基于空域结构和航班流的空中交通流复杂性量化分析方法
阅读：927发布：2020-05-11
专利汇可以提供基于空域结构和航班流的空中交通流复杂性量化分析方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于 空域 结构和航班流的空中交通流复杂性量化分析方法，基于空管系统中采集到的实际运行数据，建立空域结构的动静态单项指标及互为影响的多维度指标体系；再结合航班的动态变化及与空域单元的关系，建立航班分布与空域单元关联关系的各量化指标，从而定义出每个关注空域单元的复杂性结果，为流量管理人员提供一种运行问题识别的量化手段，该方法可以替代流量人员凭运行经验进行问题 定位 的粗略方法，为空管精细化运行提供数据 支撑 ，为提高空域资源利用率及减少航班延误提供依据。，下面是基于空域结构和航班流的空中交通流复杂性量化分析方法专利的具体信息内容。
1.一种基于空域结构和航班流的空中交通流复杂性量化分析方法，其特征在于包括步骤如下：
1）数据收集；
2）交通流量化分析。
2.根据权利要求1所述的基于空域结构和航班流的空中交通流复杂性量化分析方法，其特征在于，所述步骤1）中具体包括：
11）从空管各值班业务系统中获取当前运行管理所需的各种数据；
12）从空管运行历史数据库中获取过去运行过程记录的各种数据。
3.根据权利要求2所述的基于空域结构和航班流的空中交通流复杂性量化分析方法，其特征在于，所述步骤11）中的从空管各值班业务系统中获取当前运行管理所需的数据包括：
111）从民航情报中心建设的数据平台获取静态情报数据，形成需要分析的空域单元、航路航线、高度层的数据；
112）从气象中心获取气象预报数据；
113）从军方获取空域限制数据；
114）从流量管理系统中获取航班计划安排及航班动态变化的所有数据，形成完整的航班生命周期数据。
4.根据权利要求2所述的基于空域结构和航班流的空中交通流复杂性量化分析方法，其特征在于，所述步骤12）中的从空管运行历史数据库中获取过去运行过程记录的数据包括：
121）历史数据库中记录的影响航班运行的气象数据；
122）历史数据库中记录的静态情报数据；
123）历史数据库中记录的空域限制动态数据；
124）历史数据库中记录的航班计划各数据项及完整的历史轨迹数据。
5.根据权利要求1所述的基于空域结构和航班流的空中交通流复杂性量化分析方法，其特征在于，所述步骤2）中具体包括：
21）空域单元结构复杂性分析；
22）基于空域单元结构的交通量及交通流分析。
6.根据权利要求5所述的基于空域结构和航班流的空中交通流复杂性量化分析方法，其特征在于，所述空域单元结构复杂性分析具体包括：空域单元的静态复杂性分析指标、空域单元的动态复杂性分析指标及整体空域单元的运行复杂性分析。
7.根据权利要求6所述的基于空域结构和航班流的空中交通流复杂性量化分析方法，其特征在于，所述空域单元的静态复杂性分析指标具体包括：
211）空域单元内航线数量；
212）空域单元内航线交叉点个数；
213）空域单元内的飞行高度层数量；
214）空域单元内航线改变方向的数量及单双向比例；
215）空域单元入口点和出口点数量、集中度及出入比率。
8.根据权利要求6所述的基于空域结构和航班流的空中交通流复杂性量化分析方法，其特征在于，所述空域单元的动态复杂性分析指标具体包括：
216）空域单元与限制区、恶劣天气区域的位置关系；
217）限制区、恶劣天气对空域单元内的影响情况。
9.根据权利要求5所述的基于空域结构和航班流的空中交通流复杂性量化分析方法，其特征在于，所述步骤22）具体包括：
221）空域单元的瞬时交通量；
222）按时间片计算的进入交通量、存在交通量；
223）各时间片内与该空域单元相交的各航线的分量及占比；
224）各时间片内各种航班运行状态对应交通量及占比；
225）各时间片内各种航班飞行趋势、机型对应交通量及占比；
226）航班在该空域单元的飞行时长预测分析。
基于空域结构和航班流的空中交通流复杂性量化分析方法
