郭聰聰，彭 瑛，吳茂裕，江 斌，毛利民

（1.南京航空航天大學(xué)民航學(xué)院，南京 210016；2.華南理工大學(xué)工商管理學(xué)院，廣州 510641）

長(zhǎng)三角地區(qū)是中國(guó)機(jī)場(chǎng)密度和飛行密度最大的區(qū)域之一，大型機(jī)場(chǎng)的密集分布使得區(qū)域內(nèi)多機(jī)場(chǎng)現(xiàn)象涌現(xiàn)。隨著各機(jī)場(chǎng)航班量的增加，鄰近機(jī)場(chǎng)之間在運(yùn)行時(shí)相互制約程度越來越高，特定飛行空域、航段及航路點(diǎn)等空域資源共用情況越發(fā)嚴(yán)重，導(dǎo)致該空域空中交通日趨繁忙，空域容量提升受限，嚴(yán)重影響了區(qū)域內(nèi)航班的正常放行率，造成很大的經(jīng)濟(jì)損失。因此，研究長(zhǎng)三角機(jī)場(chǎng)系統(tǒng)之間的運(yùn)行問題，有利于提高系統(tǒng)內(nèi)機(jī)場(chǎng)的運(yùn)行效率。

國(guó)外學(xué)者對(duì)于機(jī)場(chǎng)群運(yùn)行現(xiàn)狀的研究起步較早，從2007年開始，美國(guó)聯(lián)合發(fā)展與規(guī)劃辦公室（JPDO）初步歸納了影響機(jī)場(chǎng)群運(yùn)行的多種因素，包括區(qū)域內(nèi)機(jī)場(chǎng)數(shù)量、各機(jī)場(chǎng)間距離、跑道運(yùn)行相關(guān)度、運(yùn)行限制和空域結(jié)構(gòu)等[1]。Atkins[2]總結(jié)了機(jī)場(chǎng)之間共享的空域資源：進(jìn)離場(chǎng)移交點(diǎn)、進(jìn)離場(chǎng)程序、重疊空域、公共扇區(qū)、噪聲和環(huán)境限制等。Li 等[3]研究了共用移交點(diǎn)、共用某段飛行程序、共用某部分空域、下游空域限制（尾流間隔，跑道容量，扇區(qū)容量等）4 個(gè)因素對(duì)于機(jī)場(chǎng)群中各機(jī)場(chǎng)的影響。國(guó)內(nèi)對(duì)于機(jī)場(chǎng)群的研究大多集中于提高機(jī)場(chǎng)群內(nèi)空域資源利用率及機(jī)場(chǎng)運(yùn)行效率等方面。歐陽(yáng)杰[4]提出了中國(guó)建立區(qū)域機(jī)場(chǎng)體系的原則及等級(jí)化、規(guī)模化和體系化的總體目標(biāo)，并總結(jié)了機(jī)場(chǎng)群的發(fā)展模式。彭瑛[5]在機(jī)場(chǎng)群運(yùn)行評(píng)估模型的選取方面，總結(jié)了多類典型的機(jī)場(chǎng)群模型和綜合評(píng)估模型，從中確定了最優(yōu)的模型方案與優(yōu)化理論，進(jìn)一步加深了民航對(duì)于機(jī)場(chǎng)群各類模型的認(rèn)識(shí)，在機(jī)場(chǎng)群規(guī)劃建設(shè)中發(fā)揮一定作用。

國(guó)內(nèi)外針對(duì)各類機(jī)場(chǎng)群的測(cè)度方法、概念基礎(chǔ)、運(yùn)行指標(biāo)等方面的研究較為全面，但在空域資源利用率、機(jī)場(chǎng)群內(nèi)部運(yùn)行相關(guān)性等研究相對(duì)較少。因此，從飛行流量、離港延誤兩方面，根據(jù)機(jī)場(chǎng)群的實(shí)際運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，研究機(jī)場(chǎng)群各機(jī)場(chǎng)之間在交通流量的相互作用及離港延誤架次、時(shí)間等運(yùn)行的內(nèi)在關(guān)聯(lián)和影響，從而有利于協(xié)調(diào)機(jī)場(chǎng)群內(nèi)各機(jī)場(chǎng)的運(yùn)行，減少矛盾沖突。

