区域管制扇区数量估算方法
阅读：790发布：2020-05-11
专利汇可以提供区域管制扇区数量估算方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种区域管制扇区数量估算方法。区域管制扇区数量估算方法利用研究提出的管制负荷分析、扇区运行容量、飞行保障架次、运行安全及效率等关键模型与方法，运用仿真 软件 以及区域管制扇区运行情况、航路航线分布、旺季航班数量、 空域 运行特点和现行间隔规定等建立仿真模型，在此 基础 上提出划设扇区的科学建议，为开展基于飞行保障量预测数据下的区域管制扇区总保障架次的扇区数量估算及划设研究提供了理论方法基础。，下面是区域管制扇区数量估算方法专利的具体信息内容。
1.一种区域管制扇区数量估算方法，其特征在于，包括：
建立区域管制扇区模型；
对区域管制扇区模型的各扇区管制负荷进行分析，获取区域各扇区的管制负荷数据；
依据区域各扇区的管制负荷数据进行运行容量估算；
获取历史总保障架次数据，并依据历史总保障架次数据计算最终保障架次；
以最终保障架次为基础，选取全年运行高峰时段，计算出每日保障架次，依据运行容量，计算出扇区数量；
依据扇区数量计算结果对区域管制扇区的安全性和效率进行分析。
2.如权利要求1所述的区域管制扇区数量估算方法，其特征在于，所述对区域管制扇区模型的各扇区管制负荷进行分析，获取区域各扇区的管制负荷数据的方法中的管制负荷包括：
基本管制负荷、冲突管制负荷、协调管制负荷、高度改变负荷、改高度层管制负荷；
其中，基本管制负荷为仿真数据中转移负荷，由扇区内的航班数量和扇区的飞行时间决定，具体计算方法：
WLM＝N+AT×F；
式中，N表示统计时段内飞过扇区的有效航班数；F表示调整因子；B为调整系数；AT示扇区内航空器的平均飞行时间；P表示转弯点因子，单位为架次；M表示活动因子，单位为架次/分钟；
冲突管制负荷WLCF是基于仿真运行中探测的航空器之间的冲突确定的，计算公式为：
式中， 表示冲突调整因子，根据冲突类型冲突调整因子共分为9类， 表示冲突严重程度系数，根据和实际间隔的差距分为4个等级，同样也对应4种严重程度系数；
协调负荷WLC是基于用户定义的管制移交的动作决定的，反映了扇区移交过程中带来的负荷值的大小，计算公式为：
式中，NC1表示离开扇区的航班数，NC2表示进入扇区的航班数， 表示离开扇区协调动作调整因子， 进入扇区协调动作调整因子，χ表示协调动作的类型；
高度改变负荷WLLC是基于高度许可指令的类型确定的，主要表征扇区内航空器改变高度带来的负荷，计算公式为：
式中， 表示第i类高度许可改平指令次数， 表示对应的高度许可改平指令对应的调整因子；i1＝1表示改平指令，i1＝2表示爬升指令，i1＝3表示下降指令；
改高度层负荷WLFL是基于高度层改变指令的类型确定，表征扇区内航空器改变高度层带来的负荷值，计算公式为：
式中， 表示第i类高度层改变指令次数， 表示对应的高度层改变指令对应的调整因子，i2＝1表示爬升高度层指令，i2＝2表示下降高度层指令；
因此，管制负荷WT的计算公式为：
WT＝WLM+WLCF+WLC+WLLC+WLFL。
3.如权利要求2所述的区域管制扇区数量估算方法，其特征在于，
所述依据区域各扇区的管制负荷数据进行运行容量估算，即，
当管制负荷达到预设的阈值所对应的扇区流量架次即为对应的各个扇区容量，其中，扇区容量均指扇区动态容量，定义为：对某一管制扇区，在指定时段，考虑随时间推移或空间变化而改变的因素对交通态势的影响，当管制员的工作负荷水平达到最大时，扇区所能提供服务的航空器数量；
利用仿真平台对航班时刻进行克隆，找出大流量情况下各扇区管制负荷随航班架次的变化情况，找出可能接受的管制负荷的阈值作为容量判别的基础，最终得到相应扇区容量值。
