CN113554898B - 一种多维度航班放行效能评估方法 - Google Patents

一种多维度航班放行效能评估方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种多维度航班放行效能评估方法，通过业务信息综合处理平台，获取空管生产运行数据，主要包括：空域容量信息、航班计划基本信息、航班四维轨迹信息等；通过对运行数据的处理，识别受流控影响航班对象及受流控限制航班对象、分析航班放行时间跳变程度，计算航班放行延误分布，评价受控航班放行公平性，预测受控航班放行正常率，对比空域容流匹配情况，建立一套多维度航班放行效能评估指标集，并采用列表、柱状图、折线图、雷达图等方式对评估指标进行可视化展示。

Description

一种多维度航班放行效能评估方法
技术领域
本发明属于空中交通管理领域，特别涉及一种多维度航班放行效能评估方法。
背景技术
针对民航空中交通运行有序化管理的实际需求，国际民航组织发布了航空系统组块升级计划ASBU，我国民航局发布了中国航空系统组块升级发展与实施策略，其中均提出飞行流量与空域容量相适应的核心管理概念，意义在于平衡飞行需求与服务能力，通过对航班进行放行调度，达到疏导空中交通拥堵，缓解航班延误的目的。因此，各级空中交通管理局建设了相应的流量管理系统、协同放行系统等，围绕如何科学合理地对航班进行放行管理，提供了对于空中交通运行各阶段的监视、预测、分析、决策、实施、评估等功能，保障航班安全、效率、经济运行。
由于民航运行环境具有复杂性高、时变性强的特点，航班的放行管理决策始终处于不断更新，不断适应的迭代过程中，如何全面客观、科学合理地对航班放行方案进行评估分析，成为当前运行管理的焦点问题。国内外已有相关的技术方法及应用系统主要偏重于对飞行流量以及航班放行延误的预测分析，评价方法单一，系统功能局限，目前尚缺少一种针对航班放行效能的多维度的评估分析方法及系统。
发明内容
发明目的：本发明所要解决的技术问题是针对航班放行效果的评估技术方法的不足，提供一种多维度航班放行效能评估方法。该方法通过数据交换平台获取民航运行生产数据，从航班放行的稳定程度、影响范围、延误分布、公平情况等视角入手，涵盖宏观总体运行效果，微观区域性效能的评估方法，构建一套多维度航班放行效能评估指标集合，计算分析航班跳变量、延误量、正常率等指标，并采用列表、柱状图、折线图、雷达图等形式对评估指标进行可视化展示。
技术方案：为实现上述发明目的，本发明公开了一种多维度航班放行效能评估方法，包括以下步骤：
步骤1，解析处理空域容量、航班计划等运行信息；
步骤2，根据航班计划信息，识别受流控影响航班对象、受流控限制航班对象、民航各管制区域起飞航班对象；
步骤3，对指定空域对象的飞行流量与空域容量的匹配情况进行对比分析；
步骤4，以民航管制区域为对象，分析各管制区域起飞航班的放行时间跳变情况，包括：跳变架次、跳变等级；
步骤5，以民航管制区域为对象，分析各管制区域起飞航班的放行延误的分布情况，包括：最大延误、最小延误、总延误、延误架次、平均延误；
步骤6，以民航管制区域为对象，分析各管制区域起飞航班的放行正常率情况，包括：正常航班架次、非正常航班架次、正常率；
步骤7，分析民航管制区域起飞航班的放行公平性情况，包括：延误公平性、跳变公平性、限制公平性；
步骤8，分析受控航班放行总体效能，包括：延误类、稳定类、影响类。其中，延误类包含：总延误架次、总延误、平均延误；稳定类包含：总跳变架次、总跳变量、平均跳变量；影响类包含：受影响架次、受限制架次、受限制占比。
步骤1包括以下步骤：
步骤1-1：解析航班计划基本信息FlightInfo，包括：航班号Callsign、起飞机场DepAirport、降落机场DesAirport、起飞区域DepRegion、计划撤轮档时间Sobt、计划降落时间Sldt、最新一次放行计算得到的计算撤轮档时间CurCobt、最新一次放行计算得到的计算起飞时间CurCtot、上一次放行计算得到的计算撤轮档时间LastCobt、上次计算起飞时间LastCtot、航班受流控影响标记Affected、航班受流控限制标记Restricted；第i个航班综合信息记为FlightInfoi；
步骤1-2：解析航班四维轨迹信息Flight4DT＝{CrossAirsapce1，……，CrossAirsapcej}，其中CrossAirsapcej是航班飞行所经过的第j个空域对象，包含：飞经空域对象名称AirsapceNamej、进入空域时间EntreTimej；第i个航班四维轨迹信息记为Flight4DTi；
步骤1-3：解析需评估空域对象的容量信息Capacity，包括：空域对象名称Airsapce、空域容量Capacity。
步骤2包括以下步骤：
步骤2-1：遍历每一个航班计划基本信息FlightInfo；
