危险天气下航班等待与改航的实时集成优化

为了提高航班准点率,降低危险天气对航班飞行的影响,同时考虑等待策略和改航策略,进行实时空中交通流量管理的研究。以改航起始点至改航结束点间的总航行时长最短为目标,安全可行性、技术可行性为约束,建立了数学模型,并设计了两阶段求解算法,先基于遗传算法优化等待时长和改航路径,再基于"化曲为直"和"二分法"的思想调整改航路径,得到了最佳等待时长和改航路径。仿真结果表明,该算法得到的实时优化结果优于几何切线法;相比静态改航,更能提高空域利用率;相比单独考虑等待策略,总航行时长降低了17.04%;相比单独考虑改航策略,总航行时长降低了3.98%;验证了危险天气下航班等待时长与改航路径实时集成优化在实时空中交通流量管理中的有效性。     

航班延误之天气原因

恶劣天气是造成航班延误的常见原因,它会造成航班的大面积延误甚至取消。据统计,2011年我国主要航空公司因天气原因影响航班正常占不正常航班的比例为20.02%。疑问1:目的地机场所在城市天气状况良好,能见度佳,航班为什么还是因天气原因延误?答:目的地机场所在城市天气状况良好不代表该机场适宜飞机降落,覆盖在机场起降航道附近的低云、雷雨区是导致这类延误的常见因素。为确保飞行安全,即使飞机处在自动降落状态,在降落前的一定高度(一般为60米)飞行员必须完全能看见跑道及地面状况,如果此时无法看见跑道,飞机是不允许降落的     

航班延误中的空管原因及对策探讨

经常大面积的航班延误问题日益受到关注,究其原因,主要是受天气、军方活动、空域管理和管制理念的影响.预防和解决航班延误需要改革空域管理体制,合理利用空域,改善空管基础设施,合理安排航班量及航班时刻,更新管理理念和管制理念,大范围统筹安排飞行流量,尽可能减少空管原因造成的航班延误.     

基于RHC的航班着落调度多目标优化算法

研究了基于滚动时域控制(RHC)策略的终端区进场航班动态排序问题,目的是在终端区空中交通繁忙的情况下,有效地为到达航班安排合理的着陆次序,在满足安全间隔兼顾管制员负荷的情况下,给出航班经过多目标优化的着陆时间,提高航班进场率,降低飞行延误成本。建立了基于RHC的航班动态排序模型,并利用精英保留策略的遗传算法对一个算例进行验证计算。算例仿真结果表明,进场率得到了提高,延误时间和成本明显减少,验证了方法的有效性。     

人工消雾——改善机场天气条件

飞机在大气中飞行,气象直接关系到飞行安全、航班正常运营和效益.目前,航空运输在很大程度上受天气因素的制约.据飞行情况调查表明,雾已成为造成航班延误、威胁飞行安全最为主要的天气因素,至于对经济效益的影响,仅去年1月份华北、华东地区的几场大雾,对民航造成的损失就以千万元计,对社会效益的影响就不言而喻了.     

基于数字孪生的航班链延误动态预测模型

针对复杂多变的航班运行环境，提出一种基于数字孪生的航班链延误动态预测模型，以改善传统预测方法的精度及自适应性。模型基于数字孪生航班链系统构建，采用滑动窗口下的多通道特征建模完成单元级航班延误预测，并提出一种混合优化策略进行模型参数的动态优化，最后通过孪生数据驱动的链式分析方法实现了全航班链的延误分析与修正。采用国内航班数据进行实验，得到在各个窗口下的航班延误平均绝对误差（Mean absolute error, MAE）为11.79 min，低于其他基线模型和静态模型；且引入孪生数据驱动分析和修正后，紧随其后的航班预测误差比此前进一步降低了6.44%。结果表明，模型有利于数字孪生航班链系统实现虚实交互，并具有优良的预测精度和自适应性。     

