空中交通擁擠理論與模型研究*

侯曉東，程浩楠，朱保業，王 驍

(中國民航大學，天津300300)

空中交通擁擠這一概念從上個世紀就被提出，到如今，空中交通的工具規模愈來愈龐大，這使得有限的空域信息資源也無法滿足現代化的航空公司的需要。交通堵塞現象愈發嚴重，很大程度上會直接影響到空中交通系統運行的安全和效率。而若想要徹底緩解空中交通的擁堵則必須首先要確立空中交通的擁堵發展趨勢，如此才能夠對空中交通進行相應的管理。故而，空中交通擁擠狀況的識別和預測問題就成了近年來國際民用飛機學術界的重要探討內容。空中交通擁擠的理論和思路如圖1所示。

圖1 空中交通擁擠的理論和思路

1 空中交通擁擠的概念及其發展特征

空中交通擁擠這一概念目前在國際上還沒有統一的定義，而是伴隨著我國民航和交通運輸業的進步而更新和深入。通過對在空中交通流量管理方面的研究中發現，空中交通的需求和空中交通流量的不匹配性就是造成空中交通擁擠的重要原因。徐肖豪等人[1]將空中交通擁擠的相關概念簡要地定義為在特定的時間節點內，由于某空中交通單位(包括機場、航路、終端區)的交通要求與其他交通運輸服務單位的交通容量之間發生矛盾所導致而產生的一種交通停頓現象或者說是交通停頓狀態。后來隨著航班流量的不斷增加，由于天氣因素、空域活動等原因的頻繁出現，擁擠的概念逐漸結合航班運行的復雜性進行研究。以下將根據研究時間討論交通擁擠概念的發展。

趙嶷飛等人[2]針對當前由于我國空管交通機構扇區愈發繁忙且空管機構安全保障體系的相對落后，將我國空中交通機構擁擠管理風險這一定義理解為：在某個特殊空中交通管理機構或服務單元的一個特殊運行時段內，空中交通管理機構的總體需求和單元空中交通管理機構單元容量不均衡的一種空中交通管理機構運行狀態，并基于空中交通機構的總體需求和單元容量上的不確定性而進一步研究提出了扇區當量流量警告的概念，并通過扇區當量流量與容量相對應進行比較的手段，對我國扇區的擁擠情況進行了識別及分析研究。Rehwald等人[3]開始研究了進離場交通的需求與機場交通容量的不均衡，并將這一問題繼續視為交通擁擠狀態的一個新概念。張進等人[4]充分考慮到單個航空器對之間的聯系，提出了一套基于綜合迫近、幾率及其連攜性等因素的復雜度指標。張兆寧等人[5]基于容流匹配因素添加了對節點和航線的分類，將空中交通的擁擠概念定義為：在一個特殊的時間內，節點和航線的流量已經接近或相當其容量，不會導致出現航班運營時間延誤的現象，仍然可以保證能正常飛行的空中交通狀態。

2 空中交通擁擠識別的研究

一般來說，空中交通擁擠的識別是多維度的，目前航路擁擠識別的研究逐漸向著高效、智能方向靠攏，識別精度不斷提高使得預測更加準確。交通技術數據的識別概念一般可以根據其應用時間預測范圍的不同，大致劃分為三種：長期的交通數據、短期的交通數據、混合性的交通數據[6]，如果把每個預測時間段中的年份及其之前已經成功取得的重要研究成果之和一起進行綜合量化，那么就非常有可能由一種對每個時間段的序列數據進行綜合定量價值預測的識別方法來準確計算出并得到未來的交通數據，因此，根據其預測時間尺度的不同，我們一般可將針對空中交通數據擁擠的識別方法進行劃分識別為針對基于這些短期交通數據的識別閾計價值聚類判別識定方法、基于長期交通數據的數值聚類識別方法和基于針對混合短期數據的綜合性數據評價識別方法[6]，以下將根據研究時間討論交通擁擠識別方法的發展。

趙嶷飛等人[7]提出了證據理論在對空中運輸擁擠識別和評價中的作用。證據理論最初是Brennan等人[8]為解決不確定問題提出的，在證據理論中，證據指的是人們經驗和知識的一部分，是人們對該問題所作的觀察和研究的結果，在空中交通管理方面，利用經驗豐富的管制員給出指標權重從而實現擁擠模型的建立與識別。劉方勤等人[9]提出基于耦合和制約下的協同多航路網絡資源的分配，得出了空域系統中所有可以服務的航路和飛行通道流量的大小，它們是根據這些航路的空域控制單位之間進行耦合和制約而產生的容量，即由于不同飛行扇區的管制能力不同，導致航路承擔的最大容量不同，上游的交通流量受下游的航路最大容量約束。