步骤2-2：如果DepRegion为东北，则识别该航班为东北管制区域起飞航班对象，并将该航班放入东北管制区起飞航班集合FlightSet2；如果DepRegion为西北，则识别该航班为西北管制区域起飞航班对象，并将该航班放入西北管制区起飞航班集合FlightSet3；如果DepRegion为西南，则识别该航班为西南管制区域起飞航班对象，并将该航班放入西南管制区起飞航班集合FlightSet4；如果DepRegion为华东，则识别该航班为华东管制区域起飞航班对象，并将该航班放入华东管制区起飞航班集合FlightSet5；如果DepRegion为华北，则识别该航班为华北管制区域起飞航班对象，并将该航班放入华北管制区起飞航班集合FlightSet6；如果DepRegion为中南，则识别该航班为中南管制区域起飞航班对象，并将该航班放入中南管制区起飞航班集合FlightSet7；
步骤2-3：遍历管制区起飞航班集合FlightSeti，i取值为1～7；
步骤2-4：遍历FlightSeti中的每一个航班信息FlightInfoj，j取值为1～Ni，其中Ni表示相应管制区起飞航班总架次；
步骤2-5：如果航班受流控影响标记Affected＝1，则识别该航班为受流控影响航班对象；如果航班受流控限制标记Restricted＝1，则识别该航班为受流控限制航班对象；
步骤2-6：计算相应管制区起飞航班的受流控影响架次AffectedNumi，如果航班受流控影响标记Affected＝1，则AffectedNumi＝AffectedNumi+1，并将航班信息放入受流控影响航班集合AffectedSet；
步骤2-7：计算相应管制区起飞航班的受流控限制架次RestrictedNumi，如果航班受流控限制标记Restricted＝1，则RestrictedNumi＝RestrictedNumi+1并将航班信息放入受流控限制航班集合RestrictedSet。
步骤3包括以下步骤：
步骤3-1：解析所设置的评估参数，包括：评估空域对象名称Airsapce、评估开始时间BgnTime、评估时间跨度TimeSpan、评估时段数量TimeNum；
步骤3-2：对评估时段进行划分，生成连续评估时间片，放入评估时间片集合TimeSpanSet＝{[BT1,ET1),..........,[BTi,ETi)},i∈[1,TimeNum]，其中，BTi＝BgnTime+TimeSpan*(i-1)，表示第i个评估时间片的开始时间；ETi＝BgnTime+TimeSpan*i，表示第i个评估时间片的结束时间；
步骤3-3：从解析得到的需评估空域对象的容量信息Capacity中，提取所要评估空域对象的时段容量信息，得到第i个时间片的空域容量Ci；
步骤3-4：遍历航班四维轨迹信息中的CrossAirsapcej；
步骤3-5：如果AirsapceName＝Airsapce，EntreTimej∈[BTi,ETi)，表示航班飞经空域对象名称与所需评估空域对象相同，如果进入空域时间在时间片起止时段内时，则Flowi＝Flowi+1，其中Flowi表示第i个评估时间片的预测流量；
步骤3-6：得到每个时间片的空域预测流量后，对比预测流量与空域容量的匹配情况，计算每个时间片的超量运行等级OverFlowLvi：
Figure GDA0003567824690000041
步骤4包括以下步骤：
步骤4-1：遍历民航各管制区起飞航班集合FlightSeti；
步骤4-2：遍历FlightSeti中的每一个航班信息FlightInfoj；
步骤4-3：如果航班CurCtot-LastCtot∈(-∞,-VSP1]，则ChangeLv1Numi＝ChangeLv1Numi+1；如果航班CurCtot-LastCtot∈(-VSP1,0)，则ChangeLv2Numi＝ChangeLv2Numi+1；如果航班CurCtot-LastCtot∈(0,VSP1]，则ChangeLv3Numi＝ChangeLv3Numi+1；如果航班CurCtot-LastCtot∈(VSP1,+∞)，则ChangeLv4Numi＝ChangeLv1Numi+1；其中，CurCtot-LastCtot表示最新两次放行计算得到的计算起飞时间的差值(即航班跳变量)，ChangeLv1Numi表示第i个管制区跳变等级1的航班架次，ChangeLv2Numi表示第i个管制区跳变等级2的航班架次，ChangeLv3Numi表示第i个管制区跳变等级3的航班架次，ChangeLv4Numi表示第i个管制区跳变等级4的航班架次，VSP1表示跳变等级区间阈值(单位：分钟)；
步骤4-4：计算相应管制区起飞航班的跳变总架次ChangeNumi，ChangeNumi＝ChangeLv1Numi+ChangeLv2Numi+ChangeLv3Numi+ChangeLv4Numi；
步骤4-5：计算相应管制区起飞航班的总跳变量ChangeTotali，
Figure GDA0003567824690000051
步骤5包括以下步骤：