4.如权利要求3所述的区域管制扇区数量估算方法，其特征在于，
所述获取历史总保障架次数据，并依据历史总保障架次数据计算最终保障架次的方法包括：
获取历史总保障架次数据；
对历史总保障架次数据分别采用几何平均预测法、线性回归分析预测法、二次移动平均预测法、布朗线性指数平滑预测法、布朗二次多项式指数平滑预测法进行保障架次预测；
对五种预测方法的计算结果采用等权平均值组合预测法计算最终保障架次。
5.如权利要求4所述的区域管制扇区数量估算方法，其特征在于，
所述扇区数量的计算公式为：
式中， 为预测的规划空域总体交通流量； 为当前管制空域内各扇区的扇区容量值；
E为拟划设的扇区数量，如果不是整数，则向上取整。
6.如权利要求5所述的区域管制扇区数量估算方法，其特征在于，所述依据扇区数量计算结果对区域管制扇区的安全性和效率进行分析的方法包括：
运行安全分析；
运行效率分析。
7.如权利要求6所述的区域管制扇区数量估算方法，其特征在于，所述运行安全分析的方法，即
采用潜在冲突量、潜在冲突等级、扇区瞬时航班量三个指标反映空域内航空器的运行安全水平。
8.如权利要求7所述的区域管制扇区数量估算方法，其特征在于，
所述运行效率分析的方法，即
采用扇区饱和度、航路点流量、平均延误时间、延误比例几个指标度量空域的运行效率。
区域管制扇区数量估算方法
技术领域
[0001] 本发明涉及区域管制领域，具体涉及一种区域管制扇区数量估算方法。
背景技术
[0002] 容量评估的方法有许多种，各有利弊。利用计算机仿真评估的结果取决于 仿真模型和输入数据的准确性，其结果准确程度高，是容量评估的重要依托手 段和发展方向，但是受现有技术和资金的限制，尚不能得到广泛应用。从各地 现有的手段和技术来看，基于管制员工作负荷的雷达模拟机评估方法、基于历 史统计数据分析的评估方法及基于数学计算模型的评估方法较为简单可行，得 出的数据也较准确。
[0003] 基于计算机仿真模型的评估方法。该方法适用最大容量和运行容量的评估， 其优点为结果准确性高；缺点是仿真模型构造和使用需要投入的技术支持和资 金较大，评估周期较长。目前，国际上较为流行的此类软件，一是美国联邦航 空局的SIMMOD软件，二是美国波音公司的软件，在机场和空域的仿真以及实 际容量的评估方面有较多的应用。
[0004] 基于管制员工作负荷的雷达模拟机评估方法。该方法适用于最大容量和运 行容量的评估，其优点为方法简单易行，可操作性强，结果较为准确；缺点为 管制员的个体差异和模拟环境对结果的准确性影响较大。
[0005] 基于历史统计数据分析的评估方法。该方法适用于最大容量的评估，其优 点为方法便于操作，结果较为准确；缺点为数据收集困难，数据量大，样本数 据的数量和质量直接影响结果的正确性；置信度仅有经验数值，需要根据不同 情况由资深管制员进行确定。
[0006] 基于数学计算模型的评估方法。该方法适用于结合最后进近阶段的跑道最 大容量的评估。主要为时间一空间分析数学模型，其优点为简单快速投入少， 容量评估结果较为准确；缺点为仅能评估一条跑道的容量，人为因素没有量化 考虑。
[0007] 如何解决上述问题，是目前亟待解决的。
发明内容
[0008] 本发明的目的是提供一种区域管制扇区数量估算方法。
[0009] 为了解决上述技术问题，本发明提供了一种区域管制扇区数量估算方法。
[0010] 包括：
[0011] 建立区域管制扇区模型；
[0012] 对区域管制扇区模型的各扇区管制负荷进行分析，获取区域各扇区的管制 负荷数据；
[0013] 依据区域各扇区的管制负荷数据进行运行容量估算；
[0014] 获取历史总保障架次数据，并依据历史总保障架次数据计算最终保障架次；
[0015] 以最终保障架次为基础，选取全年运行高峰时段，计算出每日保障架次， 依据运行容量，计算出扇区数量；
