飛行経路の最適化による飛行機雲の減少と地球温暖化の緩和

May 09 2023

航空機によって形成される雲は、私たちが思っている以上に環境に悪影響を及ぼしている可能性があります。それを回避するのに役立つツールを紹介します。はじめに 2000 年から 2018 年までの航空業界の気候変動への貢献を調査した研究では、飛行機雲が航空業界の温暖化影響の 57% を生み出していると結論づけています [3]。燃料の燃焼による CO2 排出量よりも大幅に多くなります。

図 1 空の飛行機雲 [17]

航空機によって形成される雲は、私たちが思っている以上に環境に悪影響を及ぼしている可能性があります。それを回避するのに役立つツールを紹介します。

序章

2000 年から 2018 年までの航空業界の気候変動への貢献を調査した研究では、飛行機雲が気候変動の 57% を引き起こしていると結論付けています。この部門の温暖化への影響[3]。燃料の燃焼による CO2 排出量よりも大幅に多くなります。飛行機雲としてよく知られる結露の跡は、飛行中にジェット機の後ろにできる長くて薄い雲です。飛行機のエンジンからの熱い排気ガスが上空の冷たく湿った空気と接触すると、水蒸気が凝縮して氷の結晶になります。飛行機雲が形成されるためには大気中に満たさなければならない特定の条件があり、飛行機雲の形成と持続を正確に予測できるようにするために多くの研究が行われてきました。飛行機雲は航空機の誕生以来見られてきましたが、その永続性と環境への影響が科学的な注目と世間の関心を集めるようになったのはつい最近のことです。大気中の熱を閉じ込めて温室効果を高めることで、飛行機雲は地球の気候に影響を与える可能性があります。この影響は、大気の状態や飛行機雲が発生する時間帯に応じて、寒冷化または温暖化する可能性がありますが、現在の飛行機雲の全体的な影響は地球への温暖化です。ここでは、特定の飛行経路の飛行機雲の影響を定量化するツールを紹介するとともに、飛行機雲と燃料燃焼の影響を最小限に抑えるために飛行が取ることができる最適な経路をユーザーに提示します。

バックグラウンド

飛行機雲は長年にわたり熱心に研究され、1996 年にウルリッヒシューマンによって飛行機雲形成に関するシュミット-アップルマン基準が作成されました [1]。この基準は、飛行機雲が形成されるために必要な大気条件を指定しました。シューマンによるさらなる研究では、飛行機雲の存続基準も掘り下げられ、2012 年の論文で飛行機雲の寿命と放射強制力の影響を推定できるようになりました [5]。これにより、飛行機雲が環境に及ぼす温暖化効果を計算して定量化し、航空業界が責任を負う他の二酸化炭素排出量と比較できる信頼性の高いシステムを構築することができました。IATAは2050年までにフライネットゼロを達成するという公約を掲げており、飛行機雲とそこからの放射力を計算しており、

目的

目的は、飛行機雲の形成と燃料消費から飛行によって引き起こされる炭素排出量を計算できるツールを作成することでした。次に、これを最適化手法と組み合わせて、飛行の上昇速度と降下速度を考慮しながら、最も環境に優しい飛行経路を生成します。このツールは、特定の日の飛行経路を横切る飛行機雲の形成を計算するために、前述の研究を使用する必要があります。次に、ツールは飛行機雲の放射力の側面を計算し、それを炭素排出量の測定値に変換して、燃料消費量の測定値と組み合わせる必要があります。これにより、飛行全体の二酸化炭素排出量の全体像を把握できるようになります。このツールが正確で使いやすいものであるためには、毎日の地球規模の気象データと、ウェイポイントを含む飛行経路が必要でした。

