为有效降低某一空域未来航班延误发生的可能性,在该空域的一次大面积航班延误结束以后,找出航班运行过程中的航班延误相关影响因素,确定航班延误的主要责任主体尤为重要。通过分析航班运行过程选取了航班延误事后分析指标,建立了航班延误事后分析模型,依据航班计划表和航班实际运行数据确定延误航班的首次延误指标和后续延误指标,根据各个指标的延误责任先后和延误时间加权综合确定航班延误的主要责任主体。以2013年7月18日华北地区某空域的大面积航班延误为例,选取A航班数据采用建立的航班延误事后分析指标体系对延误航班的各项指标取值进行了追溯与计算,确定主要延误责任主体为天气延误,与当日的大规模雷雨天气现象相符。 In order to adopt appropriate measures to avoid the occurrence of more flight delays, it’s helpful to identify the weak links in the process of flights running and determine the main responsible units for flight delays by analyzing postmortem responsibility of large-scale flight delays. Postmortem analysis indicator is selected by analyzing the process of flights running and a two-layer postmortem analysis indicator system is built by classifying these indicators into different responsibility units. A model of postmortem analysis for flight delays is established to identify the first delay indicator and the subsequent delay indicator according to flight schedules and flight actual operating data and to determine the main responsible unit of flight delays by calculating the responsibility order and time of delay of each indicator with weights, for example, in July 18, 2013 in North China airspace of a large area of flight delays with the A flight data. By using established flight delays post-hoc analysis index system delayed flights, the indicators values are calculated retrospectively. At last, it’s confirmed that the major delay responsible unit is weather delay that is realistic with the day of large-scale thunderstorm weather phenomenon.
左燕1,曹悦琪2,张兆宁2
1中国民用航空华东地区空中交通管理局安全管理部,上海
2中国民航大学空中交通管理学院,天津
收稿日期:2017年1月2日;录用日期:2017年1月20日;发布日期:2017年1月23日
为有效降低某一空域未来航班延误发生的可能性,在该空域的一次大面积航班延误结束以后,找出航班运行过程中的航班延误相关影响因素,确定航班延误的主要责任主体尤为重要。通过分析航班运行过程选取了航班延误事后分析指标,建立了航班延误事后分析模型,依据航班计划表和航班实际运行数据确定延误航班的首次延误指标和后续延误指标,根据各个指标的延误责任先后和延误时间加权综合确定航班延误的主要责任主体。以2013年7月18日华北地区某空域的大面积航班延误为例,选取A航班数据采用建立的航班延误事后分析指标体系对延误航班的各项指标取值进行了追溯与计算,确定主要延误责任主体为天气延误,与当日的大规模雷雨天气现象相符。