步骤5-1：遍历民航各管制区起飞航班集合FlightSeti；
步骤5-2：遍历FlightSeti中的每一个航班信息FlightInfoj；
步骤5-3：计算相应管制区的航班延误架次DelayNumi，如果CurCobtj-Sobtj>0，则DelayNumi＝DelayNumi+1，表示管制区起飞的航班计算撤轮挡时间大于计划撤轮挡时间，则为管制区延误航班，其中CurCobtj-Sobtj表示航班延误量；
步骤5-4：初始化DelayMaxi＝0，计算相应管制区的航班最大延误DelayMaxi，如果CurCobtj-Sobtj>DelayMaxi，则DelayMaxi＝CurCobtj-Sobt，也表示为：
DelayMaxi＝MAX(DelayMaxi,CurCobtj-Sobtj,0)；
步骤5-5：初始化DelayMini＝0，计算相应管制区的航班最小延误DelayMini，如果CurCobtj-Sobtj<DelayMini，则DelayMini＝CurCobtj-Sobtj，也表示为：
DelayMini＝Min(DelayMini,Max(CurCobtj-Sobtj,0))；
步骤5-6：计算相应管制区的航班总延误DelayTotali，表示该管制区航班延误总和：
Figure GDA0003567824690000052
步骤5-7：计算相应管制区起飞航班平均延误DelayAvei，表示管制区延误航班所产生的平均延误量：
Figure GDA0003567824690000053
步骤6包括以下步骤：
步骤6-1：遍历民航各管制区起飞航班集合FlightSeti；
步骤6-2：遍历FlightSeti中的每一个航班信息FlightInfoj；
步骤6-3：计算第i个管制区起飞的正常航班架次NormalNumi，如果CurCobtj-Sobtj∈(-∞,VSP2]，则NormalNumi＝NormalNumi+1，表示航班延误不大于VSP2的航班为正常航班；
步骤6-4：计算非正常航班架次UnNormalNumi，如果CurCobtj-Sobtj∈(VSP2,+∞)，则UnNormalNumi＝UnNormalNumi+1，表示航班延误大于VSP2的航班为非正常航班；
步骤6-5：航班遍历结束后，计算相应管制区起飞航班正常率NormalRatei，表示管制区起飞航班中正常航班架次的比例NormalRatei＝NormalNumi/Ni。
步骤7包括以下步骤：
步骤7-1：计算各管制区域起飞航班平均延误的平均值DelayAveAve：
Figure GDA0003567824690000061
步骤7-2：计算延误公平性指标DelayFairness，表示各大管制区起飞航班平均延误的标准差：
Figure GDA0003567824690000062
步骤7-3：计算各管制区域起飞航班的平均跳变量ChangeAve：
Figure GDA0003567824690000063
步骤7-4：计算跳变公平性指标ChangeFairness，表示各大管制区起飞航班跳变量的标准差：
Figure GDA0003567824690000064
步骤7-5：计算各管制区域起飞航班的平均受流控限制架次RestrictedAve：
Figure GDA0003567824690000065
步骤7-6：计算受控公平性指标RestrictedFairness，表示各管制区域起飞航班受流控限制架次的标准差：
Figure GDA0003567824690000071
步骤8包括以下步骤：
步骤8-1：计算航班总跳变架次ChangeNum，表示所有航班相邻两次放行计算中所得计算撤轮挡时间不同的架次，
Figure GDA0003567824690000072
步骤8-2：计算航班总跳变量ChangeTotal，表示所有航班相邻两次放行计算中所得计算撤轮挡时间的累积绝对差值，
Figure GDA0003567824690000073
步骤8-3：计算航班平均跳变量ChangeTotalAve，表示所有航班相邻两次放行计算中所得计算撤轮挡时间的平均绝对差值：
Figure GDA0003567824690000074
步骤8-4：计算航班总延误架次DelayNum，表示所有航班计算撤轮挡时间晚于计划撤轮挡时间的架次，
Figure GDA0003567824690000075
步骤8-5：计算航班总延误量DelayTotal，表示所有航班计算撤轮挡时间晚于计划撤轮挡时间的累积差值，
Figure GDA0003567824690000076
步骤8-6：计算航班平均延误量DelayTotalAve，表示所有航班计算撤轮挡时间晚于计划撤轮挡时间的平均差值：
Figure GDA0003567824690000077
步骤8-7：计算航班总影响架次AffectedNum，表示受流控影响的航班架次：
Figure GDA0003567824690000078
