雅加达 - 新加坡 - 新加坡航线上新加坡航空公司飞机经历的严重动荡是国际社会关注的问题。该事件发生在周二(2024年5月21日),导致一名乘客死亡,另有几人受伤。今天发生的气候变化也被称为动荡频繁的原因之一。

从伦敦飞往新加坡的航班在机组人员在经历动荡之前提供早餐时坠入气袋。曼谷素万那普机场总经理Kittipong Kittikachorn在新闻发布会上表示,这一事件促使飞行员要求紧急降落。

路透社援引该飞机的话说,飞机在起飞后约10小时,在缅甸的伊拉瓦迪堡垒上空37.000英尺。

英国飞机乘客安德鲁·戴维斯(Andrew Davis)讲述了这一可怕事件。他还描述了可怕的尖叫声和声音,例如在事件发生的早期几秒钟内物体摇晃。

“我最记得的是空中飞行物体。我被咖啡击中时湿了。电晕非常严重,“安德鲁·戴维斯(Andrew Davis)告诉BBC。

事件发生时,坐着不穿安全带的乘客立即被扔在天花板上,造成伤害。与此同时,一名73岁的英国人被怀疑死于心脏病发作。

颤抖是一种引起风流的不规式空气运动现象。当这种水流袭击飞机时,飞机可以翻滚,倾斜到侧面,或突然从高度下降。

一些因素据说是飞机经历动荡的原因,从从山脉流向云层的空气到恶劣的天气。

新加坡航空公司的案例中,飞机经历极端的动荡,导致飞机如此迅速降落,高达3.1万英尺。也就是说,飞机在高速下突然落高达6000英尺或近2公里。

事件发生时,飞机已到达位于印度大陆下陆和马来亚半岛在东南亚的孟加拉湾。一些飞行员认为这个地区在一年中确实是“著名的”,因为雨水会导致动荡。

但商用飞行员却知道如何制定类似的情况。他们通常依靠天气雷达并携带额外燃料,以便他们可以在等待天气改善的同时飞行更长的时间,如有必要。

另一种选择,他们遵循其他最近通过该地区的飞机绘制的路径,并警告空中交通管制人员天气动荡。

但有一种情况是不可能准备的,那就是天空晴朗,飞机雷达没有发现任何不对劲。这种现象被称为力空气旋(CAT)或清晰空气旋。这就是新加坡航空公司上周可能经历的。

“可能是飞机开始颤抖,我们打开安全带标志,但不知不觉中我们掉入了空气动荡区,”泰国试点协会主席Teerawat Angkasakulkiat上尉说。

根据一些飞行员的经验,永久性空气动荡更加麻烦,因为很难检测到。

与此同时,5月26日,据报道,多达12人因卡塔尔航空公司从多哈飞往爱尔兰都柏林的航班的严重动荡而受伤。都柏林机场运营商DAA解释说,一架波音787-9梦想飞机在土耳其飞行时经历了严重的动荡。

这一事件发生在新加坡航空公司在泰国曼谷发生紧急降落的严重动荡五天后。

根据美国国家交通安全委员会进行的2021年研究,与机动性相关的航空事故是最常见的类型。在2009年至2018年期间,该机构发现,机动性导致超过报告的飞行事故三分之一,主要造成一人或多人重伤,但飞机没有损坏。

新加坡航空本身被广为人知,是世界领先的航空公司之一,是大多数航空业的基准。近年来,他们没有经历过任何重大事件。

人们可能想知道为什么最近的动荡事件越来越频繁?特别是如果你看看新加坡航空公司和卡塔尔航空公司的经验,这距离只有五天。

这两起事件之间有什么相似之处吗?如果两架飞机在动荡时在同一区域,它们可能会受到同一气象学的影响,悉尼大学气象学家兼研究员米尔顿·斯皮尔(Milton Speer)说。但QF17和SQ321在被重大动荡击中时分开了数千公里。

卡里姆说,他没有看到连接这两次动荡事件的明确大气或气象事件。然而,最近,严重的动荡事件有所增加。去年,英国雷丁大学的科学家发现,在1979年至2020年期间,在通常繁忙的北大西洋路线上,清晰的空气动荡增加了55%。

然后,他们将这一增长与空气比碳排放物更温暖而导致的高风速的变化联系起来。克兰菲尔德大学航空与环境研究主管盖伊·格拉特顿(Guy Gratton)说,我们更频繁地面临动荡,其中之一就是当今人们飞得更多。

与此同时,美国交通部长皮特·布蒂吉格(Pete Buttigieg)表示,气候变化是航空动荡增加背后的原因之一。

“事实上,气候变化的影响在我们的交通方面已经在眼前,”Buttigieg在周日(2024年5月26日)CBS举行的“国家面貌”活动中说。

他预测,涡轮化将继续影响国内外美国旅客。气候变化会导致热浪,日益极端的风暴季节和约15%的涡轮化增加。

「我们的气候不断演变。我们的政策、技术和基础设施也必须演变,“Buttigieg说。

联合国气候机构政府间气候变化小组(IPCC)报告说,有强有力的证据表明,气候变化使热带风暴更加强烈。气候变化使海洋变暖,然后导致更多的水蒸发。因此,更多的热和液体升入空气中。

温暖的空气可以运输更多的液体,这会产生强风和更强的降雨风暴,然后产生严重的动荡。

调查人员将检查系统中的数据,以了解新加坡航空公司航班究竟发生了什么。这些数据有望用于科学研究,以帮助了解动荡的原因并修复动荡预测系统。


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