提高航班正常率 CDM系统成效显著

11月1日华北地区流量管理及多机场放行协同系统(简称CDM系统)正式启用,目前已运行一个多月,统计数据显示,首都机场11月的航班平均正常率提高了3.21%,石家庄机场航班平均正常率提高了7.7%,天津机场航班平均正常率提高了3.88%,北京南苑机场航班平均正常率提高了2.83%,四机场航班正常率显著提高。本文将为您解读CDM系统的由来及其在国内外的发展与应用。空中交通管制部门的主要任务包括:间隔航空器、充分利用空域资源和避免管制员工作量过载。而航空公司的主要任务包括:保证航班正点起飞并准时飞抵目的地、确保旅客转机、航班     

2013年国内民航十大新闻

<正>1.民航航班正常率得到提升Flight on-time performance rate improved2013年,民航局以党的群众路线教育实践活动为契机,狠抓航班延误治理,建立完善航班正常工作规范和标准,有效地遏制了航班正常率下滑。张旭制图自今年7月份民航局开展航班延误专项治理工作以来,9月—11月的平均航班正常率比前3个月提高9.4个百分点,北京、上海、广州等机场长时间延误和关舱门后长时间等待航班明显减少。空管系统优化空域结构,严格运行标准,规范协同决策,实施华北地区空域调整,京昆航路实现单向循环飞行,运行效率有较大提高。航空公司原因航班延误所占比例降低1.3个百分点,机场平均放行率提高1.5个百分点。地区管理局建立航班延误处置协调机制,运行监控部门加强复杂情况下的监控与协调,发挥了较大作用。     

开放区域航路网战术协同控流策略研究

为降低航班运行延误、提高航路资源利用率,从空管部门和航空公司协同角度研究空中交通开放区域战术控流问题。引入协同决策理念和航路配流思想,考虑航路瓶颈点容流关系和航空器时间间隔标准,整合空中等待和改航等策略,研究建立了开放区域航路网络交通流模型,给出了协同控流策略及其执行程序。采用实际航班运行数据,对所提方法进行了仿真验证。结果表明,用于仿真验证的30架航班总延误时间降低了17.7%,不仅有效减少了航班延误、充分利用了航路资源,而且提高了航空公司参与决策的自主性与积极性,有利于区域航路交通流协同优化控制。     

航空公司应对航班严重延误之策略

在航班延误的原因中,航空公司几近占到四成。因此航空公司俨然成了我国航班延误的最大责任主体,也成为航班延误纠纷治理的主体。当然,事实上,航空公司在一定程度上也为空管、天气等其他原因额外买单,但天气难以控制,空域改革只能期待,在航班延误这个世界难题面前,航空公司唯有苦练内功,踏踏实实解决好企业自身能做的那部分,提高品质,做好服务,才能得到旅客的理解和信赖。根据民航局的统计数据,2011年,航空公司计划航班235.3万班,正常执行181.5万班,航班正常率为77.2%。其中,2011年主要航空公司航班正常率为77.9%,而中小航企航班正常率仅为72.7%。在造成航班延误原因中,航空公司自身原因仍位居榜首占37.1%,流量控制占27.5%,天气     

新疆地区首个RNP AR程序通过试飞验证

我国西部地形复杂,高原和山地较多,航空公司不仅需要选派特殊改装的飞机和经过严格训练的精英机组执行这些机场的飞行任务,还要承担大量起飞减载、返航、备降、取消航班等不正常航班所造成的经济损失。使用RNPAR程序可以使航空器有效绕开超高障碍物,缓解空域矛盾,很适于在地形复杂、气候多变的高原机场推广使用。     

灵活使用航路航线的好处与存在的问题

灵活使用航路航线工作正在我国逐步推进。航路航线的灵活使用对我国在空域管理、协同决策、空管运行和航空公司运行模式等方面具有积极影响,但同时也对这些方面的技术能力和工作人员提出了挑战。     