步骤8-8：计算航班总受控架次RestrictedNum，表示受流控限制的航班架次：
Figure GDA0003567824690000081
步骤8-9：计算航班受控占比RestrictedRato，表示受流控限制的航班架次占比：
Figure GDA0003567824690000082
步骤8-10：对航班总跳变架次ChangeNum、航班总跳变量ChangeTotal、航班平均跳变量ChangeTotalAve、航班总延误架次DelayNum、航班总延误量DelayTotal、航班平均延误量DelayTotalAve、航班总影响架次AffectedNum、航班总受控架次RestrictedNum、航班受控占比RestrictedRato进行归一化处理，采用雷达图对总体效能指标进行分析。归一化处理是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，这里将上述各评估数值转化为比例。
对于航班放行效能评估指标结果采用多种图形化方式进行展示。受流控限制航班对象采用列表方式展示，空域流量与容量匹配情况采用柱状图及折线图叠加方式展示，航班跳变程度指标采用环形柱状图及表格叠加方式展示，航班延误分布指标采用柱状图及线段叠加方式展示，航班公平性指标采用卡片方式展示，航班正常性指标采用柱状图及表格叠加方式展示，总体效能指标采用雷达图方式展示。
有益效果：本发明显著的优点包括：
1、为保障空中交通运行提供了一套数字化评估指标集合；
2、为航班放行管理提供了一种多维度效能评估方法；
3、提升指标结果可视化显示能力，采用多元组合方式增加直观性、综合性；
4、为航班放行决策技术研究及系统研制提供了有力支撑。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明做更进一步的具体说明，本发明的上述和/或其他方面的优点将会变得更加清楚。
图1是机场容需平衡预测分析方法流程示意图。
图2是受流控限制航班信息列表示意图。
图3是空域飞行流量与容量匹配分析示意图。
图4是航班放行跳变程度分析示意图。
图5是航班放行延误分布分析示意图。
图6是航班放行公平性分析示意图。
图7是航班放行正常性分析示意图。
图8是航班放行总体效能分析示意图。
具体实施方式
实施例
本实施例中，相关时间信息的日期均为2021/07/06，为获取生产运行数据，首先构建综合运行信息交互平台，解析航班飞行计划基本信息、航班四维轨迹预测信息，以及空域容量信息；根据运行管理需要，可以对所需关注的空域对象进行配置，设置关注的开始时间、时间颗粒度以及时段数量等；识别受流控限制的航班对象；预测所配置空域的飞行流量态势，分析飞行流量与容量的匹配情况，超量程度等；对于最近两次航班放行计算结果进行对比，分析航班放行结果的跳变情况，跳变架次、跳变等级等；分析航班放行的延误分布情况，最大/最小延误、延误架次、平均延误等；评估航班放行正常性情况，正常航班架次、非正常航班架次、正常航班占比等；评价航班放行公平性情况，分析跳变公平性、延误公平性、限制公平性等；从不同方面计算航班放行总体效能指标，并采用归一法进行综合评价。
下面结合图1～图8，详细说明基于本发明方法实现的一种航班放行效能评估方法处理流程步骤：
1、获取综合运行信息
1-1、处理航班计划基本信息
如图1所示，通过综合运行信息交互平台获取并解析航班飞行计划基本信息，主要包含：航班呼号、起飞机场、降落机场、计算撤轮挡时间、计算撤轮挡时间、计算起飞时间、起飞区域、受流控影响标记、受流控限制标记等。例如，某条航班飞行计划基本信息详情：CSN3999、ZGGG、ZBAA、13:05、13:05、13:35、中南、1、1。
1-2、处理航班四维轨迹预测信息
如图1所示，获取并解析航班四维轨迹预测信息，是一组航班飞经的空域对象集合，包括：飞经空域对象名称、进入空域对象时间。例如，航班CSZ1156四维轨迹预测信息详情：ZBAA，08:15；ZBACC02，08:21；……；ZSNJ，10:45。
1-3、处理空域容量信息
如图1所示，获取并解析空域容量信息，包括：空域对象名称、容量开始时间、容量结束时间、容量时间颗粒度、容量值。例如，空域ZBACC10容量信息详情：08:00、09:00、60分钟、40；09:00、12:00、60分钟、30；12:00、14:00、60分钟、35；14:00、16:00、60分钟、40。
2、设置效能评估参数
如图1所示，根据运行管理需要，设置效能评估所需的基本参数信息，包括：评估空域对象名称Airsapce、评估开始时间BgnTime、评估时间跨度TimeSpan、评估时段数量TimeNum、跳变等级区间阈值VSP1、表示正常航班延误阈值VSP2。例如，某次设置的效能评估参数详情：ZBACC10、08:00、60分钟、8、15分钟、15分钟。
3、受流控限制航班分析及图形化显示
