1. なにも ない 空で、どうして のぼれるの?
1. 落ちるはずのグライダーが、空にとどまれるわけ
1. 滑空比とサーマル ── 沈みながら飛ぶ機体が、高度を取り戻す条件
グライダーは、エンジンが ありません。とぶ ときは、すこしずつ 下へ すべる ように すすみます。
それでも ずっと とべる ことが あります。たいようで あたためられた 地めんの 上では、あたたかい 空気の かたまりが のぼって いくからです。これを「サーマル」と いいます[1]。
のぼる 空気の 中に はいれば、グライダーも いっしょに もちあげられます。でも 空気は とうめいで、めに みえません。どうやって みつけるのでしょう。
2. くもは、そらの 「かんばん」
2. 雲は上昇気流の看板になる
2. 積雲は何を示すのか ── 成長中と衰退中を、雲底の輪郭で見分ける
パイロットが まず 見るのは、白い もくもくした くもです。空気が のぼって ひえると、ふくまれて いた 水が つぶに なり、くもが できます[2]。
つまり、くもは「ここに のぼる 空気が ありました」という かんばんです。
ただし、どの くもでも いいわけでは ありません。そだって いる くもは、いちばん 下が くっきり しています。おとろえて いる くもは、下が ぼやけて、のぼる 力も よわいと いわれます[2]。
くもの 下に いれば かならず のぼれる、という わけでは ないのです。
空気が十分に湿っていて、サーマルがある程度の高さまで上がると、昇って冷えた空気の中の水蒸気が水の粒になり、積雲ができます[2]。積雲は、「ここまで空気が昇ってきた」という目に見える痕跡です。パイロットは、この雲を探します。
雲なら何でもよいわけではありません。成長中の積雲は、雲の底がくっきりして見えます。いっぽう衰退中の積雲は、底がぼやけていて、下の上昇も下降も小さいとされます[2]。雲の下なら必ず昇れる、というわけではないのです。
天気予報も手がかりになります。アメリカの気象局は、グライダー向けに、サーマルの最高高度、積雲ができる高さ、サーマルが始まる気温とその時刻を予報しています[7]。飛ぶ前から、「今日は雲の看板が出そうか」が分かるのです。
では、雲ができない日は、どうするのでしょうか。
サーマルが十分な高さまで達し、空気に十分な湿り気があると、上昇して冷えた空気から水蒸気が凝結し、積雲ができる[2]。積雲は、上昇気流が実際に存在した証拠なので、パイロットはまず成長中の積雲を探す。
見分けの目安は雲底の輪郭だ。成長中の積雲は雲底が鮮明で、衰退中の積雲は輪郭がぼやけ、下の上昇も下降も小さい[2]。雲の下に入れば必ず上昇があるとは限らず、雲の「年齢」を読むことが要になる。
この判断は、飛ぶ前にも支えられている。米国気象局(NWS)は、グライダー向けにサーマルの最高高度、積雲の生じる高度、サーマルが始まるトリガー温度とその時刻を予報として出している[7]。ただし、雲が出ない乾いた日にはこの手がかりが使えない。そのとき頼るのは何か。
3. くもが ない 日は、地めんと 鳥を 見る
3. 雲のない日は、地面と鳥から探す
3. 雲がない日の手がかり ── 地表の条件と、鳥の行動
くもが ない 日は、地めんを 見ます。サーマルが できやすい 場しょの れいとして、まち、たがやした ばかりの はたけ、アスファルトの みちが あげられます[3]。
でも、じめんの ようすと むすびつけにくい ことも おおいそうです[3]。そこで もう ひとつの ヒントが、鳥です。
ワシや ハゲワシが 空で ぐるぐる まわりながら 上がって いたら、そこに サーマルが ある しるしに なる ことが あります[4]。
ハゲワシは、ほかの ハゲワシの うごきも 見ています。フランスの しせつで しらべた けんきゅうでは、まわりの うごきを ヒントに できる ハゲワシは、サーマルの あいだを はやく とべました[5]。
雲のない日は、まず地面を読みます。サーマルが多い場所の例として、町の上、耕したばかりの畑、アスファルトの道路があげられます[3]。ただし、地上の特徴とサーマルを結びつけにくいことも多いとされます[3]。地面の様子は、あくまで目安です。
もう一つの目印は鳥です。ワシやタカ、ハゲワシが円を描きながら上がっていたり、アマツバメの群れが空中の虫を食べていたりすれば、そこにサーマルがあるしるしになるとされます[4]。
鳥のほうも、仲間を手がかりにしているようです。フランスの猛禽類の施設で、GPSやカメラをつけたハゲワシ類を調べた研究によると、ほかの個体の動きという情報を使えたハゲワシは、サーマルの間を高い速度で滑空しました[5]。これは条件を決めた研究の結果で、鳥全般の能力とまでは言えません。
