[發明專利]尾隨間隔流量控制方案合理性評估方法

在審

• 申請號: 201410379034.6
• 申請日: 2014-08-04
• 公開（公告）號: CN104123597A
• 公開（公告）日: 2014-10-29
• 發明（設計）人: 葉志堅;聶潤兔;高偉;趙嶷飛;戴福青;張春鳳;孟令航;張寶成;王紅勇;趙緯經;陶媚;翟文鵬;李亞飛;高鵬
• 申請（專利權）人: 中國民航大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/26;G08G5/00
• 代理公司: 天津中環專利商標代理有限公司 12105
• 代理人: 莫琪

1.尾隨間隔流控方案合理性評估方法，其特征在于，包括：

在無尾隨間隔流量控制措施情況下評估預測的準確性的過程；

在實施尾隨間隔流量控制措施情況下評估MIT的合理性的過程；

確定不同天氣對容量影響率f(CER_X^t)的過程；

不同預測條件下是否采取MIT的后果與可能的原因分析的過程；

????所述在無尾隨間隔流量控制措施情況下，評估預測的準確性的過程包括如下步驟?：

步驟1：評估時段的劃分與選?。?/p>

將一天24小時按15分鐘一個時段，劃分為96個時段，選取8:00-16:00的32個時段中未實施尾隨間隔流量控制措施情況下的航班保障需求與容量的預測數據，與實際觀測數據作為評估數據源；

步驟2：針對每個選取的樣本時間段?(t_i,t_i+1)確定4個參數，分別是：預計的需求dem_p、預計的容量cap_p、實際的需求dem_r、實際的容量cap_r，4個參數的確定方法為：

)預計的需求dem_p的確定：根據領航計劃報FPL和各個航班從起飛機場到達評估空域的飛行預計時間，計算在時間段(t_i,t_i+1)計劃到達評估空域的航班數量PARR_num，作為預計到達評估空域的需求，dem_p=PARR_num；

)預計的容量cap_p的確定:晴天以評估公布的容量cap_declare為準，在無公布的容量時，以監控警告參數（Monitor?Alert?Parameter,簡稱ＭＡＰ）為準，有天氣影響的時段

cap_p=?f(CER_X^t)*?cap_declare，

其中：?

?CER_X^t代表在觀測時點或預報時點t積雨云對空域的影響指數（CB?effect?rate），t∈(t_i,t_i+1)；

?f(CER_X^t)是CER_X^t指數轉換為影響百分比的函數關系式，通過線性擬合確定；

）實際的需求dem_r的確定：根據起飛報DEP和各個航班從起飛機場到達評估空域的飛行預計時間，計算確定在時間段(t_i,t_i+1)到達評估空域的航班數量RARR_num，作為實際到達評估空域的需求，dem_r=RARR_num；

）實際的容量cap_r的確定：cap_r=f(CER_X^t)*cap_p，cap_p是指由步驟2的（b）中確定下來預計的容量；

步驟3：判斷預測是否準確，判據如下：

如果初始條件中dem_p>cap_p,運算結果為dem_r?>cap_r,??則預測準確；若為其他結果，則預測不準確；

如果初始條件中dem_p=?cap_p,運算結果為dem_r?=cap_r,?則預測準確；若為其他后果，則預測不準確；

如果初始條件中dem_p<?cap_p,運算結果為dem_r?<cap_r,?則預測準確；若為其他后果，則預測不準確；

步驟4:無MIT限制下需求預測與容量預測準確性概率計算：

管制員的管制周期是15分鐘，以15分鐘作為一個觀測時段，一天有96個時段，選取8:00-16:00的32個時段中無MIT限制的數據；

假定共有∑⁹_i=1m_i個觀測時段沒采取MIT限制，在m_i(i=1…9)個時段內的航班架次為f_i(i=1…9)，預測與實際相符的情況標記YES，預測與實際不相符的情況標記NO，需求預測與容量預測準確性評估數據如表1所示：?

