徐 雯
(福建空管分局,福建 福州 350001)
大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)及人工智能等技術(shù)的迅猛發(fā)展和廣泛應(yīng)用,以及各類新興技術(shù)與生產(chǎn)生活的深度融合,對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生了深刻影響。黨的十九屆四中全會(huì)明確將“數(shù)據(jù)”作為生產(chǎn)要素,使得數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為順應(yīng)發(fā)展潮流的必然選擇,以“智慧”為特征的行業(yè)變革正在全方位重塑民航業(yè)態(tài)??罩薪煌ü芾?以下簡(jiǎn)稱空管)作為保障民航安全高效運(yùn)行的重要中樞,也順勢(shì)而為把握機(jī)遇,積極探索空管數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路。數(shù)字化轉(zhuǎn)型既需要“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化”,也需要“數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化”??展苄袠I(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化已隨著信息化和電子化的發(fā)展不同程度地完成,但對(duì)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化和可視化的深化應(yīng)用仍在初期探索階段。
國(guó)際民航組織(ICAO)積極推進(jìn)全球航行信息共享,數(shù)字經(jīng)濟(jì)、大數(shù)據(jù)、新基建等也都納入了政府工作報(bào)告。在信息大爆炸的今天,我們最缺的不是數(shù)據(jù),而是對(duì)這些數(shù)據(jù)的理解與應(yīng)用??展芨鳂I(yè)務(wù)領(lǐng)域的信息系統(tǒng)較為完善,但缺乏有效的整合利用。如果止步于此,數(shù)字化轉(zhuǎn)型便只能浮于信息化的表面,數(shù)據(jù)只是無(wú)意義的數(shù)字,無(wú)法真正釋放其價(jià)值,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)賦能。因此在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化的同時(shí),還必須實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化。
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化是將各個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的原始痕跡以數(shù)據(jù)形式進(jìn)行表現(xiàn)和解讀,并將這些數(shù)據(jù)系統(tǒng)性地組織起來(lái),實(shí)現(xiàn)客觀世界在計(jì)算機(jī)世界里的復(fù)制和還原。而數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化是指數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)整合、分析、加工乃至預(yù)測(cè)后,智能化地反哺業(yè)務(wù),為更精準(zhǔn)的決策提供依據(jù),為更高效的管理提供指導(dǎo)。
“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化”與“數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化”的關(guān)系可以簡(jiǎn)述為數(shù)據(jù)從業(yè)務(wù)場(chǎng)景中來(lái),又反過(guò)來(lái)回到業(yè)務(wù)場(chǎng)景中提供指導(dǎo)。二者相輔相成,同是數(shù)字化轉(zhuǎn)型不可或缺的環(huán)節(jié)。雖然目前已有各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化的解決方案,但信息收錄不全、標(biāo)準(zhǔn)不一的問(wèn)題仍然存在。