気象セルとデータ取得

飛行機雲の形成と寿命を決定できるツールを実装するには、一連のデータソースを利用する必要がありました。まず、flightradar24 [16] から取得した航空機のタイムスタンプ、高度、速度を含む CSV ファイルを使用して、さまざまな短距離航空機の飛行経路が選択されました。
飛行経路データが取得されると、ワイオミング大学のラジオゾンデ気象気球データアーカイブからの気象観測所のデータを使用して三角形メッシュが作成され、メッシュで囲まれた点には補間された気象データが含まれます。英国周辺地域のこのメッシュのサブセットを以下に示します。

図 2 英国地域の天気セルメッシュ

このメッシュ内の任意の点の大気状態を決定するために、線形補間と重心座標の重み付けが使用されました。これにより、飛行中の条件の合理的な変化が許容され、飛行機雲の形成を決定する際に任意の地理的な崖端が回避されました。ワイオミング大学のデータセットに離散高度測定値が含まれていることを考慮すると、基本的な線形補間関数を実装する必要がありました。このコードは、飛行ウェイポイントを囲む 3 つのステーションを識別し、ウェイポイント高度のすぐ上および下の高度測定値での周囲温度と露点温度を取得するように設計されています。これらのデータポイントが見つかると、線形補間を使用して 3 つの観測点すべてでウェイポイント高度の大気条件が見つかります。重心座標の重み付けが適用される前。このプロセスを視覚的に表現したものを以下の図に示します。

図 3 気象観測の線形補間

図 4 https://codeplea.com/triangular-interpolation

重心の重み付けを使用すると、ウェイポイントのおおよその状態が見つかり、シュミット・アップルマン基準に適用できます。

飛行機雲の形成と持続性

飛行機雲の形成

飛行機雲の形成が起こるパラメータ化された一連の条件は広範囲に研究されており、現在広く受け入れられている定理は燃料電池のシュミット・アップルマン基準[1]です。このプロジェクトにおけるこの理論の目的は、任意の飛行経路のデータを使用して決定できる、飛行機雲形成のための一連の基本的な定量化可能な条件を提供することでした。Schmidt-Appleman 基準では、大気中の水の相対湿度と推進効率などの航空機エンジンのパラメータによって決定される臨界周囲温度に基づく不平等条件系が使用されます [1]。相対湿度は露点と周囲温度によって決まります。これらの不等式条件が満たされる場合、飛行機雲の形成を決定できます。

図 5 シュミット-アップルマン混合線図混合線と飽和線の間の領域が飛行機雲が発生する場所です [14]

飛行機雲の持続性

飛行機雲が形成されると、それが持続するかどうかを決定する主な要因は、氷の相対湿度です。氷の相対湿度が 100% を超えると、飛行機雲は持続します [4]。持続基準を満たさない飛行機雲は、重大な影響を及ぼさないため無視されました。このツールの飛行機雲の持続時間は、最初の持続時間から飛行機雲の持続時間が止まるまでの時間であると想定されました。

影響

形成と持続の条件を組み合わせて、誘発される放射力を使用して飛行機雲の影響を計算できます (放射力は、大気への太陽放射と大気への太陽放射の差です)。このツールで使用されるパラメータ化モデルは、Ulrich Schumann [5] によって導出されました。

このモデルは、放射強制力を 2 つの主成分 (長波放射強制力と短波放射強制力) に分割します。方程式の定数は、氷の粒子の形状の仮定に基づいて定義されます。このツールでは、氷の粒子が球形であることが仮定されていました。その仮定を使用して、氷水含有量の値と温度依存係数を組み込んだ Greg McFarquhar の 2001 年の研究 [7] を使用して有効半径も計算されました。この OLR (発信長波放射) データは米国海洋大気庁 [6] から取得され、太陽天頂角、太陽直接放射、反射太陽放射照度はコペルニクスの CAMS 放射サービスから各日付と時刻ごとに取得されました。ツールが実行されました[8]。

次に、長波成分と短波成分を合計することで放射強制力が計算されます。負の放射力は地球の気候に対する冷却効果を示し、飛行機雲の形成が太陽放射を反映することを示し、正の値は正味の温暖化効果を表します。