复杂终端区进场交通流优化排序方法研究

为提高终端区时空资源利用率,增强空中交通 运行效率,研究了复杂终端区进场交通流优化排序问题。通过深入剖析终端区进场定位点、 航路航线、多跑道系统等资源运行特性,综合考虑尾流间隔、移交间隔、多跑道运行间隔等 各类约束限制,以及最小化航班延误时间、最大化跑道运行容量、最小化终端区飞行时间等 优化目标,建立了复杂终端区进场交通流优化排序模型,并采用带精英策略的非支配排序遗 传算法对所建模型进行求解。选取上海多机场组成的复杂终端区进行实例验证,仿真实验表 明提出的优化方法相比先到先服务方法(First come first serve,FCFS),航班总延误时间 减少20.7%,终端区等待时间减少60.7%,终端区进场交通流运行效率得到显著提升。     

基于机场RVR与VIS关系的VR放行技术

低能见度灾害天气对飞行安全及航班正常性的影响日益严重。本文利用济南机场2007-2016年逐时RVR和VIS资料,统计分析了济南机场低能见度天气的变化规律,探讨并建立了低能见度天气VIS与RVR之间的替代关系指数VRK。结果表明:济南机场低能见度天气年际变化呈波动振荡减少趋势和准6年周期振荡特征,日均出现时长在增加,多发生于冬季的清晨和上午;分析确定VR200=400 m、VR350=VR400=600 m和VR550=700 m作为济南机场一种新的进出港航班放行决策参考依据,其可靠性达到80%以上;VR技术间接解决了缺乏RVR预测值问题,可有效减缓低能见度天气条件下的航班延误,提高航班正常率。     

终端区动态容量预测模型

为有效预测终端区动态容量,提出了一种危险天气影响下的动态容量预测模型。该模型根据危险天气预报概率的大小,将受影响空域的范围做区间化处理,认为危险天气预报概率大于70%的空域为完全避让空域,危险天气预报概率在70%以下的空域为可能避让空域。引入航班进离场优化排序和危险天气避让路径规划策略,以平均航班延误最小为目标,采用捕食搜索算法予以求解;并根据终端区实际容量评估的一般流程,运用仿真方法预测一定延误水平下的动态容量区间。以某机场终端区为例,验证了模型的有效性。     

基于UKDE和XGBoost的航班过站时间动态预测

为了提高机场运行高峰时航班过站时间预测的精度及可靠性,研究了一种结合无偏核密度估计（Unbiased kernel density estimation, UKDE）和极端梯度提升决策树（Extreme gradient boosting, XGBoost）模型的航班过站时间动态预测方法。首先,考虑模型输入变量航班密度的连续性和不确定性变化,利用UKDE法估计机场航班密度,将其作为动态指标输入模型。其次,引入量子粒子群（Quantum particle swarm optimization, QPSO）法优化XGBoost模型。最后,考虑前序航班延误发生前后输入特征的变化,利用初始预测结果对航班密度进行修正,得到二阶段预测结果。研究结果表明：本文方法在高峰时段的预测平均绝对误差为7.365 min,效果优于随机森林（Random forest, RF）、粒子群（Particle swarm optimization, PSO）-XGBoost和XGBoost,修正后的预测结果平均绝对误差减少了3.373 min;模型输入参数按敏感性程度由高到低依次为航班密度、前序航班提前到港时间和延误...     