正如人們難以從缺失或錯(cuò)誤的線索中得出正確的結(jié)論,數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)素材,其數(shù)量和質(zhì)量決定了數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化成果的可靠性和精確度。因此,數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化也對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化提出了更高要求,倒逼上游數(shù)據(jù)收集存儲(chǔ)的優(yōu)化。
在獲取了海量多維運(yùn)行數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,辨明其潛藏深意、挖掘其潛在關(guān)聯(lián),則有賴于數(shù)據(jù)可視化的幫助??梢暬且环N數(shù)據(jù)的視覺(jué)表現(xiàn)形式,利用圖形化手段,清晰、有效地傳達(dá)信息,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)集的深入洞察。借助可視化,我們得以更好地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的意義。
一組數(shù)字或者表格的表現(xiàn)力單一,局限性大。相較之下,圖形、顏色、標(biāo)尺等幫助我們更加直觀地理解數(shù)據(jù)。空管運(yùn)行數(shù)據(jù)橫跨管制、情報(bào)、氣象、通信導(dǎo)航等多個(gè)專業(yè)領(lǐng)域,分散于各個(gè)運(yùn)行系統(tǒng)中卻又相互作用緊密聯(lián)系,對(duì)于如何將這些維度多元、體量龐大、錯(cuò)綜復(fù)雜的離散數(shù)據(jù)整合展示,可視化具有明顯的優(yōu)勢(shì)。各數(shù)據(jù)點(diǎn)的位置、大小、相對(duì)關(guān)系等都以更具象的形式表現(xiàn)出來(lái),這樣的畫(huà)面感幫助我們從局部或者整體亦或是兩者的關(guān)系去觀察數(shù)據(jù)所表達(dá)的意義,可以說(shuō)是“見(jiàn)樹(shù)又見(jiàn)林”,也為更深入的數(shù)據(jù)分析提供了研究方向。
數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化讓數(shù)據(jù)資產(chǎn)充分釋放潛能,可視化則為數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化提供高質(zhì)量的解讀和洞察切入點(diǎn),提升了信息獲取的效率,二者的融合應(yīng)用能夠滿足不同數(shù)據(jù)消費(fèi)者的定制化需求。通過(guò)構(gòu)建貼合運(yùn)行情境的管理視角,幫助不同崗位、層級(jí)能夠基于一致的理解實(shí)現(xiàn)無(wú)縫配合。民航福建空管分局于2020年實(shí)施了智慧空管創(chuàng)新項(xiàng)目,陸續(xù)開(kāi)展了云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等新技術(shù)在空管運(yùn)行管理領(lǐng)域的研究和驗(yàn)證工作,目前仍在持續(xù)迭代研發(fā)中。本文結(jié)合其中的幾個(gè)實(shí)踐案例加以說(shuō)明。
空管自動(dòng)化系統(tǒng)是空中交通管制員對(duì)空指揮的核心系統(tǒng),它的主要功能是對(duì)多源雷達(dá)數(shù)據(jù)及自動(dòng)相關(guān)監(jiān)視(ADS)信號(hào)進(jìn)行融合處理,并與飛行計(jì)劃動(dòng)態(tài)相關(guān)聯(lián),輸出綜合航跡數(shù)據(jù),為管制員提供空中交通的各項(xiàng)實(shí)時(shí)信息,包括航空器的方位、高度、航向和速度等航行諸元。管制員通過(guò)自動(dòng)化系統(tǒng),掌握航空器的運(yùn)行動(dòng)態(tài),實(shí)施管制指揮。但面向運(yùn)行指揮的定位使其著重于對(duì)單架航班的逐個(gè)關(guān)注,而從整體視角提煉航班流規(guī)律特征較為欠缺。其記錄重演服務(wù)器(DRF)24小時(shí)不間斷地記錄著綜合航跡數(shù)據(jù)和系統(tǒng)時(shí)間信息,滾動(dòng)存儲(chǔ)30天,可回放30天內(nèi)某一時(shí)刻的歷史航跡。但對(duì)于回放更早的時(shí)刻或是一段時(shí)間內(nèi)的航跡累積并不支持,而觀察一段較長(zhǎng)時(shí)間區(qū)間內(nèi)的航跡疊加情況,更能反映出空域內(nèi)交通流的整體運(yùn)行規(guī)律。
