基于大数据的空中交通流量管理的协同决策

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　　摘要：随着我国民航快速发展，航班运输量持续增长，空中交通流量的快速增长给空管行业带来越来越大的挑战，对空中交通流量进行科学合理的管理的需求日益凸显。本文尝试在协同决策理念下，基于大数据技术，构建多方参与、信息共享的空中交通流量管理系统。
　　关键词：大数据;空中交通流量管理;协同决策
　　1 绪论
　　1.1大数据
　　大数据是一个体量大、类别多并且难以用传统数据库工具对其进行处理的数据集合。大数据不仅仅是指海量的信息，更强调向信息能如何筛选和处理。
　　1.2空中交通流量管理
　　空中交通流量管理是保障飞行行安全的重要环节，是对现有机场、空域、航路进行准确评估后采用的管理方式，通过合理地放行航空器在保障安全的基础上加速空中流量，减少空中拥堵，有效降低空中交通安全风险，最大化利用有限的空域资源。
　　1.3协同决策
　　协同决策（Collaborative Decision Making，简称CDM）是开放、透明的平台，是一个高效、可靠的运行机制，其通过空中交通流量管理系统各参与方，包括如气象、机场、航空公司、军航、通用航空、私人业界、学术界和政府等，协同制定战略和做出战术决策，来实现减少延误和正点等系统目标。CDM不是一个目标，而是用来实现航空运行系统性能目标的理念。由于CDM要求系统各参与方做到目的与信息共享、相互沟通，并最终协调决策，因而使用CDM能够实现相对高效的、正确的决策目标。
　　2当前空中交通流量管理协同决策的现状
　　CDM机制从运行开始到现在，已经被欧美等航空业发达的国家证明能够有效地提高航空运输系统效率。目前，CDM是美国流量管理系统的重要组成部分，确保FAA与国家空域系统的用户之间进行有效的协调，在公平、透明的环境中共享准确的可用信息，更加灵活地解决飞行流量受到限制时所带来的问题。近年来我国各地区空管局上线运行的CDM系统以及每天的视频协调会议都是协同决策理念在空中交通流量管理中的初步应用。依托CDM系统，各地区空管局基本建立了本地区内统一的流量管理工作程序，此外民航局空管局也建立了民航运行协调决策机制，各地区空管局、重要航空公司和机场以及繁忙地区空管分局（站）每天利用视频协调会议系统，及时掌握和协调处理航班运行问题。
　　这些措施有效缓解了空中交通拥堵、提升空管运行效率，但是在执行过程中还存在一些问题：
　　2.1 全国还缺乏统一的空中交通流量管理技术标准，各地区空管局实施流量管理的具体措施和方法还有差异;
　　2.2当前各地区运行的CDM系统也存在明显局限性，仅仅实现通过限制条件计算出航班预计起飞时刻，只解决了关舱门后旅客长时间等待的问题;
　　2.3各地区间CDM系统暂时还不能实现联网和数据交换，整体运行效率不高而且数据信息不连续，反馈更新不及时，浪费时间间隙;
　　2.4区域流量管理系统为核心的协同网络系统功能更新以及实施维护不能及时有效;
　　2.5区域流量管理子系统为核心的协同网络系统中的航班数据和现行管制部门雷达实时航班数据不匹配;
　　2.6流量管理部门的辅助决策系统数据匮乏
　　尽管近几年流量管理部门统计并发布通行能力管理以及实施大面积航班延误预警及响应机制，可也仅限于国内几大管制中心和大型机场。同时气象数据以及气象预报对流量管理部门决策支持软件不够及时不够精确，仅仅凭流量管理人员的经验做出的预先流量管理措施多数是粗放型的，同时也给流量管理人员带来严重的职责风险。所以，流量管理和管制指挥的相辅相成和谐也就成了水中之月，镜中之花。
　　3大数据技术对解决空中交通流量管理协同决策的建议
　　3.1数据挖潜、信息共享
