由于空气湍流给民用航空带来了重大的安全问题，特别是在气候变化的影响日益严重和航空业扩张的情况下，有效的监测和缓解策略的需求变得至关重要。

传统上，涡流耗散率(EDR)一直是评估航空湍流的标准指标。然而，发表在《大气科学进展》上的一项新研究提出了一种新颖的方法，采用基于遗传编程的符号分类方法，旨在直接从飞机上的快速访问记录器(QAR)检测湍流异常。

QAR是机载飞行数据记录器，旨在捕获整个飞行过程中的环境、设备和操作参数，从而提供有关飞行状况的宝贵见解。

该研究的通讯作者、中国民航大学的张红英表示：“QAR数据是现代飞机的标准特征，因此我们的方法消除了直接EDR计算的需要，使其在整个航空领域普遍适用且易于实施部门”。

从本质上讲，将符号分类器集成到湍流监测系统中，在环境和运营挑战不断升级的情况下，为增强民航安全带来了重大希望。“通过将符号分类器集成到湍流监测系统中，我们可以简化检测过程并提高识别湍流异常的准确性，”来自香港天文台的合著者Pak-WaiChan说。

空气湍流对飞行安全构成了切实的威胁，因此需要创新的方法来检测和缓解空气湍流。这项研究的结果通过利用现有的数据源和先进的分类技术，为识别湍流异常提供了一种可靠且有效的方法。然后，航空公司和航空当局可以增强其能力，以确保乘客舒适并防止与湍流相关事件相关的潜在损失。

研究团队表示，虽然当前的方法侧重于检测是否存在湍流异常，但未来的研究旨在通过开发用于对湍流级别进行分类的多分类器来完善该方法。此外，还将致力于建立回归模型来估计湍流的严重程度，进一步提高航空旅行的安全性和效率。