[0016] 依据扇区数量计算结果对区域管制扇区的安全性和效率进行分析。
[0017] 本发明的有益效果是，本发明提供了一种区域管制扇区数量估算方法。区 域管制扇区数量估算方法包括：建立区域管制扇区模型；对区域管制扇区模型 的各扇区管制负荷进行分析，获取区域各扇区的管制负荷数据；依据区域各扇 区的管制负荷数据进行运行容量估算；获取历史总保障架次数据，并依据历史 总保障架次数据计算最终保障架次；以最终保障架次为基础，选取全年运行高 峰时段，计算出每日保障架次，依据运行容量，计算出扇区数量；依据扇区数 量计算结果对区域管制扇区的安全性和效率进行分析。利用研究提出的管制负 荷分析、扇区运行容量、飞行保障架次、运行安全及效率等关键模型与方法， 运用仿真软件以及区域管制扇区运行情况、航路航线分布、旺季航班数量、空 域运行特点和现行间隔规定等建立仿真模型，在此基础上提出划设扇区的科学 建议，为开展基于飞行保障量预测数据下的区域管制扇区总保障架次的扇区数 量估算及划设研究提供了理论方法基础。附图说明
[0018] 下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
[0019] 图1是本发明所提供的区域管制扇区数量估算方法的流程图。
[0020] 图2是仿真模型编订的具体内容。
[0021] 图3是具体航班在全天的分布情况图。
[0022] 图4是最终的仿真运行效果图。
[0023] 图5是各扇区小时管制负荷在全天的分布情况图。
[0024] 图6是管制负荷类型的分布情况图。
[0025] 图7是对散点数据进行回归处理得到的关系图。
[0026] 图8是区域全天空域内各类型的冲突分布情况图。
[0027] 图9是潜在冲突位置分布情况图。
[0028] 图10是冲突严重程度占比图。
[0029] 图11是航路点小时流量对比情况图。
具体实施方式
[0030] 现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图， 仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。
[0031] 实施例1
[0032] 如图1所示，本实施例1提供了一种区域管制扇区数量估算方法。区域管 制扇区数量估算方法利用研究提出的管制负荷分析、扇区运行容量、飞行保障 架次、运行安全及效率等关键模型与方法，运用仿真软件以及区域管制扇区运 行情况、航路航线分布、旺季航班数量、空域运行特点和现行间隔规定等建立 仿真模型，在此基础上提出划设扇区的科学建议，为开展基于飞行保障量预测 数据下的区域管制扇区总保障架次的扇区数量估算及划设研究提供了理论方法 基础。具体步骤如下：
[0033] S110：建立区域管制扇区模型；
[0034] S120：对区域管制扇区模型的各扇区管制负荷进行分析，获取区域各扇区 的管制负荷数据；
[0035] S130：依据区域各扇区的管制负荷数据进行运行容量估算；
[0036] S140：获取历史总保障架次数据，并依据历史总保障架次数据计算最终保 障架次；
[0037] S150：以最终保障架次为基础，选取全年运行高峰时段，计算出每日保障 架次，依据运行容量，计算出扇区数量；
[0038] S160：依据扇区数量计算结果对区域管制扇区的安全性和效率进行分析。
[0039] 管制员工作负荷与区域扇区数量有着紧密的关系，为决定扇区数量，首先 必须考虑管制工作负荷的计算方法。在管制过程中，管制员发出的每一条管制 指令和接受飞行员的指令复诵都需要耗费一定的时间。对于每一个管制员来说， 个人能力是有限的，工作负荷过重或不足，都不利于人的能力发挥。工作负荷 不足是对资源的浪费；而工作负荷过重通常会让管制员顾此失彼，无法正确给 出指令并严重危及空中交通安全。管制员工作负荷水平是空域结构、交通组成、 管制能力和管制程序等多种影响因素的综合体现，是确定规划空域扇区数量的 重要依据。航空器在管制区内的飞行时间是上述影响因素综合作用的结果。
