Flyers can identify the most-warming flights when booking

飛行機の気候への影響を考えるとき、通常思い浮かぶのは、ジェット燃料の燃焼によって後に残される、目に見えない二酸化炭素ガスの跡です。このガスは大気中に熱を閉じ込め、そこに留まり続け、ゆっくりと地球を温暖化させます。しかし、空高くでは、乗客が窓の外を眺めていても気づかないような、より直接的な第二の効果が起きています。飛行機が冷たく湿った空気の中を飛ぶとき、コントレイル（飛行機雲）として知られる、氷の結晶による長い白い筋を残します。これらの筋は広がって薄い高層雲を形成し、それが毛布のように機能して、地球から放射される熱を閉じ込めます。二酸化炭酸とは異なり、これらの雲は数時間で消滅することがあります。もしこれらが形成されるのを止めることができれば、それらが引き起こす温暖化も同様に素早く解消されるでしょう。問題は、すべての飛行がこれらの熱を蓄える雲を作るわけではなく、それらを作る飛行も、すべてが等しく有害というわけではないことです。時間帯やルート、航空機の種類によっては、膨大な温暖化を引き起こす飛行もあれば、ほとんど影響を与えない、あるいはわずかな冷却効果をもたらす飛行もあります。

研究チームは、乗客がチケットを買う前であっても、どの飛行がこの種の温暖化の最悪の加害者になるかを予測することが可能であることを示しました。数百万件の商業便のデータを分析することで、彼らは標準的な運航スケジュールに含まれる情報のみを使用して、熱を蓄える雲を作る可能性が最も高い特定の旅程を特定する方法を開発しました。彼らの研究は、もし旅行者や企業が、これらの特定の飛行を避けて、似たような代替便を選択できるようになれば、航空機やルート自体を変更することなく、航空業界による地球温暖化への寄与を大幅に削減できることを示唆しています。

研究者たちはまず、2019年と2021年の5,200万件以上の商業便をカバーする、膨大な飛行データのデータベースを構築することから始めました。彼らは、コントレイルがどのように形成され、どのように進化するかをシミュレートする高度なコンピュータモデルを使用し、実際の気象データを入力して、個々の飛行が具体的にどれだけの温暖化を引き起こしたかを算出しました。このプロセスにより、驚くすべきパターンが明らかになりました。すなわち、温暖化の影響はすべての飛行に均等に分散されているのではなく、高度に集中しているのです。研究によれば、最悪の5%の飛行が、コントレイルによる総温暖化の約95%を占めていました。残りの飛行はほとんど影響を与えず、中には日中に氷の結晶が太陽光を宇宙へ反射するため、純粋な冷却効果をもたらすものさえありました。

この発見の鍵は、何がその飛行を気候にとって「悪い」ものにするのかを理解することにありました。研究者たちは、フライト予約サイトで見ることができる具体的な特徴を持つ飛行が、最も有害である傾向があることを特定しました。長距離を移動する飛行、特にヨーロッパやアメリカ北部のような高緯度地域を飛ぶ飛行は、温暖化をもたらす雲を作りやすい傾向があります。出発時刻も極めて重要です。午後や夕方に離陸する飛行は、午前中の飛行よりもはるかに大きなダメージを与えます。これは、午後の便や夕方の便は、氷の結晶が太陽光を反射することなく熱だけを閉じ込める夜間まで続く筋を残すためです。対照的に、午前の便は通常、太陽光を反射する冷却効果が温暖化を相殺できる日中のみに存在する筋を形成します。航空機の種類も役割を果たしており、特定の古い、あるいは効率の低いエンジンはより多くの煤（すす）を排出し、それがより持続的な氷の結晶の形成につながります。

これらのパターンを踏まえ、チームは予測を行うためのコンピュータプログラムを訓練しました。彼らは、チケットを購入する際に利用できる基本的な詳細情報（出発地と目的地、予定出発時刻、機材タイプ、および移動距離）のみを見るようにプログラムを教え込みました。彼らは、数週間や数ヶ月前に旅行を予約する際にはそのような情報は得られないため、リアルタイムの気象データは意図的に除外しました。目的は、スケジュールだけでどの飛行が最悪になるかを予測できるかどうかを確認することでした。結果は驚くほど効果的でした。モデルは、最も温暖化を引き起こす上位10%の飛行を特定することに成功し、総温暖化効果の約68%を捉えました。さらに印象的なことに、わずか5%の飛行を特定することで、全温暖化のほぼ半分を特定することができました。これは、旅行者が複雑な大気物理学を知る必要はなく、単にどの特定の便番号を避ければよいかを知っていればよいということを意味しています。

