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为探究信天翁动态翱翔（DS）中能量获取与定向飞行的冲突，研究人员构建三维滑翔机模型，结合风切变理论与追踪数据，发现其通过阶跃选择策略平衡两者，且环境剪切强度影响阶段时长分配，为仿生机器人设计提供理论依据。
在广袤的南大洋上空，信天翁能不知疲倦地翱翔数千公里，这种卓越的飞行能力令科学家们着迷。传统观点认为，信天翁通过动态翱翔（Dynamic Soaring, DS）从风切变中获取能量，以维持长时间飞行。然而，当信天翁需要前往特定目标（如觅食地或繁殖地）时，仅关注能量获取可能无法解释其高效的定向飞行行为。此前研究大多聚焦于能量获取，却忽视了定向飞行的重要性 —— 对于野生鸟类而言，快速抵达目的地与节省能量同样关键，两者之间可能存在复杂的权衡关系。如何在能量最大化获取与最快定向飞行之间找到平衡，成为理解信天翁飞行策略的核心问题，也是开发高效仿生飞行器的重要挑战。
为解决这一科学难题，上海交通大学航空航天学院 J. C. Wu 空气动力学中心的研究团队开展了深入研究。他们以信天翁为研究对象，通过数值模拟与飞行追踪数据验证，揭示了动态翱翔中能量获取与定向飞行的内在冲突及解决机制。相关研究成果发表在《iScience》上，为阐释远洋鸟类的飞行智慧及仿生机器人设计提供了全新视角。
研究人员主要采用了以下关键技术方法：首先构建了三维点质量滑翔机模型（3-degree-of-freedom glider model），结合对数风切变模型（logarithmic shear wind profile）模拟信天翁的飞行轨迹；其次，通过优化算法（如 IPOPT）求解在能量获取（能量收获系数η）与定向飞行（定向飞行系数?）双重目标下的最优解；最后，分析了 Yonehara 等学者提供的 4 只信天翁长达 185 小时的飞行轨迹数据，验证理论模型的有效性。
模型构建与能量 - 定向权衡分析
研究团队基于经典空气动力学理论，建立了包含升力（L）、阻力（D）、风速廓线（W(z)）等参数的运动方程（EOMs）。通过定义能量收获系数η=sin2γsinψ与定向飞行系数?=cosγsin(ψ+θ)，量化了两者的冲突：当η最大化时（如γ=45°、ψ=90°的垂直平面运动），?显著降低；反之，追求?最大化（水平平面沿目标方向飞行）则导致η下降。数值模拟表明，两者呈现此消彼长的 Inverse 关系，印证了动态翱翔中能量与定向的固有矛盾。
阶跃选择策略的发现
通过分析模拟轨迹，研究人员发现信天翁采用 “阶跃选择策略”（step-selection strategy）化解冲突：将每个飞行周期分为能量获取阶段与定向飞行阶段。在能量获取阶段，信天翁沿逆风爬升（headwind climbing）与顺风俯冲（tailwind diving），利用风切变最大化η；在定向飞行阶段，调整姿态沿目标方向平飞，牺牲部分能量换取更快的净移动速度（Vnet）。这种策略在低风切变条件下（如Wref=10m/s）表现为周期内两次能量 - 定向交替，而在高风切变条件下（Wref=20m/s）则简化为一次交替，体现了对环境的适应性。
环境风切变的调控作用
研究表明，环境剪切强度（σ）是影响策略分配的关键因素。通过广义线性混合模型（GLMMs）分析发现，σ与ηˉ呈显著负相关（slope=-0.802, P<0.001），与?ˉ呈正相关（slope=0.873, P<0.001）。即当风切变较强时，信天翁减少能量获取阶段时长，优先保证定向飞行；而在弱风切变条件下，则延长能量获取以维持能量平衡。这一结论在信天翁追踪数据中得到验证，尽管实测值与模拟值存在差异（如ηˉ偏高、?ˉ偏低），但趋势一致，暗示信天翁在自然环境中可能采取风险规避策略，预留更多能量应对湍流等不确定因素。
从微观到宏观的跨尺度启示
研究进一步拓展了动态翱翔的认知维度：在微观尺度，信天翁通过高频的爬升 - 俯冲循环（周期约数秒）实现能量与定向的动态平衡；在中观尺度，多个周期的策略组合可优化单位能量的行进距离；而在宏观尺度，结合风向与目标方向的 “之字形” 航行（tacking）策略，可能涉及更复杂的能量 - 时间权衡。此外，研究发现信天翁在低风切变时偶尔采用振翅飞行（flapping flight）补充能量，揭示了滑翔 - 振翅混合模式在动态翱翔中的适应性意义。
这项研究首次系统阐释了信天翁动态翱翔中能量获取与定向飞行的权衡机制，证明阶跃选择策略是解决两者冲突的核心方案。其科学意义不仅在于深化对远洋鸟类飞行生态学的理解，更在于为仿生飞行器设计提供了生物启发：通过模拟信天翁的实时策略切换，可优化无人机在复杂风场中的轨迹规划，提升续航能力与任务效率。未来研究若能结合高分辨率三维追踪数据，进一步解析不同尺度下的策略调控细节，将为跨学科的仿生学研究开辟更广阔的空间。
