大气遥相关型对北京

    李润 王萱 倪永韬 皋小凡 武凯军

    

    

    

    摘 要：近10年来全球变暖加剧，民用航空活动在影响气候变化的同时，也反过来受到气候变化的作用，其中对流层顶温度升高会在一定程度上影响民航飞机的燃油流量。本文以北京到乌鲁木齐航线和民航客机型号Boeing 757-200为例，研究了该航线上民航客机巡航阶段的燃油流量和气温的关系。相对于长期趋势变化和月距平变化，对流层顶温度的气候年循环变化对巡航阶段的燃油流量变化影响最大。同时发现Boeing 757-200在225hPa高度层附近进行巡航时的燃油流量最小。此外，通过使用尼诺3.4、北极涛动和东大西洋-西俄罗斯遥相关型指数对对流层顶位势高度和温度异常进行一元线性回归，发现这些遥相关型通过影响对流层顶的位势高度和温度变化，进而影响民航客机的燃油流量变化。

    关键词：温度升高;民航客机;燃油流量;厄尔尼诺;北极涛动;东大西洋-西俄罗斯遥相关型

    随着全球民航业的迅速发展，民航飞机通过排放各种温室气体等对全球气候变化产生了重大影响，然而气候变化对于民用航空活动的影响直到近年来才开始引起人们的关注。近年来国外的一些学者已经率先对气候变化影响航空活动展开了一定的研究，其中对于晴空湍流现有分布和未来变化的研究比较多[1-2]。除此之外，Karnauskas等[3]研究了气候变化对夏威夷到洛杉矶等航线飞行时间的影响。Williams等[4]研究了气候变化对跨北大西洋航路上的飞行时间和燃油流量的影响，通过建立气候模型，从而发现二氧化碳浓度变化和航行时间之间的关系。另外，Williams[5]通过研究气候变化对伦敦和纽约之间的航班飞行路线与时间的影响，发现盛行的急流导致往东的航班时间明显缩短，而往西的航班时间大幅延长。

    从相关统计数据来看，国内有关气候变化对民航活动影响的研究较少。Zhou等[6]研究了我国和国际不同机场地表面温度升高对飞机最大起飞重量的影响，总体来看，国内对低能见度、雷暴、低空风切变等危险天气对飞行安全的影响研究已有很多，而气候变化对于我国区域民航客机影响的相关研究还较少。所以研究气候变化对我国民航活动中飞行时间、燃油流量等的影响就显得尤为重要。

    近年来，乌鲁木齐地窝堡国际机场在“空中丝绸之路”和“丝绸之路经济带”的建设中都发挥着至关重要的作用。《畅通空中丝绸之路，服务“一带一路”建设》[7]一文中曾提到，随着国家“一带一路”战略付诸实施，新疆地区民航运输业持续快速发展，地窝堡机场在空中丝绸之路建设上显得愈加重要。鉴于地窝堡国际机场在空中丝绸之路的重要地位和北京到乌鲁木齐大致东西走向航线的代表性，本文以北京到乌鲁木齐航线和Boing 757-200为例，研究该航线上不同巡航高度的燃油流量变化，总结气候变化对此的影响机制并加以应用，最终为民航业的发展带来积极促进作用。

    1 数据和方法

    确定北京到乌鲁木齐航线巡航阶段的燃油流量为研究对象后，从国内航图资料汇编（National Aeronautance Information Publication，NAIP）得到了该航段间往返航线的标准水平轨迹数据如图1所示，图1显示了中国地形图背景下，1981到2010年冬季250hPa高度上的气候平均温度场分布，以及北京到乌鲁木齐往返的标准航迹，其中红色左三角线代表从ZBAA（北京首都国际机场缩写）飞往ZWWW（乌鲁木齐地窝堡国际机场缩写），绿色右三角线代表ZWWW飞往ZBAA，黑色左三角形和右三角形之间的轨迹表示ZBAA和ZWWW往返航线的巡航阶段，且在图1中左右两端的蓝色叉号分别代表ZWWW和ZBAA的位置。