技术领域
[0001] 本发明属于空中交通管理技术领域，具体指代一种基于空域结构和航班流的空中交通流复杂性量化分析方法。
背景技术
[0002] 随着国民经济快速发展，民用航空运输领域日渐繁忙，空中交通流量快速增长，空管、机场和航空公司作为航班运营的核心主体，为应对流量增长，各部门都采取相应的技术手段增强各自服务保障能力，以提升服务质量和数量，基于多方协同的流量管理系统应运而生。
[0003] 流量管理更加强调整体交通利益的最大化，要求在保障空中交通安全的前提下，实现空中交通效率的最优配置。如何最优的配置空域资源做出正确合理的决策，如何实现整体利益最大化，这是流量管理系统的核心。但是系统给出合理可行的决策的前提是大量数据的支撑，数据是管理决策的指南针，有效的数据分析是流量管理人员决策的重要依据，因此对流量管理系统中空域对象的交通流复杂性量化分析是流量系统的关键技术之一。
[0004] 目前，流量管理系统从空管的航行情报系统、气象信息系统、空中交通管制自动化系统、塔台管制系统、航班飞行计划集中处理系统、ADS-B监视数据中心系统获取航班计划数据、运行动态数据、空域环境数据、气象数据等，从航空公司获取核对后的航班计划及场面保障动态数据，从机场获取机场停机位资源分配数据、航班场面保障动态数据，这些数据的收集为流量系统的全局管理提供了数据基础。同时，流量系统为了对未来运行做出正确的管理决策，采用了高精度的航班运行4D轨迹预测技术，结合了空域环境、气象等数据对每个航班从起飞到降落的全过程飞行轨迹进行提前预测，在此基础上进行了各种数据分析，具体方法如下：
[0005] 第一层面的分析：
[0006] 1、某时间范围内空域单元的流量值计算。
[0007] 2、对应时间范围空域单元的容量值人工录入或系统自动评估计算。
[0008] 3、该时间范围空域单元流量与容量的数值大小比较分析。
[0009] 4、该时间范围空域单元流量与容量差异程度分析给出各种告警提示信息。
[0010] 第二层面的分析：
[0011] 在上述容量和流量对比分析的基础上，有的流量系统也对该时间范围空域单元的流量的具体分布情况进一步分析，主要从该流量数值对应的每一个航班的状态(SCH计划状态、收到领航报FPL状态、已分配CTOT状态、实际起飞状态等)、航班所属航空公司(国航、东航、南航、海航等)、航班所属起飞机场(流量的来源)、航班所属降落机场(航班流的走向)。最后给流量管理人员提供一个简单的量的分布，比如该时间范围该空域单元(如某个管制扇区)的20架航路流量中，8架起飞，7架已分配CTOT，3架次处于FPL状态，2架处于计划状态(SCH)；同时各航空公司占比多少架，对应的起飞机场和降落机场比例等。
[0012] 目前的分析方法存在以下缺点：
[0013] 1)分析方法及结果简单，对流量管理人员提供的支持不明显
[0014] 目前上述方法及分析结果，对流量管理人员来说，过于简单、基础，有了空域单元未来某时间段内的流量及对应航班的状态分布，流量管理人员还需要凭借多年的运行经验，考虑空域单元内航路航线的交叉走向、相关空域单元的影响、航班的各种属性(短途/长途、专机要客等)、航班的飞行趋势等给出解决流量问题的方案，这就造成流量管理人员的工作负荷大，同时该方法太依靠个体经验，因值班人员自身工作能力差异，会导致流量问题的一个关键即空域资源的高效化利用不能真正的实现。
[0015] 2)分析的数据源单一
[0016] 目前这些分析方法的数据源最主要的就是航班计划数据及执行的动态，把飞行的环境即空域单元看作成一个静态的容器，只分析了未来每一时间单元该容器是否装满了，装的航班目前所处的状态。但其实，航班飞行的空域单元不是一个静态不变的容器，他有物理的静态属性，也有动态可调整的属性，比如临时航线的开关、空域限制区的开关等，这决定了流量管理人员需时刻了解空域单元的变化，了解其运行容量的变化，才能有效的进行航班流量调整。
[0017] 3)缺乏空域单元的变化与航班动态变化的关联性分析
