基于动态密度的空中交通复杂度计算方法研究

肖遥 戴福青

(中国民航大学,天津 300300)

基于动态密度的空中交通复杂度计算方法研究

肖遥 戴福青

(中国民航大学,天津 300300)

空中交通复杂度是指管制员所指挥空域的复杂程度。当航空器在空中的运行发生变化时,会产生大量的潜在冲突。本文基于成熟的空中动态密度模型,将诸多参数进行分类,并选出最能表征这一类的突出参数,建立新的复杂度计算模型。并参考管制员解决冲突时所产生的冲突负荷,分别从交通密度、交通进展、飞行流结构、交通混合四个方面进行修正,得出复杂度的计算公式。并利用雷达数据对某一空域进行测算,得出该空域的交通复杂度值。

交通复杂度 动态密度 管制员负荷

1 引言

随着中国民航业快速发展，空中交通流量持续增长，加之新航线的不断开发，使得空域网络的布局更显复杂。国内外大量研究认为，空域的复杂性产生并决定了管制员的工作负荷。管制员工作负荷不断增大，甚至达到饱和状态，这成为了民航业发展的瓶颈。因此，正确评估空域复杂性，对减轻交通流量对管制员的工作压力，保证飞行安全具有重要意义。

2 国内外研究现状

交通复杂性的研究逐渐成为空中交通管制领域新热点，形成了以动态密度、复杂系统建模和内禀性为核心的研究体系[1]。其中动态密度是最为成熟的研究模型，其模型多样性，如2009年，Alexander Klein， Mark D.Rodgers， Kenneth Leiden等人提出了简化动态密度，其思想是提取动态密度的主要因子，代替动态密度，用简化动态密度的方法测量空域复杂度[2]。国内的何毅在2007年，对空中交通复杂度参数模型进行研究，采用主成分分析、神经网络分析，聚类分析三种方法选出评估复杂度的参数[3]。2010年戴福青、洪兰收对空域交通复杂度进行分析，修正了空域交通密度，通过对航空器飞行状态、交通流结构和机型混合等因素的分析，确定了复杂因子，得出交通复杂度的计算方法[4]。2011年，叶博嘉、胡明华等通过分析航空器相对距离与航迹交叉这两类交通结构因素对交通复杂性的影响，融合航空器性能差异的作用，提出了一类新的交通复杂性评估方法[5]。本文基于计算动态密度的基本模型，将表征航空器运行状态的众多参数分为四类，对其进行分析研究，同时对各类参数进行修正，寻找更为合理的计算方法。

图1 飞行流结构

图2 机场均小时进出架次

图3 CCA4327高度变化曲线

表1 统计参数数值表

表2 计算参数数值表

3 空中交通复杂度计算

表征单架航空器在空中运行的参数有很多，如位置、速度、航向、高度等，这属于静态参数。当航空器运行状态发生改变时候，又可用爬升率、下降率、速度改变量、航向改变量等动态参数加以表征。一架航空器从进入管制区域到离开管制区域，管制员将对其运行状态持续关注。而一个管制空域内，往往有多架航空器，任何一架航空器发生运行状态改变时，都有可能对其他航空器造成潜在的影响。管制员将对这些潜在影响投入更多的精力。因此空域的航空器数量将决定管制员负荷的大小，而航空器状态的改变又会增加空中交通复杂度。假定某个时间段里某一扇区中有N架航空器，那么这N架航空器的潜在冲突数为N(N-1)/2，那么必需的时间间隔监视和需要解决的冲突数就与近似成比例，因此本文定义空中交通复杂度TC(Traffic Complexity)为

其中N：单位时间内航空器数目(架次/小时)

θ

i：各类复杂度因子

m：参数个数

许多要素均可作为空中交通复杂度的致使要素：如交通模型，航空器种类和性能差别，同时存在的上升和下降交通流，扇区形状和大小，以及扇区边界复杂程度，航路交叉点等。由此将空中交通复杂度的影响要素归纳为四个指标：交通密度、交通进展、飞行流的结构、交通混合[6]。

3.1 交通密度修正系数1θ

交通密度是用来测量单位时间内空域的交通数量。但是由于航空器类型的不同会造成相互影响，从而使得交通密度不能简单以实际测出的航空器数目为准，需要对其进行修正。在对进离场航空器进行管制排序时，针对不同机型的组合，管制员会采取不同的间隔。由于机队到达序列具有随机性，间隔差异大的进、离场交通流容易造成主观难控程度，这也增加了空域的复杂性。因此定义交通密度修正系数来修正。

其中H%为重型航空器所占比例，M%为中型航空器所占比例，L%为轻型航空器所占比例。

3.2 航班混合程度a,b

为了解决潜在的冲突，管制员进行的管制手段通常包括控制航向、速度、上升/下降率、改变计划航线、空中等待等。由这些潜在冲突所造成空中交通复杂度大小主要取决于飞行冲突发生的概率以及解决冲突所需要的管制员负荷。空中交通活动的混杂程度会直接影响飞行冲突发生的概率。因此定义两种情况的混合程度a—航空器发生高度调整的混合程度，b—航空器发生速度调整的航班混合程度。如果混合程度越大，则发生冲突的可能性就越大，相应的交通复杂度也越大。

3.3 交通进展修正系数2θ

交通进展主要基于航空器上升、巡航和下降行为。在航空器运行中，若需要改变高度，得提前向管制员申请调整高度，管制员发出高度改变指令时，需要确保航空器穿越高度层具备足够的间隔。因此航空器在上升或是下降期间将占据更多的空域，也将加大管制员工作负荷，同时交通复杂度也随之增加。由此定义交通进展修正系数予以修正。