    为研究对流层顶大气温度变化对飞机燃油流量的影响，下载了ERA-Interim中的月平均温度和位势高度数据[8]，下载数据的时间范围是1979年到2018年，水平分辨率为0.75°×075°，垂直共含37层，下载地址为：https：//apps.ecmwf.int/datasets/。

    关于飞机燃油流量的计算，我们选取了《航空气象学》34-35页[9]中实际燃油流量计算公式：

    式中：Ch为实际燃油流量，Ch，s為标准燃油流量，单位均为lb/（hour*energy），T为实际温度，Ts为国际标准温度，单位均为K，所有变量都对应了飞机巡航阶段的某一个高度。从International Standard Atmosphere（ISA）中可查询到相关气压高度层的国际标准温度数据[28]，再从《飞行计划》[10]一书中查询得到B757—200，起飞重量为210000磅，巡航阶段不同高度处的标准燃油流量，最后经过插值计算得到不同气压层的温度、燃油流量等数据，如表1。

    为了对北京-乌鲁木齐航线燃油流量的月距平变化进行归因分析，我们分析了多个强迫因子，最终确定了尼诺3.4、北极涛动和东大西洋-西俄罗斯遥相关型指数的强迫作用。

    此外，本文还用了趋势分析、相关分析、线性回归分析等统计方法。

    2 结果分析

    2.1 航线燃油流量长期变化特征

    利用1979年到2018年的月平均温度数据，通过插值得到ZBAA飞往ZWWW航线上不同高度层巡航阶段各轨迹点的温度数据，计算平均值就可以得到航线平均的原始温度序列图，如图2（a）所示。此外，对1981到2010年的航线平均温度数据计算平均，可以得到航线平均温度12个月的气候态，如图2（b）所示。再用原始温度数据减去气候温度数据得到平均温度异常序列，如图2（c）所示。再利用燃油流量计算公式，不同高度的标准温度，燃油流量和实际温度数据，可以计算得到航线巡航阶段各轨迹点的燃油流量数据，计算平均值就得到航线平均的燃油流量，类似的也可以得到燃油流量12个月的气候态以及航线平均的燃油流量异常序列，如图2（d），图2（e）和图2（f）。

    从图2（a，b，d，e）可以看出，原始燃油流量和温度都具有显著的季节循环特征，气候态7、8月的燃油流量总是大于其他月份，这是因为实际燃油流量正比于实际温度的开方，而航线上对流层顶的温度在7、8月通常比较高。但不同高度层之间燃油流量的气候态并不完全和温度的一致，这说明实际燃油流量不仅和实际温度有关，还和标准燃油流量，标准温度有关。通过计算发现，同一高度层的航线实际燃油流量异常和实际温度异常序列有很高的相关关系，相关系数都大于0.999。同时发现从1979年到2018年，月平均的燃油流量异常序列和温度异常序列都具有显著的线性增长趋势，由上可分析得到，从长期趋势来看，航线燃油流量通常在夏季增加趋势最大。

    2.2 航线燃油流量异常变化影响机制

    为了在北半球寻找影响航线燃油流量异常序列的强迫因子，我们通过航线燃油流量异常序列分别与位势高度异常和温度异常做了相关性分析，最终选取了尼诺3.4、北极涛动和东大西洋-西俄罗斯遥相关型指数进行分析。接着，我们探究了这三种遥相关指数影响燃油流量异常的机制和过程。图3中，使用1979到2018年的冬季AO指数作为强迫因子，对225hPa位势高度异常及温度异常进行回归分析。可以发现，冬季AO指数在225hPa等压面强迫出一个极地高度、温度负异常和副极地高度、温度正异常的分布型。而北京至乌鲁木齐这条航线（图中黑色虚线框区域）处在高度和温度的正异常区域内，也就是说冬季AO指数会在航线位置强迫出一个温度的正异常，进而造成该区域的燃油流量出现正异常。通过分析可以看出冬季北极涛动指数对虚线纬度范围温度异常影响的气压层主要位于225hPa，同时可以发现回归的位势高度异常与温度异常满足准静力平衡关系TA=-1R△φA△lnp（Qian and Jiang，2014）。所以AO指数先强迫出位势高度的异常，然后通过位势高度异常的梯度分布来进一步强迫出温度的异常，进而影响该处的航线燃油流量。