積雲が出ない乾いた日は、地表の条件が一つの手がかりになる。サーマルが見つかりやすい場所の例は、市街地、耕したばかりの畑、アスファルトの道路だが、地上の特徴と結びつけにくいことも多いとされ[3]、これだけで位置を断定することはできない。
鳥の行動はより直接的な目印になる。上昇しながら旋回するハゲワシやタカ、空中の虫を食べるアマツバメの群れは、サーマルがある目印になるとされる[4]。
鳥自身も、他個体の動きを情報として使うらしい。Hannah Williams らは、フランスの猛禽類施設でGyps属(ギプス属)のハゲワシ類にGPSやカメラ付きの装置をつけて調べた。他個体の動きという追加情報を使えたハゲワシは、サーマル間の滑空で有意に高い対気速度を選んだ[5]。ただしこれは条件を設定した研究であり、鳥一般の能力に広げることはできない。
4. めに みえない のぼりを、おとで しる
4. 見えない上昇を「音」で知る昇降計
4. バリオメーター ── 昇降を音の高さに変える計器
グライダーには、「バリオメーター」という きかいが のって います。のぼって いるか、おりて いるかを、すぐに おしえてくれます[6]。
のぼる 力が つよい ほど、音が たかく なります。おりて いる ときは、ひくい うなりに なります[6]。
サーマルは、めでは みえません。この きかいが ないと、見つけにくいと いわれます[6]。
パイロットは、まわりの くもや 鳥を 見ながら、音の へんかにも みみを すませて います。
5. みつけたら、ぐるぐる まわって のぼる
5. 見つけたら、柱の中心でぐるぐる回って稼ぐ
5. サーマリングの4段階 ── 探す・入る・中心に寄せる・出る
サーマルを みつけたら、すぐに のるわけでは ありません。さがす、はいる、まんなかに よる、でる、の じゅんで おこないます[2]。
はいったら、せまく まわりながら、のぼる 空気の まんなかに とどまります。たかさが 十分に かせげたら、つぎの サーマルへ むかいます[2]。
のぼる はやさは、じょうけんで かわりますが、1びょうに 数メートルは ふつうだそうです[3]。
サーマルが 風や 地けいで ならぶと、「くもの みち」ができます。そこでは のぼりながら、まっすぐ とべます[3]。
サーマルを使うには、探す、入る、中心に寄せる、出る、という順に行います[2]。中でも肝心なのは、入ってからです。サーマルの中で狭く旋回し続けて、中心にとどまり、高度を稼ぎます。十分に高くなったら、次のサーマルへ向かって滑空します[2][1]。
上昇の強さは条件で変わりますが、毎秒数メートルは普通とされます[3]。たとえば毎秒3メートルなら、1分で180メートル高くなる計算です。
サーマルが風や地形で一列に並ぶと、積雲も道のように連なり、「クラウドストリート(雲の道)」になります。そこでは、上昇を保ったまま、まっすぐ長く飛べます[3]。
ところで、この見つけ方を、機械に覚えさせることはできるのでしょうか。
サーマルを利用する手順は、位置の特定、進入、中心への寄せ(センタリング)、離脱の4段階に分けられる[2]。進入後は小さな半径で旋回を続けて上昇域の中心にとどまり、高度を稼ぎ、十分に上がったら次のサーマルへ滑空する[2][1]。
上昇率は条件によるが、毎秒数メートルは普通とされる[3]。仮に毎秒3mなら1分で約180m、5分で約900m高くなる、という見積もりになる(例としての計算で、実際の値は日によって違う)。
サーマルが風や地形で一列に並ぶと、積雲も帯状に並ぶ(クラウドストリート)。この場合は、旋回せずに上昇を保ったまま直進できる[3]。
ここまでは人間のパイロットの話だ。では、この手がかり探しを機械が自分で身につけることはできるのか。
6. AIの グライダーも、見つけかたを おぼえた
6. AIグライダーは、機体で感じる力を手がかりにした
6. Reddy らの強化学習グライダー ── 鉛直風の加速度とロール方向のトルク
2018ねん、つばさの はばが 2メートルの グライダーに、AIが のりました。サーマルを じぶんで みつけて のぼる ほうほうを、野外で おぼえさせる じっけんです[8]。
AIが ヒントに したのは、くもでは ありません。きたいが うける うえむきの 風の くわわる はやさと、よこへ かたむけようと する 力です[8]。
すうじつぶんの 野外の ひこうで、やり方を まなびました[8]。
けんきゅうした 人たちは、鳥も おなじような ヒントを つかって いる かのうせいが ある、と かんがえています[8]。ただし、鳥が ほんとうに つかって いるかは、この じっけんだけでは きめられません。
2018年、Reddyらの研究チームは、翼幅2メートルのグライダーに、野外でサーマルを自分で見つけて上昇する方法を覚えさせました。強化学習という、試行錯誤で成績が上がる方向を探す学習法です。成果は科学誌Natureに報告されました[8]。