ただし、放射強制力の数値だけでは、飛行の完全な影響についての洞察は得られません。放射強制力を、飛行による影響と比較できる「炭素キログラム」の値に変換するには、炭素排出換算を使用する必要があります。燃料が燃えた。これにより、両方の影響を組み合わせて、飛行全体の影響についてより徹底的な調査を行うことができます。これは、航空機が進むべき最適な経路を決定するときに必要になります。これを行うために、IPCC の大気中の CO2 倍増の推定値に基づく換算係数が使用されました [9]。これにより、モデルで得られた放射力をキログラム単位の CO2 の適用可能な測定値に直接変換することができました。

飛行中の航空機の影響の 2 番目の主な部分は燃料消費量です。燃料の計算には航空機の重量などの値が不可欠であるため、航空機のタイプを選択する必要があります。このセクションの主な前提条件は、使用される航空機がエアバス A320 であるということです。これは、エアバス A320 が一般的な短距離飛行の航空機であり、ブリティッシュエアウェイズによって飛行に使用されているため、ツールの現在のユースケースの良い例となるためです。航空機に関する重要な情報は、航空交通に関する報告書から入手されました [10]。関数は、推力固有の燃料消費量と最小必要推力を利用して、ターボファンエンジンの標準的な航空機燃料計算を使用して作成されました [11]。この関数は、高度、経度、緯度、タイムスタンプ、速度変数を含む飛行経路データフレームを解釈します。高度での空気密度を決定して、飛行中のさまざまな時点での燃料流量を計算します。この関数は最終的に、飛行全体を通じて燃焼した燃料の量を出力します。次に、換算係数を使用して、その燃料量を関連する CO2 kg に換算します [12]。次に、燃料効果と放射強制力の効果が合計されて、CO2 の観点から航空機飛行の完全な効果が生成されます。

図6 燃料関数から生成されたグラフの例を示すグラフ

ヒートマップ

飛行機雲の形成とその影響を理解することで、飛行経路全体にわたるヒートマップを作成できるようになりました。これらのヒートマップは、提案された代替経路の排出量を計算する際に必要となる、飛行経路の周囲の領域の形成と残留の可能性を計算します。ヒートマップは、巡航レベル内の一定間隔の高度で飛行経路を横切る飛行機雲の形成と持続基準をテストすることによって生成されます。間隔の間の領域については、その領域を囲む 2 つの間隔によって形成と持続が決まります。ヒートマップ生成の結果は以下のようになります。

図 7 飛行経路上のヒートマップ。黄色の領域は飛行機雲形成領域を示します。

青いグリッドはヒートマップが適用された場所を表しています。黄色は飛行機雲が発生する場所を示し、赤色の領域は飛行機雲が持続することを示します。このヒートマップは、コードの最適化部分の主要コンポーネントの 1 つとなり、このヒートマップの結果は、すべての代替パスからの放射強制力の影響を計算するために使用されます。

飛行経路の最適化

このプロジェクトを完成させるために、以前のすべてのモデルを組み合わせて、気候への影響を最小限に抑えた最適化された飛行経路を計算しました。これは、飛行経路を取得し、現実的な代替飛行経路とその正味 CO2 影響を計算し、影響が最も少ない経路を選択することによって行われます。

最適化は、バックトラッキングアルゴリズムと呼ばれるアルゴリズムのクラスを使用して実現されました。これらは、接続されたグラフを介してすべての実行可能なパスを見つけるのに適しています。実現可能は、パスを検索する際にアルゴリズムが従わなければならない適切な制約を作成することによって定義されます。バックトラッキングは、単一の実行可能な解決策を見つけて、別の解決策が見つかるまでバックトラッキングすることによって機能し、すべての解決策が見つかるまで同様に続きます。これを行うために、事前定義されたヒートマップ高度を使用して接続されたグラフを作成し、飛行経路内の各ウェイポイントにいくつかの代替高度を提供し、グラフ内のノードを表しました。

図 8 は、すべての可能なパスを出力するためにバックトラッキングが適用された接続グラフの例 [15]