[0018] 航班是流量管理人员要保障的对象，而空域单元是航班运行的空间，必须建立基于时间维度的关联关系，才能有效的预测未来空中交通流量分布及变化趋势，从而进行精细化的流量管理工作。
发明内容
[0019] 针对于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于空域结构和航班流的空中交通流复杂性量化分析方法，以解决现有的分析方法过于简单，对流量管理人员提供的支持不明显，分析的数据单一，缺乏空域单元的变化与航班动态边关的关联性的问题。
[0020] 为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：
[0021] 本发明的一种基于空域结构和航班流的空中交通流复杂性量化分析方法，包括步骤如下：
[0022] 1)数据收集；
[0023] 2)交通流量化分析。
[0024] 进一步地，所述步骤1)中具体包括：
[0025] 11)从空管各值班业务系统中获取当前运行管理所需的各种数据；
[0026] 12)从空管运行历史数据库中获取过去运行过程记录的各种数据。
[0027] 进一步地，所述步骤11)中的从空管各值班业务系统中获取当前运行管理所需的数据包括：
[0028] 111)从民航情报中心建设的数据平台获取静态情报数据，形成需要分析的空域单元、航路航线、高度层的数据；
[0029] 112)从气象中心获取气象预报数据；
[0030] 113)从军方获取空域限制数据；
[0031] 114)从流量管理系统中获取航班计划安排及航班动态变化的所有数据，形成完整的航班生命周期数据。
[0032] 进一步地，所述步骤12)中的从空管运行历史数据库中获取过去运行过程记录的数据包括：
[0033] 121)历史数据库中记录的影响航班运行的气象数据；
[0034] 122)历史数据库中记录的静态情报数据；
[0035] 123)历史数据库中记录的空域限制动态数据；
[0036] 124)历史数据库中记录的航班计划各数据项及完整的历史轨迹数据。
[0037] 进一步地，所述步骤2)中具体包括：
[0038] 21)空域单元结构复杂性分析；
[0039] 22)基于空域单元结构的交通量及交通流分析。
[0040] 进一步地，所述空域单元结构复杂性分析具体包括：空域单元的静态复杂性分析指标、空域单元的动态复杂性分析指标及整体空域单元的运行复杂性分析。
[0041] 进一步地，所述空域单元的静态复杂性分析指标具体包括：
[0042] 211)空域单元内航线数量：
[0044] 一般来说相交的航线条数越多其复杂度越高，定义小于3条复杂度为低，大于等于3条且小于5条为中，大于等于5条为高；
[0045] 212)空域单元内航线交叉点个数：
[0046] 计算与上述空域单元内相交航线是否相交，若相交且交点在空域单元内，即可计算出航线在单元内的交叉点个数；
[0047] 一般来说交叉点越多运行越复杂，一般小于2个复杂度低，大于等于2个且小于4个复杂度为中，大于4个为高；
[0048] 213)空域单元内的飞行高度层数量：
[0049] 每个空域单元定义时有高度范围限制，即高度上限和高度下限；而航路航线的垂直间隔是按照飞行高度层配备的，飞行高度层是以标准大气水平面为基准面，按一定高度差划分的高度层，把航空器配备在不同的高度层上，使得航空器之间有规定的安全高度差，即充分利用了空域也是防撞的重要举措。飞行高度层配备规定中按真航线角度进行了东向和西向的分类及相应高度层配备；
[0050] 对空域单元上下限之间的飞行高度层进行计算，即可使用的高度层数量；
[0051] 214)空域单元内航线改变方向的数量及单双向比例：
[0052] 每个高度层航线飞行是有方向的，根据与空域单元相交的航线数量和高度层数量，分别计算东向和西向的航线条数，同时考虑航线在空域单元内的折点(航班飞行的航线由一系列航路点连接而成，也就是数学上的折线段组成)，判断一条航线在空域单元内前后段的航线方向是否改变以及改变的次数，最后给出该空域单元内的航线走向改变的数量、东西走向的比例；
