電子航法研究所研究発表会（第14回平成 26年6月）

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早稲田大学 ※手塚 亜聖
航空交通管理領域 瀬之口 敦
1. ����
将来の航空交通システムに関する長期ビジョ

2. ����
2.1 SSR Mode S ����の�����ンである CARATS[1]において、航空機のトラジ

電子航法研究所の SSR Mode S システムによェクトリ(軌道)を計画し、それに基づいて運航すり取得したデータを分析する。データ内容を以下

る 軌 道 ベ ー ス 運 用 (TBO: Trajectory Basedに示す。

Operation)が検討されている。位置と時間を含む4 次元の航空機の軌道を気象条件など運航に影時間(日本時間)、緯度・経度(レーダ測位値)、気圧高度、対地速度(GS: Ground Speed)、真対響するさまざまな要素を考慮して生成し、航空機気速度(TAS: True Airspeed)、指示対気速度(IAS:の出発から到着までを一元的に管理することにIndicated Airspeed)、マッハ数、真航跡角(TTA:より、TBO は運航の効率性などを向上させるこ

True Track Angle) 、 機 首 磁 方 位 (Magneticとが可能になる[2]。

Heading)、ロール角(Roll Angle)、トラック角変

高空における巡航状態では、効率の良い巡航マ化 率 (Track Angle Rate) 、 気 圧 高 度 変 化 率ッハ数で飛行することが望ましい。機種別に異な(Barometric Altitude Rate) 、 垂 直 慣 性 速 度る巡航速度に応じた複数の航路が設定され、管制(Inertial Vertical Velocity) 、 大 気 圧 設 定 値 、間隔を一定にとったマックナンバーテクニック

MCP/FCU 選択高度。の飛行を行い、ジェット気流を利用することで、2013 年の年間データのうち約 3 分の 1 程度を気象条件による不確かさは積分されるが、燃料消季節の偏りが生じないように抽出し解析した。

費は抑えられる。連続降下方式での降下経路に、迂回・ショートカットが可能な冗長性を持たせる

2.2 ������������ MSM の��ことで時間調整が可能であれば、生じた不確かさ

国際標準大気より実運航に近いデータとしてが解消され、目的空港手前に設定したウェイポイ

気象庁メソ数値予報モデル(MSM)を利用する。

ントを定時に通過して、管理された到達時刻に目

気象庁は 3 時間間隔で MSM の予報を行っており、的地に到達可能になると考えられる(図 1)。

初期値は 3 時間毎に更新される。軌道予測には初

本発表では、はじめに、気象庁 MSM 数値予報期値を使用し、0.1 秒のステップで、計算中の時モデルを用いた軌道予測が、気温と風の不確かさ刻を挟む 2 つの MSM に対し機体の緯度、経度、の影響で、到達時間にどの程度の不確かさが生じ高度および時間の 4 次元で線形補間を行う。

るかを明らかにする目的で、SSR Mode S システ
ムの実飛行データとの比較を行った結果 [3] を報

2.3 �����の��告する。つづいて、TBO の軌道予測に向けた羽SSR Mode S システムの緯度経度情報にはレ田空港アプローチ軌道の風況モデルとして、SSRーダ測位誤差が含まれる。航跡が本来の軌道に対モード S システムから得られる対気速度ベクトして揺らいでいる場合、実際の軌道より距離が長ルと対地速度ベクトルの差から算出される風のくなると考えられる[4]。そこで、以下に示す方法データを用いモデル化することを検討した。空間で航跡を平滑化する。と時間の異なる離散化されたデータに対し、高度実運航データ内の TTA の変化率を前の時間スと時間の重み付き平均を行うことで、平滑値と揺テップでのデータとの差から計算し、TTA が 3らぎに分類した結果を報告する。

点以上連続して変化している区間を旋回区間、そ－ 63 －

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れ以外を直線区間に分類する。直線区間を最小二て平滑化を行う。

乗法で直線近似し、曲線区間と直線区間が滑らか風速に重み付け関数としてガウス関数に接続するよう 3 次ベジェ曲線を用いて補間すexp(−𝑑𝑑𝑑𝑑2 )を乗じて平滑化した。
現在値と各データる。各時間ステップにおける航跡との距離が最小とのノルムである𝑑𝑑𝑑𝑑は、気圧高度𝐻𝐻𝐻𝐻・時間𝑡𝑡𝑡𝑡の差をとなる軌道を描く曲線を検索し、修正後の緯度経スケール変換のパラメータ𝐻𝐻𝐻𝐻ref 、𝑡𝑡𝑡𝑡refで割り以下の度データとする。

ように算出する。

航跡データの修正により、飛行時間の予測値が𝐻𝐻𝐻𝐻 − 𝐻𝐻𝐻𝐻𝑖𝑖𝑖𝑖 2
𝑡𝑡𝑡𝑡 − 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑖𝑖𝑖𝑖 2
𝑑𝑑𝑑𝑑 = ��� +��
𝐻𝐻𝐻𝐻ref𝑡𝑡𝑡𝑡ref

