考虑气象不确定性的极地航班气候感知4D轨迹优化研究

（编辑推荐）本研究创新性地提出基于蚁群优化算法（ACO）的4D轨迹优化模型，通过整合集合预报系统（EPS）气象场景，实现极地航班横向路径、高度、速度与时间的协同优化。实验证明该方案可降低36.45%的全球增温潜势（AGPT）和81.8%的持久性航迹云距离，仅增加5.15%燃油消耗，为平衡航空运营效率与气候目标提供突破性解决方案。

　　

Highlight

极地航线的环境挑战主要表现为高频率的冷冰超饱和（CISS）状态，其导致的持久性航迹云气候效应可达常规航空排放的3-10倍（Mannstein and Schumann, 2005）。北极排放物的大气滞留时间显著长于低纬度区域，使该地区成为气候变化的敏感热点。

文献综述

现有研究可分为两类：以经济成本为核心的优化（关注飞行时长与燃油消耗）和气候优化研究（侧重CO₂与非CO₂效应协同）。后者近年逐渐兴起，但多局限于2D/3D轨迹优化，且普遍忽视气象数据不确定性对非CO₂效应（如航迹云、NO_x）的关键影响。

气象不确定性建模

风速、气压、温度等多维气象参数的预报不确定性通过集合预报系统（EPS）的51个场景量化。这种概率化处理显著提升了航迹云形成预测的可靠性——航迹云对相对湿度误差的敏感度高达±5%即可能引发误判。

数学建模

创新性地构建了4D轨迹多目标优化模型，目标函数包含：

1）气候成本（CO₂当量+航迹云辐射强迫）

2）燃油消耗

3）飞行时间

约束条件集成ETOPS法规、燃油冻结风险区等实际运营限制。

求解方法

针对模型复杂度开发的ACO启发式算法具有三大特征：

1）动态信息素更新机制适应气象场景波动

2）并行计算架构处理51个EPS场景

3）解的质量验证通过蒙特卡洛模拟完成

计算实验

16条真实极地航线的测试显示：

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  气候成本降幅最高达36.45%（纽约-香港航线）

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  航迹云距离减少81.8%的同时，燃油增幅仅5.15%

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  算法平均求解时间<3分钟，满足航电系统实时性需求

结论

本研究突破性地实现了气候敏感型4D轨迹优化在极地航线的工程化应用，通过EPS气象场景整合和ACO算法创新，首次量化证明了"小幅燃油代价换取显著气候收益"的可行性，为ICAO碳中和目标提供了可落地的技术路径。