　　通过大数据技术对可使用空域数据，计划航班时刻数据，管制雷达航班实时动态数据，非正常情况下动态航班时刻更新数据，各管制区域流量管理数据甚至机场保障能力数据，航空公司执行机组数据，气象部门往期 实时和预报数据等等，成为流量管理联机分析处理、数据挖掘的基础。而流量管理部门又能够依托大数据系统及时有效地把最新的航班数据反馈到管制部门，航空公司，机场保障部门甚至是智能化地各个乘客的移动设备。这将具有非凡的意义，不仅可以降低航班安全风险提高航班正点率，甚至可以极大地提高乘客的满意度。
　　3.2空域使用精细化化
　　目前中国大陆只有约15%的空域开放为民航使用，空域开放程度严重不足，这与空中交通发达国家90%左右空域用于民用形成强烈反差。一方面空域资源大量闲置，另一方面民用航空活动却缺乏足够的活动空间。由于冲突处理缺少机动空间和无法灵活选择航线和高度，整个空中交通管理系统的容量受到很大的局限。如果在有效保密的情况下，与军方达成可使用空域数据精确化模块化，将大大改善双方的发展。
　　3.3雷达实时动态实时更新
　　目前，民航各个管制部门（除极少数使用莱斯系统）使用國外引进的雷达系统，其核心数据源不对外开放，导致航班飞行过程中因为指挥引导、绕航天气或者非正常返航备降等情况，航班实时动态数据不能及时导出，流量管理协同放行无法获取数据，后续流量预测航班放行都不准确，无论如何努力，难为无米之炊，通过大数据技术可以使流量管理协同放行数据与各个管制部门雷达实时动态数据完全契合，有效解决这一难题。
　　3.4实施自由航路航线
　　目前，航空公司申请备用航线从申请到获批程序复杂费时费力，最终也是错过了最佳时机，并不能达到减少延误、保证航班正点的目的。可是如果真正达到自由选择航路航线，只要更改了航班的PLN 及FPL报文，流量管理及时采集处理并更新了数据，那么在复杂气象条件下或者其他用户占用空域情况下就可以及时分配航班流提高航班正点率，极大降低航空运营成本。
　　3.5提高气象数据的直观性、准确率
　　目前，气象部门只提供气象产品，流量管理人员只能根据经验判断对空中交通影响采取流量管理措施。可是经验在于准或者不准，在于保守或激进，不能更有效进行流量管理。而采集更广泛的气象往期数据，结合当前的气象预报数据，大数据分析给出前瞻性预测并把这种预测结合更广泛空中交通通行能力数据分析，给出直观的决策支持，将对整个流量管理有里程碑式的意义。
　　3.6完善航班计划
　　众所周知，常规情况下流量管理部门根据预测天气状况空域使用状况班期时刻表对第二天或者当天的航班做战略规划和战术布置。那么经过一定时期的流量管理大数据积累，在经过数据挖掘算法后，反过来又可以进一步修订长期航班计划以利于减少航班延误或提高航班正点率。与此同时，流量管理部门又可以经过预测性分析生成一个相对不需要延误的下一日或隔日的动态航班计划，利用大数据系统把这个动态航班计划数据及时传递到各个航空公司及至乘客的移动设备。既保证了航班正常性，又提高了乘客满意度，一举两得。
　　4 结束语
　　协同决策作为空中交通流量管理的核心理念，能实现各方数据信息的集成共享，是缓解空中交通拥堵，提升空管运行效率，促进空中交通和谐的有效途径。在此理念指导下，大数据技术的开发利用将为空中交通流量管理体系的建设带来质的飞跃。基于大数据的流量管理系统不仅具备数据处理的实时性和高效性，还能对空中交通流量进行科学的预测和多用户的需求满足，对当前我国流量管理体系建设具有积极的理论价值和现实意义。但是流量管理体系建设不是一朝一夕就能完成的，而是一个系统性、长期性的工程，需要反复实践，不断总结和完善。
　　参考文献
　　[1]《大数据时代》   作者：【英】 维克托.迈尔-舍恩伯格 【英】肯尼思.库克耶 翻译：盛杨燕 周涛
　　[2]《基于大数据下的空中交通流量管理研究》作者：吴雪莱
　　（作者单位：中国民用航空中南地区空中交通管理局）
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