表1、?無MIT限制下需求預測與容量預測準確性評估數據

需求預測值與容量預測值大小比較的準確性用參數POD（Probability?of?Detection）來衡量：

POD=[YES(dem_p>?cap_p)+?YES(dem_p=?cap_p)?+?YES(dem_p<?cap_p)]/?YES_all+NO_all?-------(1)

式中YES_all+NO_all=∑⁹_i=1m_i;YES(dem_p>?cap_p=?m₁;YES(dem_p=?cap_p=?m₅;YES(dem_p<cap_p=?m₉

POD最小值為0，最大值為1；POD越大，準確性越高，最佳值為1；

公式（1）可以進一步表達為：

POD=(T₁?+T₅?+T₉)/?∑⁹_i=1T_i=(m₁+?m₅+?m₉)/∑⁹_i=1m_{i???????-----------------------???}(2)

用f_pod來表示需求預測與容量預測準確情況下的航班數量，占總觀測時間內所有航班數量的比率，表達式如下：

f_pod=(f₁?+f₅?+f₉)/?∑⁹_i=1f_i??----------------?????????(3)

f_pod越高，表明需求預測與容量預測準確情況下的航班數量占總航班數量的比率越高，可控性越高，反之，可控性減少；f_pod最小值為0，最高為1，最佳值為1；

需要注意的是參數f1_pod?，表達式如下：

f1_pod?=（f₁）/∑⁹_i=1f_i??------------------??????(4)?

f1_pod?表示預測需求大于容量依然不采用MIT，最終結果也是實際需求大于容量的非理性情況下的航班數量，反映在流量控制人員不作為情況下航班數量與觀測樣本所有時段航班數量之比；f1_pod?最佳值為0，理論最小值為0，最大值1；f1_pod值越大，空中等待的可能性越大；

用fT_pod?來表示在總觀測時間需求預測與容量預測準確情況下的單位時間航班數量，表達式如下：

fT_pod=(f₁?+f₅?+f₉)/?∑⁹_i=1T_i????------------------???(5)

fT_pod?越大越好，越大表示在總的觀測時間內航空器運行都在需求與容量預測準確情況下運行，可控性高，fT_pod?的最大值為∑⁹_i=1f_i?/∑⁹_i=1T_i?，最小值為0；正常情況下fT_pod?接近最小值；

用C₁、C₂、C₃分別表示在dem_p>cap_p、?dem_p=cap_p?和dem_p<cap_p?三種情況下，單位每小時預測準確航班數量與單位每小時受預測不準確影響的航班數量比值，表達式如下：

C₁=K₁(T₂+T₃)/(f₂+f₃)????????????????????????????????????????????????(6)

C₂=K₅(T₄+T₆)/(f₄+f₆)????????????????????????????????????????????????(7)

C₃=K₉(T₇+T₈)/(f₇+f₈)????????????????????????????????????????????????(8)

正常情況下，希望C₁?、C₂?、C₃越高越好，表明在預測準確時段內的每小時航空器數量多于預測不準確時段內的每小時航空器數量，容易控制；在無MIT時，希望C₁越低越好，C₁越高，空中等待的可能性越大，流控人員不作為的嫌疑也增大，預測需求大于容量的準確性概率大，但是一種消極的、沒有采取行動的“準確預測”，應該避免，在無MIT限制時最佳值應該為0；

所述在實施尾隨間隔流量控制措施情況下評估MIT的合理性的過程包括如下步驟?：

步驟1:??評估時段劃分與選取，將一日按15分鐘一個時段，劃分為96個時段，選取8:00-16:00的32個時段中實施尾隨間隔流量控制措施情況下的需求與容量的預測數據，與實際觀測數據作為評估數據源；

步驟2：針對每個選取的樣本時間段(t_i,t_i+1)，確定4個參數，分別是：預計的需求dem_p、預計的容量cap_p、實際的需求dem_r、實際的容量cap_r；4個參數的確定方法與所述在無尾隨間隔流量控制措施干擾情況下，評估預測的準確性的過程的步驟2所述方法相同；