因此,我們將空管自動(dòng)化系統(tǒng)中輸出的綜合航跡數(shù)據(jù)長(zhǎng)期保存,對(duì)歷史航跡進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,并在地圖上描繪出來(lái),可以抽象出較為頻繁和相對(duì)固定的飛行軌跡,從而反映航線繁忙程度、改航路線、偏離規(guī)律、管制負(fù)荷等。線條的粗細(xì)表征了航跡分散或集中的程度,越粗則該區(qū)域內(nèi)的各個(gè)位置都有航跡經(jīng)過(guò),反之則各航跡趨近于重疊。明暗程度表征流量疏密,越亮則該航跡上疊加的流量越多,反之則流量越小。借助歷史航跡匯聚的表現(xiàn)力呈現(xiàn)空域內(nèi)的飛行軌跡全貌,既能清晰地顯露規(guī)律性,又能容易地發(fā)現(xiàn)離群點(diǎn)。
圖1展示了福州一管制空域內(nèi)2022年1月19日的航跡匯聚數(shù)據(jù)。為了更容易區(qū)分不同性質(zhì)的航空器,我們將進(jìn)港與離港航班分別用紅色和黃色標(biāo)識(shí),兩股航班流的分離程度一目了然。從圖中能夠清晰地識(shí)別出紅色的進(jìn)港航班流大都嚴(yán)格按照航線飛行,黃色的離港航班流則較為頻繁地出現(xiàn)了偏離,但是偏離程度都集中在航線兩側(cè)5海里左右。航班流在D點(diǎn)交匯處的情況更為復(fù)雜,飛行軌跡縱橫交錯(cuò),多個(gè)交叉點(diǎn)相對(duì)集中、互相干擾,遠(yuǎn)離交匯處的航班流則呈分離疏散趨勢(shì)。航跡匯聚分析幫助再現(xiàn)空域運(yùn)行的整體態(tài)勢(shì),為判明矛盾主次、優(yōu)化資源配置提供了直觀的決策依據(jù)。
圖1 2022年1月19日航跡匯聚分析
圖2為2021年5月31日同一空域內(nèi)的飛行軌跡。因彼時(shí)大雨,空域中分布有快速移動(dòng)的積雨云,航班為避開(kāi)危險(xiǎn)天氣執(zhí)行了一定程度的繞飛。可以明顯看出,復(fù)雜氣象條件下不僅飛行量降低,而且航跡匯聚形態(tài)顯著區(qū)別于常態(tài),鮮有航跡貼合預(yù)定航線,且改航軌跡顯得雜亂無(wú)章,失去了原有的分布特征,趨勢(shì)難辨。這也使得管制指揮增加了不確定性,原有的調(diào)配預(yù)案不再適用。因此,研究不同季節(jié)、不同氣象條件、空域限制乃至運(yùn)行周期內(nèi)的航跡匯聚變化趨勢(shì)具有很強(qiáng)的指導(dǎo)意義。
圖2 2021年5月31日航跡匯聚分析
結(jié)合氣象信息、限制區(qū)域等圖層的疊加,可進(jìn)一步進(jìn)行致因分析,為挖掘潛在關(guān)聯(lián)因素指明研究方向。特別是在飛行量持續(xù)增長(zhǎng)、空域資源日益緊張的背景下,為理順交通流走向、優(yōu)化繁忙航段提供了數(shù)據(jù)支撐,也為改進(jìn)預(yù)案策略、實(shí)現(xiàn)進(jìn)離港均衡給予有力輔助。
保障安全是管制服務(wù)的首要任務(wù)和核心目標(biāo),空域運(yùn)行情況越繁忙則安全保障的壓力也隨之提升。飛行流量是反映空域繁忙與否的重要因素,但并不足以涵蓋全部,存在流量攀升但有序順暢、無(wú)需管制員干預(yù)的情況,也存在流量雖處于低位但航班之間兩兩沖突、牽一發(fā)而動(dòng)全身的場(chǎng)景。因此必須將沖突情況納入考量,才能更準(zhǔn)確地量化空域繁忙程度。此處所討論的“沖突”,是指如果管制員不進(jìn)行干預(yù)或者密切監(jiān)控則很有可能引發(fā)不安全事件的情況,并不意味著已經(jīng)觸發(fā)了飛行間隔標(biāo)準(zhǔn)的底線,但管制員必須投入相當(dāng)?shù)木Τ掷m(xù)關(guān)注或是直接采取措施緩解風(fēng)險(xiǎn)。例如兩架航空器以同樣的高度、從不同方向趨近同一個(gè)導(dǎo)航臺(tái),管制員指令其中一架航空器改變高度層,以確保兩機(jī)在水平間隔最小時(shí)仍有足夠的垂直間隔。這種情況下,可以認(rèn)為兩架航空器之間存在沖突。
