文思敏

摘 要：航班的過(guò)站時(shí)間可以反映機(jī)場(chǎng)和航空公司的運(yùn)行效率。過(guò)站時(shí)間的合理設(shè)置不僅能夠有效提高航班正點(diǎn)率和旅客滿意度，同時(shí)還能減輕航班延誤對(duì)航班計(jì)劃的影響，以及改善機(jī)場(chǎng)運(yùn)行能力。因此對(duì)航班過(guò)站時(shí)間的預(yù)測(cè)非常必要，而想要準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)過(guò)站時(shí)間，首先需要對(duì)航班過(guò)站時(shí)間的可預(yù)測(cè)性進(jìn)行分析。文章對(duì)白云機(jī)場(chǎng)和浦東機(jī)場(chǎng)的航班過(guò)站時(shí)間進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，比較分析了不同時(shí)間段以及不同機(jī)型下過(guò)站時(shí)間可預(yù)測(cè)性。發(fā)現(xiàn)一天內(nèi)，繁忙時(shí)間段的過(guò)站時(shí)間可預(yù)測(cè)性較差。同時(shí)，相較于小機(jī)型，大機(jī)型的航班過(guò)站時(shí)間可預(yù)測(cè)性較差。

關(guān)鍵詞：航班過(guò)站時(shí)間；可預(yù)測(cè)性；研究分析

1 概述

隨著我國(guó)航班量的增長(zhǎng)，航班運(yùn)行效率低下的情況卻日益嚴(yán)重。如何評(píng)價(jià)航班的運(yùn)行效率是對(duì)機(jī)場(chǎng)和航空公司進(jìn)行有效管理以及減少延誤的基礎(chǔ)。在以往的研究中，延誤往往作為一個(gè)評(píng)價(jià)航班服務(wù)質(zhì)量好壞的主要指標(biāo)，減少延誤成為了提升航班運(yùn)行效率的主要目標(biāo)。近年來(lái)，F(xiàn)AA提出了把可預(yù)測(cè)性作為一個(gè)新的指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)航班運(yùn)行狀況，并把提升可預(yù)測(cè)性作為“2025計(jì)劃”的目標(biāo)[1]。歐洲空管局（EUROCONTROL）也將可預(yù)測(cè)性作為評(píng)價(jià)機(jī)場(chǎng)運(yùn)行狀況的關(guān)鍵性指標(biāo)[2]。

可預(yù)測(cè)性是指能夠定性或定量的正確預(yù)測(cè)一個(gè)系統(tǒng)狀態(tài)的程度。國(guó)際民航組織將航班運(yùn)行可預(yù)測(cè)性定義為空域使用者和空中導(dǎo)航服務(wù)提供者能夠提供持續(xù)可靠的技術(shù)水平的能力。航班運(yùn)行的可預(yù)測(cè)性對(duì)空域使用者以及整個(gè)民航業(yè)來(lái)說(shuō)是必不可少的，因?yàn)樗麄兪前凑蘸桨鄷r(shí)刻表來(lái)執(zhí)行和操作的，而航班時(shí)刻表的編排又依賴于航班可預(yù)測(cè)性的好壞[3]。

航班過(guò)站時(shí)間是指同一架飛機(jī)在到達(dá)某機(jī)場(chǎng)后，再離開(kāi)該機(jī)場(chǎng)，在該機(jī)場(chǎng)所停留的時(shí)間。航班的過(guò)站時(shí)間可在一定程度上反映機(jī)場(chǎng)和航空公司的運(yùn)行效率。對(duì)航班過(guò)站時(shí)間可預(yù)測(cè)性研究，可以對(duì)機(jī)場(chǎng)的運(yùn)行效率進(jìn)行評(píng)估。國(guó)內(nèi)目前對(duì)過(guò)站時(shí)間的研究只關(guān)于航班延誤對(duì)過(guò)站時(shí)間的影響，以及對(duì)過(guò)站時(shí)間的估計(jì)[4-6]。而用過(guò)站時(shí)間的可預(yù)測(cè)性對(duì)機(jī)場(chǎng)的運(yùn)行狀況及服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)幾乎沒(méi)有。

文章對(duì)白云機(jī)場(chǎng)和浦東機(jī)場(chǎng)的航班過(guò)站時(shí)間進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，比較分析了不同時(shí)間段以及不同機(jī)型下過(guò)站時(shí)間可預(yù)測(cè)性。