AIが使った手がかりは、雲でも地面でもありません。機体で推定できる、上向きの風による加速度と、機体を横に傾けようとする力(ロール方向のトルク)です。数日分の野外飛行の経験から、どう飛べば上昇に乗れるかを学びました[8]。
研究では、鳥もこうした手がかりに頼っている可能性があると考えられています[8]。ただし、鳥が実際に使っているかどうかは、この実験だけでは決められません。
人間のパイロットが外の目印と昇降計を併用するのに対し、2018年にNature誌(562巻)に報告されたReddyらの研究は、機体自身が感じる量だけで上昇域を見つける方策を、野外飛行で学習させた[8]。
対象は翼幅2mのグライダーで、強化学習(試行錯誤を通じて報酬を最大にする方策を学ぶ手法)を用いた。手がかりとして使えたのは、機体で推定できる鉛直風の加速度とロール方向のトルクで、数日分の野外飛行の経験から戦略を獲得した[8]。
著者らは、鳥類もこうした手がかりに依存している可能性を指摘する[8]。ただし、これは可能性の提示であり、鳥の実際の感覚処理を示したものではない。雲や鳥を見なくても、機体に伝わる風の変化を手がかりに、上昇気流を探せる可能性がある。
7. 空を 見あげて、くもの 下を 見て みよう
7. 空を見上げて、雲の底を観察してみよう
7. 出口 ── 雲底の輪郭を観察する、資料の読みどころ
くもの おおい 日に、そらを 見あげて みましょう。白い もくもくした くもを さがして、いちばん 下の ぶぶんを 見ます。
下が くっきり している くもと、ぼやけて いる くもが あるか、くらべて みます。くっきりの ほうが、そだって いる くもの かのうせいが あります[2]。
ぜったいに、たいようを 直せつ 見ては いけません。くもを 見る ときは、かげの ほうを むいて ください。
もし 鳥が ぐるぐる 上がって いたら、それも メモして みましょう。
しらべた もとの じょうほう
参考にした情報源
参考にした情報源と、その使い方
出典について:グライダーの教本、解説、研究の紹介記事、予報を使った。何に使ったかは、それぞれの項目の最後に書いている。
- Gliding(Wikipedia)。https://en.wikipedia.org/wiki/Gliding (サーマルの成り立ち、滑空比について)
- FAA, Glider Flying Handbook, Chapter 10。https://www.faa.gov/regulations_policies/handbooks_manuals/aviation/glider_handbook/gfh_chapter_10.pdf (積雲の見分け方と、サーマルを使う手順について)
- Lift (soaring)(Wikipedia)。https://en.wikipedia.org/wiki/Lift_(soaring) (地面の手がかり、雲の道、上昇率について)
- Audubon, To Understand How Birds Soar, a Scientist Looks to Paragliders。https://www.audubon.org/news/understand-how-birds-soar-scientist-looks-paragliders (鳥が上昇気流の目印になることについて)
- The Conversation, How vultures use each other as guides through the turbulent skies。https://theconversation.com/how-vultures-use-each-other-as-guides-through-the-turbulent-skies-106870 (ハゲワシの研究の解説)
- Variometer(Wikipedia)。https://en.wikipedia.org/wiki/Variometer (昇降計の音と使われ方について)
- 米国気象局(NWS)Wilmington, OH, Soaring Forecast。https://www.weather.gov/iln/soaring (グライダー向けの予報の項目について)
- Reddy et al., Glider soaring via reinforcement learning in the field, Nature 562 (2018)。日本語紹介:https://www.natureasia.com/ja-jp/nature/pr-highlights/12697 (AIグライダーの実験について)
なおした ところ
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