これが現実世界でどのように機能するかをテストするため、研究者たちは自社のモデルを2つの大企業の旅行記録に適用しました。彼らは、これらの企業の従業員が行った実際の飛行を調査し、それらの飛行がどれほどの温暖化を引き起こしたかを計算しました。次に、モデルが「最悪」とフラグを立てた飛行を回避するというシナリオをシミュレートしました。もし企業が、モデルによって指摘された「悪い」便を、同じルート上のより害の少ないと予測される他の便に切り替えていたとしたに、コントレイルによる温暖化を14%から29%の間で削減できていたはずです。この削減は、実用的な制約、つまり代替便が元の便の16時間以内に出発しなければならないという条件下で行われました。もし企業が、時間の経過に関わらず同じルート上のあらゆる便を受け入れる用意があれば、削減率は54%に達した可能性があります。研究は、多くの多忙なルートにおいて、同時刻帯に利用可能な便が複数存在することが多く、旅程を大きく変えることなく、高温暖化便を低温暖化便へと容易に切り替えられることを示しました。

研究者たちはまた、なぜ一部の飛行が他よりも悪いのかを探るために、モデルが依存した特定の要素を調査しました。最も重要な要因は飛行距離であり、次いで機材の種類、そして飛行中に遭遇する日照量でした。特に冬の時期に高緯度地域を飛行し、行程の大部分を暗闇の中で過ごす飛行は、持続的な熱を蓄える雲を作りやすい傾向があります。モデルはまた、飛行経路の陸地と海洋の割合が最も重要性が低い要素であることを浮き彫りにしました。これは、ルートの地理的条件よりも、タイミングと航空機の機械的な特性の方が重要であることを示唆しています。研究は、モデルの予測が異なる年や異なる気象パターンにおいても有効であることを確認しており、これらが航空が気候に与える影響における信頼できる構造的なパターンであることを裏付けています。

この研究は、すべての飛行が気候にとって等しく悪いという考えや、唯一の解決策は飛行を減らすか新しい技術を待つことであるという考えに異議を唱えるものです。むしろ、予約時のよりスマートな選択を通じて、即時的かつ大幅な温暖化の削減が可能であることを示唆しています。航空会社はすでに、悪天候を避けるためにリアルタイムで経路を変更するなどの検討を行っていますが、本研究は、旅行者や企業の出張管理者が数週間、あるいは数ヶ月前から役割を果たせることを示しています。出発時刻を午前中に変更したり、異なる機材を選択したりすることで、旅行者は最も深刻な雲を引き起こす特定の条件を避けることができます。研究者たちは、予約サイト上で直接、飛行の温暖化ポテンシャルを表示できるブラウザ拡張機能のような、情報を一般に提供するためのツール開発にも着手しています。

この研究には限界もあります。予測はシミュレーションと歴史的データに基づいており、将来のすべての飛行に対する直接的な測定に基づくものではありません。モデルは、選択肢となる便が多い場合に最も効果を発揮しますが、これは主要なルートでは当てはまるものの、規模が小さく頻度の低い接続路線では難しい場合があります。さらに、研究者たちは、コントレイルによる温暖化は一時的なものであり、飛行がそれらの雲を作り続けている間のみ持続するのに対し、二酸化炭酸の排出は数世紀にわたって続くものであると指摘しています。つまり、コントレイルを避けることは即時的な冷却効果をもたらしますが、それは二酸化炭素排出量を削減する必要性に取って代わるものではありません。しかし、最悪の飛行を特定し回避する能力は、航空業界の総影響を減らすための強力かつ即時的な手段を提供します。それは、最も温暖化をもたらす飛行が謎ではなく、回避可能な予測可能なスケジュールの一部であることを証明し、フライトの予約という行為を、具体的で測定可能な違いを生み出す機会へと変えるのです。