[0053] 一般来说，空域单元内航线改变方向的数量小、走向比例差异大，说明复杂度低，比例接近且有方向改变的，说明复杂度高；
[0054] 215)空域单元入口点和出口点数量、集中度及出入比率：
[0055] 根据上述步骤211)计算的航线与空域单元边界的交点数量，判断该交点所在航线段的走向，即可标记该交点是进入空域单元的或是出空域单元的，汇总所有航线与边界的交点的出入口标识，即计算入口点个数和出口点个数，同时计算比例；
[0056] 同时在同一高度层平面上，采用模糊匹配算法，即将一周360度从正北零度开始，分成45度一个区间，计算各出入口点的与正北的方向角度，判定所处区间，用每个区间的点数量作为集中度的标识，数量多即集中度高，数量小即集中度低(同一高度层上的交点要么是入点，要么是出点，因为高度层的方向性决定了航线的使用方向)。
[0057] 进一步地，所述空域单元的动态复杂性分析指标具体包括：
[0058] 216)空域单元与限制区、恶劣天气区域的位置关系：
[0059] 通过多边型与多边型的位置关系，高度范围的对比，确定限制区影响的空域单元，受限制区影响的单元增加影响标识，作为后续复杂性统筹的参考；
[0060] 同样，分析天气规避区与空域单元多边型的位置关系、高度关系，受天气影响的单元增加影响标识，作为后续复杂性统筹的参考；
[0061] 217)限制区、恶劣天气对空域单元内的影响情况：
[0062] 在上述限制区、恶劣天气区域对空域单元影响分析的基础上，结合静态分析的空域单元内的航线数量结果，进一步判断限制区及恶劣天气区域影响的航线数量、影响的高度层数量、影响的空域单元内部交叉点数量、影响的空域单元的入口及出口数量；
[0063] 考虑限制区和天气的影响程度，限制航班通过或拉大航班通过的间隔。
[0064] 综合上面描述的空域单元的5个静态指标和2个动态指标，共计7个指标，将空域单元的复杂性归为三个级别，包含且超过5个指标都处于高复杂度，则定义该空域单元运行复杂度高，若3到4个指标为高复杂度，则定义该空域单元复杂度中度，若3个以下复杂度高，则定义该空域单元复杂度正常。
[0065] 进一步地，所述整体空域单元网络的运行复杂性分析具体包括：
[0066] 218)与该空域单元相邻的空域单元数量：
[0067] 与空域单元相邻的空域单元的数量多少确定了该单元管制运行的复杂性，相邻单元数量多，涉及的协调、移交等工作量大，反之则负荷小；
[0068] 通过区域多边型与区域多边形的位置关系计算，即多边型顶点的经纬度坐标可判断出图形间的平面关系，再用空域单元的高度上下限衡量计算与相邻单元的高度之间的衔接关系，可能会涉及高度层平行，也可能涉及高度层转换；
[0069] 通过上述判断计算，可得出选定空域单元相邻的空域单元的总数量，同时细分高度层一致的单元数量和高度层不一致需转换的空域单元数量。
[0070] 219)整体网络复杂度分析
[0071] 对每个空域单元的复杂性按上述步骤211)-217)中的分析指标进行计算，得出其复杂性量化指标，然后通过218步骤判定得出每个相邻空域单元的数量情况，从整体层面将这一片网络中多个空域的复杂性指标横向对比分析，检查整个交通网络中各空域单元与相邻空域单元的复杂性，若连续三个以上相邻的空域单元都具备高级别的复杂度，则该片区整体复杂度得加倍；若该片区各空域单元复杂度级别不同，则取最高级的复杂度为该片区网络的复杂度。
[0072] 进一步地，所述步骤22)具体包括：
[0073] 221)空域单元的瞬时交通量：
[0074] 瞬时交通量为该空域单元未来运行中每一时刻包含的航班的架次，相当于当时正在管制服务的航班数量，考虑到航班4D轨迹的预测计算精度(60秒一个轨迹点)以及每时刻的定位精度(分钟)，以1分钟间隔作为瞬时的计算对象，即计算出未来几个小时每一分钟对应的航班数量，以折线形式展现，让管制员清晰掌握未来工作中的负荷分布情况；