1 概況分析

1.1 運(yùn)行現(xiàn)狀

根據(jù)2018年中國(guó)民用航空局公布的《2018年民航機(jī)場(chǎng)吞吐量排名》[6]，2018年長(zhǎng)三角地區(qū)所有機(jī)場(chǎng)完成旅客吞吐量2.48 億人次、貨郵吞吐量550 萬噸、飛機(jī)起降量達(dá)194 萬架次，其中，ZSPD、ZSSS、ZSHC、ZSNJ 4 個(gè)機(jī)場(chǎng)的吞吐量占長(zhǎng)三角地區(qū)總量的比重分別達(dá)到26%、14%、15%及11%，如圖1所示。長(zhǎng)三角共有22個(gè)機(jī)場(chǎng)，上述4 個(gè)核心機(jī)場(chǎng)吞吐量總和占所有機(jī)場(chǎng)總比重的66%。根據(jù)“帕累托法則”，占機(jī)場(chǎng)總數(shù)18.2%的4 個(gè)機(jī)場(chǎng)，完成量約占長(zhǎng)三角地區(qū)民航業(yè)務(wù)總量的70%，具有一定的決定作用和廣泛適用的特點(diǎn)。因此，選取ZSPD、ZSSS、ZSHC 和ZSNJ 4 個(gè)機(jī)場(chǎng)為代表，作為長(zhǎng)三角機(jī)場(chǎng)群的研究對(duì)象，從而在研究誤差允許范圍內(nèi)，準(zhǔn)確有效地減小機(jī)場(chǎng)群結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度和運(yùn)算總量，著重突出機(jī)場(chǎng)群運(yùn)行時(shí)各項(xiàng)指標(biāo)的相關(guān)性。

圖1 2018年長(zhǎng)三角四大機(jī)場(chǎng)與其他機(jī)場(chǎng)的吞吐量占比Fig.1 Throughput ratio of four major airports and other airports in Yangtze River Delta in 2018

1.2 空域結(jié)構(gòu)

機(jī)場(chǎng)群的空域結(jié)構(gòu)主要表現(xiàn)為各機(jī)場(chǎng)進(jìn)離場(chǎng)定位點(diǎn)的分布情況，根據(jù)2016年8月的電子航行資料匯編，研究了四大機(jī)場(chǎng)已公布的進(jìn)離場(chǎng)程序圖，在保證覆蓋主要定位點(diǎn)及其相對(duì)位置的基礎(chǔ)上，簡(jiǎn)化了進(jìn)離場(chǎng)程序的相關(guān)路線圖和操作程序，繪制了4 個(gè)機(jī)場(chǎng)的主要進(jìn)離場(chǎng)定位點(diǎn)示意圖，如圖2所示，其中，箭頭表示簡(jiǎn)化的操作程序，三角形表示主要的定位點(diǎn)。

圖2 四大機(jī)場(chǎng)主要進(jìn)離場(chǎng)定位點(diǎn)及相對(duì)位置Fig.2 Main arrival and departure points and their relative positions of four major airports

結(jié)合各機(jī)場(chǎng)和定位點(diǎn)的相對(duì)位置，繪制關(guān)于長(zhǎng)三角機(jī)場(chǎng)群的共享空域結(jié)構(gòu)圖（圖3）。從圖3中可看出，各機(jī)場(chǎng)之間均有相對(duì)應(yīng)的重合的共享定位點(diǎn)（如ZSPD和ZSSS 機(jī)場(chǎng)共享PIKAS、LAMEN 等定位點(diǎn)）。由于飛機(jī)尾流間隔、設(shè)備工作能力等因素的限制，各機(jī)場(chǎng)之間必然存在空域資源的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，科學(xué)協(xié)調(diào)機(jī)場(chǎng)之間的空域資源，能最大限度地提高空域利用率，提高運(yùn)行效率和經(jīng)濟(jì)效益，并減少地面擁堵和航線擁擠，是研究機(jī)場(chǎng)群運(yùn)行的重要課題之一。