どのように変わるかを調べる目的で、SSR Mode
S システムの測位による航跡、および、緯度経度修正後の航跡に対して実運航データの GS を用いフライトが実測値に近づくことを確認している。

3. ����
3.1 MSM ������������������
�����の����の����

2.4 �������������の���

測が、気温と風の不確かさの影響で、到達時間にて飛行時間を計算した。レーダ測位時刻の差から求めた飛行時間と比較し、修正により約 83%のMSM 数値予報は 3 時間毎に更新されるが、気気象庁 MSM 数値予報モデルを用いた軌道予どの程度の不確かさが生じるかを明らかにする

象条件が急変すると、TBO の軌道予測による飛目的で、Mode S の風・気温を用いた飛行時間の行時間がどのように変化し、着陸機のセパレーシ予測値と、実飛行データの飛行時間を比較した。

ョンコントロールに、どのように影響するか、などを検討する上では、時間解像度が高いモデルが羽田アプローチ軌道の Mode S データのうち、緯度経度修正により飛行時間の差が、約 660 秒必要である。風速データを、平均値とゆらぎ、にの平均飛行時間に対して 1 秒以内となった 1013

分類する解析は、流れの線形安定解析で用いられ例を使用した。航空機の軌道計算にはユーロコンる手法である。tanh 型の速度分布はケルビンヘトロールの BADA[5]を利用した。以下の 3 つの方

ルムホルツ不安定であることが知られ、速度勾配法により求めた飛行時間を比較した。の変曲点を中心とした渦構造が形成される。このため、ウインドシェアは、平均風速の変化に加えて大きな速度変動を伴う。ウインドシェアに伴うⅠ. 実運航データの GS を用い、修正した航跡に沿って計算した飛行時間。
Ⅱ. 実運航データの TAS に対し、数値予報の風気象条件の急変を分析できれば、航空機運航の安を用いて予測した GS を用い、修正した航跡全性向上に貢献すると期待される。に沿って計算した飛行時間。

風洞実験では、風速計を空間に固定した計測か

Ⅲ. 実運航データの IAS を CAS とみなし、数値予報の気温を用いて TAS を計算し、数値予ら平均値と揺らぎを求めることが可能であるが、Mode S で取得可能なデータ量では、同様の平均報の風速を用いて予測した GS を用い、修正値とゆらぎを求めるのは困難である。そこで、した航跡に沿って計算した飛行時間。

Mode S で取得されたデータを空間・時間方向で平滑化し、平滑値とそれに対するゆらぎ、に分類することを考えた。
アプローチ軌道では、高度に応じてほぼ同じ緯はじめに、ⅠとⅡにより求めた飛行時間の比(=Ⅱ/Ⅰ)を計算すると、平均値は 1.006 となり標準偏差は 0.009389 となった。次に、ⅠとⅢにより求めた飛行時間の比(=Ⅲ/Ⅰ)を計算すると、平均度・経度を通過する。滑走路の運用形態で到着経値は 1.007 となり標準偏差は 0.009415 となった。

路が異なるが、運用の変更が多頻度に行われるこ

この結果は、降下軌道において数値予報と実運航とはなく、時間帯が近い場合は同一の軌道であるの対地速度比から求めた飛行時間比が 1 より大ことがほとんどである。そこで、緯度・経度の違きく、標準偏差の分布が 1σ~1%に収まるといういは考慮せず、高度と時間のみをパラメータとし傾向[6]に一致する。風のみに数値予報値を用いて－ 64 －

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軌道予測した場合と、気温と風に数値予報値を用えられる風速のゆらぎの関係を示すことが可能

いて軌道予測した場合では、予測精度に大きな違になる。しかしながら、各高度帯別の図では、図いが見られないことが確認できる。の数が多くなる。1 日の風況データを 1 枚の図でそこで、数値予報における気温の影響のみを調表す方法を考案することで、風況を把握しやすくべる目的で、CAS から TAS への変換において生なる。図 3 は、時間間隔 10 分毎、気圧高度 100ftじる差を評価した。実運航の TAS と、実運航の毎にメッシュを切り、各メッシュで風速の平滑値

CAS から数値予報の気温を用いて求めた TAS のを算出し表示した。また、各メッシュを中心とす比の平均は 0.999 で、標準偏差の平均は 0.00351

る領域内の風速データに対し平滑値に対するゆであった。この結果から、気温の数値予報の不確らぎの二乗平均平方根求め、中心のメッシュの点かさが TAS に与える影響は 1σ~0.35%となった。の色で表示した。

数値予報値を用いた到達時間予測の不確かさ

この図から、18 時から 23 時にかけて、高度ととして、気温の不確かさの影響は小さく、風速の共に風速が減少するウインドシェアがあり、ウイ不確かさが大きな要因であることが示された。

ンドシェアがみられる領域では、風速のゆらぎが大きいことが読み取れる。図 3 のように結果をまとめることで、1 日の風況データを 1 枚の図で示3.2 ⩚⏣✵ ࢔ࣉ࣮ࣟࢳ㌶㐨ࡢ㢼ἣࣔࢹࣝ໬
羽田アプローチ軌道の風況をモデル化する目すことが可能である。この結果を風況のモデルと的で、Mode S データを用い風速値を算出し、重することにより、ウインドシェアとそれに伴う風み付き平均を行うことで風の平滑値を求めた。平