根據(jù)空管自動(dòng)化系統(tǒng)輸出的綜合航跡計(jì)算出兩機(jī)相對(duì)位置,從而判定是否存在沖突,并將沖突點(diǎn)在地圖上描繪出來(lái)。根據(jù)兩機(jī)航跡的夾角大小,可將沖突分為順向、相對(duì)、交叉、分散等類型。通過(guò)讀取各個(gè)區(qū)域的沖突點(diǎn)數(shù)量和疏密程度,能夠快速判別不同區(qū)域的調(diào)配量大小及主要沖突類型,高效制定有針對(duì)性的指揮預(yù)案,建立重點(diǎn)突出、特征鮮明的沖突模型。
圖3為福州某空域內(nèi)2022年2月1日至3月31日的沖突對(duì)比圖。左側(cè)展示的是交叉型沖突,右側(cè)為相對(duì)型的沖突分布,上部表格則列出了兩類沖突的具體數(shù)值及在A1、A2等各區(qū)域中的分布情況。對(duì)比發(fā)現(xiàn),交叉型沖突主要集中于D點(diǎn)處,其余位置僅零星分布,這與圖1中航跡匯聚分析所示的D點(diǎn)處多條航班流交錯(cuò)匯合的情況相吻合;相對(duì)型沖突則與圖1中的高亮雙色航班流相重合,印證了大流量的雙向干線航路更易發(fā)生逆向沖突;同時(shí),A1及A2區(qū)域內(nèi)相對(duì)型沖突較之交叉型占據(jù)主導(dǎo),T(即塔臺(tái))區(qū)域內(nèi)反之。
在沖突集中的區(qū)域,會(huì)出現(xiàn)多個(gè)沖突點(diǎn)重疊于同一位置的情況,容易造成沖突數(shù)量的誤判。為解決這一問(wèn)題,我們將沖突點(diǎn)以熱力圖的形式呈現(xiàn),單個(gè)沖突點(diǎn)為暗綠色,較多沖突點(diǎn)疊加于相近位置則顯示為亮黃色,沖突在同一位置高發(fā)則標(biāo)注為醒目的紅色。即顏色越黯淡沖突發(fā)生頻率越低,顏色越鮮亮警醒則沖突越頻發(fā),以此清晰地提示管制員對(duì)沖突多發(fā)航段予以重點(diǎn)關(guān)注,發(fā)現(xiàn)隱藏的管制運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn),為運(yùn)行人員及管理者提供空域沖突模型的畫(huà)面感,也為預(yù)案的制定和選擇提供可量化、可視化的依據(jù)。
圖4 為福州某空域內(nèi)2021年第四季度與第三季度的沖突熱力圖對(duì)比。左側(cè)為2021年10月1日至12月31日的數(shù)據(jù),右側(cè)為2021年7月1日至9月30日,上部表格則列出了各類型沖突的具體數(shù)值及在A1、A2等各區(qū)域中的分布情況。比較得出,第四季度的沖突量顯著增長(zhǎng),約是第三季度的兩倍,其中相對(duì)型沖突量的提升最為突出,是第三季度的6.9倍,交叉型及順向型沖突量變化不大,分散型沖突則大幅度減少。從空間分布來(lái)看,第四季度西南部航段的沖突較第三季度激增且位置集中,而東北部航段的沖突也有所增長(zhǎng),但是聚集程度較輕,基本均勻分布于航段上。這樣的可視化橫向比較,使得不同條件下沖突點(diǎn)的空間分布和頻發(fā)位置的偏移都能一目了然,空域的繁忙程度和調(diào)配的復(fù)雜程度得以量化。
持續(xù)監(jiān)測(cè)沖突點(diǎn)的變化規(guī)律和趨勢(shì),能夠直觀顯示區(qū)域內(nèi)的沖突聚集情況是否消解,沖突的頻發(fā)程度是否降低,有助于科學(xué)評(píng)測(cè)所采取的沖突緩解措施是否有效。
(a)交叉型 (b)相對(duì)型
(a)第四季度 (b)第三季度
空管運(yùn)行系統(tǒng)作為一個(gè)有機(jī)整體,并非各個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的機(jī)械組合或簡(jiǎn)單相加,這就需要關(guān)注數(shù)據(jù)之間的潛在關(guān)聯(lián),以此作為運(yùn)行管理的切入點(diǎn)。尤其在復(fù)雜多變的運(yùn)行環(huán)境中,難以在短時(shí)間內(nèi)抽絲剝繭、定位問(wèn)題并尋根溯源。因此,傳統(tǒng)的“出現(xiàn)問(wèn)題—識(shí)別致因—采取補(bǔ)救”的被動(dòng)式管理方式,相對(duì)瞬息萬(wàn)變的運(yùn)行情況而言顯得總是“慢半拍”。在積累了大量的運(yùn)行數(shù)據(jù)后,我們得以通過(guò)綜合分析多元數(shù)據(jù)洞察其關(guān)聯(lián)性,依據(jù)數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系而非因果關(guān)系主動(dòng)發(fā)現(xiàn)疑似的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn),從而向前瞻式管理模式邁進(jìn)。
