CN101377887A - 航班延误统计方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种航班延误统计方法及装置,其中,航班延误统计方法包括:监视航班运行的实时数据,建立航班运行模型,计算航班飞行剖面;接收流量控制信息并进行格式转换,结合所述航班飞行剖面,计算受到直接影响的航班;统计航班的前后衔接信息和过站时间,计算受到间接影响的航班,所述受到直接影响的航班和受到间接影响的航班为航班延误数。通过本发明可以根据空中交通管理流控信息分析直接或者间接受到影响的航班及其延误程度,提高延误分析的准确性,降低了延误影响。
Description
技术领域
本发明涉及一种航班延误统计方法及装置,尤其涉及一种结合航班运行模型、流量控制消息和航班前后衔接信息的航班延误统计方法及装置。
背景技术
随着国民经济和航空技术的快速发展,对航空交通运输的需求急剧上升,每年都有大量的新增航班投入运营,航空网络正在越来越复杂化。以中国大陆地区为例,从2004年起,每年的航班流量增长都在15%以上;在复杂的航空网络上,由于天气变化、设备故障等原因造成的延误影响也越来越大,呈现出由一点引发,波及面积大,影响时间长的特征,由于各种原因引起的航班延误高达20%左右。
目前采用的统计航班延误的方法主要有三种:第一种方法是利用航班的起飞-降落模式来进行分析,以机场为目标来进行延误波及分析;第二种方法是通过贝叶斯网络利用概率统计方式进行估算,该种方法利用历史延误数据来对当前新发生的航班延误波及进行推测;第三种式是利用决策树的方式,分析航班和机组上下游衔接的情况,计算航班延误对后续航班的影响。
但是上述航班延误统计方法都存在一定缺陷,例如,第一种方法虽然简单易行,但是作用范围有限,无法计算针对空域的流量控制造成的延误波及;第二种方法只能对新发生的航班整体进行推测,但不能精确到每架受到影响的具体航班;第三种方法对最初始的延误航班和延误时间作为已知条件来处理,没有对其进行求解。综上所述,现有的航班统计方法都不能同时对流控信息、航班动态、航班计划的前后衔接等因素进行综合量化分析,不能全面、有效地统计出航班延误的情况。
发明内容
本发明的目的是解决目前对于航班延误统计方法不能满足同时对流控信息、航班动态、航班计划的前后衔接等因素进行综合量化分析,不能全面、有效地分析航班延误波及情况的问题。
为实现上述目的,本发明提供了一种航班延误统计方法,该方法包括:
监视航班运行的实时数据,建立航班运行模型,计算航班飞行剖面;
接收流量控制信息并进行格式转换,结合所述航班飞行剖面,计算受到直接影响的航班;
统计航班的前后衔接信息和过站时间,计算受到间接影响的航班,所述受到直接影响的航班和受到间接影响的航班为航班延误数。
本发明还提供了一种航班延误统计装置,该装置包括:
建立单元,用于监视航班运行的实时数据,建立航班运行模型,计算航班飞行剖面;
计算单元,用于接收流量控制信息并进行格式转换,结合所述航班飞行剖面,计算受到直接影响的航班;
统计单元,用于统计航班的前后衔接信息和过站时间,计算受到间接影响的航班,所述受到直接影响的航班和受到间接影响的航班为航班延误数。
上述航班延误统计方法及装置,通过建立航班运行模型,分析航班飞行抛面,将流量控制信息用数学描述表示的基础上,计算出出受到空中或者地面流量控制影响的航班,并且根据航班前后衔接的关系,准确计算出所有延误波及的航班,提高了延误分析的准确性,降低了延误影响。
下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明航班延误统计方法实施例的流程图;
图2为本发明航班飞行剖面计算方法实施例的流程图;
图3为本发明受到直接影响的航班的计算方法实施例的流程图;
图4为本发明受到间接影响的航班的计算方法实施例的流程图;
图5为本发明航班延误统计装置实施例的结构示意图。
具体实施方式
如图1所示,为本发明航班延误统计方法实施例的流程图,该航班延误统计方法包括:
步骤1:监视航班运行的实时数据,建立航班运行模型,计算航班飞行剖面;
监视当日所有航班运行集合U的实时数据,对于任意航班u∈U,建立航班运行模型u(sap,stime,eap,etime,tra),计算飞行剖面tra(x,y,z,t);其中,sap为起飞机场,stime为起飞时间,eap为降落机场,etime为降落时间,x为经度,y为纬度,z为高度,t为通过时间;
步骤2:接收流量控制信息并进行格式转换,结合上述航班飞行剖面,计算受到直接影响的航班;
接收流量控制信息,建立流量控制数学描述F(P,T,D,H,S),计算相关的航班飞行剖面,获得受到影响的航班集合V,其中,P表示流控的航路点集合,T表示流控的时间范围,D表示流控的航路点之间的方向关系,H表示流控高度区间,S表示流控间隔;