課された制約は、航空機の上昇速度または降下速度の上限であり、毎秒 50 フィートでした。これは、現実的な代替経路をすべて捕捉できる航空機にとって妥当な制限であると考えられました。次に、計算された各代替飛行経路は、燃料 CO2 影響と放射強制 CO2 影響という 2 つの関数を通過しました。次に、正味の CO2 影響が計算され、正味影響が最も低いパスが選択されました。次に、そのパスが元のパスの CO2 への影響と比較され、どちらの CO2 生成が少ないかが決定されました。

実行可能なすべての代替パスのリストが作成され、それが 2 つの機能を通過し、各パスの CO2 排出量 (kg) が計算されました。次に、CO2 排出量が最小の経路が選択され、元の経路と比較されて、最適な飛行経路が決定されました。

ユーザーインターフェース

クライアント側

この Web アプリケーションのユーザーインターフェイスでは、スタイルと全体的な外観に HTML と CSS が使用されています。ユーザーにはフライトを選択するためのフォームが提供されます。日付、月、時刻も指定する必要があります。これらの条件は、飛行経路、気象セル、フォーメーション、持続性、衝撃、および最適化の計算に適用されます。ヒートマップ出力は、飛行機雲が元の飛行経路に留まる時点を、CO2 排出量と燃料消費量とともに示すために生成されます。

最適化ボタンをクリックすると、最適化されたルートへの 2 番目のプロットが作成され、比較のために元のプロットの隣に配置されます。

図 9 Web アプリの最終バージョン

サーバ側

アプリケーションのバックエンドには Python がデプロイされています。Python の Web アプリケーションフレームワークである Flask は、サーバー側とユーザーインターフェイスを効率的にリンクするために使用されます。API は、必要なフライトと天気を取得するために使用されます。（第2節）。SciPy などの Python ライブラリは、計算時間を短縮するために使用されています。ドロネー三角測量は、API から抽出する気象観測所を迅速に決定するために特に使用されています。効果を決定する前に、まず飛行機雲の生成が決定され、次に飛行機雲のサイズが決定されます。次に、放射強制力 (RF) が評価されます。放射強制力を CO2 汚染に変換することは、最適化の前の最終ステップです。

結論

飛行機雲は一見些細なことのように見えますが、環境に大きな影響を与え、気候変動の一因となる可能性があります。ジェット機の後ろに形成されるこれらの長くて薄い雲は何時間も持続し、広がって巻雲のような雲を形成し、熱を閉じ込めて温室効果をもたらします。飛行機雲は人為的な気候強制の重要な原因であり、航空旅行が増加し続けるにつれて、その環境への影響はさらに増大すると予想されます。

この記事は、飛行機が世界の気候に及ぼすほとんど気づかれない影響に注意を向けようとしています。したがって、飛行機雲の悪影響を認識し、生態系への悪影響を軽減する方法を見つけることが重要です。飛行機雲の影響を軽減するための 1 つの戦略は、飛行パターンを最適化することであり、これが上記で試みたことです。また、飛行機雲が生態系に及ぼす影響をより深く理解するための研究にも投資しました。この問題に対処するための行動を起こすことで、私たちは地球の健康を守り、将来の世代に持続可能な未来を保証することができます。

チーム

この研究は、データサイエンステクノロジをエンジニアリングの課題に適用する ALTEN UK イノベーションラボによって完了されました。

プロジェクトチームには、モハマド・ファーハット、ジャスワンティ・パドマナバン、テジャスウィニ・チェニガラヤ・アルンクマール、アレクサンダー・マクレー、ダニエル・エニスが含まれていました。

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参考文献:

[1] U. シューマン、「航空機の排気による飛行機雲形成の条件」、1996 年 2 月 [オンライン]。利用可能：https://elib.dlr.de/32128/1/mz-96.pdf

[2] M. Cavcar、「国際標準大気 (ISA)」、エスキシェヒル、トルコ。利用可能：http://fisicaatmo.at.fcen.uba.ar/practicas/ISAweb.pdf