摘要 在我国航空运输业实行政企分开的体制改革以后，各航空公司为了实现最大经济效益，都希望在机场争取有最好的航班时刻。因此，形成了在高峰时机场人满为患、拥挤不堪，而低峰时机场又处于空闲状态的状况，造成机场流量的不平衡。既要追求经济效益，同时又要使得机场有序高效地运行，就要对机场进行流量管理。流量管理的重点就在于在机场流量小于机场容量的前提下，最大限度提高机场流量。研究跑道的容量，对于提高跑道流量，降低航班延误和地面等待有着重要的意义，提高跑道流量的一个重要手段就是对进出港航班进行时刻管理，本文就是研究基于跑道容量的航班时刻优化策略。
关键词：空中交通管理;机场跑道容量;航班时刻;优化方法
引言
空域的持续优化，给机场带来了更大的压力，机场的跑道已经成为空中交通流最主要的汇聚点，航班在空中飞行采用不同的航线和高度层，但是最后必然在机场的跑道上进行着陆，位于机场不同停机位的航班，必须通过相应滑行道，到达跑道一侧，进行起飞。从2001年开始，由于机场跑道原因造成的平均延误基本没有变化，始终维持在0.8一0.9分钟左右，跑道正在成为造成航班延误的最主要的地点。机场跑道己经成为整个飞行过程中最为脆弱的环节，跑道容量的限制已经成为整个运营过程中的瓶颈所在。但是由于跑道本身的物理限制，而且修建新跑道的周期长，投资大，过程复杂，短时间内难以起到效果。因此充分提高现有跑道的容量成为一种较为快捷、经济的方式。目前提高机场跑道容量的较为成熟有效的方法是建立辅助决策系统，对机场的航班进行排队管理，实现合理的降落队列和起飞队列。充分利用跑道资源，提高现有容量。机场跑道容量计数系统的功能包括优化航班排序，提高机场流量水平;向管制员提供排序的管制决策建议;优化机场附近终端区以及部分区域范围内空中交通秩序;缩短航空器进近时间;提高跑道使用率:增强特殊情况下管制员处置航班的能力。
1跑道容量评估的发展概况
国外研究现状
国外对于这方面的研究起步较早。1948年，Bowen和Pearcelf最早提出假定服从泊松分布的到达流模型，他们仅考虑跑道的影响，认为跑道的容量就是机场的容量。1960年，Blumstein提出了最大容量的概念，随之便被广泛的采用和研究。1969年，Harri.S首次考虑了导航设备的误差和人的因素，他假设飞机间隔服从正态分布，从而提出了考虑随机因素的容量模型。1970年，R.S.Ratner首次将跑道的容量概念进一步扩充，初步探讨了终端区以及航路的流量管理和容量评估问题，但没有给出容量的计算方法Newen等人根据观察机场繁忙时段15分钟之内的进离场航班量分析了起飞流与到达流之间的相互依赖关系，总结出了凸状容量曲线。Eugene P. Gilbo在研究机场容量问题时，进一步分析了进离场容量之间的依赖关系，通过动态分配进离场容量来优化机场运行。Simpson RW，OdoniA R，SalasRoehe F在前人的基础上对简单的泊松型到达(起飞)队列采用先到先服务策略(FCFS:First come first serve)。它们被用来估计特定系统条件下飞机的延误水平。wi11iamR.Voss和JonathanHffman分析了机场运行数据，寻找出了诸如滑行时间过长等限制机场容量的因素。1983年FAA就出版了用于对机场空侧容量评估的建议程序；接着出版了机场陆侧容量评估建议。1983年Horonjeff.R.Francis X M发表了机场设计与规划。1991年，Milan Janic和VjinTosie对终端区容量评估做了一定的研究，建立容量评估模型并给出了计算方法。他们对空域结构做了很大程度的抽象和简化，建立了估计终端区容量的模型。1993 至1996 年，日本电子导航研究所的NoriyasuTofukuji教授对日本东京机场进行了调查分析，他根据在交通繁忙情况下管制员工作的完成情况来判断机场容量是否达到极限，从而推算出管制扇区的实际最大容量。20世纪70年代以后，电子计算机技术的飞速发展为复杂系统的建模实现提供了技术支持。容量评估逐步从理论研究转向计算机仿真研究，相继出现了用于不同对象的容量评估系统。计算机仿真研究考虑空域结构，管制规则，机队构成等因素，模拟航空器在空中交通系统中运行，最后对仿真数据进行分析计算。
