天氣影響空中交通的量化分析

邱鑄

摘 要：天氣氣候是空中交通運行中必須要關(guān)注的一個因素，量化天氣影響因素，可以為空中交通決策提供重要的參考數(shù)據(jù)，保證決策的科學(xué)性。本文首先簡單介紹了扇區(qū)天氣影響和終端天氣影響因素空中交通的量化方法，然后借助實際案例，具體分析在終端區(qū)天氣現(xiàn)象下，如何進行量化研究，以供空中交通部門參考。

關(guān)鍵詞：天氣影響；空中交通；數(shù)據(jù)處理；量化方法

引言

近幾年來，國家科學(xué)技術(shù)不斷發(fā)展，航空領(lǐng)域的專業(yè)水平和業(yè)務(wù)需求日漸提高，加強空中交通管理工作成為現(xiàn)階段航空業(yè)務(wù)的重點。在實際飛行的過程中天氣的影響貫穿始終，飛行的每一個階段都會要考慮到天氣問題，如果是惡劣天氣，那么會造成無法想象的后果，因此需要加強對天氣影響因素的量化研究。

一、天氣影響空中交通的量化方法

（一）扇區(qū)天氣影響空中交通量化

所謂扇區(qū)天氣影響空中交通量化，主要面向的就是航路扇區(qū)對流的天氣信息，借助對流天氣產(chǎn)品，檢測扇區(qū)中的不利天氣因素，確定不利天氣因素的覆蓋范圍。從目前國家現(xiàn)有的空中交通量化方法入手，目前，可以利用總體天氣量化扇區(qū)天氣影響，也可以明確判斷扇區(qū)天氣惡劣程度指標，這兩種方法也是目前最常用的量化技術(shù)。1.扇區(qū)天氣惡劣程度指標。惡劣天氣對空中交通的影響不言而喻，加強對天氣惡劣程度指標的分析，可以讓飛機飛行更加穩(wěn)定，這種指標可以對某個機場或者某個空域的扇形區(qū)域內(nèi)的天氣惡劣程度進行表征量化。一般情況下，會選擇距離機場進場定位點40-60海里的空域的天氣進行量化分析，這個部分的天氣情況也決定了機場的天氣惡劣程度指標。根據(jù)機場和空域扇區(qū)內(nèi)的WSI數(shù)值，可以更好的分析這一部分的交通量，明確二者之間的關(guān)系。2.總體天氣量化扇區(qū)天氣影響。這是一種數(shù)值類型的天氣產(chǎn)品，更適合判斷天氣狀況對交通的影響。而且該體感其產(chǎn)品還可以對降水量、空氣液態(tài)水含量進行分析，以此保證量化結(jié)果更加準確。在飛機飛行過程中，垂直累積液態(tài)水含量覆蓋范圍是非常重要的因素，借助這一因素，可以對扇區(qū)容量進行預(yù)測，從而準確評估扇區(qū)天氣程度。

（二）終端天氣影響空中交通量化

影響空中交通運行和流量管理的因素有很多，天氣在其中影響最大，霧霾、煙云、雷暴、颶風等都會對航空運行造成嚴重的負面影響。根據(jù)天氣的不同類型，可以分為以下幾個種類：對流、終端區(qū)、顛簸、冬天、海洋、空間等天氣體系，在這其中，終端區(qū)天氣空中交通量化工作十分重要，尤其是在起降階段，必須要加強對終端區(qū)天氣影響的分析。本文從云底高、地面風、雷暴、能見度這幾個終端區(qū)天氣想象進行分析，這也是對交通影響最為嚴重的幾種。從而建立起相應(yīng)的硬性、柔性約束，以地面風影響的分析為例，地面風在飛機起降階段較為重要，如果地面風超過了飛機起飛標準，就會產(chǎn)生不安全的情況，此外，逆風、順風、側(cè)風也有可能引發(fā)安全問題。根據(jù)不同風型可能造成的危險，對容量影響進行硬性約束和柔性約束，為量化分析奠定基礎(chǔ)[1]。

