Aviación y cambio climático: análisis de una relación bidireccional y su influencia en las turbulencias en aire claro

Abstract

[ES] El objetivo de este trabajo es estudiar la relación bidireccional existente entre la aviación y el clima. Se comienza estudiando la contaminación atmosférica producida por las aeronaves y la repercusión que tiene sobre problemas globales como el cambio climático. Se analizan los principales gases contaminantes asociados a la aviación y distintas métricas utilizadas para medir el cambio climático como los índices RF, GWP y GTP, así como la certificación de las emisiones de las aeronaves. A continuación, se analiza esta relación desde el otro punto de vista, investigando el impacto que los cambios en el clima ejercen sobre la aviación, modificando las rutas de tiempo mínimo y aumentando la aparición de zonas de turbulencia durante los vuelos. Tras definir el origen y la formación de los distintos tipos de turbulencia existentes y la relación que guardan con el cambio climático, se enfoca el estudio en la turbulencia en aire claro (CAT), analizando la viabilidad de los distintos métodos de detección, por ejemplo, la tecnología LIDAR, y de los modelos numéricos empleados actualmente en el pronóstico de CAT.

[EN] The purpose of this research work is to study the bidirectional relationship between aviation and climate. It begins by analyzing the air pollution produced by aircraft and the impact it has on global problems such as climate change. The main polluting gases associated with aviation and different metrics used to measure climate change such as the RF, GWP and GTP index are studied, as well as the certification of aircraft emissions. Next, the impact that climate changes have on aviation is studied, modifying minimum time routes and increasing the appearance of turbulence zones during flights. After defining the origin and formation of the different types of turbulence and the relationship they have with climate change, this study focuses on clear air turbulence (CAT), analyzing the feasibility of the different detection methods, mainly LIDAR technology, and the numerical models currently used in CAT forecasting.