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2航班时刻的研究现状
机场放行问题的实质是研究机场离场放行排序的问题,因此要研究机场放行问题首先要对终端区的进离场排序理论进行深入了解。国外学者在进场排序(ASP)方面已经进行了大量的研究。2004 年张兆宁，王莉莉对终端区航班的起降航班提出了基于流量和滑动窗的排序算法，对航班排序采用穷举法进行求解。后来他们又引入了蚁群算法对单跑道，多跑道航班排序模型进行求解。2005 年何智、高超等对终端区空中交通流量管理中的航班动态排序系统进行了研究，把终端区航班排序问题比作一个旅行商问题，并用启发式算法进行求解。2007 年李伟、王仲生将A算法应用于终端区排序并给出13架飞机的仿真算例。孙宏、王海东分别运用了模拟退火算法和模糊 Petri 网算法实现对航班的调度。2009 年，张洪海、胡明华对着陆航班排序问题建立了包括延误损失、延误公平性、管制员负荷的多目标优化模型,并用多目标遗传算法进行了求解。2009 年，曹力等提出了基于机型间隔的机场终端区流量优化模型。此外，为减轻管制员工作负荷,用于管理终端区交通的辅助决策工具开始开发和利用。这些工具主要包括交通管理咨询(TMA Traffic Management Advisor)、下降咨询(DA the DescentAdvisor)、最后进近间隔工具(FAST the Final Approach Spacing Tool)、离场管理(DMAN)和进场管理(AMAN)等。然而，国内外学者对于机场放行方面的研究多集中于单机场离场航班排序策略问题。对于同一终端区内多机场放行策略方面的研究才刚刚起步。
3优化方法
在机场的航班延误情况进行数学建模，但由于能力，数据收集，时间，安全保密等问题，有很多偶然发生的事件无法得到确切有效的资料，这些事件可能对当天航班的起降产生突然的、不可预料的延误，这在我们的模型中无法体现出来。
比如，对于出港航班来说，目的地机场天气不满足落地条件，而导致的延误，由于我们机场进行的数据收集，是无法体现这一问题的，势必会发出让实际运行中不允许出港的航班放行出港的指令。这种矛盾的产生，导致了哪怕最终优化减少了延误，但在实际运行时是无法采用这种优化的，由于能力问题，这类情况我们无法得到有效的解决。
所以，为了简化模型和方便计算，在模型的建立以及运行时不考虑以下因素：
（1）人为因素；
（2）天气影响；
（3）军方活动的影响；
（4）航空器或导航设备故障；
（5）特情。
即视为所有航班都处于适航状态，能够正常起飞，并且不会发生导致航空器中断起飞。返航等特殊情况。在前一架航空器起飞后，后一架飞机能在最小安全间隔的时间内进入跑道以及完成起飞准备。
同时，由于运行中记录的时间是轮挡时间，并不是起飞时间或者降落时间，滑行时间因机场场面跑道的复杂性难以确定，故将从降落跑道滑行至停机位的时间，与停机位滑行至起飞跑道的时间视为相等，即滑行时间不会对航班起降产生影响。
小结
机场空中交通流量管理系统的研究与开发，有利于改善流量管理效果，提高空域利用率，加大空中交通流量，为进一步通过优化跑道容量, 减少航班延误。对机场出港航班进行优化，以减轻航班延误的形式来呈现优化的概念。最优解并不一定符合实际需要，当理论遇到实际时，问题就会变得复杂起来。管制员在巨大的流量压力下，无法像机械一样精准的调配间隔，注定会有时间浪费的产生。优化是基于进港航班进行的，而降落时间在实际运行时是较难确定的。
参考文献
[1] 戴福清.机场跑道容量若干问题的研究.中国民航学院学报，2000，第3期
[2] 余江，蒲云. 跑道着陆容量的数学模型及其分析[J]. 西南交通大学学报， 2004，39(1):42-26.
论文作者:朱璇
论文发表刊物:《科技中国》2017年8期
论文发表时间:2017/12/13
标签：跑道论文; 机场论文; 容量论文; 航班论文; 终端论文; 流量论文; 管制论文; 《科技中国》2017年8期论文;