圖3 長(zhǎng)三角機(jī)場(chǎng)群的共享進(jìn)離場(chǎng)結(jié)構(gòu)圖Fig.3 Shared entry and exit structure chart of Yangtze River Delta multi-airport group

2 Pearson 相關(guān)性分析模型

皮爾遜（Pearson）相關(guān)系數(shù)定義為兩個(gè)變量之間的協(xié)方差和標(biāo)準(zhǔn)差的商。假設(shè)變量X 和Y 組成兩組樣本，兩變量之間的相關(guān)系數(shù)r 可表示如下

式中，r∈[-1，1]。

進(jìn)行相關(guān)性分析時(shí)，首先選取要進(jìn)行相關(guān)性分析的變量，然后根據(jù)所建立的相關(guān)性分析模型，計(jì)算相關(guān)性，具體步驟如下。

步驟1數(shù)據(jù)收集與處理

通過空中交通管理局運(yùn)營(yíng)中心獲得2016年1月1日—2016年12月31日國(guó)內(nèi)全部機(jī)場(chǎng)的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)。經(jīng)過數(shù)據(jù)篩選及清洗，剩余約113 萬個(gè)長(zhǎng)三角機(jī)場(chǎng)群航班數(shù)據(jù)記錄片段。每個(gè)片段都包含6 個(gè)關(guān)鍵特征：航班號(hào)、機(jī)型、起飛機(jī)場(chǎng)、到達(dá)機(jī)場(chǎng)、計(jì)劃到達(dá)/起飛時(shí)間、實(shí)際到達(dá)/起飛時(shí)間。以此為基礎(chǔ)，構(gòu)建各機(jī)場(chǎng)關(guān)于飛行流量、延誤分析的數(shù)據(jù)集，每個(gè)機(jī)場(chǎng)的數(shù)據(jù)集均包含日期、離場(chǎng)架次、進(jìn)場(chǎng)架次、總飛行流量、離場(chǎng)延誤架次、離場(chǎng)延誤總時(shí)間及離場(chǎng)平均延誤時(shí)間共7 個(gè)屬性。再進(jìn)行異常值剔除后，保留98%的有效值，表明采用剔除異常值之后的數(shù)據(jù)集作為研究對(duì)象，具有一定的有效性。

步驟2相關(guān)性系數(shù)求解

對(duì)于飛行流量的相關(guān)性分析，所需數(shù)據(jù)為長(zhǎng)三角四大機(jī)場(chǎng)全年的各時(shí)段進(jìn)離場(chǎng)架次。對(duì)于機(jī)場(chǎng)群各時(shí)刻離港延誤架次與時(shí)間的相關(guān)性，采用機(jī)場(chǎng)各時(shí)刻離港延誤架次進(jìn)行分析；對(duì)于機(jī)場(chǎng)群各地區(qū)離港延誤架次與時(shí)間的相關(guān)性，采用各機(jī)場(chǎng)不同離港方向的延誤架次進(jìn)行分析。

參考式（1），計(jì)算各變量之間的Pearson 相關(guān)性系數(shù)。進(jìn)行相關(guān)性設(shè)計(jì)后，可獲得：①機(jī)場(chǎng)群內(nèi)部各機(jī)場(chǎng)之間的各時(shí)刻進(jìn)離場(chǎng)架次的相關(guān)性及顯著性水平；②各時(shí)刻或各地區(qū)離港延誤架次與時(shí)間的相關(guān)性及顯著性水平。具體計(jì)算過程如下。

