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Selon une recherche de l'UE, les données de navigation actuelles peuvent aider les pilotes à éviter les turbulences et améliorer la sûreté du transport aérien

Une recherche soutenue par le projet DELICAT a montré que les turbulences peuvent être détectées de façon bien plus rapide et efficace, en utilisant des données déjà diffusés systématiquement par les avions de ligne.

La détection des turbulences reste un défi majeur pour l'aviation moderne, les rapports transmis par les pilotes étant souvent très imprécis. Malgré cela, cette méthode étant la moins coûteuse, c'est celle qui est le plus fréquemment utilisée pour prévoir l'endroit où elles se produiront. Une équipe de la Faculté de physique de l'Université de Varsovie a montré que toutes les données permettant aux pilotes d'éviter les turbulences et même de prévoir leur occurrence sont déjà systématiquement enregistrées, et l'ont d'ailleurs été depuis de nombreuses années. Jacek Kopec, doctorant à la Faculté de physique, a pu extraire ces informations précieuses à partir des paramètres de vol systématiquement diffusés par les transpondeurs installés à bord de la plupart des avions commerciaux modernes. Ce qui est encore plus encourageant, c'est que cette nouvelle méthode de détection des turbulences n'est pas seulement originale mais aussi potentiellement très simple à mettre en œuvre. «Les avions commerciaux modernes volent à des altitudes comprises entre 10 et 15km, où les températures descendent à –60°C. Les conditions de mesure des paramètres atmosphériques sont très difficiles, ce qui explique pourquoi ces mesures ne sont pas effectuées systématiquement ou de façon approfondie,» commentait M. Kopec. «Le manque ‘informations suffisamment précises et à jour ne met pas seulement en danger l'avion et ses passagers, mais restreint également le développement de théories et d'outils pour la prévision des turbulences.» Surmonter l'obstacle des coûts Actuellement, les rapports des pilotes (PIREPs) relayés par radio et retransmis aux pilotes des autres appareils par les contrôleurs aériens constituent une source élémentaire de données sur les turbulences. Comme ces rapports sont basés sur les opinions subjectives des pilotes, les données ainsi collectées sont souvent entachées d'importantes imprécisions quant à la zone de la turbulence et à son intensité. Des lectures plus précises sont réalisées par les avions participant au programme AMDAR (Aircraft Meteorological Data Relay). Cette méthode est néanmoins coûteuse, ce qui fait que les données collectées aux altitudes de croisière sont assez rarement transmises. En pratique, il n'est donc pas possible d'utiliser ces rapports pour détecter et prévoir les turbulences. Les passagers de l'avion sont équipés de capteurs enregistrant divers paramètres de vol. Malheureusement, l'essentiel de ces données n'est pas rendu public. Les rapports publiquement disponibles ne comprennent que les paramètres les plus courants comme la position de l'avion (transmissions ADS-B, également utilisées par le populaire site web FlightRadar24) ou sa vitesse relative au sol et à l'air (données Mode-S). D'autre part, la détection des turbulences exige de connaître l'accélération verticale de l'avion. «Les accélérations verticales sont fortement ressenties par les passagers et par l'avion,» expliquait Jacek Kopec. «Malheureusement, on ne peut accéder aux données relatives aux accélérations verticales. C'est pourquoi nous avons décidé de vérifier si nous pouvions extraire ces informations à partir d'autres paramètres de vol, accessibles dans les transmissions Mode-S et ADS-B.» L'équipe de recherche a testé trois algorithmes de détection des turbulences. Le premier reposait sur des informations concernant la position de l'avion (transmissions ADS-B). Malheureusement, des tests préliminaires et leur comparaison avec les paramètres enregistrés dans la même zone par les avions de recherche n'ont pas produit de résultats satisfaisants. Chacun des deux autres algorithmes utilisait, mais de façon différente, les paramètres reçus environ toutes les 4 secondes grâce aux transmission Mode-S. Dans la seconde approche, les paramètres étaient analysés en utilisant la théorie standard de la turbulence. Dans la troisième approche, les scientifiques ont adapté une méthode pour déterminer l'intensité de la turbulence, qui était auparavant utilisée pour mesurer les turbulences sur une très petite échelle dans les sous-bois de forêts. Une fois déterminée la vélocité dans le voisinage de l'avion et ses changements analysés via des lectures successives, il était possible d'utiliser les deux dernières approches théoriques pour localiser des zones de turbulence avec une marge d'erreur de 20 km seulement. Comme il faut environ 100 secondes à un avion de ligne pour parcourir cette distance, ce niveau de précision serait suffisant pour permettre aux pilotes de manœuvrer leur avion pour éviter les turbulences. Un système facile à mettre en œuvre Comme il exploite les données existantes, ce système de détection des turbulences n'exige donc pas d'investissements importants dans l'infrastructure aérienne. Pour être opérationnel, il n'exige qu'un logiciel adapté et un ordinateur connecté de façon simple aux appareils recevant les transmissions Mode-S émises par les transpondeurs embarqués dans l'avion, qui sont des équipements standard. En substance, le passager de l'avion agit comme un capteur en créant un réseau dense de points de mesure au-dessus de l'Europe. Durant les mois à venir, l'équipe de recherche prévoit d'améliorer ce logiciel, mais elle a déjà pu montrer que cette nouvelle méthode de détection des turbulences fonctionne réellement. Les données de la recherche ont été collectées pendant une campagne d'essais en vol qui faisait partie du projet DELICAT, achevé en mars 2014. Les résultats détaillant le nouveau système ont été publiés dans le numéro du mois de mai 2016 de «Atmospheric Measurement Techniques», des détails supplémentaires ayant été publiés en août 2016 par l'Université de Varsovie. Pour plus d'informations, veuillez consulter: page du projet sur CORDIS

Pays

France

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