[0040] 基于管制员工作负荷定义，步骤S120中的管制负荷包括：
[0041] 基本管制负荷、冲突管制负荷、协调管制负荷、高度改变负荷、改高度层 管制负荷；
[0042] 其中，基本管制负荷为仿真数据中转移负荷，由扇区内的航班数量和扇区 的飞行时间决定，具体计算方法：
[0043] WLM＝N+AT×F；
[0044]
[0045]
[0046]
[0047] 式中，N表示统计时段内飞过扇区的有效航班数；F表示调整因子；B为调 整系数；AT示扇区内航空器的平均飞行时间；P表示转弯点因子，单位为架次； M表示活动因子，单位为架次/分钟；
[0048] 冲突管制负荷WLCF是基于仿真运行中探测的航空器之间的冲突确定的，计 算公式为：
[0049]
[0050] 式中， 表示冲突调整因子，根据冲突类型冲突调整因子共分为9类， 表 示冲突严重程度系数，根据和实际间隔的差距分为4个等级，同样也对应4种 严重程度系数；
[0051] 协调负荷WLC是基于用户定义的管制移交的动作决定的，反映了扇区移交过 程中带来的负荷值的大小，计算公式为：
[0052]
[0053] 式中，NC1表示离开扇区的航班数，NC2表示进入扇区的航班数， 表示 离开扇区协调动作调整因子， 进入扇区协调动作调整因子，x表示协调动作的 类型；
[0054] 高度改变负荷WLLC是基于高度许可指令的类型确定的，主要表征扇区内航 空器改变高度带来的负荷，计算公式为：
[0055]
[0056] 式中， 表示第i类高度许可改平指令次数， 表示对应的高度许可改平 指令对应的调整因子；i1＝1表示改平指令，i1＝2表示爬升指令，i1＝3表示下降 指令；
[0057] 改高度层负荷WLFL是基于高度层改变指令的类型确定，表征扇区内航空器 改变高度层带来的负荷值，计算公式为：
[0058]
[0059] 式中， 表示第i类高度层改变指令次数， 表示对应的高度层改变指令 对应的调整因子，i2＝1表示爬升高度层指令，i2＝2表示下降高度层指令；
[0060] 因此，管制负荷WT的计算公式为：
[0061] WT＝WLM+WLCF+WLC+WLLC+WLFL。
[0062] 上述各类负荷中提到的负荷调整因子可以根据情况进行调整。本实施例从 时间分布和类型分布两个方面对区域内各扇区的管制负荷进行分析，为更好的 进行管制员工作调配提供合理的数据支持。
[0063] 扇区容量包括空中交通服务容量、运行容量和最大容量等，最大容量是指 在指定机场或空域范围内，给定时间段内能够服务的最大航空器数量，即在延 误趋于无穷大时的运行容量，反映了极限服务水平。运行容量又叫动态容量， 指在一定时间间隔内，考虑随机因素影响，所涉及的所有航班的延误时间在可 接受范围内时，航路能容纳的最大航班数量，对实际运行最具指导意义的为运 行容量。扇区运行容量也称实际容量，是指在指定扇区内，在规定的时段内， 管制员可以安全高效地管理航空器的数量。
[0064] 最大容量作为一种理想情况，实际应用意义并不大，尤其在扇区。由于空 中交通态势的实时变化，管制员的工作负荷水平不可能一成不变，因此只有针 对扇区的动态容量评估才具有实际意义
[0065] 步骤S130，即，
[0066] 当管制负荷达到预设的阈值所对应的扇区流量架次即为对应的各个扇区容 量，其中，扇区容量均指扇区动态容量，定义为：对某一管制扇区，在指定时 段，考虑随时间推移或空间变化而改变的因素对交通态势的影响，当管制员的 工作负荷水平达到最大时，扇区所能提供服务的航空器数量；
