作者:李適軒(國立臺灣大學地理環境資源學系學生)

近期,日本東京成田機場颳起強勁風勢,導致臺灣籍航空公司航班轉降,進而如滾雪球般引發一連串的延誤事件。大批旅客夜宿機場航廈的畫面傳回臺後,也令全國人民震驚。雖然航空公司或許在緊急應變措施上有些許瑕疵,但機場的天候不佳仍然是整起事件的主因。

根據美國聯邦航空管理局 (Federal Aviation Administration, FAA) 統計,造成全球航班延誤最大原因就是「天氣因素」,占比超過75%。NASA Jet Propulsion Laboratory 的研究表示,氣候變遷使噴射氣流 (Jet stream) 中的垂直風切增強,導致未來30年內的亂流強度可能增加超過四倍。這些強勁的亂流可能導致人員受傷、機身受損,也使全球班機延誤的情況更加嚴重。

為了因應日漸頻繁的極端天氣,高精準度的天氣預測是機場、航空公司與旅遊業者不可或缺的利器。目前的氣象預測主要整合多種模型與來自氣象站、衛星與雷達的大量資料,透過機器學習產出預測。但是,對於高空與部分偏遠海域的資料相對不足,機組人員往往無法獲得準確天氣資料以進行最好的判斷。因此,為了蒐集偏遠空域的氣象資料,美國天氣預測公司 Tomorrow.io 在2025年前將發射20顆特殊的氣象衛星,不間斷的每小時提供一次氣象資料。NASA Langley Research Center 的科學家為了偵測晴空亂流 (clear-air turbulence) ,將偵測次聲波 (infrasound) 的麥克風搭載於無人高空滑翔機上,提供更多亂流發生的資訊。

除了高空亂流導致的延誤之外,對於班機影響更大的其實是機場區域的強降雨、強風等劇烈天氣。雖美國新創公司 WeatherSTEM 透過在地的微型氣象站與雷達系統搭配人工智慧,提供機場與航空公司最新、最精準的運作建議。這些氣象預測建議在容易出現低溫與降雪的地區更顯重要,可使機場更有效率的調派除雪與除冰的機器,減少不必要除冰劑的使用。另外,在面對致災性的天氣 (如冰雹) 時,人工智慧也將提前通知地面作業人員對飛機進行必要的防護措施。

圖一:大雪中等待除冰的班機

(圖片來源:Reducing the High Cost of Airport Snow Removal with Weather Intelligence (tomorrow.io)

未來的天空很有可能會更加的不平靜,但透過各式新型氣象科技,航空公司與航管人員或許可以將亂流與劇烈天氣的影響降到最低,還給旅客舒適平安的航程。

 


參考資料:

AI Is Helping Airlines Prevent Delays and Turbulence – The New York Times (nytimes.com)

FAQ: Weather Delay | Federal Aviation Administration (faa.gov)

Reducing the High Cost of Airport Snow Removal with Weather Intelligence (tomorrow.io)

Planes, Shipping Lanes, and Automobiles: Surprising Ways Climate Change Can Affect Transportation – Climate Change: Vital Signs of the Planet (nasa.gov)