为有效解决民用航空器极曲线参数不能通过公开渠道获取的问题，提出了一种基于历史航迹数据的航空器极曲线估算方法；首先根据航空器性能与推力模型构建极曲线参数优化模型；然后通过基于NUTS采样器的马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法对优化模型求解；最后得到航空器的极曲线参数。研究结果表明：以某A320航空器的三次直飞航班为例，通过估算极曲线并对其航线爬升阶段（爬升至巡航高度约34100英尺）进行航迹预测，生成的爬升剖面与快速存取记录器（QAR）数据中的爬升剖面相比，平均爬升率相对误差为1.16%，气压高度最大绝对误差在500英尺以内，与使用传统的航空器性能数据库（BADA）中参考极曲线所预测得到的爬升剖面相比，预测精度得到了明显提高。为了验证算法的普适性，对当前民用航空的12种主流机型（1564个航班）进行极曲线估算及爬升阶段航迹预测，其中占比96.48%的航班预测爬升剖面绝对误差在1000英尺以内，所有航班最大绝对误差的平均值为497.71英尺。可见，所建立的航空器极曲线估算方法适用于大批量航班，可为高精度民用航空器轨迹仿真与预测工作提供技术支撑。