步骤3:统计航班的前后衔接信息和过站时间,计算受到间接影响的航班,上述受到直接影响的航班和受到间接影响的航班为航班延误数。
分析航班的前后衔接信息,得到V的后续受影响航班集合V′,则V∪V′就是所有受影响的航班。
其中,步骤1的实现如图2所示,包括如下步骤:
步骤101:接收并监视航班的航班计划信息和动态报文信息;
接收航班的航班计划信息和动态报文信息,建立航班集合,上述航班的基本信息包括航班的航班号、起飞机场、落地机场、起飞时间、落地时间和描述航班空中飞行特征的飞行剖面信息等;上述航班计划信息包括:航班的长期计划、航班的临时计划、航班的加班包机计划等,航班的动态信息包括航班的领航计划报(FPL)报文、航班的起飞报(DEP)报文、航班的降落报(ARR)报文和航班飞行监视数据的位置数据等;其中,上述飞行剖面信息包括:航班起飞点的经度、纬度、高度和速度;航班离场阶段关键点的经度、纬度、高度和速度;航班巡航阶段关键点的经度、纬度、高度和速度;航班进场阶段关键点的经度、纬度、高度和速度;航班进近阶段关键点的经度、纬度、高度和速度;航班降落点的经度、纬度、高度和速度;上述航班飞行监视数据的位置数据包括:航班的雷达监视数据、航班的飞机通信寻址与报告系统(ACARS)位置报文数据和航班的广播式自动相关监视(ADS-B)位置数据。
步骤102:建立航班的运行模型;
建立航班的运行模型u(sap,stime,eap,etime,tra),其中sap为起飞机场,stime为起飞时间,eap为降落机场,etime为降落时间,tra为飞行剖面信息,暂时不计算;
步骤103:根据上述运行模型计算航班飞行剖面。
计算航班飞行剖面信息,飞行剖面信息为一个记录单元列表,每个记录单元包含如下信息:x为经度,y为纬度,z为高度,t为通过时间。
其中,步骤2的实现如图3所示,包括如下步骤:
步骤201:接收流量控制信息,并将上述流量控制信息的格式化文本转换成数学描述;
接收流量控制信息的格式化文本T(t1,t2,t3...tn),ti为格式化文本T中的某个字段,1≦i≦n;对流量控制信息采用数学描述,将T转化为数学描述V,其中P为流量控制中所有受控点的集合,t为受到控制的时间,D为P各个受控点之间的方向映射,H为受控的高度范围,S为受控航班通过的间隔;上述数学描述包括:流控的航路点集合;航路点之间的方向关系;高度区间、时间范围和控制间隔等;
步骤202:根据上述数学描述,计算直接受到流量控制影响的航班集合。
根据流量控制信息的数学描述F(P,t,D,H,S),计算直接受到流量控制信息影响的航班集合V,计算方法如下:若对于航班u∈U,对于其飞行剖面tra上若存在具有时间先后顺序的两个记录单元traj(xj,yj,zj,tj)和trai(xi,yi,zi,ti),其中x为经度,y为纬度,z为高度,t为通过时间,若记录单元traj的位置属于进行流控的点集合,即(xj,yj)∈P;traj到trai的方向符合流控的方向映射,即 ;通过traj的高度属于流控高度区间,即zj∈H;通过traj的时间属于流控的的时间范围,即tj∈T;则u∈V。
将V中航班按照进入流量控制区域的时间进行依次递增排序,根据间隔S的,依次分配延误时间Δt。
其中,步骤3的实现如图4所示,包括如下步骤:
步骤301:查找直接受影响的航班集合V中,同一航班号的后续航班计划V1;
步骤302:查找直接受影响的航班集合V中,不同航班号,但是同一机尾号的后续航班计划V2;
步骤303:根据后续航班的起飞时间和和过站时间,计算受到间接影响的航班。
对于u′∈V1∪V2可找到其前序航班u的降落时间etime,若公式
stime′-etime-Δt≤Tete成立,则u′∈V′,集合V∪V′就是所有受到延误波及的航班。
上述航班延误统计方法,通过建立航班运行模型,分析航班飞行剖面,将流量控制信息用数学描述表示的基础上,计算出出受到空中或者地面流量控制影响的航班,并且根据航班前后衔接的关系,准确计算出所有延误波及的航班,提高了延误分析的准确性,降低了延误影响。
如图5所示,为本发明航班延误统计装置实施例的结构示意图,该装置包括:建立单元11,用于监视航班运行的实时数据,建立航班运行模型,计算航班飞行剖面;计算单元12,用于接收流量控制信息并进行格式转换,结合上述航班飞行剖面,计算受到直接影响的航班;统计单元13,用于统计航班的前后衔接信息和过站时间,计算受到间接影响的航班,上述受到直接影响的航班和受到间接影响的航班为航班延误数。
