民航山东空管分局区域管制室 山东 济南 250107
摘 要
随着我国民航事业的迅猛发展,航空器以及航线数量的不断增加,空中交通流量的长期预测的作用日益明显,它为空中交通的决策者在未来的规划和建设中提供决策依据和重要参考。
关键词:流量预测；灰色理论；军民航协调；空中交通
引言
随着我国民航事业的发展,航空器的数量不断增加,经常出现飞机过于集中和拥挤。有时因气候等其他原因造成某一空域的管制能力无法应付的局面 。空中交通流量管理作为空中交通管理的有效手段逐渐被人们所接受,而作为空中交通流量管理的基础和前提,空中交通流量预测正逐渐发挥重要作用,为空中交通的决策者在未来的规划和建设中提供决策依据或参考。
2.1 空中交通流量预测的分类
空中交通流量预测根据管制区域的划分可分为区域流量预测和终端区流量预测,区域流量预测侧重于对整体流量分布的考虑,而终端区是以机场为中心的,所以侧重于个体的探究。
借鉴 ICAO 关于空中交通流量管理时间进程的划分,可将空中交通流量预测划分为战略流量预测和战术流量预测。战略流量预测一般从长远的角度出发,从宏观上研究经济指数同飞行流量之间的关系,一般需要大量的历史统计数据作为预测的依据；战术流量预测基于当日飞行计划、实时电报数据和雷达数据等预测飞行流量,因此也可称为动态流量预测,能够为管制员提供冲突告警,为流量管理提供基础性数据支持。
其中，战略流量预测又可分为长期流量预测（一年以上）；中期流量预测（一周至一年）；而战术流量预测可分为短期流量预测（一周以内）；实时流量预测（一天以内）:
（1）长期流量预测:可以为管制中心制定长期发展战略、调整空域布局和航线结构,为区域管制部门规划航路等重要设施,为机场终端区管制部门制定机场的长期发展方案提供依据。也可以为航空公司制定长期发展规划,调整公司航线,开辟新航路等提供依据。
（2）中期流量预测:可以为管制中心实施战略流量管理、从整体上对空域容量进行评估并修改相应计划,为区域管制部门规划航路使用,为机场终端区管制部门安排管制人员、制定计划提供依据。也可以为航空公司制定票价,合理安排机型及舱位提供依据。
（3）短期流量预测:可以为管制中心实施预战术流量管理、从整体上进行容量优化,为区域管制部门实行航路变更,为机场终端区管制部门发布ATFM通告电报等措施提供依据。也可以为航空公司修改飞行计划,合理安排航班提供依据。
（4）实时流量预测,可以为区域管制部门实行改航措施、调整航路间隔、调整扇区数量、改变扇区流向或调整管制人数,为机场终端区管制部门制定地面等待措施、合理安排进离场次序、调整管制人数提供依据。也可以为航空公司选择合适航线,是否安排改航及备降场的选择提供依据。
总之,流量预测可以为各级部门制定计划提供依据,合理安排人员,优化航路容量,减少延误,也可以为航空公司制定战略规划提供依据,实现资源的优化配置、节省燃油，从而提高经济效益，实现民航的安全、高效运行。
2.2 空中交通流量的预测方法
民航运输业的快速发展使空中交通流量迅猛增加,如何准确预测未来的交通流量是关乎到行业资源高效分配、战略合理部署的一个重要问题。因此,国内外众多专家对空中交通流量的预测进行了大量研究．提出了诸多模型和方法。随着民航运输量的不断增长,对该领域的研究也逐渐增多,近年来的预测方法主要有以下几种:
（1）趋势预测法
趋势预测法,根据客观事物发展的连续规律性,运用空中交通活动的历史数据中的时间数据,通过统计分析,建立曲线方程,进一步预测未来的空中交通活动数据。
该方法是一种传统的统计学预测方法,其前提是假定事物的过去会同样延续到未来,空中交通流量在未来不会发生突然跳跃式变化,而是渐进变化的,且变化趋势较为稳定[18]。