空中交通自动化管理中飞机等待队列的排序算法

西方国家对空中交通管理的研究开展很早。20世纪60年代后期，随着空中交通运输量的高速增长，原来的空中交通管制系统已经不能满足日益增长的交通量的需要，结果造成大量的航班延误，给运营部门带来很大经济损失。仅仅通过空中交通管制设施的改善(如机场的扩建，通信设备的更新)已经不能作为提高空中交通管制容量的主要增长点,而应从空中交通管制的方式入手，建立机场、终端区、航路和飞机流的数学模型，对航线航路和管制程序进行优化。在空管工作中，许多机场都会遇到在同一时间范围内，有多架飞机进出的情况。在空中交通高峰时期，空中交…     

危险天气下基于多重Morphin算法的终端区三维实时改航方法

基于多重Morphin算法,建立了终端区 三维实时改航方法。该方法首先根据航空器当前飞行状态按不同的转弯角和爬升/下滑角生 成一组弧线,随后在每条弧线的末端按同样方式反复运行,形成若干条由弧线组成的路径, 最后对所有路径进行综合评估,找到当前时刻的改航路径。算例分析表明,该方法提供的改 航路径可以保证航空器运行的安全与高效,在危险天气出现时更加充分地利用终端区空域资 源,同时计算时间短、可行性高。     

基于调速法的交叉航路空域复杂度研究

目前基于航空器架次的空域容量评估方法很难映射出交通态势、扇区结构及管制员负荷之间复杂关系,采用复杂度评估空域系统运行能力是当前空中交通管理领域的研究热点。本文基于空域复杂度评估方法中的扰动分析思想,根据扇区实际运行中交叉航路、航班流随机到达等实际情况,建立扇区-航班流模型,采用调速法进行飞行冲突探测与解脱,进而定义交叉航路扇区空域复杂度计算方法,设计了瞬时和平均空域复杂度可视化表示方法,对预测和降低空域复杂度提供支持。仿真结果表明,该方法与基于航空器架次的评估模型相比更能反映出扇区交通态势微观特征,向空中交通管理提供了决策支持工具。     

基于交通场景的进离场航班联合调度双层规划模型（英文）

为适应协同决策需要,考虑进离场运行不同交通场景下空管、航司、机场和旅客的诉求差异,对进离场航班联合调度问题进行了系统的研究。根据容流匹配程度,判定进场/离场运行的交通状态为高峰或非高峰,分析不同交通状态下进场/离场运行各方诉求的差异,分别建立了各交通状态下进场/离场航班调度的数学模型;针对进场/离场运行交通状态组合所得的4种进离场联合运行交通场景,分别建立了相应的进离场航班联合调度双层规划模型并设计精英保留的遗传算法求解。结果表明:较先到先服务方法,在进场高峰/离场非高峰和进场高峰/离场高峰场景下,优化调度结果中离场航班均衡满意度得到提升,离场航班流的跑道占用时间减少了38.8%;在进场非高峰/离场非高峰和离场高峰/进场非高峰的场景下,优化调度结果中进场航班均衡延误时间大幅减少,离场航班均衡满意度提升了77.6%,离场航班流的跑道占用时间减少了46.6%。与其他4种策略相比,优化调度方法更好地权衡了公平与效率,调度结果更加合理可行。     

枢纽机场空侧容量利用和流量分配优化模型

通过引入满意度函数,以航班流量和容量利用满意度最大化为目标,建立了机场空侧定位点流量分配和跑道容量利用的多目标优化模型。利用ILOG对模型算例进行了求解。结果表明,采用本文模型求解得到的各个定位点的整体航班需求排队队列比Gilbo模型的结果减少了10%。在研究时间段内(3 h),通过优化分配各个时间间隔(15 min)各定位点的进离港航班流量,所有航班需求得到满足且在最后的时间间隔没有产生延误队列,从而又保证了一定的容量利用满意度(h=0.75),实现了机场终端区某一特定时段内现有容量更有效的利用,减少了航班延误。     

基于深度学习的离场航空器滑行时间预测（英文）

随着航班数量的不断增加,机场协同决策系统(Airport collaborative decision-making,A-CDM)的使用也越来越广泛。滑行时间预测的准确性对A-CDM计算离场航空器起飞排序队列和给出准确的撤轮挡时间具有重要的作用。本文提出一种基于时间-空间-环境数据的深度学习模型(Spatio-temporal-environment deep learning model,STEDL)来提高滑行时间预测的准确性。该模型由时间-流量变量(机场实际容量,场面航空器数量,时间段)、空间变量(滑行距离)、外部环境变量(天气,流控信息,跑道运行模式,机型)3部分组成。使用STEDL模型对香港机场离场航空器滑行时间进行预测验证。实验结果显示,STEDL模型预测准确率为95.4%,预测精度明显优于其他机器学习算法。     