基于优先级的航班时刻弹性优化

针对机场时刻分配效率低、滥用、航班延误等问题,结合航班在起飞和降落运行过程中造成机场与空域关键节点拥堵的严重情况和其他属性,建立航班运行优先级,提出了最少筛选调整航班的方法。考虑为时刻协调提供灵活性,满足不同层级需求,建立考虑优先级的最小化总偏移航班时刻弹性优化模型,设计出高效的最优化算法并且使用MATLAB工具箱进行求解。以浦东机场冬春航季典型日计划为例检验模型和算法的有效性,优化后的航班时刻表能够很好地满足航空公司偏好,生成多解也能够为时刻协调员提供多个辅助决策方案。     

我国空域资源管理相关问题法律分析

近年来,随着我国民航业的快速发展,空域资源不足成为制约民航发展的突出问题。据统计,2011年,航空公司计划航班235.3万班,未能正常执行的有53.8万班,航班不正常率为22.8%,其中,因空域紧张导致流量控制占到27.5%[1]。尤其在北京、上海、广州等政     

建立我国民航流量管理系统势在必行

<正> 空域开放和流量管理能在很大程度上帮助解决航班延误问题,我国民航空域受限,因此建立流量管理系统势在必行。航班延误是当今世界航空运输界一大难题,其造成的经济损失和社会影响巨大,欧美航空发达国家和地区都为此付出了高昂的代价。随着我国民航业的快速发展,飞行流量急剧增加,北京、上海、     

科学务实的流量管理

流量管理不仅包括对航班流量的控制也包括航班审批、优化空域、协调军方等多方面的内容。我国现阶段的流量管理尚处于粗放型阶段,无论是空域改革还是在可以高效优化资源的全国流量管理中心都不是一朝一夕可以完成的,是一个任重道远的系统工程。如何利用现有资源科学合理的对流量进行管理,是空管工作中值得进一步思考和推敲的课题。     

多机场终端区进场航班协同排序方法

为有效缓解大都市圈机场群日益严重的空域拥堵和航班延误现状,系统研究了多机场终端区进场航班协同排序问题。通过深入剖析多机场终端区时空运行特性,综合考虑移交间隔、尾流间隔和多跑道运行间隔等约束限制,科学权衡安全、经济和公平等各方利益需求,引入多元受限时间窗的创新理念,建立了多机场终端区进场航班协同排序模型。结合多目标优化及遗传算法基本理论,设计了带精英策略的非支配排序遗传算法,寻求多机场终端区进场航班协同排序问题的Pareto最优解。仿真实验表明,模型可对多机场终端区进场航班进行优化排序,显著降低航班延误总时间,有效增强多机场空域资源使用公平性。与经典的先到先服务(FCFS)策略相比,协同排序策略优化效果较为显著,其中航班延误时间减少了31.0%,所提方法可显著缓解大都市圈机场群航班延误现状,有效提升航空运输服务品质。     

基于空中交通密度的进场航班动态协同排序方法

为适应协同决策（CDM）需要，考虑空管、航空公司和机场的诉求，对进场航班动态协同排序问题进行了系统的研究。设计了一种进场航班动态排序方法，提出了一种时隙交换方法，建立了基于空中交通密度的进场航班协同排序模型，设计了精英保留的遗传算法和带精英策略的快速非支配排序遗传算法以求解所建模型，寻求进场航班动态协同排序的最优解。仿真结果表明，较基于滚动时域控制（RHC）方法，动态协同方法所得结果与排序开始时间无关，所需排序次数平均减少26.4%，且排序效率更高。较先到先服务（FCFS）方法，动态协同方法在高密度条件下各排序阶段最后一个进场航班的落地时间平均提前199.8 s；中密度条件下各排序阶段航班延误总时间平均减少29.9%，航班延误均衡性平均提高34.4%；低密度条件在航班正常率及航班延误公平性得到保证的前提下，满足时隙交换规则的排序阶段均增加了1种进场航班排序模式。所提方法可对进场航班进行优化排序，显著提高跑道容量，有效提升航班延误均衡性和航班延误公平性，契合协同决策理念，可实现三方协同排序。     

航班延误补偿的经济效益分析

一、前言航班延误一直是困扰各国民航业的难题。在造成飞机延误的所有原因中,由于航空公司自身原因造成飞机延误的比例为50%以上。因此,提高正点率就成为各航空公司树立市场形象、提高服务质量的主要任务之一。为了提高航班正点率,中国民航总局于7月1日发布了《民航总局对国内航空公司因自身原因造成航班延误给予旅客经济补偿的指导意见(试行)》(以下称《指导意见》)。《指导意见》的出台在社会上引起了一场关于民航服务的大讨论,在其他各家航空公司保持沉默的时候,深航将这次社会大讨论推向了高潮。继指导意见出台仅4天,深航就向社会公布了…     

