关键词：畅通进场时间 回归分析 插值法
本文划设以首都机场基准点(ARP)坐标(N400421,E1163551)为圆心，以100 NM为半径的圆形区域为本文所研究的首都机场终端区范围。所有进场航班飞过半径为100 NM的圆形边界即视为飞进首都机场终端区。
1.数据来源与处理
1.1数据来源
本文从飞行雷达网下载了北京首都机场2017年4月19日的进场航班数据，有效ADS-B数据共计552条。
1.2数据处理
1.2.1确定航班进场位置及时刻
截取每个航班ADS-B数据中距离机场基准点(ARP)100 NM最近的航迹点的经纬度坐标和对应的时刻，通过光滑程度最好的三次样条插值法对最接100NM的两航迹点的经纬度坐标和时刻进行插值计算。
1.2.2计算着陆时刻
根据各航班着陆时刻绘出北京首都机场2017年4月19日落地流量分布图，如图1所示，其反映出机场全天运行状态，在11-15时表现为落地流量高峰时段，但不能准确描述机场运行效率的高低，因而下文从畅通进场时间的角度进行研究。
图1 4月19日北京首都机场落地流量分图
2.建立畅通进场时间的回归模型
本文提出用计量经济学的方法估计畅通进场时间，建立进场排队数与平均进场时间的线性回归模型，当某架飞机进场时在它前面没有着陆的飞机，则表示此架飞机的进场时间不受到影响。此时所建立的回归模型常数项即为畅通进场时间。对进场排队数的定义如下：
公式（4）表示为针对某架飞机，在进场到着陆过程中着陆的飞机数量。根据公式（4）计算进场排队数的方法，统计首都机场4月19日所有进场着陆飞机的进场排队数，结果如图2所示。可以看出平均进场时间与进场排队数成正相关。
图2 进场排队数和平均进场时间关系
进一步建立回归模型如下： (5)
根据公式（5）得到回归模型为0.86，由于此处研究的进场排队数与进场时间的关系为截面数据，不会有时间序列数据那么高的，从而0.86体现出二者关联性很强。从线性回归模型可以看出，每增加一个进场飞机，平均进场时间增加0.4814分钟。
3.估计畅通进场时间
本文采用公式（5）的线性回归模型估计畅通进场时间。针对飞机，当进场排队数为0时，即没有进场着陆的飞机对飞机的进场时间造成影响，此时平均进场时间恰好反映整体的畅通水平，因而公式（5）在Y轴上的截距则为畅通进场时间。因此我们可以得到从距首都机场基准点100NM处进场，并在跑道着落的飞机的畅通进场时间为22.8838分钟。
图3 进场时间分布
分析进场时间的分布情况，如图3所示，用预设时间标准值法计算的畅通进场时间为23.2989分钟，与本文所用线性回归方法计算的畅通进场时间十分接近。其中最短的进场时间为19.5238分钟，几乎所有飞机的进场时间都大于畅通进场时间，仅有21架飞机的进场时间小于畅通进场时间。用欧洲的拥挤指数法估算首都机场畅通进场时间为26.2187分钟，从进场时间分布图可明显看出该数值为首都机场进场时间频率最大情况，不能作为畅通进场时间。
结论
本文从经济计量学的角度提出了估计畅通进场时间的新方法。首先对进场排队数与平均机场时间的关联性进行了验证，并据此建立了二者的线性回归模型，结果显示该模型具有较好的拟合度。因此利用此模型对北京首都机场从距离机场基准点100NM处进场到跑道着陆飞机的畅通进场时间进行估计，得到畅通进场时间为22.8838分钟。
参考文献
[1]Flightradar24. https://www.flightradar24.com/39.14,117.18/2
[2]Mueller E, Chatterji G. Analysis of Aircraft Arrival and Departure Delay Characteristics. AIAA Journal, 2008
论文作者:王,辉
论文发表刊物:《科技新时代》2018年2期
论文发表时间:2018/5/14
标签：首都机场论文; 时间论文; 畅通论文; 飞机论文; 模型论文; 基准点论文; 本文论文; 《科技新时代》2018年2期论文;