如图2所示，根据航班飞行计划基本信息中的受流控限制标记，识别出受流控限制航班，航班呼号、起飞机场、降落机场、计划撤轮挡时间、计算撤轮挡时间、计算起飞时间、起飞区域等，并以列表形式进行展示。例如，显示一条受流控限制航班详情：CSN3999、ZGGG、ZBAA、13:05、13:05、13:35、中南。
4、容流匹配分析及图形化显示
4-1、时间片划分
如图3所示，根据所设置的效能评估参数，将关注空域对象的关注时段划分成若干个连续时间片，单个时间片信息包括：时间片开始时间、时间片结束时间。例如，一组划分后的时间片详情：08:00-09:00、…、12:00-13:00、…、15:00-16:00。
4-2、空域容量划分
如图3所示，根据划分好的时间片信息，从空域容量信息中提取时间片容量，包括：容量开始时间、容量结束时间、容量值，并以折线形式进行展示。例如，显示ZBACC10空域时间片容量信息：08:00-09:00、40架次；…；12:00-13:00、35架次；…；15:00-16:00、40架次。
4-3、飞行流量预测
如图3所示，根据划分好的时间片信息以及航班四维轨迹信息，对时间片飞经关注空域的飞行流量进行预测，包括：预测开始时间、预测结束时间、流量预测值，并以柱状图形式展示。例如，显示一组ZBACC10空域飞行流量预测信息：08:00-09:00、42架次；…；12:00-13:00、35架次；…；14:00-15:00、42架次。
4-4、容流匹配分析
如图3所示，根据时间片容量以及流量预测信息，对每个时间片的超量等级进行展示，以流量预测柱状图填充色进行区分显示：超量等级0显示灰色，超量等级1显示绿色，超量等级2显示黄色，超量等级3显示橙色，超量等级4显示红色。例如，显示ZBACC10空域的一组容留匹配信息：08:00-09:00超量等级为2，流量柱状图为黄色；…；12:00-13:00超量等级为1，流量柱状图为绿色；…；15:00-16:00超量等级为2，流量柱状图为黄色。
5、航班跳变分析及图形化显示
5-1、跳变柱状图分析
如图4左侧区域所示，对比最新两次航班放行计算得到的计算撤轮挡时间，分析各大管制区起飞航班跳变情况，包括：所属管制区、跳变架次、跳变等级，并分别以环形柱状图形式进行展示，不同跳变等级的跳变架次采用柱状图填充色进行区分显示：跳变等级1显示绿色、跳变等级2显示褐色、跳变等级3显示黄色、跳变等级4显示蓝色。例如，显示华北管制区跳变情况：跳变等级1为最内圈柱状图，跳变等级4为最外圈柱状图。
5-2、跳变表格化分析
如图4右侧区域所示，以表格形式显示各大管制区起飞航班跳变情况，包括：所属管制区、跳变架次、跳变等级。例如，显示华北管制区跳变情况：跳变等级1为3架次、跳变等级2为1架次、跳变等级3为14架次、跳变等级4为15架次。
6、延误分布分析及图形化显示
6-1、特征延误分布分析
如图5上侧区域所示，分析各大管制区起飞航班特征延误分布情况，包括：所属管制区、最大延误、最小延误、平均延误。其中，最大延误及最小延误采用柱状图顶/底的形式展示，平均延误采用线段形式展示。例如，显示中南管制区特征延误分布信息：最大延误50分钟、最小延误0分钟、平均延误22分钟。
6-2、总体延误分布分析
如图5下侧区域所示，分析各大管制区起飞航班总体延误分布情况，包括：所属管制区、总延误、总延误架次，并采用左右双轴折线形式进行展示。例如：显示中南管制区总体延误分布信息：总延误40分钟、总延误架次880架次。
7、公平性分析及图形化显示
7-1、延误公平性分析
如图6左列所示，分析航班延误公平情况，包括：管制区平均延误的均值、管制区平均延误标准差，并采用卡片形式进行展示。例如：显示一份延误公平性指标：管制区平均延误的均值18.5分钟，管制区平均延误标准差7.6分钟。
7-2、跳变公平性分析
如图6中列所示，分析航班跳变公平情况，包括：管制区平均跳变、管制区跳变标准差，并采用卡片形式进行展示。例如：显示一份跳变公平性指标：管制区平均跳变295分钟，管制区跳变标准差153.7分钟。
7-3、限制公平性分析
如图6右列所示，分析航班受限制公平情况，包括：管制区平均受流控限制架次、管制区受流控限制架次标准差，并采用卡片形式进行展示。例如：显示一份限制公平性指标：管制区平均受流控限制架次106架次，管制区受流控限制架次标准差50.6架次。
8、正常性分析及图形化显示
8-1、正常性柱状图分析
如图7左侧区域所示，分析各大管制区起飞航班正常性情况，包括：所属管制区、正常率，并采用柱状图形式进行展示。例如，显示华东正常性指标：正常率85.49％。
8-2、正常性表格化分析
如图7右侧区域所示，分析各大管制区起飞航班正常性情况，包括：所属管制区、正常航班架次、非正常航班架次、正常率，并采用表格形式进行展示。例如，显示华东正常性指标：正常航班165架次、非正常航班28架次、正常率85.49％。
9、总体效能分析及图形化显示
9-1、稳定类总体效能分析
