汤哲唯
民航西南空管局 四川 成都 610202
摘 要
本文旨在探索基于大数据的预测分析在空管运行预警中可行的应用方式与工具。在研究探索过程中，通过对大数据预测分析的处理方法与工具的研究，结合大数据在空管运行流程中的特征与内容进行分析，将大数据技术引入到空管运行流程的各个环节中。本文经过分析研究和简单的探索，提出将大数据技术应用到空管预警中的方法有较大的应用意义和发展前景。
关键词：空管大数据；空管大数据应用；空管预警
引言
民航业始终是国民经济中最快速增长的行业之一，空中交通管理（以下简称空管）系统作为民航运行体系的中枢，是连接民航产业链条的神经和纽带。随着民用航空业的快速发展，民用航空业，特别是空中交通管制行业的信息量迅速扩大。数量庞大、种类众多、时效性强的各种空管数据不断涌现，数据的重要性愈发体现出来，传统的数据存储、分析技术难以实时处理超大量的空管系统结构化数据和非结构化数据的混合体。为了实现空中交通管制海量数据的综合利用，大数据概念ATC应运而生。空中交通管理过程涉及的空中交通活动呈现一个周期性过程，是多层次和动态性的，在空中交通活动的准备、实施、评估过程中涉及多种海量数据，这些数据具有数据规模大、数据种类多、数据处理速度快等大数据特征。我们把空中交通管理过程中涉及到的各种海量数据的总和，称为空管大数据。
顺应大数据时代的潮流，基于大数据对空管运行预警进行研究，参考其他领域的大数据思维，找出适合空管风险预警研究的应用方式，有助于更精确地确定风险管理决策的任务和程序，优化预警的效能，提供风险管理的水平。
一 空管运行流程中的数据
在空管运行风险评估中，本文暂且将空管数据简单分成三类：监视数据、飞行数据和日志文件。
（1）监控数据：在自动化系统运行中，需要连续实时显示监控信息，使管制员能够真正掌握飞机在空域的飞行状态等，因此监控数据包括多个雷达的实时覆盖扫描数据，以及飞行目标的各种雷达测量数据。多个雷达的多个信道发送的原始数据帧也被发送到雷达质量监控系统，雷达质量监控系统可以同时进行实时分析和统计。系统存储接收到的所有原始数据帧和此时的指示符的统计结果，以便在将来查询或重复数据。
（2）飞行数据：飞行数据与雷达数据相关，可以说是监视数据的细分项目。在雷达监视下的飞行过程中，交通特征例如航向改变的航空器比例、速度改变的航空器比例等符合运行风险指标的特征，交通冲突例如航空器追赶、交叉、对头、冲突数量等亦符合运行风险的评估标准之一，与此同时还有各类间隔的余度。
（3）日志文件中的过程自动化系统中产生，从雷达日志，消息处理程序日志，日志和其他相关于目标操作日志，不超过数据的监测的数据量的量较少。技术人员经常查询日志来分析故障的真正原因。本文中将选取管制协调与管制移交的处理日志和设备故障维修与维护日志、将波道占用率和无线电通话质量进行指标化，作为通信负荷风险因素。
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二 大数据应用于空管运行流程中的探究
2.1 大数据应用于空管运行中的意义
在现行的空管运行流程中，在数据记录阶段，监视数据、飞行数据除了被送到记录重演服务器进行存储外，它们中的部分数据还被分别送到雷达质量监视系统和飞行数据操作席。语音记录数据被记录在语音记录仪中，语音记录仪和记录重演服务器相连，通过串口可以调用语音记录数据。日志文件因为不同类型被存于不同服务器中。存储物理设备对所记录的数据只进行了简单的管理和存储，存储目前采用的是本地硬盘或外接硬盘等设备。但由于容量有限，整个存储系统只能存储最近一个时间周期内的数据，并周期性地丢弃过时的数据，丢弃周期因数据和设备的不同而不同。目前的数据流程中存在一定的不足：
（1）数据重复存储浪费存储空间。监视数据、飞行数据都分别存储于两个物理设备中，虽然被存储的内容不是完全一致，但还是存在很大一部分的重叠。
（2）存储物理设备几乎都在同一物理位置，该方式比较难以抵抗较大的灾害，影响系统的可靠行和数据的安全性。
（3）数据清理周期短。由于数据量和存储介质容量关系，日志文件甚至每小时产生一份，部分存储介质易存满，导致新的数据无法继续被记录。即使存在定期自动清理操作，也因为清理周期较机械，而存在一定风险。特别是服务器，若存储过多会影响其计算性能。由于清理周期短，容易导致需要查看的数据已被丢弃。
（4）在回放时，响应时间随重演时间段的增加而增加，这种情况在飞行数据操作席上进行查询时也同样存在。这体现出了存储访问的瓶颈和目前系统回放时计算能力不足。
从分析可知，目前的空管数据流程中存在着存储和计算能力不足、大量历史数据得不到充分利用、人为的简单查询、分析和回放等问题。因此，根据大数据在四个层次上的特点：数据量大，数据类型多样，价值密度低，处理速度快。将空管运行流程中的风险评估数据以大数据的思维引入到一个能很好支持大数据的存储、管理、分析和挖掘的平台中也是基于此考虑的。
2.2 大数据应用于空管运行中的流程
基于大数据的空管数据流程解决方案。在该解决方案中，所有的存储和计算的任务外包到了大数据管理平台中。在数据记录阶段， 监视数据、飞行数据、语音记录数据、日志文件都直接被存储于云平台上，有效避免了数据重复存储的问题。服务器也可以从存储工作中解脱出来，只用于计算。由于大数据存储的容量是“无限”的，因此在短时间内不存在数据丢弃的问题。数据回放阶段不再从原始记录仪中抽取数据，而是直接从大数据管理平台服务中返回回放结果。因此数据回放阶段所需要的数据访问和历史场景重建的计算都在大数据管理平台上完成。由于数据的存储、计算任务已交给大数据平台来完成，传统环境中的部分存储物理设备可以被弃用，留下的设备也将变成轻量级的设备，只用于实时监控、可视化显示等。
三 小结
大数据已经被引入到工作、交通、医疗、娱乐等诸多领域，在为人类带来前所未有的数据体验的同时， 也改变着人类的行为习惯。民航运输业作为其中的一个重要领域之一，其发展如今处于一个较稳定增长的态势，与此同时航空运行数据也在逐年堆积膨胀，应运产生了空管大数据的概念。在空中交通管理行业中，“安全”为先，对风险的控制是保障安全的重要前提之一。从早年的“事后处理”到如今的“事前预防”，风险管理方式从经验管理转向系统安全风险预警管理阶段以来，我们也发现了风险源的日趋增多与风险形成原因的日益复杂，风险预警管理之所以能起到主动预防不安全事件的作用，最为关键的条件在于需要掌握大量的真实的有价值的风险信息。所以相信如何将大数据思维与空管运行预警进行有机交叉融合，具有研究的价值与意义。
参考文献
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[4]罗韵. 浅述云计算在空管数据流程中的应用前景[J]. 电脑知识与技术,2014,12:2704-2706.
论文作者:汤哲唯
论文发表刊物:《科技新时代》2019年11期
论文发表时间:2020/1/7
标签：数据论文; 空管论文; 流程论文; 风险论文; 日志论文; 设备论文; 交通论文; 《科技新时代》2019年11期论文;