1）飛行流量相關(guān)性

作為多核心型機(jī)場(chǎng)群，由于空域資源、地面結(jié)構(gòu)等多方面的共同作用，導(dǎo)致長(zhǎng)三角機(jī)場(chǎng)群交通流量的相互作用愈加復(fù)雜[7-8]，機(jī)場(chǎng)的資源分配和進(jìn)度優(yōu)化，不僅要考慮該機(jī)場(chǎng)的進(jìn)離港均衡，還需要考慮機(jī)場(chǎng)群內(nèi)其他機(jī)場(chǎng)的進(jìn)離港容量的均衡。考慮全天各時(shí)刻中機(jī)場(chǎng)之間進(jìn)離港架次的相關(guān)性，能夠幫助機(jī)場(chǎng)管理者結(jié)合現(xiàn)有的資源和信息，更好地相互協(xié)調(diào)，保證機(jī)場(chǎng)良好的運(yùn)行水平。

假設(shè)第i 行的進(jìn)場(chǎng)架次為fA（i），第j 列的進(jìn)場(chǎng)架次為fA（j），第i 行的離場(chǎng)架次為fD（i），第j 列的離場(chǎng)架次為fD（j），平均進(jìn)場(chǎng)架次為fA，平均離場(chǎng)架次為fD。

計(jì)算進(jìn)場(chǎng)架次fA（i）與進(jìn)場(chǎng)架次fA（j）之間的Pearson 相關(guān)性系數(shù)如下

計(jì)算進(jìn)場(chǎng)架次fA（i）與離場(chǎng)架次fD（j）之間的Pearson 相關(guān)性系數(shù)如下

計(jì)算離場(chǎng)架次fD（i）與離場(chǎng)架次fD（j）之間的Pearson 相關(guān)性系數(shù)如下

2）離港延誤相關(guān)性

離港延誤率是衡量機(jī)場(chǎng)航班正常率的一個(gè)重要指標(biāo)[9-10]，能夠幫助機(jī)場(chǎng)掌握每個(gè)時(shí)刻的運(yùn)行狀態(tài)，并根據(jù)實(shí)際情況采取相應(yīng)措施以提高旅客的乘機(jī)體驗(yàn)、減少航空公司的運(yùn)營(yíng)成本及管制人員的工作負(fù)荷。

離港延誤分析包括離港延誤時(shí)間分布相關(guān)性和離港延誤地區(qū)分布相關(guān)性兩方面。研究機(jī)場(chǎng)群各時(shí)刻離港延誤架次與時(shí)間之間的相關(guān)性，能夠幫助機(jī)場(chǎng)提前準(zhǔn)備應(yīng)對(duì)可能出現(xiàn)的大面積延誤，增進(jìn)機(jī)場(chǎng)之間運(yùn)行狀態(tài)的相互了解。而研究機(jī)場(chǎng)群飛往各地區(qū)的延誤架次與時(shí)間的相關(guān)性，能夠更加精確地幫助機(jī)場(chǎng)協(xié)調(diào)有限資源，從而最大化資源的利用率。

a）離港延誤時(shí)間分布

離港延誤時(shí)間分布相關(guān)性研究的是離港延誤架次與離港延誤時(shí)間之間的相關(guān)性。假設(shè)第i 行的離港延誤架次為fd（i），第j 列的離港延誤架次為fd（j），離港平均延誤架次；第i 行的離港延誤時(shí)間為td（i），第j 列的離港延誤時(shí)間為td（j），離港平均延誤時(shí)間為。

計(jì)算離港延誤架次fd（i）與離港延誤架次fd（j）之間的Pearson 相關(guān)性系數(shù)如下

計(jì)算離港延誤時(shí)間td（i）與離港延誤架次fd（j）之間的Pearson 相關(guān)性系數(shù)如下

計(jì)算離港延誤時(shí)間td（i）與離港延誤時(shí)間td（j）之間的Pearson 相關(guān)性系數(shù)如下

b）離港延誤地區(qū)分布

每個(gè)機(jī)場(chǎng)都具有不同的離港方向，離港延誤地區(qū)分布相關(guān)性研究的是不同方向離港延誤架次之間的相關(guān)性。假設(shè)第i 個(gè)方向上的離港延誤架次為fd（i），第j 個(gè)方向上的離港延誤架次為fd（j）。