如图8右侧区域所示，分析航班放行总体稳定情况，包括：总跳变架次、总跳变量、平均跳变量，并用表格形式进行展示。例如，显示一组稳定类总体效能指标：总跳变架次2065架次、总跳变量166分钟、平均跳变量12.4分钟。
9-2、延误类总体效能分析
如图8右侧区域所示，分析航班放行总体延误情况，包括：总延误架次、总延误量、平均延误量，并用表格形式进行展示。例如，显示一组延误类总体效能指标：总延误架次193架次、总延误量3904分钟、平均延误量20.2分钟。
9-3、影响类总体效能分析
如图8右侧区域所示，分析航班放行总体影响情况，包括：受流控影响总架次、受流控限制总架次、受流控限制占比，并用表格形式进行展示。例如，显示一组影响类总体效能指标：受流控影响总架次873架次、受流控限制总架次746架次、受流控限制占比85.45％。
9-4、归一分析
如图8左侧区域所示，将上述三大类九小类指标进行归一化处理，生成无量纲数值，数值区间为[0，100]，并采用雷达图方式进行展示。例如，显示一组总体效能指标：稳定类指标形成黄色四边形区域，延误类指标形成蓝色四边形区域，影响类指标形成红色四边形区域(由于说明书附图只能是灰度图，因此附图中的颜色不能准确看出来，特此说明)。
本发明实现了从容流匹配、跳变程度、延误分布、公平性、正常性等多维度对航班放行效能进行评估分析，并采用表格、环形柱状图、传统柱状图、折线图、雷达图等形式对评估指标进行可视化图形展示，全面直观，为民航飞行流量管理领域提供了航班放行效能分析的方法支撑。
本发明提供了一种多维度航班放行效能评估方法，具体实现该技术方案的方法和途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。

Claims (1)

1.一种多维度航班放行效能评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，解析处理运行信息；
步骤2，根据航班计划信息，识别受流控影响航班对象、受流控限制航班对象、民航各管制区域起飞航班对象；
步骤3，对指定空域对象的飞行流量与空域容量的匹配情况进行对比分析；
步骤4，以民航管制区域为对象，分析各管制区域起飞航班的放行时间跳变情况，包括：跳变架次、跳变等级；
步骤5，以民航管制区域为对象，分析各管制区域起飞航班的放行延误的分布情况，包括：最大延误、最小延误、总延误、延误架次、平均延误；
步骤6，以民航管制区域为对象，分析各管制区域起飞航班的放行正常率情况，包括：正常航班架次、非正常航班架次、正常率；
步骤7，分析民航管制区域起飞航班的放行公平性情况，包括：延误公平性、跳变公平性、受控公平性；
步骤8，分析受控航班放行总体效能；
步骤1包括以下步骤：
步骤1-1：解析航班计划基本信息FlightInfo，包括：航班号Callsign、起飞机场DepAirport、降落机场DesAirport、起飞区域DepRegion、计划撤轮档时间Sobt、计划降落时间Sldt、最新一次放行计算得到的计算撤轮档时间CurCobt、最新一次放行计算得到的计算起飞时间CurCtot、上一次放行计算得到的计算撤轮档时间LastCobt、上次计算起飞时间LastCtot、航班受流控影响标记Affected、航班受流控限制标记Restricted；第i个航班综合信息记为FlightInfoi；
步骤1-2：解析航班四维轨迹信息Flight4DT＝{CrossAirsapce1，……，CrossAirsapcej}，其中CrossAirsapcej是航班飞行所经过的第j个空域对象，包含：飞经空域对象名称AirsapceNamej、进入空域时间EntreTimej；第i个航班四维轨迹信息记为Flight4DTi；
步骤1-3：解析需评估空域对象的容量信息Capacity，包括：空域对象名称Airsapce、空域容量Capacity；
步骤2包括以下步骤：
步骤2-1：遍历每一个航班计划基本信息FlightInfo；
步骤2-2：如果DepRegion为东北，则识别该航班为东北管制区域起飞航班对象，并将该航班放入东北管制区起飞航班集合FlightSet2；如果DepRegion为西北，则识别该航班为西北管制区域起飞航班对象，并将该航班放入西北管制区起飞航班集合FlightSet3；如果DepRegion为西南，则识别该航班为西南管制区域起飞航班对象，并将该航班放入西南管制区起飞航班集合FlightSet4；如果DepRegion为华东，则识别该航班为华东管制区域起飞航班对象，并将该航班放入华东管制区起飞航班集合FlightSet5；如果DepRegion为华北，则识别该航班为华北管制区域起飞航班对象，并将该航班放入华北管制区起飞航班集合FlightSet6；如果DepRegion为中南，则识别该航班为中南管制区域起飞航班对象，并将该航班放入中南管制区起飞航班集合FlightSet7；
步骤2-3：遍历管制区起飞航班集合FlightSeti，i取值为1～7；