步驟3：判斷MIT是否合理；判據如下：

如果初始條件中dem_p>cap_p,運算結果為dem_r?>cap_r,??則預測準確；若為其他結果，則預測不準確；

)如果初始條件中dem_p>cap_p,實施了MIT，得到的運算結果為dem_r?=cap_r,??則采用的MIT合理；若為其他結果，則MIT不合理；

b)如果初始條件中dem_p=cap_p,實施了MIT，得到的運算結果為dem_r?=cap_r,??則采用的MIT合理，同時說明預測不準確，實際應該是dem_p>cap_p；若為其他結果，則MIT不合理；

c)如果初始條件中dem_p<cap_p,實施了MIT，得到的運算結果為dem_r?=cap_r,??則采用的MIT合理同時說明預測不準確，實際應該是dem_p>cap_p；若為其他結果，則MIT不合理；

步驟4:實施MIT合理性概率計算

實施尾隨間隔限制的目的是控制交通需求，使其不超過特定空域的容量；假定共有∑_i=1⁹n_i個觀測時段采取了MIT限制，在不同預測結果情況下實施MIT的不同結果及對實施MIT合理性是否認可在表2中標記，標記?“YES”表示實施MIT是合理的，標記“NO”?表示實施MIT不合理——即限制不足或限制過大；

表2?在不同預測結果情況下實施MIT的不同后果及對實施MIT合理性是否認可

(1)在完全不考慮預測準確性的情況下，實施MIT合理性概率用下式計算：

POD_MIT=YES_all/(?YES_all+NO_all)=(n₂+n₅+n₈)/∑_i=1⁹n_i????????????????????????(9)

POD_MIT?最小值為0，最大值為1，值越高表明總體實施MIT合理性高；POD_MIT?值偏低表明，MIT實施方案有待進一步優化，包括改善需求與容量預測準確性，以及改善MIT控制參數兩個方面；

(2)在預測準確的情況下，只有dem_p>cap_p，即預測為p₁時才會實施MIT，在p₁情況下采取MIT的后果有r₁、r₂、r₃三種，采取MIT的后果r₂表示實施MIT是合理的，用以下公式計算實施MIT的實力技術水平：

POD_p1r2=?YES_r2/(?YES_r2+NO_r1+NO_r3)=?n₂/(?n₂+n₂+n₃)????????????????????(10)

POD_p1r2最小值為0，最大值為1，值越高表明在預測準確實施MIT的實力技術水平越高；

(3)在預測完全不準確的情況下，即預測dem_p=cap_p，狀態變量為p₂，而實際需求高于容量，采取了MIT的后果r₅表示實施MIT是合理的；預測dem_p<cap_p，狀態變量為p₃，而實際需求高于容量，采取了MIT的后果r₈表示實施MIT是合理的；實施MIT的后果r₄、r₅、r₇、r₈表明預測必然不準確，用以下公式計算實施MIT僥幸合理值：

POD_lucky1=(YES_r5+?YES_r8)/(YES_r5+?YES_r8+No_r4+No_r7)=??

(n₄+?n₈)/(∑_i=4⁹?n_i-?n₆-?n₉)????????????????????????????????(11)

POD_lucky1最小值為0，最大值為1，值越高表明在預測完全不準確的情況下實施MIT僥幸合理的水平越高，雖然實施MIT的結果表現合理，但反映了預測的不準確性和實際工作中實施MIT的無邏輯性；

(4)在預測準確性不確定的情況下，從實施MIT的后果r₁、r₂、r₃、r₆、r₉不能推定預測準確或不準確；實施MIT的后果r₂表示實施MIT是合理的；用以下公式計算實施MIT僥幸合理值：

POD_lucky2=?YES_r2/(?No_r1+?YES_r2+?No_r3+?No_r6+?No_r9)=?n₂/(n₁+n₂+n₃+n₆+n₉)??(12)

在p₁預測狀態下后果r₂達到了理想狀態(dem_r=cap_r)，有可能是dem_p預測過高和MIT限制恰好讓dem_r=cap_r，這并不能反映流量控制人員的MIT控制水平；因此，p₁r₂組合下，后果r₂依然有可能是預測p₁造成的；

所述天氣對容量影響率f(CER_X^t)的確定過程，包括如下步驟?：?