    同样图4中，可以发现夏季东大西洋-西俄罗斯遥相关型指数在所研究区域分别强迫出一个显著的位势高度和温度负异常中心。夏季东大西洋-西俄罗斯遥相关型指数首先在航线区域上空强迫出一个位势高度负异常中心，位势高度异常中心在200hPa附近。从地面到200hPa，位势高度异常一直在变小，△φA为负，气压也在变小，△lnp也为负，所以△φA△lnp为正，根据TA=-1R△φA△lnp，得出地面到200hPa下方温度异常一直为负值，温度异常在350hPa附近最小，可得出结论，夏季东大西洋-西俄罗斯遥相关型通过指数变化先强迫出航线处的位势高度异常，再通过静力平衡关系强迫出温度异常，最终影响航线燃油流量。

    3 讨论与结论

    通过计算不同时间尺度变化的标准差可以发现，北京到乌鲁木齐航线平均燃油流量变化的主要时间尺度为气候年循环。分别计算不同气压层中航线燃油流量变化中的气候循环变化，长期趋势变化和异常变化三部分的标准差，可以发现气候循环变化标准差对总燃油流量标准差的占比可达60%以上，在300hPa和350hPa气压层上，气候循环变化比重甚至达到了80%以上。

    也就是说，北京到乌鲁木齐航线上飞机燃油流量的变化主要取决于气候变化，其长期趋势部分由对流层顶温度决定，异常变化的强迫因子为尼诺3.4、AO和东大西洋-西俄罗斯遥相关型指数。所以航空公司在做飞行计划时，短期尺度上需考虑外强迫因子的影响，长期规划方面则需要考虑全球气温变化的长期趋势，对该航线飞机需要装载的燃油量进行相应的预测和规划。例如，尽可能安排航班在225hPa高度层附近进行巡航飞行，使燃油流量尽可能小，利于提高公司效益。

    本文只研究了飞机巡航阶段的燃油流量，起飞和降落的燃油流量情况没有考虑，后两者受到气候变化的影响机制更为复杂，需要对整个对流层进行考虑。此外找到的外强迫因子和影响机制为同时关系，超前强迫因子和预测模型的建立，还需要我们更加深入的研究，这样会更有利于应用到航空公司的具体业务中去。

    参考文献：

    [1]Kim J H，Chan W N，Sridhar，B.Application of Aviation Turbulence Information to Air-Traffic Management.In Aviation Turbulence，2013，Springer Cham：481-500.

    [2]Storer L N，Williams P D，Joshi M M.Global response of clear-air turbulence to climate change.Geophysical Research Letters，2017，44（19）：9976-9984.

    [3]Karnauskas K B，Donnelly J P，Barkley H C，Martin J E.Coupling between air travel and climate.Nature Climate Change，2015，5（12）：1068.

    [4]Williams P D，Joshi M M.Intensification of winter transatlantic aviation turbulence in response to climate change.Nature Climate Change，2013，3（7）：644.

    [5]William P D.Transatlantic flight times and climate change.Environmental Research Letters，2016，11（2）：024008.

    [6]Zhou T，Ren L，Liu H，Lu J.Impact of 1.5 C and 2.0 C global warming on aircraft takeoff performance in China.Science bulletin，2018，63（11）：700-707.

    [7]贾琥诚.畅通空中丝绸之路 服务“一带一路”建设.中国民航报，2015-5-21：06.

    [8]Dee et al.The ERA-Interim reanalysis：configuration and performance of the data assimilation system.Quarterly Journal Royal Meteorological Society，2011，137：553-597.

    [9]张燕光，傅宁.航空气象学：中国民航，2018.

    [10]傅職忠，谢春生，王玉.飞行计划：中国民航，2016.