步骤2-4：遍历FlightSeti中的每一个航班信息FlightInfoj，j取值为1～Ni，其中Ni表示相应管制区起飞航班总架次；
步骤2-5：如果航班受流控影响标记Affected＝1，则识别该航班为受流控影响航班对象；如果航班受流控限制标记Restricted＝1，则识别该航班为受流控限制航班对象；
步骤2-6：计算相应管制区起飞航班的受流控影响架次AffectedNumi，如果航班受流控影响标记Affected＝1，则AffectedNumi＝AffectedNumi+1，并将航班信息放入受流控影响航班集合AffectedSet；
步骤2-7：计算相应管制区起飞航班的受流控限制架次RestrictedNumi，如果航班受流控限制标记Restricted＝1，则RestrictedNumi＝RestrictedNumi+1并将航班信息放入受流控限制航班集合RestrictedSet；
步骤3包括以下步骤：
步骤3-1：解析所设置的评估参数，包括：评估空域对象名称Airsapce、评估开始时间BgnTime、评估时间跨度TimeSpan、评估时段数量TimeNum；
步骤3-2：对评估时段进行划分，生成连续评估时间片，放入评估时间片集合TimeSpanSet＝{[BT1,ET1),..........,[BTi,ETi)},i∈[1,TimeNum]，其中，BTi＝BgnTime+TimeSpan*(i-1)，表示第i个评估时间片的开始时间；ETi＝BgnTime+TimeSpan*i，表示第i个评估时间片的结束时间；
步骤3-3：从解析得到的需评估空域对象的容量信息Capacity中，提取所要评估空域对象的时段容量信息，得到第i个时间片的空域容量Ci；
步骤3-4：遍历航班四维轨迹信息中的CrossAirsapcej；
步骤3-5：如果AirsapceName＝Airsapce，EntreTimej∈[BTi,ETi)，表示航班飞经空域对象名称与所需评估空域对象相同，如果进入空域时间在时间片起止时段内时，则Flowi＝Flowi+1，其中Flowi表示第i个评估时间片的预测流量；
步骤3-6：得到每个时间片的空域预测流量后，对比预测流量与空域容量的匹配情况，计算每个时间片的超量运行等级OverFlowLvi：
Figure FDA0003567824680000031
步骤4包括以下步骤：
步骤4-1：遍历民航各管制区起飞航班集合FlightSeti；
步骤4-2：遍历FlightSeti中的每一个航班信息FlightInfoj；
步骤4-3：如果航班CurCtot-LastCtot∈(-∞,-VSP1]，则ChangeLv1Numi＝ChangeLv1Numi+1；如果航班CurCtot-LastCtot∈(-VSP1,0)，则ChangeLv2Numi＝ChangeLv2Numi+1；如果航班CurCtot-LastCtot∈(0,VSP1]，则ChangeLv3Numi＝ChangeLv3Numi+1；如果航班CurCtot-LastCtot∈(VSP1,+∞)，则ChangeLv4Numi＝ChangeLv1Numi+1；其中，CurCtot-LastCtot表示最新两次放行计算得到的计算起飞时间的差值，ChangeLv1Numi表示第i个管制区跳变等级1的航班架次，ChangeLv2Numi表示第i个管制区跳变等级2的航班架次，ChangeLv3Numi表示第i个管制区跳变等级3的航班架次，ChangeLv4Numi表示第i个管制区跳变等级4的航班架次，VSP1表示跳变等级区间阈值；
步骤4-4：计算相应管制区起飞航班的跳变总架次ChangeNumi，ChangeNumi＝ChangeLv1Numi+ChangeLv2Numi+ChangeLv3Numi+ChangeLv4Numi；
步骤4-5：计算相应管制区起飞航班的总跳变量ChangeTotali，
Figure FDA0003567824680000041
步骤5包括以下步骤：
步骤5-1：遍历民航各管制区起飞航班集合FlightSeti；
步骤5-2：遍历FlightSeti中的每一个航班信息FlightInfoj；
步骤5-3：计算相应管制区的航班延误架次DelayNumi，如果CurCobtj-Sobtj>0，则DelayNumi＝DelayNumi+1，表示管制区起飞的航班计算撤轮挡时间大于计划撤轮挡时间，则为管制区延误航班，其中CurCobtj-Sobtj表示航班延误量；
步骤5-4：初始化DelayMaxi＝0，计算相应管制区的航班最大延误DelayMaxi，如果CurCobtj-Sobtj>DelayMaxi，则DelayMaxi＝CurCobtj-Sobt，也表示为：
DelayMaxi＝MAX(DelayMaxi,CurCobtj-Sobtj,0)；
步骤5-5：初始化DelayMini＝0，计算相应管制区的航班最小延误DelayMini，如果CurCobtj-Sobtj<DelayMini，则DelayMini＝CurCobtj-Sobtj，也表示为：