[0075] 222)按时间片计算的进入交通量、存在交通量：
[0076] 按时间片(从运行角度划分的小时间范围，比如机场可以5分钟一个单位，扇区可以15分钟一个单位)汇总一小段时间内的交通量；
[0077] 根据航班的4D预测轨迹，判定进入空域单元的时间，然后从空域单元角度，按分割的时间片进行进入时间的规整，各处该空域单元各时间片内的进入交通量；
[0078] 存在交通量为各时间片范围在该单元的航班架次，既要考虑进入扇区时间，也要考虑飞出扇区时间，从空域单元角度按时间片梳理，只有航班的飞行在该时间片就算一个架次的存在量；
[0079] 举例说明两者的区别，一个航班根据其4D轨迹得到其8：54(8点54分)进入扇区A，9：17飞出扇区A，对扇区A来说，按时间片15分钟一个，即8：45-8：59进入量算一架，存在量算一架；9：00-9：14，该航班不算进入量，但算存在量；9：15-9：29，也是只算存在量；
[0080] 进入量用于流量策略制定时参考，而存在量作为容量对比的预先估计；
[0081] 223)各时间片内与该空域单元相交的各航线的分量及占比：
[0082] 按航线走向进行交通流的分析是流量管理的基础，空管的责任范围按空域单元划分，而航班运行是按航路航线飞行，故在管辖的空域单元范围内，需明确航班的走向分布及占比；
[0083] 根据上述分析的空域单元相交的航线数量、高度层数量，结合航班的4D轨迹数据中的位置、高度等项，计算每条航线上的航班数量，每个高度层的航路数量，按时间片给出该空域单元内的各分支的分量及占比；
[0084] 224)各时间片内各种航班运行状态对应交通量及占比：
[0085] 流量管理是对未来时间范围(一般默认未来8至12小时)内运行情况的管理，对该范围的航班来说，有的已经在空中飞行，有的还在地面，有的已经在准备离场过程，有的还处在离场前的规划过程；从监控的空域单元角度，对上述分析的各种交通量进行航班状态的分类统计，有利用后续的管理调配。
[0086] 从航班的运行过程，将航班划分为计划(SCH)状态、领航(FPL)状态、目标确认(TOBT)状态、分配时隙(CTOT)锁定状态、推出开车滑行(P&S)状态、起飞后空中(DEP)状态、落地进场(TCH)状态、及保障结束状态；根据从数据源获取的航班数据结构中的运行状态标识可对总量加以区分；
[0087] 225)各时间片内各种航班飞行趋势、机型对应交通量及占比：
[0088] 根据航班数据结构中4D轨迹数据的进出某空域单元的高度数据，判断航班在关注的空域单元中的飞行趋势；计算某个空域单元某时间片内各种交通量中对应航班的飞行趋势的比例情况，如果大部分为平飞，则交通复杂度低，若上升、下降有一定的占比，则涉及高度转换问题，相对来说复杂度高。
[0089] 此外，航班机型也是管理人员关心的重点，若不同机型混合排队，那整体队列前后航班之间的尾流间隔就要按不同的规定要求一会大一会小，增加运行复杂性；所以需提前根据航班运行数据预测分析未来空域单元各时间片内各航线走向上的机型混合程度，为管理决策提供支撑。
[0090] 226)航班在该空域单元的飞行时长预测分析：
[0091] 根据航班的4D预测轨迹数据中判断出进出该单元的时间，计算单个航班在该单元的飞行时长，最后再根据前面统计的交通量对应航班算出所有的飞行时长，标记最大飞行时长和最小飞行时长，同时计算平均飞行时长。
[0092] 本发明的有益效果：
[0093] 1、本发明结合了实际运行中的各种数据及各种决策点，给出了流量管理人员所需的各种量化数据，能多方面的支撑其进行全局流量管理决策，相对于已有的处理来说比较可靠；
[0095] 图1为本发明方法的原理图。
具体实施方式
[0096] 为了便于本领域技术人员的理解，下面结合实施例与附图对本发明作进一步的说明，实施方式提及的内容并非对本发明的限定。
[0097] 术语解释：
[0098]