速のゆらぎを模擬した運航のシミュレーション滑化にあたり、スケール変換のパラメータは、が可能になると考えている。

𝐻𝐻𝐻𝐻ref =500[ft]、𝑡𝑡𝑡𝑡ref =1800[sec]に設定した。図 2 に

4. ࡲ࡜ࡵ

2013 年 3 月 7 日の結果を示す。各高度帯では、SSR Mode S システムの緯度経度を修正した気圧高度が±250ft のデータを表示している。

気圧高度 3000ft 付近の図 2(a)では、8 時から航跡に対し、実運航データの GS を用いて飛行時17 時の平滑値(緑点)は分散が余りみられないが、間を求めたところ、実測値の飛行時間に近づいた。

17 時から 23 時では平滑値の分散がみられる。時約 660 秒の平均飛行時間に対して両者の差が 1間と高度をパラメータとした平滑値が同一の時秒以内であった 1013 例を使用し、MSM 数値予間帯で分散していることから、高度に応じて風速報の風・気温を用いて軌道予測した結果、飛行時が変化していることが示される。23 時前後の風間の不確かさが大きくなる要因は主に風速の不速(赤点)は、平滑値に対するゆらぎが相対的に大確かさであることが示された。

きい。この時間帯では、気圧高度 3000ft 付近か重み付き平均により風データを平滑化する方ら 5000ft 付近(図 2(c))に上昇すると風速が約法を考案した。風速を平滑化し、各データの風速20kt 程度減少する。
気圧高度 4000ft 付近(図 2(b))

値と比較した。高度により風速が大きく変化するが一番風速のゆらぎが大きいように見える。高度

ウインドシェアと、それに起因すると考えられるにより風速が大きく変化するウインドシェアに風速のゆらぎと見られる結果を示した。

より風速のゆらぎが大きくなったと考えられる。

1 日の風況を把握しやすくする目的で、時間とまた、気圧高度 4000ft 付近では、18 時前後の時高度で変化する風況データの平滑値とゆらぎを間帯で風速のゆらぎが大きい。この時間帯でも、1 枚の図で示す方法を考案した。この結果を風況

高度が 3000ft 付近から 4000ft 付近に上昇するとのモデルとすることで、ウインドシェアによる風風速が約 10kt 程度減少する。

速のゆらぎを模擬することが可能となり、風速のこのように、風速を平滑化して、各データの風急変が、着陸機の運航に、どのように影響するか、速値と比較することで、高度により風速が大きくなどのシミュレーションが可能になると考えて変化するウインドシェアと、それに起因すると考いる。

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ཧ⪃ᩥ⊩[1] 将来の航空交通システムに関する研究会，“将来の航空交通システムに関する長期ビジョン～戦略的な航空交通システムへの変革～”，2010.
[2] ICAO, “Global Air Traffic Management
OperationalConcept”,

ICAO

Doc

9854AN/458, 2005.
[3] 山本佑一郎，手塚亜聖，“メソ数値予報モデルを用いた羽田空港アプローチ軌道の月別時間帯別による到着時間の変化”，日本機械(a) 気圧高度 3000ft 付近

学会関東学生会第 53 回卒業研究発表講演前
刷集，710，2014.
[4] 東山侑司，手塚亜聖，“標準運航モデルと実運航データを用いた降下時の軌道に対する気象の及ぼす影響”，日本航空宇宙学会第 44
期年会講演会講演集，A05，2013.
[5] Eurocontol Experimental Center, "UserManual for the Base of Aircraft Data(BADA), Revision 3.9", EEC Technical/
Scientific Report No. 11/03/08-08, April
2011.

(b) 気圧高度 4000ft 付近[6] 手塚亜聖，“メソ数値予報モデルを用いた軌
道予測の予報時間による不確かさの分析”，
日本航空宇宙学会第 51 回飛行機シンポジウ
ム講演集，2D8，2013.

巡航状態:各々の機体の最適なマッハ数で飛行できるよう複数のルート設定
FL390-C M=0.79
FL390-B M=0.82
FL390-A M=0.84

到達時刻の不確かさ

FL370-C M=0.78
FL370-B M=0.81
FL370-A M=0.84

上昇

指定時刻に合流ポイントに到達す
るよう4DT飛行

降下(c) 気圧高度 5000ft 付近
図 2 各高度帯での時間による風速の変化

早着の場合
連続降下で迂回して調整

予想到達時刻遅着の場合、ショートカットして調整

気象条件(気温・風)の不確かさは、調整可能な範囲に収まるのか?

指定時刻に進入経路管理された時刻に到着上昇時の迂回を減らす
ため離陸時刻を調整

図 1 気象による不確定性を考慮した軌道ベース運用のイメージ
図 3 時間と気圧高度で平滑化した風速と平滑値に対する風速のゆらぎ－ 66 －