[0067] 利用仿真平台对航班时刻进行克隆，找出大流量情况下各扇区管制负荷随 航班架次的变化情况，找出可能接受的管制负荷的阈值作为容量判别的基础， 最终得到相应扇区容量值。
[0068] 在本实施例中，所述获取历史总保障架次数据，并依据历史总保障架次数 据计算最终保障架次的方法包括：
[0069] 获取历史总保障架次数据；
[0070] 对历史总保障架次数据分别采用几何平均预测法、线性回归分析预测法、 二次移动平均预测法、布朗线性指数平滑预测法、布朗二次多项式指数平滑预 测法进行保障架次预测；
[0071] 其中，几何平均预测法
[0072] 该方法运用几何平均数求出预测目标的发展速度，然后进行预测。它适用 预测目标发展过程一贯上升或下降，且逐期环比率速度大体接近的情况。是n 个架次变量连乘积的n次方根。在统计研究中常用以计算平均发展速度。在计 算不同时期年度平均架次流量上涨幅度时，也用这种方法，
[0073]
[0074]
[0075] 其中，yt为预测对象在t年的预测值， 为基年的实际值，t为从基年算起 的年数，k为几何平均增长速度，b为平均差波动系数。
[0076] 线性回归分析法
[0077] 线性回归分析是对客观事物数量关系的分析，是一种重要的统计分析方法， 被广泛的应用于社会经济现象变量之间的影响因素和关联的研究。由于客观事 物的联系错综复杂经济现象的变化往往用一个变量无法描述，一元线性回归分 析预测法，是根据自变量x和因变量Y的相关关系，建立x与Y的线性回归方 程进行预测的方法。由于市场现象一般是受多种因素的影响，而并不是仅仅受 一个因素的影响。所以应用一元线性回归分析预测法，必须对影响市场现象的 多种因素做全面分析。只有当诸多的影响因素中，确实存在一个对因变量影响 作用明显高于其他因素的变量，才能将它作为自变量，应用一元相关回归分析 市场预测法进行预测。本实施例的一元回归方程为：
[0078] y＝a+bx+e；
[0079] 已知y，x的n组观察值yi、xi(i＝1，2，...n)，用回归分析建立的一元线性 回归预测模型为：
[0080]
[0081] 式中 为参数a，b的估值，也叫回归系数， 为预测值回归系数， 计 算为：
[0082]
[0083]
[0084] 线性二次移动平均法
[0085] 为了避免利用移动平均法预测有趋势的数据时产生系统误差，发展了线性 二次移动平均法。这种方法的基础是计算二次移动平均，即在对实际值进行一 次移动平均的基础上，再进行一次移动平均。通式为：
[0086]
[0087]
[0088] at＝2S′t-S″t
[0089]
[0090] Ft+m＝at+btm m为预测超前期数
[0091] 第一个公式计算一次移动平均值，第二个公式用于计算二次移动平均值， 第三个公式用于对预测(最新值)的初始点进行基本修正，使得预测值与实际 值之间不存在滞后现象；式中用(S′t-S″t)除以 这是因为移动平均值是对N 个点求平均值，这一平均值应该洛在N各点中的中点。
[0092] 线性二次指数平滑法
[0093] 一次移动平均法的两个限制因素在线性二次移动平均法中也才存在，线性 二次指数平滑法只利用三个数据和一个α值就可进行计算；在大多数情况下， 一般更喜欢用线性二次指数平滑法作为预测方法。其基本原理与线性二次移动 平均法相似，因为当趋势存在时，一次和二次平滑值都滞后于实际值，将一次 和二次平滑值之差加在一次平滑值上，则可对趋势进行修正。公式为：
[0094] S′t＝axt+(1-a)S′t-1
[0095] S″t＝aS′t+(1-a)S″t-1
[0096] S′t为一次指数平滑值，S″t为二次指数平滑值。
[0097] at＝2S′t-S″t
[0098]
[0099] Ft+m＝at+btm m为预测超前期数
[0100] 三次指数平滑法