2 研究現(xiàn)狀

國(guó)外對(duì)可預(yù)測(cè)性的研究較多，Gulding等人考慮起飛機(jī)場(chǎng)從推出到落地機(jī)場(chǎng)推入整個(gè)過(guò)程，利用美國(guó)和歐洲的OOOI數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，提到進(jìn)場(chǎng)可預(yù)測(cè)性主要受離場(chǎng)可預(yù)測(cè)性的影響，通過(guò)對(duì)比運(yùn)行時(shí)間分位數(shù)的不同來(lái)研究可預(yù)測(cè)性[7]。Liu等人通過(guò)分析來(lái)自SARDA的Human-in-the-loop仿真數(shù)據(jù)來(lái)研究機(jī)場(chǎng)運(yùn)行的可預(yù)測(cè)性。利用仿真數(shù)據(jù)，從管制員、飛行員及運(yùn)行商的角度對(duì)機(jī)場(chǎng)是否有SARDA進(jìn)行可預(yù)測(cè)性的測(cè)量和比較[8]。

國(guó)內(nèi)目前對(duì)可預(yù)測(cè)性研究主要在地面交通，黃中祥、王正武、況愛(ài)武運(yùn)用狀態(tài)空間重構(gòu)和GP算法對(duì)不同觀測(cè)尺度下高速公路交通流的短期行為特性進(jìn)行了研究，結(jié)果表明小尺度下的交通流具有混沌特性，然后運(yùn)用遞歸圖和Kolmogorov熵從定性和定量?jī)蓚€(gè)方面對(duì)其可預(yù)測(cè)性進(jìn)行了分析和比較[9]。黃阿瓊和關(guān)偉運(yùn)用R/S分析法計(jì)算不同觀測(cè)尺度下的Hurst指數(shù)值，發(fā)現(xiàn)同一天內(nèi)Hurst指數(shù)值隨觀測(cè)尺度的變大而增大，同一觀測(cè)尺度下，Hurst指數(shù)隨著樣本量的增加而降低[10]。姜桂艷等人提出了交通數(shù)據(jù)序列動(dòng)態(tài)可預(yù)測(cè)性分析的思想，在設(shè)計(jì)了交通數(shù)據(jù)序列動(dòng)態(tài)可預(yù)測(cè)性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)特征指標(biāo)的基礎(chǔ)上，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了交通數(shù)據(jù)序列動(dòng)態(tài)可預(yù)測(cè)性分析方法[11]。

3 過(guò)站時(shí)間定義及影響因素分析

3.1 過(guò)站時(shí)間定義

航班的運(yùn)行主要包括以下幾個(gè)環(huán)節(jié)：起飛機(jī)場(chǎng)滑出、航路飛行、滑入目的機(jī)場(chǎng)、過(guò)站、再次滑出前往下一個(gè)目的機(jī)場(chǎng)。根據(jù)以上流程，可以的得到航班過(guò)站流程如圖1所示。

由圖1描述可知，航班運(yùn)行時(shí)有以下幾個(gè)關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)：（1）EOBT/AOBT：預(yù)計(jì)/實(shí)際撤輪擋時(shí)間；（2）ETOT/ATOT：預(yù)計(jì)/實(shí)際起飛時(shí)間；（3）ELDT/ALDT：預(yù)計(jì)/實(shí)際降落時(shí)間；（4）EIBT/AIBT：預(yù)計(jì)/實(shí)際擋輪擋時(shí)間。

由此可以得到航班過(guò)站時(shí)間的計(jì)算，可以直接由以下公式得出：

ATTT=ATOT-ALDT （1）

ETTT=ETOT-ELDT （2）

其中，ATTT-實(shí)際過(guò)站時(shí)間，ATOT-實(shí)際起飛時(shí)間，ALDT-實(shí)際擊落時(shí)間，ETTT-預(yù)計(jì)過(guò)站時(shí)間，ETOT-預(yù)計(jì)起飛時(shí)間，ELDT-實(shí)際起飛時(shí)間。

根據(jù)以上所述，對(duì)浦東機(jī)場(chǎng)和白云機(jī)場(chǎng)2014年一年的過(guò)站航班進(jìn)行計(jì)算，得到過(guò)站時(shí)間統(tǒng)計(jì)圖如圖2、圖3所示。其中橫坐標(biāo)表示過(guò)站時(shí)間，縱坐標(biāo)表示航班數(shù)量。

圖2 2014年浦東機(jī)場(chǎng)過(guò)站時(shí)間分布圖

圖3 2014年白云機(jī)場(chǎng)過(guò)站時(shí)間分布圖

由圖2、圖3可知廣州機(jī)場(chǎng)與白云機(jī)場(chǎng)的過(guò)站時(shí)間分布具有相似性，其中白云機(jī)場(chǎng)的過(guò)站時(shí)間分布相較于浦東機(jī)場(chǎng)更加穩(wěn)定。

