南中国海地区协同航迹选择方法研究

发布时间：2020-09-21 10:32

　　 亚太地区的经济发展促使南中国海空域呈现出航班飞行量与日俱增、航路交通流井喷式增长、交通需求超量、运行效率较低等现象,尤其是自东南亚地区飞往东北亚地区的交通流正逐渐加重管制员的工作负荷,航路网络交通拥堵日益突出。为解决南中国海地区航路资源受限导致的拥堵问题,本文旨在提出兼顾航空公司需求的协同航迹选择方法,既有利于降低航空公司延误成本、增强其对改航方案的满意度,又有利于实现航迹及时隙资源的科学分配,提升南中国海地区空域资源利用率。本文基于国内外先进成果,结合南中国海地区主要航路现实运行条件,引入了一种较为先进的适用于南中国海空域特点的协同式流量管理策略,主要从南中国海地区协同运行环境分析、面向协同航迹选择程序的航路拥堵风险分析,以及南中国海地区协同航迹选择方法研究等三方面展开:(1)对南中国海地区协同运行环境进行分析。基于航路资源分配、协同航迹选择程序以及航迹等运行概念,结合协同航迹选择程序运行流程下流量管理单位及航空公司主要职责,分析了空域耦合、航路交通流、气象、航空器和管制员工作负荷等因素对南中国海地区空域运行的作用影响。(2)研究了航路扇区拥堵风险预测方法。从不确定性角度提出了航路拥堵风险管理理念,重点针对协同航迹选择程序,提出了一种概率交通需求预测方法,以求得任意一个时段内目标扇区可能存在的航空器数量及与之相应的概率。在此基础上,结合不确定性容量,提出了航路拥堵风险预测模型及方法,发掘可能发生拥堵的航路时空范围,为开展协同航迹选择提供了触发依据。(3)研究了南中国海地区协同航迹选择方法。从空管和航空公司双角度,建立了两阶段时隙及航迹协同分配模型:第一阶段从空管角度,基于TOS为所有受影响航班分配时隙,以最小化总延误成本为目标;基于第一阶段分配结果,第二阶段考虑航空公司的航迹偏好,为其航班指派最优时隙和航迹,以最大化航空公司利润,并最终形成南中国海地区协同航迹选择方法。
【学位单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：V355
【部分图文】：

前面几个章节的描述，本章节基于所提的航路扇区概率性交通需求预测及拥南中国海主要航路常态天气下典型运行日的实际运行数据，开展模型方法的针对统计分析结果，并针对目标扇区容量、流量信息，航路航线数据信息以通过历史气象和实时气象预测数据匹配扇区流量概率分布，划分出扇区内的并对所建立的时隙分配及航迹分配模型进行验证评估。路扇区交通需求预测实证研究据来源及样本描述南中国海地区三亚情报区内高空航路扇区 AR01（岛内扇区）和扇区 AR02（海史运行数据进行实例分析，其航路结构分布如图 5.1 所示。图中，扇区分界为四块扇区，可以看出这两个扇区内航路（灰色粗实线）密度较高，交叉点）数量较多，且与海口（ZJHK）、三亚（ZJSY）和博鳌（ZJQH）这 3 个繁忙经过这两个扇区的航班主要分为两类，即高空飞越航班以及在上述三个繁忙务的航班，由于协同航迹选择方法是针对航空器高空运行过程中发布的流量管出飞越三亚情报区的航班数据进行分析。

图 5.3 南中国海地区航路扇区 AR01 与 AR02 典型日飞越航班分布情况 5.3 可知，由于早高峰时间段内不会存在前序航班原因而导致的延误，既没不会因为航班量过少降低预测的准确性，所以本文预测交通需求时选择 11:0较繁忙的时间片段。本文随机选取航路扇区 AR01 和 AR02 在 2018 年 4 月内样本，可发现如图 5.4 所示的扇区内交通流量数据具有日周期变化规律。0102030405060航空器数量/架次时间ARAR

南中国海地区协同航迹选择方法研究 ， ( ) ， ( ) ， 由于 ，则可知 满足 < < ，即可判定所采用的交通需求样本数据是一非平稳时间序差分法去除趋势项，循环执行差分 1 次，对于 AR01，可得 =894， ( ) ， ( ) ， ；对于 AR02，可得 = ， ( ) ， ( ) ， ，因此两个扇区均满足 <两个序列均为平稳序列，如图 5.5 所示。

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本文编号：2823385