摘 要:我国目前航天航空技术正进入一个全新的发展阶段,各类航空创新技术不断涌现,也给我国航空事业的发展提供了良好的环境。但目前随着国内航班架次的不断增加,空中交通拥挤情况日益严重,如何有效提高空中交通拥挤的识别和预测技术就是目前我国航空事业发展的重要问题。文章即是对空中交通拥挤的识别和预测方法进行研究,探讨了空中交通拥堵的概念,并阐述了目前国内的识别技术和预测方法,以期能为相关工作提供参考。
关键词:空中交通拥挤;识别技术;预测方法
前言
我国的民用航空事业当下正在迅速的发展,主要是为了给国内民众提供更加方便的交通。但随着国内航空企业的增加,国外航空企业的进入,使得本就有限的国内民用空域资源更加拥挤,如不采取有效的措施,则会严重影响该行业的发展,而空中拥挤识别和预测技术则能够有效提升空域资源的合理分配情况。
1 空中拥挤的概述
空中拥挤这一概念是从上个世纪60到70年代提出的,而这一时期也是世界航空航天技术高速发展的时期,各国的空中交通工具数量越来越大,而有限的空域资源已经逐渐无法满足现代航空企业的需求。经过研究显示,当空中交通的容量和流量之间存在较大差异时就会引发空中交通拥挤情况,因此也就在国际上就这一问题开展了细致的研究。同时,现代国际航线正在不断增加,而恶劣天气的发生频率也在增加,导致空中交通网络的复杂程度越来越高,严重影响了国际空中秩序,同时也使得国内空中交通受到影响。因此,必须对空中交通拥挤情况进行识别,并采取预测方式来疏导空中交通网络,减少拥挤情况,保证空中交通的发展。
2 空中交通拥挤的识别技术
2.1 短期数据的阈值识别技术
在早期的空中交通管理当中,主要是通过对短期内的实时交通情况进行管理,进而获得短期内空中交通的阈值。这一阈值又被成为临界值,在空中交通管理中主要指在某一时段内该管理空域当中出现的空中流量最高值和最低值,而这一阈值的范围也就被作为该扇区空域内的交通容量。根据实际空中交通的流量数值与阈值进行比较,如果大于该阈值的范围,则证明该空域内已经出现了交通拥挤的情况。早在2004年时美国空中交通研究学者就通过模拟扇区空域阈值的方法对识别技术进行研究,四年后同样由美国提出了交通流模型理论,使得空中交通拥挤识别技术更近了一步。
2.2 长期数据聚类识别技术
短期内的空中交通数据虽然能够反映出该区域内的实际情况,但由于数据量较小,因此无法反映该空域内交通流量的规律和特点,而长期数据聚类则可以有效反映该扇区空域内交通流量的规律。聚类方法就是将抽象的数据进行集合,并将相似的数据组成多个小组的数学分析过程,对空中交通拥挤的聚类识别技术则是基于其理论,将该空域内长期流量数据进行收集,并将相似性较高的各种指标进行归类,借此反映不同时间、不同气候等条件下空域流量的具体情况,并将分组的各长期数据进行等级分类,这样可以方便后期空中拥挤识别过程中的记录。
该模式是在2002年由美国研究者提出的,其将决策树理论和均值聚类相结合,并在2005年被应用在美国NASA航空器的聚类识别当中。该方法的优点就是能够帮助管理者确定不同气候条件下空中拥挤的类型,方便空域管理工作。
2.3 混合数据评价识别技术
该识别技术是将短期和长期数据识别向结合,充分利用二者各自的优势,采用混合优势评价的方法,对空域中交通工具的流量进行评估。该评估技术属于多变量综合评价模式,通过对长短期内数据的处理,进而获取单位时间内空域拥挤情况的规律和具体情况。
3 空中交通拥挤的预测方法
3.1 数理统计预测方法
空中交通拥挤本身也具有一定的规律性,因此可以利用数理方法对其变化规律进行概述,从而在预测时利用该规律判断有可能发生的交通拥挤情况。根据可能对交通拥挤产生影响的单变量和多变量的交替变化情况分析,可以将预测方法分为单变量概率预测、多变量概率预测两大类。其中单变量主要指的就是单一空中交通需求的变化,例如空中交通工具需求、空域需求等,并根据识别技术中收集的参考数据变化规律对其进行预判。国内研究者是在2013年根据国外理论,结合本国收集情况,建立了对空中交通随机变化规律进行模拟的拥挤风险预测模型,大大提升了国内空中交通管制的效率。
3.2 交通模型预测方法
数理统计预测方法虽然能够理性的反映交通拥挤的情况,但对其物理含义的表达不够清晰,而交通模型预测方法则可以弥补这一缺点。该方法主要是对空中交通流的运行规律进行研究,进而对各参数建立相应的关系模型,并对模型进行分类研究,根据不同模型下的数据预测可能发生的各类交通拥挤情况,例如排队模型、欧拉模型等。
4 结束语
空中交通行业的发展能够大大缓解陆地和海洋交通的压力,并且空中交通更加迅速,有助于地区经济的快速发展。因此,必须建立有效的空中交通拥挤识别和预测机制,对所负责的空域内拥挤情况进行管理,疏导空中交通工具,保证地域空中交通事业的发展。
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