3.2 影響因素分析

影響航班過(guò)站時(shí)間的因素眾多，通過(guò)經(jīng)驗(yàn)分析，主要有以下幾種：

（1）計(jì)劃過(guò)站時(shí)間。在正常的執(zhí)行航班的情況下，飛機(jī)的實(shí)際過(guò)站時(shí)間和預(yù)計(jì)過(guò)站時(shí)間幾乎無(wú)偏差，但是在有了其他因素的影響下，實(shí)際過(guò)站時(shí)間才會(huì)與預(yù)計(jì)過(guò)站時(shí)間發(fā)生差異。發(fā)生延誤時(shí)，如果實(shí)際的過(guò)站時(shí)間小于預(yù)計(jì)的過(guò)站時(shí)間，那么延誤能夠被吸收，而當(dāng)實(shí)際得過(guò)站時(shí)間大于預(yù)計(jì)的過(guò)站時(shí)間時(shí)，延誤的情況就會(huì)更加嚴(yán)重。

（2）飛機(jī)類型。由于飛機(jī)的機(jī)型不同，速度不同，旅客數(shù)量不同，飛機(jī)過(guò)站時(shí)間也會(huì)受到相應(yīng)的影響。一般來(lái)說(shuō)，機(jī)型越大，過(guò)站時(shí)間也越大。

（3）機(jī)場(chǎng)起降架次。機(jī)場(chǎng)的大小也會(huì)對(duì)航班過(guò)站時(shí)間造成影響，在繁忙機(jī)場(chǎng)，相較于一般機(jī)場(chǎng)，由于飛機(jī)起降架次較多，必會(huì)造成一定延誤，從而對(duì)航班過(guò)站時(shí)間造成一定影響。

（4）航班到達(dá)時(shí)間段。在不同的時(shí)間段，實(shí)際的過(guò)站時(shí)間也會(huì)有所不同。如果航班的到達(dá)時(shí)間是在機(jī)場(chǎng)相對(duì)繁忙的時(shí)間段，實(shí)際的過(guò)站時(shí)間相對(duì)于在其他時(shí)間段，也會(huì)有所偏長(zhǎng)。

4 可預(yù)測(cè)性分析

為了量化過(guò)站時(shí)間的分布情況，一般使用方差、標(biāo)準(zhǔn)差、平均絕對(duì)偏差、四分位差等作為指標(biāo)，對(duì)可預(yù)測(cè)性進(jìn)行量化分析[1]。文章選用標(biāo)準(zhǔn)差作為評(píng)價(jià)過(guò)站時(shí)間可預(yù)測(cè)性的方法。

標(biāo)準(zhǔn)差定義是總體各單位標(biāo)準(zhǔn)值與其平均數(shù)離差平方的算術(shù)平均數(shù)的平方根。它反映組內(nèi)個(gè)體間的離散程度。標(biāo)準(zhǔn)差是用于描述時(shí)間序列變化波動(dòng)性的統(tǒng)計(jì)變量，也是用來(lái)評(píng)價(jià)可預(yù)測(cè)性好壞的常見(jiàn)方法。對(duì)于一組時(shí)間序列x1，x2，x3，…，xn，平均值為u，其標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算公式為：

（3）

由上文可知，影響航班過(guò)站時(shí)間的因素眾多，根據(jù)上述影響因素，文章將分析航班到達(dá)時(shí)間段不同和機(jī)型不同對(duì)可預(yù)測(cè)性的影響。

4.1 不同時(shí)間段過(guò)站時(shí)間可預(yù)測(cè)性比較

航班到達(dá)時(shí)間段是影響的過(guò)站時(shí)間大小的重要因素，若航班到達(dá)的時(shí)間是在機(jī)場(chǎng)相對(duì)繁忙的時(shí)間段，實(shí)際過(guò)站時(shí)間可能相對(duì)于其他時(shí)間段就會(huì)偏長(zhǎng)。文章接下來(lái)比較分析不同時(shí)間段對(duì)過(guò)站時(shí)間可預(yù)測(cè)性的影響。

首先將一天24h，以2h為間隔，共劃分為12個(gè)時(shí)間段，分別是00：00～01：59，02：00～03：59，04：00～05：59，06：00～07：59，08：00～09：59，10：00～11：59，12：00～13：59，14：00～15：59，16：00～17：59，18：00～19：59，20：00～21：59，22：00～24：59。為了比較不同時(shí)間段下機(jī)場(chǎng)繁忙程度對(duì)過(guò)站時(shí)間可預(yù)測(cè)性的影響，對(duì)不同時(shí)間段下的機(jī)場(chǎng)起降架次進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，計(jì)算各時(shí)間段起降架次所占機(jī)場(chǎng)一天總起降架次比例，最后與各時(shí)間段過(guò)站時(shí)間可預(yù)測(cè)性值相比較，得到圖4和圖5。