[0099] 本发明的分析方法可基于两种数据源：
[0100] 一种数据源是实际运行过程中流量管理系统基于计划安排及运行动态形成的航班预测数据，即4D预测轨迹(可参考文献：航班的4D轨迹预测技术)和运行环境的预计变化数据，用该数据主要是基于当前运行动态实现未来一段时间(一般默认未来8至12小时)的交通态势的预测分析，方便流量管理人员用量化的数据感知未来状况。
[0101] 另一种数据源是航班运行后流量管理系统记录的实际的运行数据，即记录的航班飞行过的真实的4D轨迹数据、记录的生效的环境数据等。该数据可以很好的进行实际复杂度的分析。通过事后的分析，可提取有效的经验量化参数，用于未来预测模型、方法的调整修正，以便于系统的预测分析精度越来越高。
[0102] 也就是说，本发明提出的分析方法和计算过程可通过输入上述两种数据源，得出未来交通态势的预测情况和执行后的实际交通情况的量化数据，这些量化分析结果是流量管理人员做好流量管理工作的依据。
[0103] 参照图1所示，本发明的一种基于空域结构和航班流的空中交通流复杂性量化分析方法，包括步骤如下：
[0104] 1)数据收集；
[0105] 2)交通流量化分析。
[0106] 其中，所述步骤1)中具体包括：
[0107] 11)从空管各值班业务系统中获取当前运行管理所需的各种数据；
[0108] 12)从空管运行历史数据库中获取过去运行过程记录的各种数据。
[0109] 其中，所述步骤11)中的从空管各值班业务系统中获取当前运行管理所需的数据包括：
[0110] 111)从民航情报中心建设的数据平台获取静态情报数据，形成需要分析的空域单元、航路航线、高度层等数据；
[0111] 112)从气象中心获取气象预报数据；
[0112] 113)从军方获取空域限制数据；根据军方通知划设的限制区，包括未来生效的时间范围，水平范围(一般用多边型表示)和高度范围；经军方协调设置的临时航线开关信息；
[0113] 114)从流量管理系统中获取航班计划安排及航班动态变化的所有数据，形成完整的航班生命周期数据。
[0114] 其中，所述步骤12)中的从空管运行历史数据库中获取过去运行过程记录的数据包括：
[0115] 121)历史数据库中记录的影响航班运行的气象数据；
[0116] 122)历史数据库中记录的静态情报数据；
[0117] 123)历史数据库中记录的空域限制动态数据；
[0118] 124)历史数据库中记录的航班计划各数据项及完整的历史轨迹数据。
[0119] 其中，所述步骤2)中具体包括：
[0120] 21)空域单元结构复杂性分析；
[0121] 22)基于空域单元结构的交通量及交通流分析。
[0122] 进一步地，所述空域单元结构复杂性分析具体包括：空域单元的静态复杂性分析指标、空域单元的动态复杂性分析指标及整体空域单元的运行复杂性分析。
[0123] 进一步地，所述空域单元的静态复杂性分析指标具体包括：
[0124] 211)空域单元内航线数量：
[0125] 选定空域单元对象，遍历所有的航线数据，通过直线与多边型相交的判定方法，求出与该空域单元对象相交的交点(一般两个，即一进一出)，并汇总计算与该单元对象相交的航线数量，即相交的航线条数；
[0126] 一般来说相交的航线条数越多其复杂度越高，定义小于3条复杂度为低，大于等于3条且小于5条为中，大于等于5条为高；
[0127] 212)空域单元内航线交叉点个数：
[0128] 计算与上述空域单元内相交航线是否相交，若相交且交点在空域单元内，即可计算出航线在单元内的交叉点个数；
[0129] 一般来说交叉点越多运行越复杂，一般小于2个复杂度低，大于等于2个且小于4个复杂度为中，大于4个为高；
[0130] 213)空域单元内的飞行高度层数量：
[0131] 每个空域单元定义时有高度范围限制，即高度上限和高度下限；而航路航线的垂直间隔是按照飞行高度层配备的，飞行高度层是以标准大气水平面为基准面，按一定高度差划分的高度层，把航空器配备在不同的高度层上，使得航空器之间有规定的安全高度差，即充分利用了空域也是防撞的重要举措。飞行高度层配备规定中按真航线角度进行了东向和西向的分类及相应高度层配备；