計(jì)算第i 個(gè)方向上的離港延誤架次fd（i）與第j 個(gè)方向上的離港延誤架次fd（j）的Pearson 相關(guān)性系數(shù)如下

步驟3顯著性水平檢驗(yàn)

上一步計(jì)算各變量間的Pearson 相關(guān)性系數(shù)r 時(shí)，必然相應(yīng)地計(jì)算出其顯著性水平P，設(shè)置P 的臨界值為0.05，對(duì)應(yīng)5 顆星。若P＜0.05，則說明不能拒絕原假設(shè)，即變量之間的差異有顯著意義。

步驟4數(shù)據(jù)可視化

由于對(duì)比的組別過多，Pearson 相關(guān)性系數(shù)r 也較多，為使結(jié)果更加直觀，便于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行理解和分析，將結(jié)果進(jìn)行可視化處理。

步驟5結(jié)果分析

獲得機(jī)場(chǎng)群內(nèi)部各機(jī)場(chǎng)之間的進(jìn)離港架次及延誤分布的相關(guān)性及顯著性水平，然后對(duì)其進(jìn)行分析，得到長(zhǎng)三角機(jī)場(chǎng)群機(jī)場(chǎng)飛行流量及離港延誤的運(yùn)行結(jié)論及建議。

綜上，對(duì)上述相關(guān)性分析方法的設(shè)計(jì)圖，如圖4所示。

圖4 相關(guān)性分析方法設(shè)計(jì)Fig.4 Correlation analysis method design

3 相關(guān)性分析結(jié)果

3.1 飛行流量相關(guān)性分析

圖5為機(jī)場(chǎng)群進(jìn)離港架次的相關(guān)性及顯著性水平（方格刻度表示飛機(jī)架次），其中：對(duì)角線方格顯示各機(jī)場(chǎng)進(jìn)離港架次的分布圖；對(duì)角線上方方格的數(shù)字表示兩個(gè)屬性之間的相關(guān)性值，星號(hào)表示顯著程度（星號(hào)越多表明越顯著，3 顆星說明該相關(guān)性為顯著可信）；對(duì)角線下方方格給出兩個(gè)屬性的散點(diǎn)圖，數(shù)據(jù)中間的曲線表示屬性之間的線性相關(guān)性。

圖5 機(jī)場(chǎng)群進(jìn)離港架次相關(guān)性與顯著性水平Fig.5 Correlation and significance level of arrival and departure flight of multi-airport group

將屬性之間的相關(guān)性可視化為熱力圖，使結(jié)果顯示更加清晰，如圖6所示。色塊顏色越深，說明兩者之間的相關(guān)度越高。

圖6 各機(jī)場(chǎng)進(jìn)離港時(shí)刻相關(guān)性的熱力圖Fig.6 Correlation between airport arrival and departure time of each airport

由于數(shù)據(jù)集覆蓋量較大（全年），所有屬性的顯著性檢驗(yàn)均可信，從圖5和圖6中可得到以下結(jié)論：

1）由對(duì)角線方格可看出，各機(jī)場(chǎng)進(jìn)離港架次出現(xiàn)的組合中，除（0,0）外，出現(xiàn)頻次最大的組合均接近于機(jī)場(chǎng)的容量限制值，符合正態(tài)分布的特點(diǎn)，說明長(zhǎng)三角地區(qū)四大機(jī)場(chǎng)在每天8:00—22:00 的時(shí)段內(nèi)，其服務(wù)的進(jìn)離港架次均趨于飽和容量，機(jī)場(chǎng)接近飽和運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)，能夠充分利用有限資源和分配流量以保證經(jīng)濟(jì)效益的最大化，但處理應(yīng)急事件的彈性較小，需要時(shí)刻保持相互溝通提高應(yīng)急反應(yīng)能力；

