Моделирование воздушного движения в химио-климатической модели EMAC 2.41: AirTraf 1.0

Мобильность становится все более важной для общества, и авиационный транспорт, как ожидается, будет продолжать расти в ближайшие десятилетия. Снижение антропогенного климатического воздействия авиационных выбросов и создание климатически дружественной системы воздушных перевозок необходимы для устойчивого развития коммерческой авиации. Климатически оптимизированное маршрутирование, которое избегает климатически чувствительных регионов путем горизонтального и вертикального переразведения маршрутов, является важной мерой по сокращению климатического воздействия. Идея включает ряд различных стратегий маршрутизации (вариантов маршрутов) и демонстрирует большой потенциал для сокращения воздействия. Для оценки этого необходимо учитывать влияние не только CO2, но и выбросов, не связанных с CO2. CO2 является долговечным газом, тогда как не-CO2 выбросы короткоживущие и неоднородно распределены. В данном исследовании представлена система AirTraf (версия 1.0), выполняющая глобальные симуляции воздушного движения с учетом влияния локальных погодных условий на выбросы. AirTraf разработан как новый субмодуль химио-климатической модели ECHAM5/MESSy Atmospheric Chemistry (EMAC). Информация о воздушном движении включает базу данных Eurocontrol Base of Aircraft Data (BADA Revision 3.9) и данные об эффективности двигателей Международной организации гражданской авиации (ICAO). Потребление топлива и выбросы рассчитываются моделью полной энергии на основе методологии BADA и метода расхода топлива Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR). Оптимизация траекторий полета выполняется с помощью генетического алгоритма (GA) с учетом выбранного варианта маршрутизации. На стадии разработки модели были проведены эталонные тесты для вариантов маршрутов «кратчайшее по большой окружности» и «по времени полета». Первый тест показал, что расчеты по большой окружности были точны до −0,004% по сравнению с расчетами скрипта Movable Type. Второй тест показал, что оптимальное решение, найденное алгоритмом, достаточно схожено с теоретическим истинно оптимальным решением; разница во времени полета между двумя решениями составляет менее 0,01%. Проанализирована зависимость оптимальных решений от начального набора решений (называемого популяцией), влияние оказалось небольшим (около 0,01%). Разъяснен компромисс между точностью оптимизаций GA и вычислительными затратами, обсуждаются соответствующие размеры популяции и числа поколений (одна итерация GA). Результаты показали, что можно достичь большого сокращения числа оценок целевой функции примерно на 90% при лишь небольшом снижении точности менее чем на 0,1%. Наконец, продемонстрированы симуляции AirTraf для вариантов маршрутизации «по большой окружности» и «по времени полета» для типичного зимнего дня. Были использованы 103 трансатлантических плана полетов с предположением использования самолета Airbus A330-301. Результаты подтвердили, что AirTraf корректно моделирует воздушное движение для двух вариантов маршрутизации. Кроме того, GA успешно нашел временно оптимальные траектории полета для 103 пар аэропортов с учетом локальных погодных условий. Проверка согласованности симуляций AirTraf подтвердила, что рассчитанные время полета, расход топлива, индекс выбросов NOx и массы самолета хорошо согласуются с эталонными данными.