以陸空通話檢查為例,傳統(tǒng)做法是隨機(jī)抽樣,即隨機(jī)選取回放不同時(shí)間段的陸空通話錄音進(jìn)行檢查,確認(rèn)通話的語(yǔ)速是否合適、用語(yǔ)是否標(biāo)準(zhǔn)、話音是否清晰等。抽查時(shí)段的隨意性較大,在樣本較小的情況下難以鎖定問(wèn)題。有限的人力面對(duì)海量的運(yùn)行數(shù)據(jù)必然力不從心,這就需要關(guān)注運(yùn)行中的偏離點(diǎn),縮小范圍,更有針對(duì)性地排查問(wèn)題。
將管制指揮最直接相關(guān)的兩個(gè)指標(biāo)——流量及通話負(fù)荷,對(duì)齊在時(shí)間軸上進(jìn)行分析比較。流量反映一定時(shí)間范圍內(nèi)航班數(shù)量的多少,通話負(fù)荷則反映了這段時(shí)間范圍內(nèi)陸空通話的繁忙程度,例如以15分鐘為周期,管制員與機(jī)組累計(jì)通話了10分鐘,則通話負(fù)荷記為66.67%。圖5展示的是福州一空域 2021年5月7日13∶52至15∶25的流量負(fù)荷峰值統(tǒng)計(jì),圖6則為2022年1月27日00∶00至03∶15 的流量負(fù)荷峰值比較情況。通過(guò)觀察航班流量與通話負(fù)荷的關(guān)系不難發(fā)現(xiàn),二者在大部分時(shí)候同增同減,即在航班流量上漲的情況下,通話負(fù)荷也隨之升高,反之亦然,這也非常符合一般認(rèn)知。
圖5 2021年5月7日流量負(fù)荷峰值統(tǒng)計(jì)
圖6 2022年1月27日流量負(fù)荷峰值統(tǒng)計(jì)
需要注意的是,在部分時(shí)段,二者的增減成反比,如圖7所示。1時(shí)左右航班流量下降,4時(shí)左右維持在低水平,但這兩個(gè)時(shí)刻的通話負(fù)荷卻顯示上升,根據(jù)通話內(nèi)容復(fù)核,是由于當(dāng)時(shí)受大雨影響,機(jī)組的繞飛和管制員通報(bào)機(jī)場(chǎng)天氣等導(dǎo)致通話量增加。其他可能造成流量低位通話負(fù)荷卻攀升的原因還包括空域中出現(xiàn)復(fù)雜限制、各類惡劣天氣、遇險(xiǎn)航班等;反之若航班流量上升或維持在高水平時(shí),通話負(fù)荷卻顯示持續(xù)保持在低水平,則也可能出現(xiàn)了特殊情況。無(wú)論哪種都可以視為與普遍規(guī)律的偏離,指導(dǎo)我們有的放矢地重點(diǎn)關(guān)注異常時(shí)段,以便進(jìn)一步核查和復(fù)盤(pán)。根據(jù)冰山理論,這些篩查出的疑似事件為發(fā)現(xiàn)隱患提供了線索和突破口,有助于規(guī)避可能存在的風(fēng)險(xiǎn)。
圖7 2021年5月31日流量負(fù)荷峰值統(tǒng)計(jì)
在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮下,數(shù)據(jù)被賦予了新的使命。對(duì)充分釋放數(shù)據(jù)潛能的迫切需求,加速了空管管理思路的轉(zhuǎn)變和技術(shù)應(yīng)用的升級(jí)。為了避免在信息利用過(guò)程中的盲目和迷失,需始終強(qiáng)調(diào) “數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化”的必要性,讓積累沉淀的數(shù)據(jù)不再成為閑置資產(chǎn),為順暢業(yè)務(wù)運(yùn)行和提升管理效能創(chuàng)造真正的價(jià)值??梢暬诌M(jìn)一步幫助我們?cè)诙嘣乱驘o(wú)法剝離分析的復(fù)雜場(chǎng)景下,從現(xiàn)象向本質(zhì)溯源。從海量運(yùn)行數(shù)據(jù)中抽取的線索,指引我們刻畫(huà)空管運(yùn)行特征,構(gòu)建安全風(fēng)險(xiǎn)模型,為研判安全形勢(shì)、合理配置資源以及衡量調(diào)配效果等精細(xì)化管理,提供數(shù)據(jù)支撐和決策依據(jù)。
圍繞數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)化與可視化,數(shù)據(jù)得以在持續(xù)的流動(dòng)和積累中,發(fā)揮聚焦短板、精準(zhǔn)施策和統(tǒng)籌協(xié)調(diào)的積極作用,實(shí)現(xiàn)管理能力相對(duì)發(fā)展速度的關(guān)系從“追趕”到“引領(lǐng)”的轉(zhuǎn)變,助力民航空管高質(zhì)量發(fā)展。