终端区流量管理引入协同决策的优势探讨

□民航浙江空管分局 宋楠/文

随着民航运输规模的发展，有限的空域资源和机场资源的增长速度跟不上航班量增长。终端区作为飞机进离港的核心区域，航班密集度高且空域狭小，经常成为空中拥堵的主要瓶颈。在终端区独立进行容量资源优化和流量疏导，需要联合各相关运行单位，从整个运行系统优化资源分配，提升运行效率，实现空中流量的疏通。本文通过对终端区流量管理的分析，探讨引入协同决策理念，实现终端区流量管理与其他相关运行单位协同运行的优势。

协同决策理念

协同决策，是通过资源共享和数据交互使所有相关方获得共同的情景意识，一起协同合作运行理念。让运行中各相关部门在这个共同的环境中去运行，营造一个可以获得更准确全面的信息平台，进行科学性的决策，制定有全局视野的流量策略，其他各相关部门也可全程参与到制定的过程，在最大程度上满足各方利益，实施中相互配合，从整体上提升运行效率。

终端区流量管理引入协同决策理念的必要性

终端管制空域一般定义为设在一个或几个主要机场附近的空中交通服务航路汇合处，便于航空器进场离场飞行的、外围呈阶梯状的管制区域。在终端区内包含着航路航线的起点和终点，很多航线交汇在此，飞行路线复杂，因此存在的冲突节点也较多，常被视为是航路网络关键的瓶颈节点。

（一）终端区容量弹性有限

一个终端区往往面对多个机场。因此其区域内航班流量经常保持高位，航班密度相对较高。由于在终端区域内航班包括了起飞的最初上升阶段和落地航班最后的降落阶段，所以航班都处于一个上升下降的阶段，需要调配的冲突点多，发布的指令多，管制员的工作负荷也较大。

一方面，终端区域本身地理范围有限，供管制员调配的空间和时间都非常有限。另一方面，终端区域还要面对周边很多限制区，这样致使调配空间被进一步压缩。因此其容量弹性非常有限，即存续和消化更多流量的能力不足，很难随着流量的变化及时调整容量以达到容流平衡。

（二）终端区流量受影响因素多，波动发展迅速且起伏较大

在终端区，核心机场的流量占绝对比重，其起降情况、受限程度直接会对终端区流量产生绝对影响。尤其是有突发事件时，容量和流量都会大幅波动。比如雷雨天气，核心机场因雷雨影响无法降落，那么空中积压的落地航班，会陡增到一个峰值；而如果是跑道问题导致航班无法起飞，终端航班量也瞬即下降到流量谷底。同样的周边管制区域流量措施，如果严重影响到区域内核心机场航班的起降，终端区航班量会显著与限制的起止时间相关，大幅改变区域内流量和冲突情况。

对于终端区而言，容量弹性有限，流量起伏波动，使得容流比非常容易形成不平衡态势。要使得终端区运行平稳有序，保持容流比动态平衡，这就要求终端区流量管理从数据分析，到容流比监控，以及流量措施的制定和执行，都要更加及时准确，各方配合高效流畅。

终端流量管理引入协同决策的优势分析

在流量管理中引入协同决策理念，可以使终端区获得更准确预测数据，采取行而有效的流量措施，建立高效合作的运行机制，最终获得系统性的效率提升和安全保障。下文以T终端区流量管理为例，对引入协同决策理念对于终端区流量管理的影响进行分析。

目前T终端区在流量管理中，使用到系统包括电子进程单系统、全国流量系统（NTFM）、空中交通监控和流量管理系统（ATOM）、飞行计划系统以及机场A-CDM系统等多个数据及运行平台，并设立了流量管理席，建立起有效的协同决策运行机制。其优势主要表现在以下几个方面：

（一）提升了运行数据准确性和及时性

通过多部门、多平台的数据共享，使得运行数据及时且准确。这对于终端区战术流量管理来说，尤为重要——这些平台的数据来源于各单位的一线运行，使得终端区可以第一时间获得了各相关运行单位的情况，及时掌握运行动态。

通过多平台的交叉比较可以进一步提升数据的准确性。比如一个航班从准备到起飞，涉及到公司的运行保障，机场的地面保障，塔台的放行保障等环节，这些环节都会影响到最后的起飞时刻。而数据共享下，可以清楚的知道各单位保障情况从而不断修正最终的起飞时间。同样对于终端区而言，数据的准确就意味着更精准的流量预测，更合理的容量评估。另外，通过对各平台间分析对比，更有利于发现数据背后影响流量的深层次原因，为制定行之有效的流量管理措施提供较好的基础。

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（二）拓展了终端区流量管理的视野

通过数据共享和协同机制的有效沟通，对外可以充分了解相邻管制区流控情况，以及本区域流量限制的转发情况及影响；对内可以准确及时掌握塔台和机场运行情况以及终端区内运行情况。从内到外对全局的掌握，使得终端区的流量管理拥有了全局视角，可以从整体出发制定出更有效率的运行策略。另外，有利于在终端区运行中，与相关运行单位之间建立相同的情景意识，相互之间的沟通和协作更为流畅。因此，终端区不仅可以从全局全流程出发进行流量管理，也可以与各运行单位相互配合协同合作，大大提升流量管理的效率和质量。

（三）提升了流量管理中数据分析深广度

过数据通信平台数据统计功能，终端区可以从战略层面对后期整体流量态势进行基本的预测分析。尤其是航班换季前后航班态势差别较大，利用平台数据进行换季分析，再通过实际执行数据的累积，不断修正态势，可以获得较为准确的态势预测报告。

同时，利用数据平台分类统计，可以挖掘出高峰流量背后各分支流量变化，把握流量变化的主要方向，有的放矢，提升了流量管理措施的质量。对于事后分析，得益于平台数据的支持，可以从多维度分析取证。以MDRS事后分析为例，通过对多平台的数据积累，可以较准确还原当时的气象、空域、流量、措施等多方数据和图像信息。挖掘出流量事件的深层次内容，形成经验库，为以后制定流量管理政策、提升流量管理品质提供有效参考。

（四）提升了系统性运行效率

协同机制的建立，使各方运行成为一个有机的整体，为保障运行安全有序共同发力。在运行中，数据的共享使各相关运行单位可以相互感知；协同机制的运转，则使各方可以有效沟通、相互配合，尤其在有流量事件发生时可以快速形成合力。在流量管理席位的日常运作、每日协商会、临时协商会以及大面积延误三方协同会等多等级多场景的协商机制下，使各方在数据共享的基础上，可以高效协商，平衡各方需求，达成共识，并形成良好的执行效果。

在终端区流量管理引入协同理念，使终端区以及各相关运行单位拥有更准确更全面的协同体系。在协同共赢的运行理念下树立共同情景意识；在数据共享和协同运行机制影响下制定出更有效率的全局性流量策略；在实际运行中协同合作，充分发挥出整体运行优势，提升行业运行效率。