空管數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的數(shù)據(jù)業(yè)務化與可視化初探

徐 雯

(福建空管分局，福建 福州 350001)

大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)及人工智能等技術的迅猛發(fā)展和廣泛應用，以及各類新興技術與生產(chǎn)生活的深度融合，對我國經(jīng)濟社會發(fā)展產(chǎn)生了深刻影響。黨的十九屆四中全會明確將“數(shù)據(jù)”作為生產(chǎn)要素，使得數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為順應發(fā)展潮流的必然選擇，以“智慧”為特征的行業(yè)變革正在全方位重塑民航業(yè)態(tài)?？罩薪煌ü芾?以下簡稱空管)作為保障民航安全高效運行的重要中樞，也順勢而為把握機遇，積極探索空管數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路。數(shù)字化轉(zhuǎn)型既需要“業(yè)務數(shù)據(jù)化”，也需要“數(shù)據(jù)業(yè)務化”?？展苄袠I(yè)的業(yè)務數(shù)據(jù)化已隨著信息化和電子化的發(fā)展不同程度地完成，但對數(shù)據(jù)業(yè)務化和可視化的深化應用仍在初期探索階段。

1 數(shù)據(jù)業(yè)務化

國際民航組織(ICAO)積極推進全球航行信息共享，數(shù)字經(jīng)濟、大數(shù)據(jù)、新基建等也都納入了政府工作報告。在信息大爆炸的今天，我們最缺的不是數(shù)據(jù)，而是對這些數(shù)據(jù)的理解與應用。空管各業(yè)務領域的信息系統(tǒng)較為完善，但缺乏有效的整合利用。如果止步于此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型便只能浮于信息化的表面，數(shù)據(jù)只是無意義的數(shù)字，無法真正釋放其價值，實現(xiàn)業(yè)務賦能。因此在業(yè)務數(shù)據(jù)化的同時，還必須實現(xiàn)數(shù)據(jù)業(yè)務化。

業(yè)務數(shù)據(jù)化是將各個業(yè)務環(huán)節(jié)的原始痕跡以數(shù)據(jù)形式進行表現(xiàn)和解讀，并將這些數(shù)據(jù)系統(tǒng)性地組織起來，實現(xiàn)客觀世界在計算機世界里的復制和還原。而數(shù)據(jù)業(yè)務化是指數(shù)據(jù)經(jīng)過整合、分析、加工乃至預測后，智能化地反哺業(yè)務，為更精準的決策提供依據(jù)，為更高效的管理提供指導。

“業(yè)務數(shù)據(jù)化”與“數(shù)據(jù)業(yè)務化”的關系可以簡述為數(shù)據(jù)從業(yè)務場景中來，又反過來回到業(yè)務場景中提供指導。二者相輔相成，同是數(shù)字化轉(zhuǎn)型不可或缺的環(huán)節(jié)。雖然目前已有各種業(yè)務數(shù)據(jù)化的解決方案，但信息收錄不全、標準不一的問題仍然存在。正如人們難以從缺失或錯誤的線索中得出正確的結(jié)論，數(shù)據(jù)作為基礎素材，其數(shù)量和質(zhì)量決定了數(shù)據(jù)業(yè)務化成果的可靠性和精確度。因此，數(shù)據(jù)業(yè)務化也對業(yè)務數(shù)據(jù)化提出了更高要求，倒逼上游數(shù)據(jù)收集存儲的優(yōu)化。

2 數(shù)據(jù)可視化

在獲取了海量多維運行數(shù)據(jù)的基礎上，辨明其潛藏深意、挖掘其潛在關聯(lián)，則有賴于數(shù)據(jù)可視化的幫助?？梢暬且环N數(shù)據(jù)的視覺表現(xiàn)形式，利用圖形化手段，清晰、有效地傳達信息，從而實現(xiàn)對復雜數(shù)據(jù)集的深入洞察。借助可視化，我們得以更好地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的意義。

一組數(shù)字或者表格的表現(xiàn)力單一，局限性大。相較之下，圖形、顏色、標尺等幫助我們更加直觀地理解數(shù)據(jù)?？展苓\行數(shù)據(jù)橫跨管制、情報、氣象、通信導航等多個專業(yè)領域，分散于各個運行系統(tǒng)中卻又相互作用緊密聯(lián)系，對于如何將這些維度多元、體量龐大、錯綜復雜的離散數(shù)據(jù)整合展示，可視化具有明顯的優(yōu)勢。各數(shù)據(jù)點的位置、大小、相對關系等都以更具象的形式表現(xiàn)出來，這樣的畫面感幫助我們從局部或者整體亦或是兩者的關系去觀察數(shù)據(jù)所表達的意義，可以說是“見樹又見林”，也為更深入的數(shù)據(jù)分析提供了研究方向。