其中,上述建立单元包括:第一接收模块,用于接收并监视航班的航班计划信息和动态报文信息;建立模块,用于建立航班的运行模型;第一计算模块,用于根据建立模块建立的运行模型计算航班飞行剖面。上述计算单元包括:第二接收模块,用于接收流量控制信息,并将上述流量控制信息的格式化文本转换成数学描述;第二计算模块,用于根据上述数学描述,计算直接受到流量控制影响的航班集合。上述统计单元包括:查找模块,用于查找直接受影响的航班集合中,同一航班号的后续航班计划信息,或,不同航班号同一机尾号的后续航班计划信息;第三计算模块,用于根据后续航班的起飞时间和和过站时间,计算受到间接影响的航班。
上述航班延误统计装置,通过建立航班运行模型,分析航班飞行抛面,将流量控制信息用数学描述表示的基础上,计算出出受到空中或者地面流量控制影响的航班,并且根据航班前后衔接的关系,准确计算出所有延误波及的航班,提高了延误分析的准确性,降低了延误影响。
最后所应说明的是,以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照优选实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1、一种航班延误统计方法,其特征在于包括:
监视航班运行的实时数据,建立航班运行模型,计算航班飞行剖面;
接收流量控制信息并进行格式转换,结合所述航班飞行剖面,计算受到直接影响的航班;
统计航班的前后衔接信息和过站时间,计算受到间接影响的航班,所述受到直接影响的航班和受到间接影响的航班为航班延误数。
2、根据权利要求1所述的航班延误统计方法,其特征在于所述监视航班运行的实时数据,建立航班运行模型,计算航班飞行剖面包括:
接收并监视航班的航班计划信息和动态报文信息;
建立航班的运行模型;
根据所述运行模型计算航班飞行剖面。
3、根据权利要求1或2所述的航班延误统计方法,其特征在于所述接收流量控制信息并进行格式转换,结合所述航班飞行剖面,计算受到直接影响的航班包括:
接收流量控制信息,并将所述流量控制信息的格式化文本转换成数学描述;
根据所述数学描述,计算直接受到流量控制影响的航班集合。
4、根据权利要求3所述的航班延误统计方法,其特征在于所述统计航班的前后衔接信息和过站时间,计算受到间接影响的航班包括:
查找直接受影响的航班集合中,同一航班号的后续航班计划信息;
查找直接受影响的航班集合中,不同航班号同一机尾号的后续航班计划信息;
根据后续航班的起飞时间和和过站时间,计算受到间接影响的航班。
5、根据权利要求2所述的航班延误统计方法,其特征在于所述航班的基本信息包括:航班号、机型、起飞机场、起飞时间、降落机场、降落时间和描述航班空中飞行特征的飞行剖面信息;所述航班计划信息和动态报文信息包括:航班的长期计划、航班的临时计划、航班的加班包机计划、航班的领航计划报FPL报文、航班的起飞报DEP报文、航班的降落报ARR报文和航班飞行监视数据的位置数据;
其中,所述飞行剖面信息包括:
航班起飞点的经度、纬度、高度和速度;
航班离场阶段关键点的经度、纬度、高度和速度;
航班巡航阶段关键点的经度、纬度、高度和速度;
航班进场阶段关键点的经度、纬度、高度和速度;
航班进近阶段关键点的经度、纬度、高度和速度;
航班降落点的经度、纬度、高度和速度。
所述航班飞行监视数据的位置数据包括:航班的雷达监视数据、航班的飞机通信寻址与报告系统ACARS位置报文数据和航班的广播式自动相关监视ADS-B位置数据。
6、根据权利要求3所述的航班延误统计方法,其特征在于所述数学描述包括:流控的航路点集合;航路点之间的方向关系;高度区间、时间范围和控制间隔。
7、一种航班延误统计装置,其特征在于包括:
建立单元,用于监视航班运行的实时数据,建立航班运行模型,计算航班飞行剖面;
计算单元,用于接收流量控制信息并进行格式转换,结合所述航班飞行剖面,计算受到直接影响的航班;
统计单元,用于统计航班的前后衔接信息和过站时间,计算受到间接影响的航班,所述受到直接影响的航班和受到间接影响的航班为航班延误数。
8、根据权利要求7所述的航班延误统计装置,其特征在于所述建立单元包括:
第一接收模块,用于接收并监视航班的航班计划信息和动态报文信息;
建立模块,用于建立航班的运行模型;
第一计算模块,用于根据建立模块建立的运行模型计算航班飞行剖面。
9、根据权利要求7或8所述的航班延误统计装置,其特征在于所述计算单元包括:
第二接收模块,用于接收流量控制信息,并将所述流量控制信息的格式化文本转换成数学描述;
第二计算模块,用于根据所述数学描述,计算直接受到流量控制影响的航班集合。
10、根据权利要求9所述的航班延误统计装置,其特征在于所述统计单元包括:
查找模块,用于查找直接受影响的航班集合中,同一航班号的后续航班计划信息,或,不同航班号同一机尾号的后续航班计划信息;
第三计算模块,用于根据后续航班的起飞时间和和过站时间,计算受到间接影响的航班。
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