天氣影響空中交通的量化分析

邱鑄

摘 要：天氣氣候是空中交通運行中必須要關注的一個因素，量化天氣影響因素，可以為空中交通決策提供重要的參考數據，保證決策的科學性。本文首先簡單介紹了扇區天氣影響和終端天氣影響因素空中交通的量化方法，然后借助實際案例，具體分析在終端區天氣現象下，如何進行量化研究，以供空中交通部門參考。

關鍵詞：天氣影響；空中交通；數據處理；量化方法

引言

近幾年來，國家科學技術不斷發展，航空領域的專業水平和業務需求日漸提高，加強空中交通管理工作成為現階段航空業務的重點。在實際飛行的過程中天氣的影響貫穿始終，飛行的每一個階段都會要考慮到天氣問題，如果是惡劣天氣，那么會造成無法想象的后果，因此需要加強對天氣影響因素的量化研究。

一、天氣影響空中交通的量化方法

（一）扇區天氣影響空中交通量化

所謂扇區天氣影響空中交通量化，主要面向的就是航路扇區對流的天氣信息，借助對流天氣產品，檢測扇區中的不利天氣因素，確定不利天氣因素的覆蓋范圍。從目前國家現有的空中交通量化方法入手，目前，可以利用總體天氣量化扇區天氣影響，也可以明確判斷扇區天氣惡劣程度指標，這兩種方法也是目前最常用的量化技術。1.扇區天氣惡劣程度指標。惡劣天氣對空中交通的影響不言而喻，加強對天氣惡劣程度指標的分析，可以讓飛機飛行更加穩定，這種指標可以對某個機場或者某個空域的扇形區域內的天氣惡劣程度進行表征量化。一般情況下，會選擇距離機場進場定位點40-60海里的空域的天氣進行量化分析，這個部分的天氣情況也決定了機場的天氣惡劣程度指標。根據機場和空域扇區內的WSI數值，可以更好的分析這一部分的交通量，明確二者之間的關系。2.總體天氣量化扇區天氣影響。這是一種數值類型的天氣產品，更適合判斷天氣狀況對交通的影響。而且該體感其產品還可以對降水量、空氣液態水含量進行分析，以此保證量化結果更加準確。在飛機飛行過程中，垂直累積液態水含量覆蓋范圍是非常重要的因素，借助這一因素，可以對扇區容量進行預測，從而準確評估扇區天氣程度。

（二）終端天氣影響空中交通量化

影響空中交通運行和流量管理的因素有很多，天氣在其中影響最大，霧霾、煙云、雷暴、颶風等都會對航空運行造成嚴重的負面影響。根據天氣的不同類型，可以分為以下幾個種類：對流、終端區、顛簸、冬天、海洋、空間等天氣體系，在這其中，終端區天氣空中交通量化工作十分重要，尤其是在起降階段，必須要加強對終端區天氣影響的分析。本文從云底高、地面風、雷暴、能見度這幾個終端區天氣想象進行分析，這也是對交通影響最為嚴重的幾種。從而建立起相應的硬性、柔性約束，以地面風影響的分析為例，地面風在飛機起降階段較為重要，如果地面風超過了飛機起飛標準，就會產生不安全的情況，此外，逆風、順風、側風也有可能引發安全問題。根據不同風型可能造成的危險，對容量影響進行硬性約束和柔性約束，為量化分析奠定基礎[1]。

二、天氣影響空中交通的量化分析案例

基于上文分析，本文結合實際案例進行驗證分析，根據某機場到達率分析終端區天氣影響航空運行的量化分析方式。

（一）數據的預處理

在構建模型之前，要對天氣數據進行提取，并且和機場到達率的進行匹配，本文選擇的是國家某樞紐級機場，該機場交通量較大，對周邊地區的影響較大，而且受到天氣影響的情況較為頻繁。在調取了歷史交通數據的基礎上，提取云底高、地面風、雷暴、能見度等天氣現象，判斷這些屬性和機場到達率之間的關系。在此基礎上，選取對應時間段的機場到達率和天氣信息進行匹配，通過離散化處理得到具體數值。根據具體的空中交通數據，對機場歷史交通狀況進行統計，形成具體的模型。

（二）模型驗證分析

目前可以進行數據挖掘的軟件種類有很多，都應用了多項邏輯斯諦回歸分析法，這種技術在分析歷史數據、構建模式上具有重要的作用，根據模型測試選項實現數據的預處理。本文使用的軟件為Weka，這是目前最為完備的數據挖掘工具之一。借助Weka軟件和多項邏輯斯諦回歸分析法，結合相應的數據，就可以得到回歸系數，回歸系數決定了機場到達率水平，比如：機場到達率的系數如果為正，那么就說明飛機起降階段較為安全，反之，系數如果為輔，那么機場到達率水平就會受到影響，飛機起降階段的安全性也無法把保證。從該機場的實際情況來看，在機場到達率較低的時間段，風速較大、能見度較低。由此可知，系數大小可以明確表示出相關因素，而借助這一結果可以進一步推出機場到達率水平趨勢。比如：通過系數的比較，可以看出能見度減少和風速增加，會讓機場到達率降低，增加起降階段的風險。借助多項邏輯斯諦回歸模型，就可以對機場不同天氣狀況進行定量分析。但是需要注意的是，在這種量化方式中獲取到的交通信息并不完善，因此還需要對準確率和穩定性進行評價，從而保證數據的準確性。

（三）模型應用分析

這種多項邏輯斯諦回歸模型不僅可以對機場到達率進行分析，上文中提出的模型，可以自動提取天氣報告以及其中的關鍵信息，因此其還可以應用在以下幾個方面：第一，及時預報。利用多項邏輯斯諦回歸模型，可以實時獲取天氣信息，根據天氣對機場到達率的影響，推算天氣對交通的影響，繼而對機場的運行情況進行分析。第二，衡量評估空中交通運行管理程度。使用多項邏輯斯諦回歸模型，可以準確獲取天氣預報信息，根據機場到達率，結合機場容量等情況，有選擇性的展開交通管理工作，還可以評估航班取消水平，結合機場延誤水平以及航空公司等方面的消息，減少延誤航班造成的影響，提高旅客出行的安全性和舒適性[2]。

總結

綜上所述，隨著空中領域資源不斷豐富，空中交通流量飛速增長，在對空中交通流量管理的過程中，應該充分考慮到天氣這一影響因素，保證飛機飛行安全性，讓航空運輸行業穩定發展。基于天氣定量方法，構建模型參數、收集信息數據，結合實際案例對影響因素進行詳細分析，從而達到量化分析的根本目的。

參考文獻

[1]張佑南.應對復雜天氣的空中交通管制指揮方法研究[J].科技風，2019（08）：251.

[2]龍丁丁.天氣影響空中交通的量化初步研究[D].南京航空航天大學，2016.

（作者單位：中國民用航空飛行學院新津分院）