3 融合應用

數(shù)據(jù)業(yè)務化讓數(shù)據(jù)資產(chǎn)充分釋放潛能，可視化則為數(shù)據(jù)業(yè)務化提供高質(zhì)量的解讀和洞察切入點，提升了信息獲取的效率，二者的融合應用能夠滿足不同數(shù)據(jù)消費者的定制化需求。通過構建貼合運行情境的管理視角，幫助不同崗位、層級能夠基于一致的理解實現(xiàn)無縫配合。民航福建空管分局于2020年實施了智慧空管創(chuàng)新項目，陸續(xù)開展了云計算、大數(shù)據(jù)、機器學習等新技術在空管運行管理領域的研究和驗證工作，目前仍在持續(xù)迭代研發(fā)中。本文結(jié)合其中的幾個實踐案例加以說明。

3.1 航跡匯聚分析

空管自動化系統(tǒng)是空中交通管制員對空指揮的核心系統(tǒng)，它的主要功能是對多源雷達數(shù)據(jù)及自動相關監(jiān)視(ADS)信號進行融合處理，并與飛行計劃動態(tài)相關聯(lián)，輸出綜合航跡數(shù)據(jù)，為管制員提供空中交通的各項實時信息，包括航空器的方位、高度、航向和速度等航行諸元。管制員通過自動化系統(tǒng)，掌握航空器的運行動態(tài)，實施管制指揮。但面向運行指揮的定位使其著重于對單架航班的逐個關注，而從整體視角提煉航班流規(guī)律特征較為欠缺。其記錄重演服務器(DRF)24小時不間斷地記錄著綜合航跡數(shù)據(jù)和系統(tǒng)時間信息，滾動存儲30天，可回放30天內(nèi)某一時刻的歷史航跡。但對于回放更早的時刻或是一段時間內(nèi)的航跡累積并不支持，而觀察一段較長時間區(qū)間內(nèi)的航跡疊加情況，更能反映出空域內(nèi)交通流的整體運行規(guī)律。

因此，我們將空管自動化系統(tǒng)中輸出的綜合航跡數(shù)據(jù)長期保存，對歷史航跡進行統(tǒng)計分析，并在地圖上描繪出來，可以抽象出較為頻繁和相對固定的飛行軌跡，從而反映航線繁忙程度、改航路線、偏離規(guī)律、管制負荷等。線條的粗細表征了航跡分散或集中的程度，越粗則該區(qū)域內(nèi)的各個位置都有航跡經(jīng)過，反之則各航跡趨近于重疊。明暗程度表征流量疏密，越亮則該航跡上疊加的流量越多，反之則流量越小。借助歷史航跡匯聚的表現(xiàn)力呈現(xiàn)空域內(nèi)的飛行軌跡全貌，既能清晰地顯露規(guī)律性，又能容易地發(fā)現(xiàn)離群點。

圖1展示了福州一管制空域內(nèi)2022年1月19日的航跡匯聚數(shù)據(jù)。為了更容易區(qū)分不同性質(zhì)的航空器，我們將進港與離港航班分別用紅色和黃色標識，兩股航班流的分離程度一目了然。從圖中能夠清晰地識別出紅色的進港航班流大都嚴格按照航線飛行，黃色的離港航班流則較為頻繁地出現(xiàn)了偏離，但是偏離程度都集中在航線兩側(cè)5海里左右。航班流在D點交匯處的情況更為復雜，飛行軌跡縱橫交錯，多個交叉點相對集中、互相干擾，遠離交匯處的航班流則呈分離疏散趨勢。航跡匯聚分析幫助再現(xiàn)空域運行的整體態(tài)勢，為判明矛盾主次、優(yōu)化資源配置提供了直觀的決策依據(jù)。

圖1 2022年1月19日航跡匯聚分析

圖2為2021年5月31日同一空域內(nèi)的飛行軌跡。因彼時大雨，空域中分布有快速移動的積雨云，航班為避開危險天氣執(zhí)行了一定程度的繞飛?？梢悦黠@看出，復雜氣象條件下不僅飛行量降低，而且航跡匯聚形態(tài)顯著區(qū)別于常態(tài)，鮮有航跡貼合預定航線，且改航軌跡顯得雜亂無章，失去了原有的分布特征，趨勢難辨。這也使得管制指揮增加了不確定性，原有的調(diào)配預案不再適用。因此，研究不同季節(jié)、不同氣象條件、空域限制乃至運行周期內(nèi)的航跡匯聚變化趨勢具有很強的指導意義。

