Inspiriert von u/ADSBSGM arbeitenich habe das Konzept erweitert.
Orientierungsfeld für die Landebahn — Jede Linie stellt eine Gruppe nahegelegener Flughäfen dar, ausgerichtet am kreisförmigen Mittelwert ihrer Hauptlandebahnrichtungen. Flughäfen werden durch hierarchisches Clustering gruppiert (vollständige Verknüpfung mit einem Entfernungsgrenzwert von ca. 50 km), und jeder Cluster wird an seinem geografischen Schwerpunkt gezeichnet. Linienstärke und Deckkraft skalieren mit der Anzahl der Flughäfen im Cluster; Die Linienlänge passt sich der lokalen Dichte an, indem sie in spärlichen Regionen gedehnt und in dichten gestaucht wird. Es wird nur die längste (primäre) Start- und Landebahn pro Flughafen genutzt. Wo keine echten Kursdaten verfügbar waren, wurden diese aus der Landebahnbezeichnungsnummer abgeleitet (z. B. Landebahn 09 = 90°).
Quelle: Flughafenstandorte und Landebahnrichtungen von Unsere Flughäfen (gemeinfrei, ca. 28.000 Flughäfen weltweit). Grundkarte von Natürliche Erde.
Werkzeuge: Python (Pandas, Scipy, Matplotlib, Cartopy), erstellt mit Claude Code.
Von kalvinoz
4 Kommentare
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Inspired by u/ADSBSGM [work](https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/comments/1r1xftj/most_common_runway_numbers_by_us_state_oc/), I expanded the concept.
**Runway orientation field** — Each line represents a cluster of nearby airports, oriented by the circular mean of their main runway headings. Airports are grouped using hierarchical clustering (complete linkage with a ~50 km distance cutoff), and each cluster is drawn at its geographic centroid. Line thickness and opacity scale with the number of airports in the cluster; line length adapts to local density, stretching in sparse regions and compressing in dense ones. Only the longest (primary) runway per airport is used. Where true heading data was unavailable, it was derived from the runway designation number (e.g. runway 09 = 90°).
**Source:** Airport locations and runway headings from [OurAirports](https://ourairports.com/data/) (public domain, ~28,000 airports worldwide). Basemap from [Natural Earth](https://www.naturalearthdata.com/).
**Tools:** Python (pandas, scipy, matplotlib, cartopy), built with [Claude Code](https://claude.ai/claude-code).
I love maps were you can infer other data (wind direction in this case) from the map itself
Could you run it again but make two clusters? A lot of major airports and airbases use two different directions for two sets of prevailing winds – doesn’t that muddle the data if those are just averaged?
Wow – very cool! When you include all the little airports and grass fields and so on, there are a *lot*. Interesting to see the mid-Pacific and mid-Atlantic, how many little airports there are in the middle of nowhere. I didn’t even know there were islands at some of these locations!
The line-length calculation showing density is interesting… it doesn’t seem intuitive, but when you look at it, it works. Where did that idea come from?