DelayMini＝Min(DelayMini,Max(CurCobtj-Sobtj,0))；
步骤5-6：计算相应管制区的航班总延误DelayTotali，表示该管制区航班延误总和：
Figure FDA0003567824680000042
步骤5-7：计算相应管制区起飞航班平均延误DelayAvei，表示管制区延误航班所产生的平均延误量：
Figure FDA0003567824680000043
步骤6包括以下步骤：
步骤6-1：遍历民航各管制区起飞航班集合FlightSeti；
步骤6-2：遍历FlightSeti中的每一个航班信息FlightInfoj；
步骤6-3：计算第i个管制区起飞的正常航班架次NormalNumi，如果CurCobtj-Sobtj∈(-∞,VSP2]，则NormalNumi＝NormalNumi+1，表示航班延误不大于VSP2的航班为正常航班；
步骤6-4：计算非正常航班架次UnNormalNumi，如果CurCobtj-Sobtj∈(VSP2,+∞)，则UnNormalNumi＝UnNormalNumi+1，表示航班延误大于VSP2的航班为非正常航班；
步骤6-5：航班遍历结束后，计算相应管制区起飞航班正常率NormalRatei，表示管制区起飞航班中正常航班架次的比例NormalRatei＝NormalNumi/Ni；
步骤7包括以下步骤：
步骤7-1：计算各管制区域起飞航班平均延误的平均值DelayAveAve：
Figure FDA0003567824680000051
步骤7-2：计算延误公平性指标DelayFairness，表示各大管制区起飞航班平均延误的标准差：
Figure FDA0003567824680000052
步骤7-3：计算各管制区域起飞航班的平均跳变量ChangeAve：
Figure FDA0003567824680000053
步骤7-4：计算跳变公平性指标ChangeFairness，表示各大管制区起飞航班跳变量的标准差：
Figure FDA0003567824680000054
步骤7-5：计算各管制区域起飞航班的平均受流控限制架次RestrictedAve：
Figure FDA0003567824680000055
步骤7-6：计算受控公平性指标RestrictedFairness，表示各管制区域起飞航班受流控限制架次的标准差：
Figure FDA0003567824680000061
步骤8包括以下步骤：
步骤8-1：计算航班总跳变架次ChangeNum，表示所有航班相邻两次放行计算中所得计算撤轮挡时间不同的架次，
Figure FDA0003567824680000062
步骤8-2：计算航班总跳变量ChangeTotal，表示所有航班相邻两次放行计算中所得计算撤轮挡时间的累积绝对差值，
Figure FDA0003567824680000063
步骤8-3：计算航班平均跳变量ChangeTotalAve，表示所有航班相邻两次放行计算中所得计算撤轮挡时间的平均绝对差值：
Figure FDA0003567824680000064
步骤8-4：计算航班总延误架次DelayNum，表示所有航班计算撤轮挡时间晚于计划撤轮挡时间的架次，
Figure FDA0003567824680000065
步骤8-5：计算航班总延误量DelayTotal，表示所有航班计算撤轮挡时间晚于计划撤轮挡时间的累积差值，
Figure FDA0003567824680000066
步骤8-6：计算航班平均延误量DelayTotalAve，表示所有航班计算撤轮挡时间晚于计划撤轮挡时间的平均差值：
Figure FDA0003567824680000067
步骤8-7：计算航班总影响架次AffectedNum，表示受流控影响的航班架次：
Figure FDA0003567824680000068
步骤8-8：计算航班总受控架次RestrictedNum，表示受流控限制的航班架次：
Figure FDA0003567824680000071
步骤8-9：计算航班受控占比RestrictedRato，表示受流控限制的航班架次占比：
Figure FDA0003567824680000072
步骤8-10：对航班总跳变架次ChangeNum、航班总跳变量ChangeTotal、航班平均跳变量ChangeTotalAve、航班总延误架次DelayNum、航班总延误量DelayTotal、航班平均延误量DelayTotalAve、航班总影响架次AffectedNum、航班总受控架次RestrictedNum、航班受控占比RestrictedRato进行归一化处理，采用雷达图对总体效能指标进行分析。
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