[0101] 当数据的基本模型具有二次、三次或高次幂时，则需要用高次平滑形式。 从线性平滑过渡到二次多项式平滑，基本途径是再进行一次平滑(即三次平滑)， 并对二次多项式的参数作出估计。类似，也可以由二次多项式平滑过渡为三次 或高次多项式平滑。计算公式：
[0102] S′t＝axt+(1-a)S′t-1
[0103] S″t＝aS′t+(1-a)S″t-1
[0104] S″′t＝aS″t+(1-a)S″′t-1
[0105] at＝3S′t-S″t+S″′t
[0106]
[0107]
[0108]
[0109] 对五种预测方法的计算结果采用等权平均值组合预测法计算最终保障架次， 即，[0110] 在本实施例中，扇区数量的确定应采用科学有据、计算简洁、可操作性强 的方法。由于特定扇区参考容量是空域环境、空域结构、交通流量、复杂性和 管制员能力等因素的综合反映，一般以当前管制空域的扇区平均保障能力作为 待划分扇区的参照值，根据预测交通流量进行均分，即可得到估计的扇区数量， 所述扇区数量的计算公式为：
[0111]
[0112] 式中， 为预测的规划空域总体交通流量； 为当前管制空域内各扇区的扇 区容量值；E为拟划设的扇区数量，如果不是整数，则向上取整。
[0113] 在本实施例中，步骤S160包括：
[0114] 运行安全分析；
[0115] 运行效率分析。
[0116] 其中，所述运行安全分析的方法，即：
[0117] 采用潜在冲突量、潜在冲突等级、扇区瞬时航班量三个指标反映空域内航 空器的运行安全水平。
[0118] 潜在冲突量是指在某特定时段和空间范围内，航空器发生潜在飞行冲突的 次数，根据航空器状态分为同向冲突、逆向冲突、交叉冲突三类。潜在冲突是 航空器之间为未来某时刻会发生时空汇聚，不满足间隔标准的情况。潜在冲突 量的表达公式可定义如下：
[0119]
[0120] 其中χ表示潜在冲突量，f表示航空器i和j潜在冲突的判别函数，Sij，min表示 航空器i和j之间的最小间隔，S*表示间隔规定。当Sij，min＜S*时认为航空器之间 发生潜在冲突。
[0121] 潜在冲突等级取决于航空器对之间的实际距离在动态过程中的最小间隔与 规定间隔之间的差距，反映了航空器对在实际运行中发生冲突的风险大小。根 据接近程度的不同将潜在冲突分为0、1、2、3四个等级
[0122]
[0123] 其中，Sij，min表示航空器对之间的最小实际间隔，S*表示航空器对之间的间 隔。
[0124] 扇区瞬时流量，若航空器 表示tk时刻扇区i容纳的航 空器集合，则扇区i的在某时刻tk的瞬时流量 可表示为：
[0125]
[0126] 扇区瞬时流量能够反映了扇区内管制员需要同时处理的航班数，当处理航 班数超过或接近管制员能力时，空域的运行风险将大大提高
[0127] 在本实施例中，所述运行效率分析的方法，即：
[0128] 采用扇区饱和度、航路点流量、平均延误时间、延误比例几个指标度量空 域的运行效率。
[0129] 扇区饱和度是指定时段内扇区流量与扇区容量的比值，反映了航空运输对 空域的利用情况。具体计算的计算公式如下：
[0130]
[0131] 式中，Fs表示扇区s的流量值，Cs表示扇区s的容量值。扇区的饱和度越高， 说明扇区空域的利用率就越高；
[0132] 航路点流量是指单位时间内通过某航路点的航空器数目。航路点流量能够 更好的反映空域单元内流量分布情况，更好的反映空域的运行效率。具体航路 点流量的计算公式如下：
[0133]
[0134] 式中，Fw表示航路点w流量， 表示通过航路点w的航空器，T表示航路 点流量的统计时段， 表示第i架航空器通过航路点w的时刻；
[0135] 平均延误时间是指航空器实际到达某空域单元(包括机场、航路点、扇区) 的时刻与预计时刻差值的平均值，能够直观反映空域的运行效率，延误时间越 短，说明空域的运行效率越高。具体的计算公式如下：