2）對(duì)于離港-離港之間的相關(guān)性，四大機(jī)場(chǎng)之間離港-離港的相關(guān)性均較大，rmax=rZSHC_離港-ZSSS_離港=0.86，rmin=rZSNJ_離港-ZSPD_離港=0.77，說明長(zhǎng)三角機(jī)場(chǎng)群各大機(jī)場(chǎng)的離港時(shí)刻較為集中，符合早晚高峰航班波“早離港”的特征，且總體分布均勻，即各機(jī)場(chǎng)的離港架次在同一時(shí)刻內(nèi)均趨于飽和；

3）對(duì)于進(jìn)港-進(jìn)港之間的相關(guān)性，與離港-離港相似，rmax=rZSHC_進(jìn)港-ZSSS_進(jìn)港=0.87，rmin=rZSHC_進(jìn)港-ZSNJ_進(jìn)港=0.75，說明長(zhǎng)三角機(jī)場(chǎng)群各大機(jī)場(chǎng)進(jìn)港的時(shí)刻較為集中，符合早晚高峰形航班波“晚進(jìn)港”的特征，且總體分布均勻，即各機(jī)場(chǎng)進(jìn)港架次在同一時(shí)刻內(nèi)均趨于飽和；

4）對(duì)于離港-進(jìn)港之間的相關(guān)性，rZSPD_進(jìn)港-ZSPD_離港=rZSPD_離港-ZSSS_進(jìn)港=0.70，說明ZSPD 的進(jìn)港航班與自身的離港航班、ZSSS 的進(jìn)港航班相對(duì)錯(cuò)峰，能夠更有效地避免因地理位置過近導(dǎo)致的資源緊張，而rZSHC_離港-ZSHC_進(jìn)港=0.53，rZSNJ_離港-ZSNJ_進(jìn)港=0.57，rZSSS_離港-ZSSS_進(jìn)港=0.58，較小的相關(guān)系數(shù)值表明機(jī)場(chǎng)各時(shí)刻分布的進(jìn)離港架次相近，其運(yùn)行能力較為均衡。

綜上，長(zhǎng)三角機(jī)場(chǎng)群中，四大機(jī)場(chǎng)“早離港、晚進(jìn)港”的特征明顯，不利于機(jī)場(chǎng)群保持進(jìn)離港的均衡，時(shí)段內(nèi)用于起飛或著陸跑道的利用率較低，且易造成場(chǎng)內(nèi)擁堵、航線擁擠的現(xiàn)象。同時(shí)，機(jī)場(chǎng)離港與進(jìn)港的相關(guān)性有限，ZSPD 和ZSSS 能夠有效錯(cuò)峰運(yùn)行，機(jī)場(chǎng)本身進(jìn)離場(chǎng)架次較均衡?？傮w而言，協(xié)調(diào)機(jī)場(chǎng)群進(jìn)離港架次，能夠有效促進(jìn)機(jī)場(chǎng)群總體容量和運(yùn)行效率的提高。

3.2 離港延誤相關(guān)性分析

3.2.1 離港延誤時(shí)間分布

由于各類屬性之間的相關(guān)性均顯著可信，可實(shí)現(xiàn)各機(jī)場(chǎng)離港延誤架次與時(shí)間的相關(guān)性，如圖7所示。

圖7 四大機(jī)場(chǎng)離港延誤架次與時(shí)間的相關(guān)性及顯著性水平Fig.7 Correlation and significance level between delay flights and time among four magor airports

分析得到以下的相關(guān)結(jié)論：

1）在對(duì)角線方格中，各機(jī)場(chǎng)離港延誤架次仍符合一定的正態(tài)分布（不考慮（0，0）），說明離港延誤的架次與離港總架次呈正相關(guān)關(guān)系，而延誤時(shí)間則較為集中，出現(xiàn)較多大面積的短時(shí)延誤，機(jī)場(chǎng)可在每天8:00—22:00 的高峰時(shí)段中，加強(qiáng)管理，避免延誤的“連鎖”反應(yīng)；

