist bereits ein beträchtlicher statistischer Ausgleich möglich (siehe Diagramm).

Konklusion: Einfluss des Wetters ist zwar erheblich, wenn nur ein einzelner Durchgang geflogen wird, er schwindet jedoch beträchtlich mit Zunahme der Anzahl von verwertbaren Durchgängen.

Insofern jeder Pilot die Chance auf dieselbe Anzahl von Wertungsflügen (Durchgänge) hat, bewegen sie sich alle innerhalb der Streubreite des vorherrschenden Wetters. Extreme Punkteunterschiede, wetterbedingte, sind somit nur im Ausmass der (für alle näherungsweise gleichen) Wetterstreuung möglich.

Jeder Flug, der über der 12-lap-Leistungsgrenze liegt, geht der statistisch korrekten Verarbeitung verloren.

Werden solche «beschnittene» Flüge dennoch in die Leistungsrechnung (Bildung des Werturteils) eingebracht, verzerren sie die Leistungsaussage (Verzerrung ist Verstärkung der Inobjektivierung des Leistungsurteils).

Werturteile sind um so mehr verzerrt, je besser 1. das mittlere Flugwetter und je höher 2. die Leistungsfähigkeit des Piloten, seines Modells und seiner Infrastruktur ist.

Bezeichnete Umstände führen zur heutigen Situation, in der mehr als 40–80%, in einzelnen Extremfällen sogar schon 100% aller Wettbewerber mehr als 12 laps fliegen. Folge: Unzufriedenheit; Ärger über die fehlende Selektionsmöglichkeit; Wettbewerb wird Leerlauf und schlechthin ad absurdum geführt.

Konsequenzen: Der «Gute» (Leistungsstarke) wird bestraft; dies um so mehr, je besser er ist (Strafprogression, Rangdispersion). Zweierlei Recht entsteht: Die Schlechten, denen das Recht auf volle (uneingeschränkte) Leistungsdarstellung gewährt wird; die Guten, denen dieses Recht entzogen wird (sie müssen sich ja mit verzerrten Leistungsergebnissen zufrieden geben!). Allgemein gültiger Grundsatz «Gleiches Recht für alle» wird gebrochen! Einfluss des Wetters wird entscheidend vergrössert (Gegenteil dessen, was man durch Einführung der Leistungsbegrenzung erreichen wollte!) durch die Verringerung der Anzahl jener Flüge, die (als «Unbeschnittene») korrekterweise in das Wertungsverfahren eingebracht werden können.
Jede Art von Leistungsbegrenzung willkürlicher und statistisch ungerechtfertigter Art ist abzulehnen.

A: $\Sigma 170$ 8,00 (0,9 $\hat{=} 11,5 \% \bar{x}$ )

group A (the 'poor' group)

B: $\Sigma 170$ 10,00 (0,9 $\hat{=} 9,2 \% \bar{x}$ )

group B (the 'good' group)

AB: $\bar{x} = 9,00$ (1,4 $\hat{=} 15,1 \% \bar{x}$ )

group A and B in superposition, consequently the complete performance field to be tested

$\Sigma 340$ 9,09 (3,5 $\hat{=} 38,8 \% \bar{x}$ )

the complete performance field after dislocation by weather influence
(variation-coefficient: 33,3%)

$\Sigma 170$ 7,97 (2,8 $\hat{=} 34,8 \% \bar{x}$ )

group A after dislocation
(run 1)

$\Sigma 170$ 10,21 (3,8 $\hat{=} 37,6 \% \bar{x}$ )

group B after dislocation
(run 1)

dislocated parts of original and non-weather-influenced performance field
(run 1)

result of another run with the same variation coefficient (run 2) shows the same effect

run 1 in comparision with run 2. Although both are stochastic small differences occurs

group A and B in superposition

both groups have symmetrical distribution!

$\Sigma 340$ 9,09 (3,5 $\hat{=} 38,8 \% \bar{x}$ )

the complete performance field after dislocation by weather influence. The hatched part shows dislocation of group B only

$\Sigma 170$ 7,97 (2,8 $\hat{=} 34,8 \% \bar{x}$ )

group A after dislocation
(black is the victim of 12-lap-limitation)

biased Mean 7,92 (2,6 $\hat{=} 33,4 \% \bar{x}$ )

$\Sigma 170$ 10,21 (3,8 $\hat{=} 37,6 \% \bar{x}$ )

group B after dislocation

coefficient of weather variation
$\bar{\sigma}_x = 33,3 \%$

biased Mean 9,39 (2,8 $\hat{=} 30,1 \% \bar{x}$ )