趋势预测法常用模型有如下几种:.png)
（2）时间序列法
时间序列分析方法是伯克斯和詹金斯（Box-Jenkins）于1976年提出的,并于1980年通过Nancy L. Nihan 和 Kjell O. Holmesland的验证可以用于交通系统的预测。该方法是一种通过对历史资料的延伸预测,因此,也被称为历史引伸预测法。这种建模方法的特点是不考虑其他解释变量的作用,而是依据变量自身的变化规律,利用外推机制描述时间序列的变化,预测发展趋势。目前这种方法已经广泛应用于自然科学和社会科学的各个领域[19]。
时间序列模型是一种回归模型,属于定量预测,原理是:一方面承认事物发展的延续性,运用过去时间序列的数据进行统计分析就能推测事物的发展趋势；另一方面又充分考虑到偶然因素影响而产生的随机性,为了消除随机波动的影响,利用历史数据,进行统计分析,并对数据进行适当的处理,对外部因素的复杂作用进行简化,并进行预测[20]。这些外部因素使得时间序列数据的变动分为四种特性:趋势性、周期性、随机性和综合性。该预测方法的优点是简单易行,充分利用时间序列数据,计算简便,精度较好,简化过多外部因素的影响。缺点是不能反映事物的内在联系,虽然短期内各种因素不会发生突然的跳跃变化,以相对小的步伐前进,但如果延伸到更远的将来,这种方法就会出现很大的局限性,易导致预测产生偏差,造成决策失误等严重后果,故时间序列预测法一般适用于短期预测。
（3）马尔科夫预测法
马尔柯夫预测法以俄国数学家A.A.Markov名字命名,是研究动态系统的状态和状态变化过程推测随机事件变化的一种数字预测方法。它基于马尔柯夫链,根据事件的目前状况预测其将来各个时刻（或时期）的变动状况。
定义中的状态是指某一事件在某个时刻（或时期）出现的某种结果。事件的发展,从一种状态转变为另一种状态,称为状态转移。在事件的发展过程中,若每次状态的转移都仅与前一时刻的状态有关,而与过去的状态无关,或者说状态转移过程是无后效性的,则这样的状态转移过程就称为马尔柯夫过程。
马尔科夫预测法的主要研究对象是一个正在运行的系统的状态及其状态的转移,并根据某些变量当前状态及其状态转移的趋势,预测该系统某个时刻的状态,为决策者提供参考。马尔科夫法现多用于短期的交通流量预测。
（4）灰色理论预测法
灰色系统理论起源于对控制论的研究,是由我国华中理工大学的邓聚龙教授于1982年提出创立的。该系统通过少量的、不完全的信息,建立灰色微分预测模型,对事物发展规律作出模糊性的长期描述,该理论是模糊预测领域中理论、方法较为完善的预测学分支。灰色系统理论则以现有信息为基础,对系统未来状态进行预测,然后按预期值制定控制措施。近几年,在包括空中交通在内的各个行业的预测中收到了良好效果。
小结
在这些预测方法中,都需要大量的数据作为预测依据,预测的精度受数据量影响较大,但灰色理论预测法克服了这一弱点，对数据量的要求不大,最低时仅需4个数据,且该系统可在影响因素未知或不明的情况下,对未来的数据进行预测。因此本文认为灰色系统理论便于进行长期流量预测。
参考文献
[1]中国民用航空局规划发展司.从统计看民航[M].北京:中国民航出版社, 2010.
[2]宋国强,刘美芬编著.民航统计[M].中国民航出版社,2003年.
[3]李华,胡奇英. 预测与决策[M].西安：西安电子科技大学出版社,2005.
论文作者:董虎斌
论文发表刊物:《科技中国》2016年4期
论文发表时间:2016/6/21
标签：流量论文; 管制论文; 交通论文; 状态论文; 数据论文; 方法论文; 航路论文; 《科技中国》2016年4期论文;