基于分解模型的航班起降架次预测及修正

航班起降架次对民航整体运行发展和决策至关重要,为合理评估事件影响并展开预测,基于包含新冠疫情影响的月度数据,采用X-13ARIMA模型和genhol程序进行春节效应修正、序列分解。同时基于增加特征的思想,将序列滞后项及时间趋势、季节虚拟变量用于支持向量机回归中,再引入疫情恢复修正因子对预测值进行修正。结果表明,采用支持向量机回归预测分解后的主序列时,滞后项为2及季节虚拟变量时精度最佳,通过疫情修正各模型误差均有显著降低,表明组合模型的有效性。     

后疫情时期的机场旅客吞吐量预测

为提高后疫情时期的机场旅客吞吐量预测精度,通过CEEMDAN算法将旅客吞吐量原始序列分解为若干不同频率的分量,检验各分量序列的平稳性,对平稳序列建立ARMA预测模型,非平稳序列通过构建DBSCAN-Adaboost强预测器进行预测,将各分量预测结果重组,得到社会常态化发展背景下的机场吞吐量预测值。以新冠疫情散发点个数、疫情散发点区位因子为变量建立疫情影响因子修正模型,对南京机场2020—2022年疫情期间的客流量预测结果表明,新组合模型能够较为准确地量化疫情对机场客流的影响程度,为机场旅客吞吐量预测提供了新方法。     

民航运输业的“逆境”与“逆进”

如果没有突如其来的新冠肺炎疫情,2020年或许本该是全球经济逐步回暖的转折年,全球航空运输业也将迎来发展的关键年。然而,一场疫情彻底打乱了节奏。2020年,全球航空运输业遭遇严冬,国际航空运输协会(IATA)从年初到年末,不断调低行业发展预期,国内外一大批航空公司在这场疫情中黯然离场。在中国,疫情爆发之初对于行业的冲击同样令人措手不及.     

公务包机“惊情”100天

"自新冠疫情爆发以来,全球航空运输业经历了前所未有的挑战,在这样的危机时刻,公务航空私密、便捷和安全的特性更为显著。但受全球疫情发展和各国防控政策等的影响,在过去100多天中,中国公务航空经历了过山车一般的动荡时刻。"公务包机"惊情"100天2020年的春节在1月24日,很多公务机客户提前安排全家人的春节出行计划,特别是避开国内春节拥挤的出国计划。     

通用航空在疫情防控工作中发挥重要作用

新冠肺炎疫情发生后,全国通用航空企业基本做到了主动请缨,自发、自觉、自愿地投身于疫情防控工作。据民航局数据显示,截至3月23日,全国共有141家通用航空企业使用976架航空器执行了354次疫情防控任务,累计飞行2332.42小时7089架次,运送相关人员63人次,运送各类药品和物资89.4445吨,开展航空喷洒作业3237次,执行空中巡查任务926次,执行空中拍照作业503次、空中广告作业756次。     

后疫情时代民航飞行员心理健康状况分析及对策

民航飞行员由于工作任务以及工作环境的特殊性,常处于较高的应激状态,新冠疫情使得飞行员需要面对更多心理压力,因此及时采取心理风险预防措施就显得极为必要。本研究通过梳理和分析目前国内外民航飞行员心理健康援助措施发现,国外主要通过运行各类同行支持计划来为飞行员提供心理援助和支持;国内除员工心理援助计划外,面向飞行员群体的心理援助措施或心理互助项目几乎为空白。针对上述现状,本研究提出建议：一是需重点关注后疫情时代民航飞行员心理健康水平,二是尽快建立我国民航从业人员内外一体式心理互助体系,积极推行同行心理互助计划,逐步化解疫情等公共卫生事件给飞行员带来的影响,从而为民航飞行安全提供有力保障。     

新一代空管环境下管制员人误特点及其防控措施

在新一代空中交通管理系统全面进入应用后,如果应对不当,管制员会出现丧失情景意识、决策不佳、基本技能退化等问题。本文就防控管制员人误给出了一系列措施与建议,为管制员的选拔与培养提供了依据。