其中αal表示高度调整大于等于200m/660ft的航班比例，φ为航班混合程度。

3.4 飞行流结构修正系数3θ

飞行流结构主要基于航空器的航向。航向的改变造成航空器潜在的相互影响。若同一高度层的两架航空器延同一航向飞行，管制员不需要给过多指令，只需要对其速度进行调整，确保前后机保持着安全间隔即可。但是同一高度层上的两架航空器航向交叉，或者航向是双向航路，那交通复杂度会增加。根据相关规则[7]，在同一巡航高度层的航空器同航迹飞行，同时使用航路上的同一测距台测距时，航空器间最低间隔标准为60km；前机真空速大于后机40km/h，为40千米。也就是说，前后机的间隔至少需要40km，才能保证安全。因此，如图1所示，当航空器A与航空器B分别沿所示方向飞行，角度差为α，飞出单元格时的侧向间隔为10km(雷达间隔标准)，两航空器航向之间的角度夹角小于α时，两机为同向飞行。此时α= arctan(10/40)=14.04°。因此两架航空器的航向夹角相差小于15°时，两航空器可视为同向飞行，大于 15°时，两航空器有相互影响。本文定义飞行流结构予以修正。

其中αhd表示发生航向调整(大于等于15度)的航班比例，φ为航班混合程度。

3.5 交通混合系数4θ

交通混合基于航空器的速度大小。当航空器速度发生变化，可能会出现前后机间隔缩小，低于安全间隔，又或是飞行速度过快，而打乱管制员最初的仅仅排序等潜在影响。同一管制扇区内，不同性能的航空器，会使得管制员花更多时间去解决可能发生的冲突，从而空域的复杂度也增加。前后两机在同一高度层，当相距50km，若后机速度快于前机，两架航空器就会存在潜在的冲突。因此，本文定义交通混合系数予以修正复杂度。

其中αsp表示发生速度调整(大于等于20km/h)的航班比例，φ为航班混合程度。

4 计算实例

本文采集国内某管制区的01号扇区雷达数据，从高度、速度、航向变化等方面分析，计算该扇区的复杂度。

4.1 时间段的选取

为了更好的验证模型的正确性，本文根据国内某一机场的某日机场均小时进出架次统计表，选取一时间段进行分析。

由图2可知，11时至22时为繁忙的时间段，由此选择该天18时至19时经过该机场空域的01号扇区作为统计依据。

4.2 数据的采集计算

本文根据实时雷达数据，利用oracle数据库删选出UTC时间10时至11时这一小时内，01号扇区内航空器相关数据，再依次统计每架航空器的高度、速度、航向变化次数，以及相关比例。

以航班CCA4327为例，分析其雷达数据，得出高度变化曲线，如图3所示。

由图3可知，航班在飞越01号扇区时刻，有两次下降高度(高度变化大于200米或660英尺)，则在统计表内记录下降两次。速度、航向变化曲线同理可得。通过分析得出总的统计数据表，见表1。

依照表1的原始统计数据，通过所定义的各类修正参数，计算。得出表2数据。

由表2可知该扇区的复杂度TC为5895.35。

5 结语

本文以航空器运行状态改变可能造成的冲突为出发点，基于成熟的动态密度模型，选取了最能表征产生此潜在冲突的四个参数，建立了交通复杂度计算模型。通过分析交通复杂度的相关因素，从交通密度、交通进展、飞行流结构、交通混合四个方面进行参数修正，使得模型更加真实可靠，为扇区划设提供了参考依据。复杂度的计算直接从雷达数据中提取，具有可靠性，加上各类参数的修正，更能客观反映出区域内交通复杂程度，也直接折射出管制员的负荷大小。但本文仍存在不足之处，没有涉及到空域复杂度的预测，这也是之后需要继进一步研究的地方。

[1]张进,胡明华,张晨.空中交通管理中的复杂性研究[J].航空学报,2009,30(11)：2132-2142.

[2]A.Klein,P.Kopardekar,M.D.Rodgers and H.Kaing.Airspace Playbook：Dynamic Airspace Reallocation Coordinated with the National Severe Weather Playbook,7th AIAA ATIO Conference,Belfast,UK,2007.

[3]何毅.空中交通复杂度参数模型的研究[D].上海：同济大学,2007.

[4]戴福青,洪兰收.空域交通复杂度计算方法研究[J].中国民航大学学报,2010.6,28(3).

[5]叶博嘉,胡明华,张晨,张进.基于交通结构的空中交通复杂性建模[J].交通运输系统工程与信息,2012.01-0166-07.

[6]杨波,李黎.交通复杂度管理浅析[J].空中交通管制,2009.11(4-10).

[7]中国民用航空总局.民用航空使用空域办法[S],2004.

Air traffic complexity refers to the complexity of the airspace that controllers conduct. When aircraft have changed in the operations, it will create a number of potential conflicts. Based on the experienced dynamic air density model, many parameters are classified and select the most prominent parameters characterizing this category, finally create a new complexity-computing model. Reference the conflict-workload when controllers are resolving these conflicts, it corrects these parameters from traffic density, traffic progress, flight flow structure and mixing modification and it is concluded that the complexity of calculation formula. By using radar data to measure of an specific airspace, the airspace of traffic complexity value are obtained.

Traffic complexity Dynamic density Controller workload

肖遥(1987-),男,重庆,中国民航大学研究生,主要研究方向为交通运输规划与管理。