圖2 2021年5月31日航跡匯聚分析

結(jié)合氣象信息、限制區(qū)域等圖層的疊加，可進一步進行致因分析，為挖掘潛在關聯(lián)因素指明研究方向。特別是在飛行量持續(xù)增長、空域資源日益緊張的背景下，為理順交通流走向、優(yōu)化繁忙航段提供了數(shù)據(jù)支撐，也為改進預案策略、實現(xiàn)進離港均衡給予有力輔助。

3.2 沖突熱力圖比對

保障安全是管制服務的首要任務和核心目標，空域運行情況越繁忙則安全保障的壓力也隨之提升。飛行流量是反映空域繁忙與否的重要因素，但并不足以涵蓋全部，存在流量攀升但有序順暢、無需管制員干預的情況，也存在流量雖處于低位但航班之間兩兩沖突、牽一發(fā)而動全身的場景。因此必須將沖突情況納入考量，才能更準確地量化空域繁忙程度。此處所討論的“沖突”，是指如果管制員不進行干預或者密切監(jiān)控則很有可能引發(fā)不安全事件的情況，并不意味著已經(jīng)觸發(fā)了飛行間隔標準的底線，但管制員必須投入相當?shù)木Τ掷m(xù)關注或是直接采取措施緩解風險。例如兩架航空器以同樣的高度、從不同方向趨近同一個導航臺，管制員指令其中一架航空器改變高度層，以確保兩機在水平間隔最小時仍有足夠的垂直間隔。這種情況下，可以認為兩架航空器之間存在沖突。

根據(jù)空管自動化系統(tǒng)輸出的綜合航跡計算出兩機相對位置，從而判定是否存在沖突，并將沖突點在地圖上描繪出來。根據(jù)兩機航跡的夾角大小，可將沖突分為順向、相對、交叉、分散等類型。通過讀取各個區(qū)域的沖突點數(shù)量和疏密程度，能夠快速判別不同區(qū)域的調(diào)配量大小及主要沖突類型，高效制定有針對性的指揮預案，建立重點突出、特征鮮明的沖突模型。

圖3為福州某空域內(nèi)2022年2月1日至3月31日的沖突對比圖。左側(cè)展示的是交叉型沖突，右側(cè)為相對型的沖突分布，上部表格則列出了兩類沖突的具體數(shù)值及在A1、A2等各區(qū)域中的分布情況。對比發(fā)現(xiàn)，交叉型沖突主要集中于D點處，其余位置僅零星分布，這與圖1中航跡匯聚分析所示的D點處多條航班流交錯匯合的情況相吻合；相對型沖突則與圖1中的高亮雙色航班流相重合，印證了大流量的雙向干線航路更易發(fā)生逆向沖突；同時，A1及A2區(qū)域內(nèi)相對型沖突較之交叉型占據(jù)主導，T(即塔臺)區(qū)域內(nèi)反之。

在沖突集中的區(qū)域，會出現(xiàn)多個沖突點重疊于同一位置的情況，容易造成沖突數(shù)量的誤判。為解決這一問題，我們將沖突點以熱力圖的形式呈現(xiàn)，單個沖突點為暗綠色，較多沖突點疊加于相近位置則顯示為亮黃色，沖突在同一位置高發(fā)則標注為醒目的紅色。即顏色越黯淡沖突發(fā)生頻率越低，顏色越鮮亮警醒則沖突越頻發(fā)，以此清晰地提示管制員對沖突多發(fā)航段予以重點關注，發(fā)現(xiàn)隱藏的管制運行風險，為運行人員及管理者提供空域沖突模型的畫面感，也為預案的制定和選擇提供可量化、可視化的依據(jù)。

圖4 為福州某空域內(nèi)2021年第四季度與第三季度的沖突熱力圖對比。左側(cè)為2021年10月1日至12月31日的數(shù)據(jù)，右側(cè)為2021年7月1日至9月30日，上部表格則列出了各類型沖突的具體數(shù)值及在A1、A2等各區(qū)域中的分布情況。比較得出，第四季度的沖突量顯著增長，約是第三季度的兩倍，其中相對型沖突量的提升最為突出，是第三季度的6.9倍，交叉型及順向型沖突量變化不大，分散型沖突則大幅度減少。從空間分布來看，第四季度西南部航段的沖突較第三季度激增且位置集中，而東北部航段的沖突也有所增長，但是聚集程度較輕，基本均勻分布于航段上。這樣的可視化橫向比較，使得不同條件下沖突點的空間分布和頻發(fā)位置的偏移都能一目了然，空域的繁忙程度和調(diào)配的復雜程度得以量化。

持續(xù)監(jiān)測沖突點的變化規(guī)律和趨勢，能夠直觀顯示區(qū)域內(nèi)的沖突聚集情況是否消解，沖突的頻發(fā)程度是否降低，有助于科學評測所采取的沖突緩解措施是否有效。