[0132] 对空域单元上下限之间的飞行高度层进行计算，即可使用的高度层数量；
[0133] 214)空域单元内航线改变方向的数量及单双向比例：
[0134] 每个高度层航线飞行是有方向的，根据与空域单元相交的航线数量和高度层数量，分别计算东向和西向的航线条数，同时考虑航线在空域单元内的折点(航班飞行的航线由一系列航路点连接而成，也就是数学上的折线段组成)，判断一条航线在空域单元内前后段的航线方向是否改变以及改变的次数，最后给出该空域单元内的航线走向改变的数量、东西走向的比例；
[0135] 一般来说，空域单元内航线改变方向的数量小、走向比例差异大，说明复杂度低，比例接近且有方向改变的，说明复杂度高；
[0136] 215)空域单元入口点和出口点数量、集中度及出入比率：
[0137] 根据上述步骤211)计算的航线与空域单元边界的交点数量，判断该交点所在航线段的走向，即可标记该交点是进入空域单元的或是出空域单元的，汇总所有航线与边界的交点的出入口标识，即计算入口点个数和出口点个数，同时计算比例；
[0138] 同时在同一高度层平面上，采用模糊匹配算法，即将一周360度从正北零度开始，分成45度一个区间，计算各出入口点的与正北的方向角度，判定所处区间，用每个区间的点数量作为集中度的标识，数量多即集中度高，数量小即集中度低(同一高度层上的交点要么是入点，要么是出点，因为高度层的方向性决定了航线的使用方向)。
[0139] 其中，所述空域单元的动态复杂性分析指标具体包括：
[0140] 216)空域单元与限制区、恶劣天气区域的位置关系：
[0141] 通过多边型与多边型的位置关系，高度范围的对比，确定限制区影响的空域单元，受限制区影响的单元增加影响标识，作为后续复杂性统筹的参考；
[0142] 同样，分析天气规避区与空域单元多边型的位置关系、高度关系，受天气影响的单元增加影响标识，作为后续复杂性统筹的参考；
[0143] 217)限制区、恶劣天气对空域单元内的影响情况：
[0144] 在上述限制区、恶劣天气区域对空域单元影响分析的基础上，结合静态分析的空域单元内的航线数量结果，进一步判断限制区及恶劣天气区域影响的航线数量、影响的高度层数量、影响的空域单元内部交叉点数量、影响的空域单元的入口及出口数量；
[0145] 考虑限制区和天气的影响程度，限制航班通过或拉大航班通过的间隔。
[0146] 其中，所述整体空域单元网络的运行复杂性分析具体包括：
[0147] 218)与该空域单元相邻的空域单元数量：
[0148] 与空域单元相邻的空域单元的数量多少确定了该单元管制运行的复杂性，相邻单元数量多，涉及的协调、移交等工作量大，反之则负荷小；
[0149] 通过区域多边型与区域多边形的位置关系计算，即多边型顶点的经纬度坐标可判断出图形间的平面关系，再用空域单元的高度上下限衡量计算与相邻单元的高度之间的衔接关系，可能会涉及高度层平行，也可能涉及高度层转换；
[0150] 通过上述判断计算，可得出选定空域单元相邻的空域单元的总数量，同时细分高度层一致的单元数量和高度层不一致需转换的空域单元数量。
[0151] 219)整体网络复杂度分析：
[0152] 对每个空域单元的复杂性按上述步骤211)-217)中的分析指标进行计算，得出其复杂性量化指标，然后通过218步骤判定得出每个相邻空域单元的数量情况，从整体层面将这一片网络中多个空域的复杂性指标横向对比分析，检查整个交通网络中各空域单元与相邻空域单元的复杂性，若连续三个以上相邻的空域单元都具备高级别的复杂度，则该片区整体复杂度得加倍；若该片区各空域单元复杂度级别不同，则取最高级的复杂度为该片区网络的复杂度。
[0153] 其中，所述步骤22)具体包括：
[0154] 221)空域单元的瞬时交通量：