[0136]
[0137] 式中， 表示第i架航空器的实际到达某空域单元的时刻， 表示第i架 航空器预计到达某空域单元的时刻，n表示空域单元通过的航空器数目。
[0138] 航班延误比例是指发生延误的航班占全部航班数的比例，能够更加细致的 反映延误情况。具体计算方法如下：
[0139]
[0140] 式中，其中，Ndely表示产生延误的航空器架次，n表示总的航空器架次。
[0141] 实例分析
[0142] 模拟乌鲁木齐区域2025年高峰期某天的雷达数据作为初始航班建模的基础， 保证仿真使用的航班时刻各机型比例、公司分配、高度层分配与当前实际运行 的航班计划保持一致，提高仿真运行的可靠性。初始航班计划的共包含乌鲁木 齐机场区域保障的8月日均1618架次。仿真模型编订的具体内容如图2所示。
[0143] 根据2025年流量的仿真数据，以现行乌鲁木齐扇区保障的航班时刻为基础， 利用模型中航班随机克隆工具进行航班克隆，在克隆过程中根据不同航路流量 的占比情况进行克隆，得到最终的航班时刻中共计包含航班1160架次。具体航 班在全天的分布情况如图3所示。
[0144] 从图3可以看出，在进行仿真时刻表设计时，航班全天的小时分布的比例 与原来的航班计划保持一致。
[0145] 机场使用采用先到先服务管制策略，间隔设置方面首先设置单跑道模式下 连续起飞和着陆的尾流间隔，设置连续的起飞时间间隔为2min，系统将选择尾 流间隔与时间间隔两者中较大的值作为仿真中实际应用的间隔。对于扇区间隔 的设置，进近管制扇区和区域管制扇区的间隔分别设置为5nm和16nm，该间隔 将作为冲突判别的标准。扇区之间相应的管制移交协议和管制扇区内冲突调配 的措施也将通过相关设置写入到仿真模型中。
[0146] (1)AR01、AR07、AR04、AR08策略设置：平飞间隔25km；顺向穿越间 隔15km；对头穿越间隔40km；边界平飞间隔20km。
[0147] (2)AR02、AR03、AR05、AR06策略设置：平飞间隔50km；顺向穿越间 隔50km；对头穿越间隔70km；边界平飞间隔20km。
[0148] 在完成空域的仿真模型建模以后，需要对空域仿真模型进行验证，仿真模 型的可靠性是空域仿真分析结果是否可信的关键所在。宏观方面，根据现行历 史数据和统计分析的结果，通过对比扇区流量、航班延误等空域运行性能的关 键指标验证模拟仿真输出结果的准确性。微观方面，结合仿真运行场景，依靠 空管人员的经验判断输出结果是否与设定的空域场景相符，通过分析典型航班 关键航路点的时刻进行仿真模型验证。最终的仿真运行效果如图4所示：结合 模型中对管制负荷的五种分类，即基本管制负荷、冲突管制负荷、协调管制负 荷、改高度管制负荷、改高度层管制负荷等，由管制扇区负荷得出乌鲁木齐区 域2025年各管制扇区负荷数据，如表所示。
[0149]
[0150]
[0151] 为细致地反映空域内各扇区全天的负荷分布情况，以1小时为一个时间片， 根据五种管制负荷的计算方法对乌鲁木齐区域各扇区小时内管制负荷进行计算， 具体各扇区小时管制负荷在全天的分布情况如图5所示。图中显示的Peak Workload Threshold负荷是根据管制经验给出的推荐的管制负荷的阈值，当超过 这个值是认为扇区管制负荷过大，需要控制扇区的流量值。Mean Workload Threshold表示统计时段内全空域扇区负荷的平均值。从各扇区负荷的对比情况 来看，新疆地区各扇区负荷的分布极不均匀，终端区两个管制扇区负荷基本处 在扇区总负荷的平均值。区域管制扇区AR01扇和AR04扇的负荷明显大于平均 值。尤其是AR01扇，在09:00-21:00这一时段，扇区负荷值均超过了扇区负荷 的阈值，管制员负荷较大，对乌鲁木齐情报区各扇区的管制负荷类型的分布情 况进行了统计，具体的分布情况如图6所示。
