日本空域において航空機に影響を与える乱気流の統計解析

Material type: 文書・図像類

Author: 宮本, 佳明

Publisher: 慶應義塾大学

Publication date: 2021

Material Format: Digital

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Note (General)：: type:text現在の航空機事故の主要因が乱気流である。一度乱気流に遭遇すると、乗員の怪我に繋がるだけでなく、迂回などに伴う余分な燃料を消費するため、事前に乱気流の発生を予測することが求められる。しかし、各国の予報機関が試みているが、乱気流の発生位置・時間を精度よく予測できるシステムは存在しない。...

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Material Type: 文書・図像類
Title: 日本空域において航空機に影響を与える乱気流の統計解析
Author/Editor: 宮本, 佳明
Author Heading: 宮本, 佳明
Publication, Distribution, etc.: 慶應義塾大学
Publication Date: 2021
Publication Date (W3CDTF): 2021
Alternative Title: ニホンクウイキニオイテコウクウキニエイキョウオアタエルランキリュウノトウケイカイセキ
Nihon kūiki ni oite kōkūki ni eikyō o ataeru rankiryū no tōkei kaiseki
Statistical analysis of aviation turbulence affecting aircraft over Japan
Periodical title: 学事振興資金研究成果実績報告書
Text Language Code: jpn
eng
Target Audience: 一般
Note (General): type:text
現在の航空機事故の主要因が乱気流である。一度乱気流に遭遇すると、乗員の怪我に繋がるだけでなく、迂回などに伴う余分な燃料を消費するため、事前に乱気流の発生を予測することが求められる。しかし、各国の予報機関が試みているが、乱気流の発生位置・時間を精度よく予測できるシステムは存在しない。その主な原因が、例えば発生地点の統計情報など、乱気流という気象現象の理解が十分でない点にある。そこで本研究では、日本空域において過去に報告された乱気流の統計解析を行い、発生箇所（緯度・経度・高度）や、季節、時刻といった変数別に乱気流の統計的特徴を明らかにすることを目的とする。過去に日本域で発生した乱気流の統計をパイロットによるレポート（PIREP）を元にまとめた。まずPIREPは独特の形式で保存されており、PIREPデータの整備を行った。次にPIREPデータを用いて、乱気流の発生箇所（緯度・経度・高度）や、季節、時刻別に統計解析を行った。そして航空機の便数のデータを用いて乱気流の発生数との比を取ることで、便数の多寡に関わらず、乱気流が特に発生しやすい地域、季節、時刻を特定した。本研究で得られた一連の解析結果をまとめ、米国気象学会の学術誌Journal of Applied Meteorology and Climatologyに投稿し、現在査読修正中である。 The major cause of aircraft incident is aviation turbulence. Once aircraft encounters turbulence, it potentially results in severe injuries of passengers and consumption of extra fuel. Hence, it is important to predict location and time of occurrence of turbulence before departure of aircraft. However, there is no forecast system that can accurately predict the generation of turbulence. This is due largely to the lack of understanding of turbulence. In this study, we aim to reveal the statistics of aviation turbulence over Japan by analyzing past cases of turbulence. We conducted statistical analysis on aviation turbulence that occurred over Japan from 2006 to 2018 and reported as Pilot Report (PIREP). First of all, the PIREP data was decoded to extract information that is required for analyses. Then, statistics of generation location, i.e., longitude, latitude, and altitude, and time, i.e., season and local hour, were analyzed. Finally, by normalizing the number of turbulence by the number of flights, the region, season, and local time, in which turbulence likely occurs were determined. The obtained results were summarized in a manuscript and it is submitted to a journal in American Meteorological Society, Journal of Applied Meteorology and Climatology.
Source: https://koara.lib.keio.ac.jp/xoonips/modules/xoonips/download.php?koara_id=2021000003-20210160
https://koara.lib.keio.ac.jp/xoonips/modules/xoonips/download.php?koara_id=2021000003-20210160
Access Restrictions: 限定公開
Data Provider (Database): 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
Original Data Provider (Database): 慶應義塾大学 : 慶應義塾大学学術情報リポジトリ