[0155] 瞬时交通量为该空域单元未来运行中每一时刻包含的航班的架次，相当于当时正在管制服务的航班数量，考虑到航班4D轨迹的预测计算精度(60秒一个轨迹点)以及每时刻的定位精度(分钟)，以1分钟间隔作为瞬时的计算对象，即计算出未来几个小时每一分钟对应的航班数量，以折线形式展现，让管制员清晰掌握未来工作中的负荷分布情况；
[0156] 222)按时间片计算的进入交通量、存在交通量：
[0157] 按时间片(从运行角度划分的小时间范围，比如机场可以5分钟一个单位，扇区可以15分钟一个单位)汇总一小段时间内的交通量；
[0158] 根据航班的4D预测轨迹，判定进入空域单元的时间，然后从空域单元角度，按分割的时间片进行进入时间的规整，各处该空域单元各时间片内的进入交通量；
[0159] 存在交通量为各时间片范围在该单元的航班架次，既要考虑进入扇区时间，也要考虑飞出扇区时间，从空域单元角度按时间片梳理，只有航班的飞行在该时间片就算一个架次的存在量；
[0160] 举例说明两者的区别，一个航班根据其4D轨迹得到其8：54(8点54分)进入扇区A，9：17飞出扇区A，对扇区A来说，按时间片15分钟一个，即8：45-8：59进入量算一架，存在量算一架；9：00-9：14，该航班不算进入量，但算存在量；9：15-9：29，也是只算存在量；
[0161] 进入量用于流量策略制定时参考，而存在量作为容量对比的预先估计；
[0162] 223)各时间片内与该空域单元相交的各航线的分量及占比：
[0163] 按航线走向进行交通流的分析是流量管理的基础，空管的责任范围按空域单元划分，而航班运行是按航路航线飞行，故在管辖的空域单元范围内，需明确航班的走向分布及占比；
[0164] 根据上述分析的空域单元相交的航线数量、高度层数量，结合航班的4D轨迹数据中的位置、高度等项，计算每条航线上的航班数量，每个高度层的航路数量，按时间片给出该空域单元内的各分支的分量及占比；
[0165] 224)各时间片内各种航班运行状态对应交通量及占比：
[0166] 流量管理是对未来时间范围(一般默认未来8至12小时)内运行情况的管理，对该范围的航班来说，有的已经在空中飞行，有的还在地面，有的已经在准备离场过程，有的还处在离场前的规划过程；从监控的空域单元角度，对上述分析的各种交通量进行航班状态的分类统计，有利用后续的管理调配。
[0167] 从航班的运行过程，将航班划分为计划(SCH)状态、领航(FPL)状态、目标确认(TOBT)状态、分配时隙(CTOT)锁定状态、推出开车滑行(P&S)状态、起飞后空中(DEP)状态、落地进场(TCH)状态、及保障结束状态；根据从数据源获取的航班数据结构中的运行状态标识可对总量加以区分；
[0168] 225)各时间片内各种航班飞行趋势、机型对应交通量及占比：
[0169] 根据航班数据结构中4D轨迹数据的进出某空域单元的高度数据，判断航班在关注的空域单元中的飞行趋势；计算某个空域单元某时间片内各种交通量中对应航班的飞行趋势的比例情况，如果大部分为平飞，则交通复杂度低，若上升、下降有一定的占比，则涉及高度转换问题，相对来说复杂度高。
[0170] 此外，航班机型也是管理人员关心的重点，若不同机型混合排队，那整体队列前后航班之间的尾流间隔就要按不同的规定要求一会大一会小，增加运行复杂性；所以需提前根据航班运行数据预测分析未来空域单元各时间片内各航线走向上的机型混合程度，为管理决策提供支撑。
[0171] 226)航班在该空域单元的飞行时长预测分析：
[0172] 根据航班的4D预测轨迹数据中判断出进出该单元的时间，计算单个航班在该单元的飞行时长，最后再根据前面统计的交通量对应航班算出所有的飞行时长，标记最大飞行时长和最小飞行时长，同时计算平均飞行时长。
[0173] 本发明具体应用途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。
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