(a)交叉型 (b)相對型

(a)第四季度 (b)第三季度

3.3 數(shù)據(jù)相關性分析

空管運行系統(tǒng)作為一個有機整體，并非各個業(yè)務環(huán)節(jié)的機械組合或簡單相加，這就需要關注數(shù)據(jù)之間的潛在關聯(lián)，以此作為運行管理的切入點。尤其在復雜多變的運行環(huán)境中，難以在短時間內(nèi)抽絲剝繭、定位問題并尋根溯源。因此，傳統(tǒng)的“出現(xiàn)問題—識別致因—采取補救”的被動式管理方式，相對瞬息萬變的運行情況而言顯得總是“慢半拍”。在積累了大量的運行數(shù)據(jù)后，我們得以通過綜合分析多元數(shù)據(jù)洞察其關聯(lián)性，依據(jù)數(shù)據(jù)間的相關關系而非因果關系主動發(fā)現(xiàn)疑似的風險點，從而向前瞻式管理模式邁進。

以陸空通話檢查為例，傳統(tǒng)做法是隨機抽樣，即隨機選取回放不同時間段的陸空通話錄音進行檢查，確認通話的語速是否合適、用語是否標準、話音是否清晰等。抽查時段的隨意性較大，在樣本較小的情況下難以鎖定問題。有限的人力面對海量的運行數(shù)據(jù)必然力不從心，這就需要關注運行中的偏離點，縮小范圍，更有針對性地排查問題。

將管制指揮最直接相關的兩個指標——流量及通話負荷，對齊在時間軸上進行分析比較。流量反映一定時間范圍內(nèi)航班數(shù)量的多少，通話負荷則反映了這段時間范圍內(nèi)陸空通話的繁忙程度，例如以15分鐘為周期，管制員與機組累計通話了10分鐘，則通話負荷記為66.67%。圖5展示的是福州一空域 2021年5月7日13∶52至15∶25的流量負荷峰值統(tǒng)計，圖6則為2022年1月27日00∶00至03∶15 的流量負荷峰值比較情況。通過觀察航班流量與通話負荷的關系不難發(fā)現(xiàn)，二者在大部分時候同增同減，即在航班流量上漲的情況下，通話負荷也隨之升高，反之亦然，這也非常符合一般認知。

圖5 2021年5月7日流量負荷峰值統(tǒng)計

圖6 2022年1月27日流量負荷峰值統(tǒng)計

需要注意的是，在部分時段，二者的增減成反比，如圖7所示。1時左右航班流量下降，4時左右維持在低水平，但這兩個時刻的通話負荷卻顯示上升，根據(jù)通話內(nèi)容復核，是由于當時受大雨影響，機組的繞飛和管制員通報機場天氣等導致通話量增加。其他可能造成流量低位通話負荷卻攀升的原因還包括空域中出現(xiàn)復雜限制、各類惡劣天氣、遇險航班等；反之若航班流量上升或維持在高水平時，通話負荷卻顯示持續(xù)保持在低水平，則也可能出現(xiàn)了特殊情況。無論哪種都可以視為與普遍規(guī)律的偏離，指導我們有的放矢地重點關注異常時段，以便進一步核查和復盤。根據(jù)冰山理論，這些篩查出的疑似事件為發(fā)現(xiàn)隱患提供了線索和突破口，有助于規(guī)避可能存在的風險。

圖7 2021年5月31日流量負荷峰值統(tǒng)計

4 結(jié)論

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮下，數(shù)據(jù)被賦予了新的使命。對充分釋放數(shù)據(jù)潛能的迫切需求，加速了空管管理思路的轉(zhuǎn)變和技術應用的升級。為了避免在信息利用過程中的盲目和迷失，需始終強調(diào) “數(shù)據(jù)業(yè)務化”的必要性，讓積累沉淀的數(shù)據(jù)不再成為閑置資產(chǎn)，為順暢業(yè)務運行和提升管理效能創(chuàng)造真正的價值?？梢暬诌M一步幫助我們在多元致因無法剝離分析的復雜場景下，從現(xiàn)象向本質(zhì)溯源。從海量運行數(shù)據(jù)中抽取的線索，指引我們刻畫空管運行特征，構建安全風險模型，為研判安全形勢、合理配置資源以及衡量調(diào)配效果等精細化管理，提供數(shù)據(jù)支撐和決策依據(jù)。

圍繞數(shù)據(jù)的業(yè)務化與可視化，數(shù)據(jù)得以在持續(xù)的流動和積累中，發(fā)揮聚焦短板、精準施策和統(tǒng)籌協(xié)調(diào)的積極作用，實現(xiàn)管理能力相對發(fā)展速度的關系從“追趕”到“引領”的轉(zhuǎn)變，助力民航空管高質(zhì)量發(fā)展。