基于ADS-B数据的跑道容量评估方法研究

基于历史数据构建容量包络曲线评估方法依赖样本数据和先验信息的准确性,导致评估结果鲁棒性较差,针对该评估方法的不足,提出基于广播式自动相关监视ADS-B(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast)数据的跑道容量评估新方法。通过分析挖掘解码处理后的ADS-B数据信息,统计得到跑道小时抵港离港架次,应用K-S(Kolmogorov-Smirnov)检验对由ADS-B解析数据统计得到的样本数据进行假设检验,Box-Cox变换转换非正态数据,区间估计评估正态数据。以天津滨海国际机场为例,计算了抵港跑道容量、离港跑道容量以及双跑道容量,并将所提出的评估方法与基于包络曲线评估容量进行比较分析。发现基于包络曲线评估容量所得结果比参考容量值大5%至7.5%,而基于ADS-B数据的跑道容量评估新方法所得结果能准确涵盖参考容量值,评估结果更加准确可靠。结果表明:所提出的容量评估新方法可有效降低样本数据的差异对评估结果的影响,鲁棒性更好。通过与参考容量作比较,证实了基于ADS-B数据的跑道容量评估新方法可为空管人员进一步优化跑道容量提供参考依据。

基于雷达尾流间隔的机场跑道容量评估方法

针对在机场雷达管制条件下的跑道容量评估问题,提出了一种基于雷达尾流间隔的机场跑道容量评估方法。首先,分析了航空器进近和起降的跑道管制运行过程,定义了连续进近时航空器的位置和速度演化规则;然后,以我国大中型机场运行的常用机型为背景构造了单跑道容量评估模型,利用MATLAB程序量化分析在航空器的起降比例、尾流类型比例改变时其起降间隔均值、间隔标准差和等待时间的变化,仿真分析了雷达尾流间隔对跑道容量的影响;最后,以沈阳桃仙机场为例验证了该方法的有效性。

基于蒙特卡洛仿真的平行双跑道容量评估方法

跑道容量评估是科学评价跑道规划方案、合理安排航班时刻、精准实施流量管理的重要基础性工作。针对平行双跑道容量评估问题,分析了跑道容量影响因素,考虑到跑道分配、机型分配、起降类型分配、进离港点分配、航班流队列顺序等随机性,采用蒙特卡洛方法模拟变量随机性,按照离散事件系统原理,递归计算每个航班的起降时刻,通过统计1 h内的航班数量获得容量值。以西安机场双跑道为例,针对现行的相关进近、独立进近、隔离运行3种模式,分别计算了跑道容量值。仿真计算结果显示,相关进近模式容量60架次/h,独立进近模式跑道容量为78架次/h,隔离运行模式跑道容量为52架次/h,平均每次仿真时间仅为1 min,说明方法效率较高。与2015年高峰61架次/h相比仅相差1个架次,计算结果说明方法是有效的。

梯度法优化下的机场跑道容量结构分析

梯度法(又名最速下降法)是计算机数据优化的经典算法,通过设定选定区域内的任意两个参数进行比较,从而逐步缩小选定区域范围,直至找出极值。梯度法在计算机数据算法领域运用广泛,运用其基本理论及程序编辑,以成都双流国际机场跑道容量结构为例进行分析,找出使用频率及规律,对加强重点季节时段的监管、预测跑道容量、评估跑道运行能力、考量机场饱和度具有重要意义。将计算机中成熟的优化算法运用到民航数据统计及管理中,也是未来民航业发展的趋势。