上海地区大面积航班延误预警统计与气象服务质量评估

本文对2018年上海地区由天气引发的大面积航班延误预警(MDRS)进行统计,并评估了华东空管局空管中心气象席位全年预报服务质量,总结得到以下结论:上海地区全年因天气原因启动预警50次,其中黄色预警37次、橙色预警11次、红色预警2次。5月和7月预警次数较多,2月、10月、12月未启动预警。引发预警的天气类型包括雷雨、低云大雾、台风、冰雪,其中雷雨天气占比最高,其次为低云大雾天气。台风天气引发橙色或红色预警的概率最大。预警启动区域主要为浦东机场、虹桥机场、上海终端区、航路,其中终端区和航路MDRS预警全年占比74%。由天气引发的预警全年平均时长555分钟。气象部门针对预警提供的首份天气通报提前量平均为519分钟。2018年气象席位共发布天气通报2136份,日均发布5.85份。预报服务质量平均得分93.6,其中"准确"(100分)和"较准确"(75分)得分比例合计达97.2%。仅统计MDRS预警启动日,则平均得分84.2,"准确"和"较准确"得分比例合计为89.1%。     

数字

正11.48亿人次2017年,全国民航运输机场完成旅客吞吐量11.48亿人次,货邮吞吐量1617.73万吨,起降架次1024.9万架次,分别比上年增长12.9%、7.1%、10.9%。4418条截至2017年底,我国共有航空公司58家、定期航班航线4418条、颁证运输机场229座、运输飞机3296架。2297架2017年,我国通航飞行83.7万小时,在册通用航空器2297架,通用机场81个,通航企业365家,同比分别增长9.5%、9.6%、14.1%、14.1%。     

2017年华东地区因天气原因大面积航班延误预警(MDRS)统计

本文利用华东地区大面积航班延误预警(MDRS)记录结果,分析了2017年因天气原因MDRS预警启动情况,并根据用户评分对空管中心气象席位服务质量进行初步评估,总结得到如下结论:华东地区因天气原因全年MDRS预警启动69次,其中黄色预警53次,橙色预警16次,未启动红色预警。6月和8月预警次数相对较多,11-12月没有预警记录。导致预警的天气类型主要为对流,其次为低云低能见度、对流和低云低能见度同时发生。预警区域包含浦东机场、虹桥机场、上海终端区、主干航路,其中终端区和航路预警启动较多。时长5-9.9h的预警全年最多,其次为10-14.9h和0-4.9h的预警。为满足用户需求,空管中心气象席位2017年共发布天气通报2 267份,日均发布6.2份,其中6-8月发布数量显著高于均值。与上海终端区MDRS预警相关的首次天气通报,90%以上提前量超过2 h。全年气象席位预报准确性平均得分88.8,"准确"和"较准确"得分占比超过90%,仅考虑MDRS预警启动日则得分74.5,"准确"和"较准确"得分占比超过80%。全年未出现"不准确"得分。     

数字

正6500万人次2018年春运,中国民航预计运输旅客6500万人次,同比增长10%左右。为满足春运旅客出行需求,民航局在每天14000多个定期航班的基础上,已批复各航空公司春运加班包机近3万班,其中,国内加班26394班,国际加班、包机2716班。1059.7万小时2017年,中国民航全年实现运输飞行1059.7万小时,其中通航80.8万小时,分别比2016年同期增长11.6%和6.2%,未发生运输航空事故。截至2017年底,我国民航运输航空连续安全飞行88个月、5682万小时,连续15年保证空防安全。11.5亿人次