2）在架次-架次之間的相關(guān)性中，由于離港延誤架次與離港架次呈強(qiáng)正相關(guān)關(guān)系，各機(jī)場(chǎng)的延誤架次之間也具有較大的相關(guān)性，rmax=rZSHC-ZSSS=0.87，rmin=rZSNJ-ZSPD=0.78。由于存在波及延誤（前一航班的延誤將引起后續(xù)航班的連鎖反應(yīng)），同時(shí)各機(jī)場(chǎng)之間的地理位置相鄰，航班延誤率的大小直接與共享定位點(diǎn)分配流量的效率有關(guān)，提高共享定位點(diǎn)的使用率，對(duì)于降低延誤有重要作用；

3）對(duì)于架次-時(shí)間之間的相關(guān)性，各機(jī)場(chǎng)離港延誤架次與時(shí)間的相關(guān)性較小，說明二者之間相互影響的程度較小，可能在于由天氣、管制等引起的延誤時(shí)間具有不可控性，研究意義不大；

4）對(duì)于時(shí)間-時(shí)間之間的相關(guān)性，各機(jī)場(chǎng)離港延誤相關(guān)性較小，說明各機(jī)場(chǎng)離港延誤時(shí)間的決定因素是機(jī)場(chǎng)自身資源和運(yùn)行水平，彼此之間的影響較小。

綜上，長(zhǎng)三角機(jī)場(chǎng)群中，離港延誤架次與離港的總架次呈強(qiáng)正相關(guān)關(guān)系，也滿足“早離港”的高峰特征，而由于延誤時(shí)間具有不可控性且與機(jī)場(chǎng)自身能力、資源相關(guān)，各機(jī)場(chǎng)延誤的時(shí)間與其他屬性的關(guān)聯(lián)不大。總體而言，離港延誤能夠通過提前預(yù)知管制條件及航班調(diào)度，減少波及延誤，提高空域資源利用率。

3.2.2 離港延誤地區(qū)分布

計(jì)算機(jī)場(chǎng)群某機(jī)場(chǎng)飛往各地區(qū)的離港延誤架次之間的相關(guān)性，由于數(shù)據(jù)量較大（28 個(gè)變量），數(shù)據(jù)顯示較為模糊，采用熱力圖的方式進(jìn)行說明，如圖8所示。

圖8 機(jī)場(chǎng)群離港方向的延誤架次相關(guān)性熱力圖Fig.8 Correlation thermogram between dalay departure flights of multi-airport group

由此得出以下的相關(guān)結(jié)論：

1）熱力圖中淺色或白色區(qū)域占比較大，說明大體上各地區(qū)離港延誤之間的相關(guān)性較小，離港延誤與航班目的地所屬區(qū)域的關(guān)聯(lián)程度不大；

2）各機(jī)場(chǎng)內(nèi)部離港方向的相關(guān)性為rZSHC_西南-中南=0.60，rZSNJ_西南-中南=0.53，rZSPD_東北-西北=0.58，rZSPD_東北-西南=0.55，rZSPD_東北-中南=0.56，rZSPD_西北-西南=0.60，rZSPD_中南-西南=0.50 及ZSSS 機(jī)場(chǎng)的全部區(qū)域之間的相關(guān)性均適中，可能的原因在于其離港所需的地面、空域資源稍微有所重疊（如起飛方向、離港定位點(diǎn)重合），因此，應(yīng)關(guān)注其離港的共同點(diǎn)，減少運(yùn)行高峰的出現(xiàn)；

3）部分機(jī)場(chǎng)之間的離港延誤與地區(qū)之間有明顯的相關(guān)性（圖中深色），如rZSSS_中南-ZSHC_中南=0.74，rZSSS_中南-ZSPD_東北=0.69，rZSSS_中南-ZSNJ_中南=0.64，說明這些所屬區(qū)域的離港航班之間延誤與否具有強(qiáng)正相關(guān)性，能夠幫助機(jī)場(chǎng)熟知彼此的運(yùn)作規(guī)律、增進(jìn)合作，更好地協(xié)調(diào)離港航班所需的地面、空域資源。

