气象数据驱动的飞行航迹优化与规划研究综述：从经典算法到人工智能融合

《The Aeronautical Journal》：A survey of route optimisation and planning based on meteorological conditions

本文综述了气象数据在飞行航迹优化与规划中的关键作用。针对气候变化导致极端天气频发、威胁飞行安全与效率的挑战，研究人员系统梳理了57项相关研究，提出了一个整合气象数据、优化算法与运行约束的框架。结果表明，将风、对流天气等气象参数纳入优化模型，可显著提升飞行效率、降低燃油消耗与CO2排放，并增强运行安全性。该研究为开发稳健、可扩展的航迹优化系统指明了方向，对实现航空业的可持续发展具有重要意义。

　　

在航空业，每一次航班的起飞与降落，都不仅仅是飞行员与飞机的协同，更是一场与变幻莫测的大气环境的博弈。天气条件，作为影响飞行安全、燃油消耗和运行效率的最关键因素之一，直接决定了航班的准点率、运营成本乃至乘客的舒适度。随着全球气候变化的加剧，极端天气事件如雷暴、强湍流、风切变等愈发频繁，给航空运行带来了前所未有的挑战。因此，如何精准地“读懂”天气，并在此基础上规划出最优的飞行路径，已成为现代航空管理领域亟待解决的核心问题。

为了系统梳理这一领域的研究进展，来自伊斯坦布尔理工大学和土耳其国防大学的F. Akdogan与A.D. ?ahin在《The Aeronautical Journal》上发表了题为“A survey of route optimisation and planning based on meteorological conditions”的综述文章。该研究通过对2001年至2024年间发表的57项相关研究进行系统性分析，旨在回答一个核心问题：如何将气象数据有效地整合到飞行航迹优化算法中，以提升飞行的效率、安全性和可持续性？

研究人员首先构建了一个综合性的分析框架，将航迹优化问题形式化为一个多目标成本函数的最小化问题。该函数综合考虑了燃油消耗、飞行时间以及气象风险带来的惩罚成本。在此基础上，他们从方法论的角度，将现有研究划分为经典规则优化、数据驱动与人工智能方法、混合集成框架以及多目标优化等多个维度进行深入剖析。

为了开展这项研究，作者团队采用了系统性的文献综述方法。他们制定了严格的检索策略，在ScienceDirect、IEEE Xplore、SpringerLink等多个学术数据库中，使用“route optimisation”、“flight planning”、“meteorological data”等关键词进行检索，最终筛选出57篇核心文献进行详细分析。研究重点考察了这些文献所使用的气象数据集（如ECMWF Reanalysis v5 (ERA5)、World Area Forecast System (WAFS)等）、优化算法（如A*算法、遗传算法、强化学习等）以及其在技术成熟度（TRL）谱系中的定位。

1. 经典与规则优化方法：奠定基础

经典方法，如Dijkstra和A*算法，因其计算效率高、行为确定性强，在飞行前规划阶段被广泛采用。这些方法通常将气象数据（如风场、对流天气）作为静态或半动态的输入，通过构建图结构或设置成本函数来寻找最优路径。例如，风矢量被用于计算地速和燃油成本，而对流活动区域则被视为高成本或禁飞区。尽管这些方法在气象条件相对稳定时表现出色，但其对实时天气变化的适应能力有限，且难以处理气象预报中的不确定性。

2. 数据驱动与人工智能方法：应对不确定性

随着大数据和人工智能技术的发展，机器学习（ML）和深度学习（DL）方法在航迹优化中展现出巨大潜力。这些方法能够从海量历史和实时数据中学习复杂的非线性模式，特别适用于处理气象变量的不确定性和时变性。例如，长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）被用于捕捉对流天气和湍流的时空演变规律，从而更准确地预测危险区域并动态调整航迹。强化学习（RL）框架，特别是多智能体强化学习（MARL），则被用于管理多机协同运行，在复杂环境中做出自适应决策。

3. 混合与集成框架：博采众长

为了克服单一方法的局限性，混合框架应运而生。这类方法通常将经典算法的可解释性与人工智能方法的适应性相结合。例如，一些研究将A*算法与机器学习模块或概率控制相结合，在保持航迹稳定性的同时，增强了系统对不确定性的响应能力。这些框架能够处理多源气象输入，并支持从战略规划到战术决策的多层次优化，代表了当前研究的一个重要趋势。

4. 多目标优化：平衡多方利益

在现实世界中，航迹优化往往需要在多个相互冲突的目标之间进行权衡，例如最小化燃油消耗、缩短飞行时间、减少排放以及确保安全。多目标优化方法，如混合整数线性规划（MILP）和帕累托前沿（Pareto front）方法，被用于系统地探索这些权衡关系。研究表明，将气候成本（如CO₂排放和凝结尾迹影响）纳入目标函数，对于实现航空业的可持续发展目标至关重要。

5. 技术成熟度与应用前景

研究还根据技术成熟度（TRL）对现有方法进行了评估。大多数研究仍处于TRL 3-4（仿真验证）或TRL 5-6（原型验证）阶段，主要挑战在于数据透明度、模型泛化能力和计算效率。然而，少数研究已接近TRL 7-9（近运行或完全运行系统），例如将天气感知功能集成到到达管理（AMAN）系统中，这标志着该领域正逐步从理论研究走向实际应用。

结论与展望

本综述系统性地梳理了气象数据在飞行航迹优化中的应用现状，揭示了从经典算法到人工智能方法的演进脉络。研究结果表明，将高分辨率、多源的气象数据（如ERA5、NEXRAD）与先进的优化算法相结合，是提升飞行效率、安全性和环境可持续性的关键。

然而，该领域仍面临诸多挑战。首先，气象数据的利用尚不充分，许多模型仅关注风和对流天气，而忽略了湍流、积冰等其他重要参数。其次，现有方法在实时适应性和不确定性处理方面仍有不足。最后，研究的可重复性和标准化评估体系有待加强。

展望未来，研究人员提出了几个关键方向：一是开发能够融合多模态气象数据的自适应决策框架；二是利用强化学习等先进技术实现实时、动态的航迹优化；三是将环境绩效指标（如CO₂排放）更深入地整合到优化模型中，以支持航空业的绿色转型；四是推动研究成果向实际运行系统的转化，开发可部署的决策支持工具，最终实现更智能、更安全、更可持续的航空运输系统。