李善梅等人[10]基于混合數據進行綜合分析評價，他們提出了基于非線性和灰色聚集數據的交叉航路擁擠辨認方法，航路流量改變具有非線性特征，而且這種交叉航路系統本身就是一個非線性系統，即要么缺乏大量數據，要么因為系統內部機理不清晰而使得構建指標或者系統建模困難，給飛行帶來了多種不確定性，基于此研究提出了對灰色聚類飛行中道路擁擠的識別，實現對不確定性概念的判斷。朱濤[11]提出了通過定位點對空中流量進行擁擠識別方法，利用指標來進行識別空中流量的擁擠狀態，根據航行要素建立擁擠評價指標。張兆寧等人[5]基于空中交通網絡流提出了空中交通網絡的擁擠程度識別和影響評價，通過分析空中交通網絡中節點和航線兩個要素，建立評估指標體系，從容流匹配的角度識別航路的交通態勢。李桂毅等人[12]提出了基于交通集成綜合學習技術算法，基于航路交通網絡重點航段航路交通擁擠狀態，識別預測并進行了深入研究探索，通過對比和選擇各個航路交通網絡航段地理重點區域的擁擠范圍，采集航段ADS-B中的航跡數據，統計流量等參數，研究建立各個航段交通擁擠狀態評價模型指標，分析得到擁擠評價結果，并完成航段模型化并進行綜合實例訓練，識別各個重點航段的航路交通堵塞擁擠狀態。

3 空中交通擁擠主要預測的分析方法及主要模型

3.1 空中交通擁擠預測方法

當前空中交通擁擠的主要預測分析方法可以大致分為4類：(1)基于航空公司飛行計劃的確定性交通流量擁擠預測分析方法；(2)基于數理統計的流量預測分析方法；(3)非線性流量預測分析方法；(4)智能預測方法[13]。下面將介紹這4種預測方法。

3.1.1 基于空中交通飛行計劃的確定性流量預測

作為空中交通流量管理的一個基礎性問題，基于飛行計劃的流量預測一直以來是需要重點解決的問題。該種方法主要特點是建立4D航跡的概率推測計算模型，采用現代統計學的分析方法進行分析計算扇區及其他主要機場未來的平均流量。

陳愷等人[14]通過計劃航跡和雷達航跡匹配關聯算法模型以及利用航向角平面投影匹配算法提高流量預測的精確性，能夠實時修正航空器航跡4D剖面預測模型的流量預測算法。然而，當航班規模巨大時，計算復雜性對系統運算能力構成嚴峻考驗。另外，空中交通實際運行時出現的隨機特性一直是影響4D航跡精度的關鍵因素，在流量預測中不可回避。

3.1.2 基于數理統計的預測方法

由于空中交通具有自身的規律性，采用數理統計算法可以挖掘交通數據蘊含的變化規律，從而基于此規律可實現對未來交通擁擠狀態的預測，因此出現了基于數理統計的擁擠預測方法[1]。由于基于數理統計的方法適用于小規模低維度的數據，所以近年來基于數理統計的方法逐漸向其他3種方法綜合靠攏。

3.1.3 非線性預測方法

非線性預測首先在道路交通流開始研究，隨著人們對交通流非線性動力特性的認識，基于非線性時間序列方法預測短期交通流逐漸發展起來。陳艷彥等人[15]基于我國空中交通系統流量的發展趨勢研究建立了Lologistic流量預測的非線性模型，并預測了某管制區2020-2025年的流量。

3.1.4 智能預測方法

智能預測與組合預測法基于智能算法的擁擠預測就是利用人工智能算法對擁擠指標進行預測，然后將指標預測值輸入到擁擠識別方法，實現對未來交通擁擠狀態的預測。陳紹飛[16]利用空管自動化系統的實測流量數據進行了飛行流量的快速預測。崔德光等人[17]通過對我國民航班機飛行流量的主要影響因素進行了分析，采用人工神經網絡和回歸分析方法的組合預測方法對我國華北地區空中交通的瓶頸-大王莊各個航路點飛行的流量情況進行了預測。組合式預測是為了結合前文所述提到的一種預測技術手段，針對當前空中交通運輸流量的預測中可能存在的技術性缺陷與其不足，建立一種更加恰當地適用于當前現狀的預測技術手段。

3.2 基于飛行計劃確定性流量的加權法模型簡析

由于空中交通網絡體系中主要的要素為運輸路線以及其他節點，通過對運輸路線以及其他節點在各自方面的擁擠性進行分析并根據實際情況對其進行加權處理，便可以直接得到空中交通網絡體系中的擁擠性情況。從空中交通流的角度來說，由于節點或者航線的容量易被外部因素的干擾而發生變動，本文選擇了一個擁擠度為門限的區間[α，β]代替某一個值來評估擁擠狀態。對于某一節點(或者是航線)，當其求解所得的擁擠度小于α時，空中交通網絡中當前所對應的某個節點(或者是航線)就會屬于正常的狀態；當節點的擁擠程度控制在一定的區間[α，β]內時，空中交通網絡中當前相對應的各個節點(或路徑)屬于這種擁擠臨界的狀態；當其擁擠程度超過β時，空中交通路徑網絡中當前相對應的各個節點(或路徑)屬于擁擠的狀態。對于整個空中交通的網絡系統來說，在計算得出每個節點和路線的擁擠程度后，根據權重進行計算可以得出整個空中交通的網絡系統中的擁擠程度。

4 結束語

隨著民航運輸業的發展與飛行運行過程中越來越多不確定因素的出現，擁擠的識別與預測成為空中流量管理的重點研究方向。通過對空中交通流特性的研究，從不同區域、不同原因進行擁擠的識別與預測，使得擁擠預測逐步向著精確、實時、高效、智能方向靠攏，為以后有關空中交通擁擠的研究以及對于解決空中交通擁擠提供科學依據和理論保障。