关键词 :航班延误,事后分析,航班运行过程,指标体系,责任主体
目前,我国民航业正处于飞速发展时期,为保障我国民航业快速、健康的发展,必须对日益严重的航班延误现象加以治理。在大面积航班延误结束以后,对其进行事后责任分析,分析造成该次大面积航班延误的具体原因,确定应为此负责的责任主体。有助于找出该地区航班运行过程中的薄弱环节,有针对性的对此进行改进,从而降低该地区未来大面积航班延误发生的可能性与影响范围。
根据国际航空法的观点,航班延误是指综合航班运输各个环节的所有相关情况,在向一个守信的承运人给定的合理期望的时间内,未将旅客、行李或者货物按照民航管理当局批准的民航运输飞行班期时刻表、使用指定的航空器、沿规定的航线在指定的起止经停点停靠实施运输飞行服务,造成完成该项运输所需要的时间超过合理预期的事实状态。由此可知,航班延误的内涵主要体现在两方面的要素,一个是时间要素,一个是事件要素。时间要素是航班延误的时间状态的体现,是在航空运输过程的各个阶段中航班运行时间与预期时间的差异,事件要素是对造成延误事实状态的原因分析。
目前,国内外既有的研究主要集中在航班延误的成因分析与事后统计分析,对航班延误的事后责任分析则相对较少。1993年,Ahmad I. Z. Jarrah和Gang Yu等人以对航班计划造成的影响最小为目标,给出了航空公司在遭遇意外情况时的航班延误与航班取消网络决策模型 [
大面积航班延误往往是由多方面原因共同作用导致的,但根据民航局发布的2014版民航航班正常统计办法(征求意见稿) [
本文拟根据我国航班运行保障的特点,确定航班运行过程,选取航班延误事后分析指标,依据造成指标延误的责任主体建立航班延误事后分析指标体系,追溯各个指标造成的延误时间并确定各指标延误出现的先后顺序,按责任先后和延误程度加权综合确定航班延误的责任主体。
航班延误事后分析指标体系是由一系列能描述航班延误产生具体原因的航班延误事后分析指标构成的有机整体。本文通过分析航班运行的具体过程选取事后分析指标,然后将这些指标根据造成航班延误的责任主体进行分类,构建2级航班延误事后分析指标体系。
根据航班的具体运行过程,可以将航班运行过程划分为地面阶段、起飞阶段、飞行阶段和着陆阶段。在每个阶段当有与航班运行计划不一致的事件发生时都可能导致航班延误的出现,这些可能导致航班延误的事件包括:
1) 地面阶段:前站航班晚到、航空公司计划安排不合理、食品供应不及时、飞机清洁不及时、机务地勤工作不能按时完成、飞机未能按时加油、机场设施故障、地面事故、机组准备不利、旅客未能按时登机、签派放行不合理等。
2) 起飞阶段:拖车不能及时到位、滑行路线错误、保障灯光损坏、放行排序延误、飞机突发故障、旅客意外情况、气象不满足起飞要求等。
3) 飞行阶段:管制移交不合理、航空情报服务不及时、汇聚飞行高度层的调配、空管间隔的调整、飞行流量控制、军事活动的影响等。
4) 着陆阶段:目的机场不满足着落标准、空中特情等待、机场设备故障、跑道被占用、停机位紧张等。
对上述可能导致航班延误出现的事件进行归纳分析,选取航班延误事后分析指标,并利用运筹学中的网络计划方法 [
箭线实线表示可能导致航班延误出现的事件,通过对航班运行过程的追溯其可能存在一定的延误时间;虚线不存在延误时间,仅用以表示事件的前行、后继关系;节点表示一个事件的开始及下一个事件的结束,不存在航班延误时间。航班延误网络计划图按照事件的先后顺序及逻辑关系由左至右排列作出,箭线前方的节点编号要求大于其后方的节点编号。
对航班运行各阶段的航班延误成因进行归纳总结,确定一级指标:机场、航空公司、空管、天气、军事活动和其它突发事件。再将这些指标按造成航班延误的责任主体进行分类,得2级航班延误事后分析指标体系如表1。
一级指标 | 二级指标 | 二级指标延误时间计算公式 |
---|---|---|
表1. 航班延误事后分析指标体系
注:表中数学符号的含义见3.1节。
图1. 航班延误事后分析网络计划
由于航班延误是由诸多指标的延误共同导致的,而其中造成航班延误首次出现的指标起着较为突出的作用。本文通过分析航班计划表与航班实际运行数据找出造成航班首次延误的指标,并追溯各指标造成的延误时间,将延误责任先后与延误时间加权计算确定造成该航班延误的主要责任主体,进而分析造成该次大面积航班延误的主要责任主体。