中国民航2006年11月份主要运输生产指标统计

航班班次航班正常率航空公司(%)国内、国际航班正常统计表(含加班包机)注:航班正常率的相关数据来源于民航总局空中交通管理局运行管理中心计划正常不正常与去年同期相比(%)各航空公司2006年11月份共执行航班127312架次,较10月份减少10479架次,平均航班正常率为85.26%,与去年同期相比提高1.91个百分点,其中正班航班正常率为85.40%,加班包机正常率为79.39%。从统计看,航空公司原因(包括公司计划、工程机务、运输服务和空勤人员)8370班,占不正常航班总数的44.6%;天气原因3570班,占不正常航班总数的19.0%;需说明的原因1455班,占不正常航班总数…     

航空公司运行人员胜任力评估与训练研究

<正>运行控制部门是航空公司的大脑，需要为日常航班运行提供决策和支持。其中运行人员作为运行指挥的核心，他们的胜任力直接影响到航班运行的效率与安全。因此，运行人员的胜任力评估和训练是确保航空公司高效稳定运营的重要前提，也是航空运输业向高品质、高效率和运行绝对安全方向不断发展的必要路径。     

终端区流量管理引入协同决策的优势探讨

<正>随着民航运输规模的发展,有限的空域资源和机场资源的增长速度跟不上航班量增长。终端区作为飞机进离港的核心区域,航班密集度高且空域狭小,经常成为空中拥堵的主要瓶颈。在终端区独立进行容量资源优化和流量疏导,需要联合各相关运行单位,从整个运行系统优化资源分配,提升运行效率,实现空中流量的疏通。     

2009年天气对航班影响分析

民航局空管局运行管理中心统计数据表明，2009年影响航班正常的主要因素为：航空公司原因占42．72％，天气原因占23．00％，流控原因占22．79％，空域航路限制原因占7．73％。天气原因影响航班正常位于各种因素的第二位。     

基于航班边际贡献的不正常运行恢复策略研讨

<正>航班运行中出现飞机故障、返航备降等不正常情况导致运行中断后如何快速制定最优化的航班恢复策略，实现高效率、高质量地恢复航班运行秩序是航空公司面临的一大难题。当前，民航业在遭受三年新冠疫情冲击之后，迎来快速复苏，把握当下良好形势，在确保运行安全的前提下制定航班恢复决策，同时兼顾公司效益、旅客服务和航班正常性等多重因素至关重要。     

终端区战术(流量)管制辅助决策系统

终端区战术管制辅助决策系统是通过科学的算法对空中交通流量进行合理控制的方法,它的最大好处是帮助管制员避免飞行冲突,减少航班延误国内外现状近年来,伴随着民航运输业的飞速发展,空中交通流量的增长很快。现有的空域结构、航线、航路的网络布局、通信导航设备等管制条件难以适应空中交通流量的快速增长,导致在我国的某些机场、终端区及航路交叉点出现了较为频繁的飞行冲突,管制员的工作也变得十分紧张、繁重。特别在北京、广州、上海机场和进近区域这种情况尤为突出。 终端区战术（流量）管制是指在终端区内空域同时存在多个航班…     

多机场终端区进离场交通流协同排序方法

针对大都市及都市圈飞行冲突、空域拥堵和航班延误日益严峻的现状,研究了多机场终端区进离场交通流协同排序问题。综合考虑尾流间隔、跑道间隔、时间窗、进离场容量等约束限制,从时空多维角度引入航班满意度概念,建立了多机场终端区进离场交通流协同排序模型,设计了带精英策略的非支配排序多目标遗传算法(NSGA-II),寻求多机场终端区进离场排序问题的Pareto最优解。实例验证表明,所提方法可对多机场终端区进离场交通流进行优化排序,有效降低航班延误总时间,显著提高航班总满意度,并实现多机场系统对终端区空域资源的公平均衡使用。与经典的先到先服务策略相比,协同排序策略的整体优化效果较为显著,其中航班延误时间得到了一定的降低。