二、天氣影響空中交通的量化分析案例

基于上文分析，本文結(jié)合實際案例進行驗證分析，根據(jù)某機場到達率分析終端區(qū)天氣影響航空運行的量化分析方式。

（一）數(shù)據(jù)的預(yù)處理

在構(gòu)建模型之前，要對天氣數(shù)據(jù)進行提取，并且和機場到達率的進行匹配，本文選擇的是國家某樞紐級機場，該機場交通量較大，對周邊地區(qū)的影響較大，而且受到天氣影響的情況較為頻繁。在調(diào)取了歷史交通數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，提取云底高、地面風、雷暴、能見度等天氣現(xiàn)象，判斷這些屬性和機場到達率之間的關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，選取對應(yīng)時間段的機場到達率和天氣信息進行匹配，通過離散化處理得到具體數(shù)值。根據(jù)具體的空中交通數(shù)據(jù)，對機場歷史交通狀況進行統(tǒng)計，形成具體的模型。

（二）模型驗證分析

目前可以進行數(shù)據(jù)挖掘的軟件種類有很多，都應(yīng)用了多項邏輯斯諦回歸分析法，這種技術(shù)在分析歷史數(shù)據(jù)、構(gòu)建模式上具有重要的作用，根據(jù)模型測試選項實現(xiàn)數(shù)據(jù)的預(yù)處理。本文使用的軟件為Weka，這是目前最為完備的數(shù)據(jù)挖掘工具之一。借助Weka軟件和多項邏輯斯諦回歸分析法，結(jié)合相應(yīng)的數(shù)據(jù)，就可以得到回歸系數(shù)，回歸系數(shù)決定了機場到達率水平，比如：機場到達率的系數(shù)如果為正，那么就說明飛機起降階段較為安全，反之，系數(shù)如果為輔，那么機場到達率水平就會受到影響，飛機起降階段的安全性也無法把保證。從該機場的實際情況來看，在機場到達率較低的時間段，風速較大、能見度較低。由此可知，系數(shù)大小可以明確表示出相關(guān)因素，而借助這一結(jié)果可以進一步推出機場到達率水平趨勢。比如：通過系數(shù)的比較，可以看出能見度減少和風速增加，會讓機場到達率降低，增加起降階段的風險。借助多項邏輯斯諦回歸模型，就可以對機場不同天氣狀況進行定量分析。但是需要注意的是，在這種量化方式中獲取到的交通信息并不完善，因此還需要對準確率和穩(wěn)定性進行評價，從而保證數(shù)據(jù)的準確性。

（三）模型應(yīng)用分析

這種多項邏輯斯諦回歸模型不僅可以對機場到達率進行分析，上文中提出的模型，可以自動提取天氣報告以及其中的關(guān)鍵信息，因此其還可以應(yīng)用在以下幾個方面：第一，及時預(yù)報。利用多項邏輯斯諦回歸模型，可以實時獲取天氣信息，根據(jù)天氣對機場到達率的影響，推算天氣對交通的影響，繼而對機場的運行情況進行分析。第二，衡量評估空中交通運行管理程度。使用多項邏輯斯諦回歸模型，可以準確獲取天氣預(yù)報信息，根據(jù)機場到達率，結(jié)合機場容量等情況，有選擇性的展開交通管理工作，還可以評估航班取消水平，結(jié)合機場延誤水平以及航空公司等方面的消息，減少延誤航班造成的影響，提高旅客出行的安全性和舒適性[2]。

總結(jié)

綜上所述，隨著空中領(lǐng)域資源不斷豐富，空中交通流量飛速增長，在對空中交通流量管理的過程中，應(yīng)該充分考慮到天氣這一影響因素，保證飛機飛行安全性，讓航空運輸行業(yè)穩(wěn)定發(fā)展。基于天氣定量方法，構(gòu)建模型參數(shù)、收集信息數(shù)據(jù)，結(jié)合實際案例對影響因素進行詳細分析，從而達到量化分析的根本目的。

參考文獻

[1]張佑南.應(yīng)對復(fù)雜天氣的空中交通管制指揮方法研究[J].科技風，2019（08）：251.

[2]龍丁丁.天氣影響空中交通的量化初步研究[D].南京航空航天大學(xué)，2016.

（作者單位：中國民用航空飛行學(xué)院新津分院）