如圖4、圖5所示，其中左縱坐標(biāo)軸表示標(biāo)準(zhǔn)差值，右縱坐標(biāo)軸表示起降架次比例值。從圖4、圖5中可發(fā)現(xiàn)，總體趨勢(shì)上，過(guò)站時(shí)間的標(biāo)準(zhǔn)差值與機(jī)場(chǎng)各時(shí)間段的流量呈正相關(guān)關(guān)系，在機(jī)場(chǎng)繁忙時(shí)間段，起降架次數(shù)量多，過(guò)站時(shí)間的標(biāo)準(zhǔn)差較大，可預(yù)測(cè)性較差，反之，在機(jī)場(chǎng)的閑暇時(shí)間段，起降架次數(shù)量少，過(guò)站時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)差較小，可預(yù)測(cè)性較好。白云機(jī)場(chǎng)6：00-7：59時(shí)間段起降架次增加而標(biāo)準(zhǔn)差值減少，可能是2：00-6：00時(shí)間段航班量較少，起到了一定緩解作用。

4.2 不同機(jī)型過(guò)站時(shí)間可預(yù)測(cè)性比較

當(dāng)飛機(jī)機(jī)型不同時(shí)，座位數(shù)不同，對(duì)航班過(guò)站時(shí)間也會(huì)造成影響，一般來(lái)說(shuō)飛機(jī)較大，過(guò)站時(shí)間較長(zhǎng)，較小的飛機(jī)過(guò)站時(shí)間較短。文章接下來(lái)分析不同機(jī)型對(duì)過(guò)站時(shí)間可預(yù)測(cè)性的影響。

根據(jù)對(duì)白云機(jī)場(chǎng)及浦東機(jī)場(chǎng)的過(guò)站航班的統(tǒng)計(jì)，可知主要機(jī)型有以下幾種：A319、A320、A321、A332、A333、A346、B733、B738、B777、B744。以100座為間隔，將過(guò)站航班機(jī)型分類如表1所示：

根據(jù)分類機(jī)型，計(jì)算各類機(jī)型的過(guò)站時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)差，得到過(guò)站時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)差值與飛機(jī)座位數(shù)關(guān)系，如圖6所示：

從圖6中可以看出，隨著機(jī)型的改變，過(guò)站時(shí)間的平均值發(fā)生了顯著變化，隨著飛機(jī)座位數(shù)的增多，航班的平均過(guò)站時(shí)間也相應(yīng)的變長(zhǎng)。同時(shí)，過(guò)站時(shí)間的標(biāo)準(zhǔn)差值也隨著飛機(jī)座位數(shù)的增多而呈上升趨勢(shì)。即機(jī)型越大，飛機(jī)座位數(shù)越多，過(guò)站時(shí)間的可預(yù)測(cè)性越差。

5 結(jié)束語(yǔ)

文章利用標(biāo)準(zhǔn)差值對(duì)白云機(jī)場(chǎng)和浦東機(jī)場(chǎng)的過(guò)站時(shí)間進(jìn)行分析，得到以下結(jié)論：航班過(guò)站時(shí)間的可預(yù)測(cè)性大小與機(jī)場(chǎng)各時(shí)間段的繁忙程度有關(guān)，當(dāng)機(jī)場(chǎng)處于繁忙時(shí)間，流量增加，起降架次較多，航班過(guò)站時(shí)間可預(yù)測(cè)性較差，反之，當(dāng)機(jī)場(chǎng)處于空閑時(shí)間段，流量減少，起降架次減小。過(guò)站時(shí)間可預(yù)測(cè)性大小也與機(jī)型相關(guān)，對(duì)機(jī)型越大，飛機(jī)座位數(shù)越多，可預(yù)測(cè)性越差，機(jī)型越小，飛機(jī)座位數(shù)越少，可預(yù)測(cè)性越好。對(duì)于航班過(guò)站時(shí)間可預(yù)測(cè)性的研究是預(yù)測(cè)過(guò)站時(shí)間的前提，綜合現(xiàn)有的預(yù)測(cè)方法對(duì)過(guò)站時(shí)間的可預(yù)測(cè)性進(jìn)行驗(yàn)證是論文下一步的研究方向。

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