CER（CB?effect?rate）指數是積雨云影響率指數，CER主要反映積雨云的特征參數對空域扇區的影響，所述特征參數包括：強度、位置、覆蓋范圍、高度、持續時間，以廈門為例，廈門區域由區調北扇（CAN）、區調南扇（ACS）兩個扇區組成；進近區域由進近高扇（APH）進近低扇（APL）組成；

步驟１:網格化處理

將所研究的某個扇區按1?km×1km，劃分成n×m個網格，n行m列，其中某個網格用A_ij表示；

步驟２、天氣所在位置區分:

為了反映天氣在不同位置對空域通行能力影響的區別，將不同位置設置不同的影響權重：重要樞紐的權重為4；航路的權重為3；盤旋區的權重為2；其他的權重為1；根據各個權重區域位置繪制“ACS扇區不同重要度等級區域分布圖”；

通過“ACS扇區不同重要度等級區域分布圖”直觀反映天氣在不同位置對空域通行能力的影響；位置權重用pos_ij表達；

步驟３：天氣所在高度區分

根據管制員建議在進近低扇（APL）不同重要度等級區域繪制“APL扇區不同重要度等級區域分布圖”，將“ACS扇區不同重要度等級區域分布圖”與“APL扇區不同重要度等級區域分布圖”比較，發現多出2塊為權重4區域，這些區域是機場進離場比較繁忙空域；區調（CAN、ACS）、進近高扇（APH）、進近低扇（APL）分別有不同的管轄高度，在計算天氣對不同高度扇區的影響時，分別采用對應高度雷達掃描到的數據，廈門區域6個入口主要采用的高度層如表3所示，因為高度層6300、6900、7500占了絕大部分，在處理雷達掃描數據的時候，使用這三個高度掃描到的回波強度的最大值，代表整個區域扇區內一個格點的天氣強度；

Echo_ij=max(Echo_ij⁶³⁰⁰,?Echo_ij⁶⁹⁰⁰,?Echo_ij⁷⁵⁰⁰)????????????????????????????????????(13)

表3?廈門區域共有6個入口主用高度層

步驟４:天氣強度區分：

回波強度Echo小于30DBZ，權重為0；Echo介于[30DBZ，40DBZ)，權重為1；Echo介于[40DBZ，50DBZ)，權重為2；Echo介于[50DBZ，∞)，權重為3；天氣強度權重用W_ij^Echo表達，

步驟５:天氣時間點區分

對于特定的某個網格點A_ij，以A_ij^tΔ15(Echo)作為當前時間點t，或未來時間點，在A_ij位置的當前觀測值，或預測值；

A_ij^tΔ15(Echo)=max[A_ij^t-15(Echo),?A_ij^t-10(Echo),?A_ij^t-5(Echo)?]???????????????(14)

步驟６:指數表達式

CER_X^t=∑_i=1ⁿ∑_j=1^m[W_ij^{AijtΔ15(Echo)}*pos_ij]/nm?????????????????????????????????(15)

其中x表示區調北扇（CAN）、區調南扇（ACS）、進近高扇（APH）、進近低扇（APL），或這些扇區中不同顏色區域，t是觀測報告時點，是中格點的行數，是中格點的列數：

步驟７:天氣對容量影響率f(CER_X^t)的確定

假定實際交通容量cap_r與CER_X^t存在以下關系：cap_r=?f(CER_X^t)*?cap_declare，其中f(CER_X^t)*?cap_declare是公布的容量，或者是；通過實際觀測到的容量cap_r晴和晴天容量cap_p線性擬合得到；

在CER_X^t是預計的天氣影響時，在f(CER_X^t)確定的基礎上，預計的容量

cap_p=?f(CER_X^t)*?cap_declare

所述不同預測條件下是否采取MIT的后果與可能的原因分析的過程，包括：

不同條件下采取不同行動的后果與可能的原因如表4所示；

表4不同預測條件下是否采取MIT的后果與可能的原因

。