This study investigates the integration of Life Cycle Impact Assessment (LCIA) methodologies into aircraft trajectory optimisation, aiming to reduce the environmental impact of aviation. Leveraging advanced LCIA models such as ReCiPe and Eco-Indicator’99, the analysis evaluates key pollutants, CO2, NOx, HC, SOx and H2O, across various environmental impact categories. The methodology incorporates a detailed four-phase trajectory modelling approach, including climb, cruise, and descent phases, using Differential Algebraic Equations (DAEs) to simulate flight dynamics. Emission indices were calculated through the Boeing Fuel Flow method, and LCIA characterisation factors were applied to assess environmental impacts at endpoint level. The flight trajectories were optimised, using Sparse Nonlinear OPTimization (SNOPT), with different objectives; minimising individual emissions, minimising effects of impact categories and minimising environmental impact with LCIA indices as environmental Key Performance Indicators (KPIs). Using the Boeing 737-600 and a standardised flight route between Stockholm and Brussels, optimisation scenarios were developed to minimise emissions and their environmental effects through trajectory optimisation. Results highlight conflicting optimal trajectories when optimising for different impact categories validating the need for LCIA where several impact categories are integrated. The different optimal trajectories are the result of covering and valuing emissions differently. Having different KPIs as objectives for different flight phases may be beneficial in achieving the overall goal of reducing environmental impact by, for example, reducing emissions of greenhouse gases for the majority of the flight and human toxicity in the vicinity of airports. The study also highlights the need for LCIA methods specifically designed for use in aviation and take into account altitude effects and dynamic weather conditions.

Denna studie undersöker implementeringen av Life Cycle Impact Assessment (LCIA)-metoder i optimering av flygbanor, med målet att minska flygets miljöpåverkan. Genom att använda avancerade LCIA-modeller som ReCiPe och Eco-Indicator’99, utvärderar analysen viktiga föroreningar som CO2, NOx, HC, SOx och H2O inom olika miljöpåverkanskategorier. Metodiken innefattar en detaljerad modellering av flygbanan i fyra faser, inklusive stigning, flygning på marschhöjd och nedstigning, med hjälp av differential-algebraiska ekvationer (DAEs) för att simulera flygningen. Emissionsindex beräknades genom Boeing Bränsleflödesmetoden, och LCIA-karakteriseringsfaktorer tillämpades för att bedöma miljöpåverkan på slutpunktsnivå. Flygbanorna optimerades med hjälp av Sparse Nonlinear OPTimization (SNOPT), med olika mål; minimera individuella utsläpp, minimera effekter av påverkanskategorier och minimera miljöpåverkan med LCIA-index som miljömässiga nyckelprestandaindikatorer (KPI:er). Med hjälp av Boeing 737-600 och en standardiserad flygrutt mellan Stockholm och Bryssel utvecklades optimeringsscenarier för att minimera utsläpp och deras miljöeffekter genom banoptimering. Resultaten belyser motstridiga optimala flygbanor när man optimerar för olika påverkanskategorier, vilket bekräftar behovet av LCIA där flera påverkanskategorier integreras. De olika optimala flygbanorna är resultatet av att utsläpp täcks och värderas olika. Att ha olika KPI:er som mål för olika flygfaser kan vara fördelaktigt för att uppnå det övergripande målet att minska miljöpåverkan genom att, till exempel, minska växthusgasutsläpp för större delen av flygningen och mänsklig toxicitet i närheten av flygplatser. Studien understryker också behovet av LCIA-metoder som är specifikt utformade för användning inom flyg och tar hänsyn till effekter av altitud och dynamiska väderförhållanden.