根据航班计划表得到航班
由图1分析航班延误首次出现指标为
对于航班
利用层次分析法确定首次延误指标和后续延误指标的权重
将上述权重与各分析指标的延误时间按延误责任主体(即一级指标)加权求和,得各延误责任主体的延误值:
机场延误
航空公司延误
空管延误
天气延误
军事活动延误
其他延误
设
设
对于一次大面积航班延误,最多数航班延误的主要责任主体即被认为是造成该次大面积航班延误的主要责任主体。
利用层次分析法 [
1) 建立层次结构模型
在深入分析所面临问题的基础上,将其包含的诸多因素按属性的不同自上而下地分解为若干层次,同一层的诸因素从属于上层因素并受下层因素的作用。
2) 构造判断矩阵
从第二层因素开始,邀请所面临问题的业内专家对从属于同一个上层因素的同层次指标进行相对重要性的打分,构造判断矩阵。判断矩阵体现了对于上层某因素,本层与之有关的各因素间的相对重要性。假定上层因素
上式中,
3) 计算特征根和特征向量
利用方根法求解判断矩阵特征向量的步骤如下:
(1) 计算判断矩阵各行元素的积,
(2) 计算
(3) 对各
(4) 计算判断矩阵与特征向量的乘积,
(5) 计算最大特征值,
4) 一致性检验
一致性指标为
根据层次分析法及行业专家的意见对首次延误指标和后续延误指标做出判断,确定判断矩阵如下:
根据方根法,有
对各B值进行归一化得权值
经一致性检验,得
仍以2013年7月18日华北地区某空域的大面积航班延误为例,采用建立的航班延误事后分析指标体系对延误航班的各项指标取值进行了追溯与计算,其中航班A的各延误指标取值如表3所示。
从延误事件的发生顺序上可知,行李分拣延误为首次延误指标,则其他分析指标均为后续延误指标。依据公式(3)至公式(8),计算可得航班A的各延误责任主体造成的航班延误时间如表4。
根据公式(9)计算可得,
同样,对此次大面积航班延误的其他126个航班进行主要责任主体的计算分析,计算结果如表5。
n | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | 0 | 0.52 | 0.89 | 1.12 | 1.26 | 1.36 | 1.41 | 1.46 | 1.49 | 1.52 | 1.54 |
表2.
一级指标 | 二级指标 | 二级指标延误时间/min |
---|---|---|
0 | ||
0 | ||
5 | ||
3 | ||
0 | ||
0 | ||
0 | ||
0 | ||
2 | ||
0 | ||
0 | ||
0 | ||
0 | ||
0 | ||
0 | ||
0 | ||
7 | ||
0 | ||
2 | ||
0 | ||
0 | ||
43 | ||
6 | ||
0 | ||
0 | ||
0 | ||
0 | ||
0 | ||
0 |
表3. 航班A的延误数据
延误责任主体 | 机场延误 | 航空公司延误 | 空管延误 | 天气延误 | 军事活动延误 | 其他延误 |
---|---|---|---|---|---|---|
延误值 | 4.5 | 0.5 | 2.25 | 12.25 | 0 | 0 |
表4. 各延误责任主体造成的航班A的延误值
主要延误责任主体 | 机场延误 | 航空公司延误 | 空管延误 | 天气延误 | 军事活动延误 | 其他延误 |
---|---|---|---|---|---|---|
航班数/架次 | 13 | 4 | 21 | 80 | 0 | 9 |
表5. 航班延误主要延误责任主体分布
大面积航班延误现象对我国民航业的发展有着极其恶劣的影响。本文主要针对在大面积航班延误结束以后,对其进行事后责任分析,以华北地区某空域的大面积航班延误为例,运用航班延误事后分析模型确定造成该次大面积航班延误的主要责任主体,得出结论为:此次延误主要责任主体为天气延误,这与当日的大规模雷雨天气现象相符。在此基础上需要进一步细化航班运行过程,使航班延误事后分析指标体系更加完善,这是今后研究的重点。
左 燕,曹悦琪,张兆宁. 大面积航班延误的事后分析研究 A Study on Postmortem Resonsibility Analysis for Large-Scale Flight Delay[J]. 交通技术, 2017, 06(01): 23-31. http://dx.doi.org/10.12677/OJTT.2017.61004