3.3 優(yōu)化建議

通過長(zhǎng)三角機(jī)場(chǎng)群內(nèi)關(guān)于進(jìn)離港架次，離港延誤架次與時(shí)間、地區(qū)的相關(guān)性研究，總結(jié)了各類相關(guān)性的特征和現(xiàn)狀，為長(zhǎng)三角機(jī)場(chǎng)群的運(yùn)行提出了多方面的優(yōu)化建議。

1）在每天8:00—22:00 的主要運(yùn)行時(shí)段內(nèi)，優(yōu)化各機(jī)場(chǎng)在共享進(jìn)離港定位點(diǎn)的流量分配，爭(zhēng)取做到“流量錯(cuò)峰”，避免機(jī)場(chǎng)群“早離港，晚進(jìn)港”的集中性，從而提高機(jī)場(chǎng)群中有限資源和“該時(shí)段內(nèi)閑置”跑道的綜合利用率。

2）在高峰運(yùn)行時(shí)段內(nèi)，由于機(jī)場(chǎng)內(nèi)總飛行流量趨于飽和，對(duì)應(yīng)急事件的處理能力有限，因此，應(yīng)制定充分的應(yīng)對(duì)措施和標(biāo)準(zhǔn)流程，進(jìn)一步結(jié)合長(zhǎng)三角地區(qū)的其他衛(wèi)星機(jī)場(chǎng)，保證處理應(yīng)急事件的效率。

3）由于機(jī)場(chǎng)群中離港延誤率較高，因此，機(jī)場(chǎng)離港延誤與離港總架次呈強(qiáng)正相關(guān)關(guān)系，可通過“離港錯(cuò)峰”的方式提高資源利用率、降低延誤率，也可通過增加人員的方式提高工作效率，以避免出現(xiàn)“波及延誤”。同時(shí)，由于延誤時(shí)間的長(zhǎng)短直接影響旅客體驗(yàn)、航空公司運(yùn)營(yíng)成本等，且只與機(jī)場(chǎng)自身的運(yùn)行水平相關(guān)。因此，提升機(jī)場(chǎng)容量、管制人員素質(zhì)及機(jī)場(chǎng)標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)行程序等，能夠有效地減少延誤時(shí)間。

4）各機(jī)場(chǎng)離港延誤的地區(qū)相關(guān)性有限，對(duì)于同一機(jī)場(chǎng)不同地區(qū)的離港延誤，應(yīng)關(guān)注強(qiáng)相關(guān)性的關(guān)聯(lián)地區(qū)，研究其離港時(shí)所需的空域資源是否高度重疊等，從而采取地區(qū)性的“離港錯(cuò)峰”；對(duì)于不同機(jī)場(chǎng)之間具有強(qiáng)相關(guān)性的地區(qū)，則能夠增進(jìn)機(jī)場(chǎng)群中各機(jī)場(chǎng)了解彼此的運(yùn)作規(guī)律，從而提前制定應(yīng)對(duì)離港延誤的相應(yīng)措施。

4 結(jié)語(yǔ)

通過對(duì)長(zhǎng)三角機(jī)場(chǎng)群內(nèi)部機(jī)場(chǎng)飛行流量的相關(guān)性、離港延誤時(shí)間分布及地區(qū)分布的相關(guān)性進(jìn)行分析，從空域資源、高峰進(jìn)離港航班占比率等方面為長(zhǎng)三角機(jī)場(chǎng)群的建設(shè)發(fā)展提出優(yōu)化建議，從而為實(shí)際解決機(jī)場(chǎng)群現(xiàn)象、提高機(jī)場(chǎng)群運(yùn)行效率提供了一定的參考借鑒。同時(shí)，文中未能結(jié)合實(shí)際運(yùn)營(yíng)政策提出切實(shí)可行地提高空域利用率的相關(guān)建議，且長(zhǎng)三角機(jī)場(chǎng)群內(nèi)部機(jī)場(chǎng)之間的關(guān)聯(lián)及與其他18 個(gè)機(jī)場(chǎng)的研究存在不足，將作為進(jìn)一步的研究方向。