[0152] 从管制负荷的类型来看，管制负荷以基本管制负荷为主，终端区的两个管 制扇区的冲突负荷占比相对较大。管制负荷值较大的AR01扇负荷以基本管制负 荷类型为主，说明扇区负荷是由于航空器数量较多和扇区飞行时间过长导致。 同理，通过对不同扇区管制负荷类型的分析可以进一步提出扇区内空域结构调 整的建议。
[0153] 在本实施例中，为快速获取各管制扇区的容量值，利用仿真平台对航班时 刻进行克隆，找出大流量情况下各扇区管制负荷随航班架次的变化情况，找出 可能接受的管制负荷的阈值作为容量判别的基础，最终得到相应扇区的容量值。 通过平台快速仿真得到管制负荷与航班架次之间的对应关系。图6中Peak Workload Threshold表示可接受的管制负荷的阈值，为了得到准确的容量值，对 管制扇区负荷数据散点数据进行回归处理得到相应的关系图7，发现AR01扇管 制负荷达到阈值时，对应16架次。
[0154] 采用相同方式，可以得到：AR02扇管制负荷达到阈值时，对应12架次； AR03扇管制负荷达到阈值时，对应13架次；AR04扇管制负荷达到阈值时，对 应14架次；AR05扇管制负荷达到阈值时，对应8架次；AR06扇管制负荷达到 阈值时，对应7架次；AR07扇管制负荷达到阈值时，对应12架次；AR08管制 负荷达到阈值时，对应14架次。
[0155] 综上，乌鲁木齐区域各管制扇区运行容量值如表所示：
[0156]
[0157] 保障架次预测
[0158] 首先，根据即几何平均预测法、线性回归分析法、线性二次移动平均法、 线性二次指数平滑法、三次指数平滑法、等权平均值组合预测，利用2010～2017 年的历史统计数据，得出历年以及目标年的预测结果。其中，F1为几何平均预 测法的预测值694084，F2为线性回归分析法的预测值709569，F3为线性二次移 动平均法的预测值429788，F4为线性二次指数平滑法的预测值438752，F5为三 次指数平滑法的预测值577917。
[0159] 然后，设定 中的参数，即w1为几何平均预测法的权重 0.9961，w2为线性回归分析法的权重0.9959，w3为线性二次移动平均法的权重 1.0000，w4为线性二次指数平滑法的权重0.9993，w5为三次指数平滑法的权重 0.9982。
[0160] 综上，可得2025年乌鲁木齐区域飞行保障架次预测结果，如下表所示，得 到2025年乌鲁木齐区域流量数据569826架次。
[0161] 乌鲁木齐区域飞行保障总架次预测
[0162]
[0163] 从乌鲁木齐区域流量管理室专家中，得出暑运高峰期8月保障架次约占全 年保障架次8.8％，则预计2025年8月保障架次为50145架次，平均每天保障1618架次。连续繁忙工作时段是指一天内扇区(管制区)流量超过其容量二分 之一的连续时间段，即一天内流量首次超出容量二分之一的时刻(小时)和最 后一次流量超出容量二分之一的时刻(小时)之间的时段。由管制负荷随时间 分布图可知0900-2100的各个扇区的负荷分布已接近或超过各扇全天的平均管 制负荷，可以定义为繁忙时段。由乌鲁木齐区域流量管理室专家提供的数据可 知该时段的保障架次约占全天保障架次的78％，即为1262架次，繁忙时段平均 每小时保障106架次。
[0164] 结合各扇容量评估结果可知各扇平均小时容量为12架次，由WLM＝N+ AT×F得出理论扇区数量为8.83，向上取整为9，即在2025年乌鲁木齐扇区应 该为至少9个平均扇区容量达到12架次的扇区。
[0165] 根据运行安全性分析指标，基于当前乌鲁木齐区域管制扇区的划分方案， 结合仿真数据，对2025年乌鲁木齐区域各扇区的冲突类型、冲突位置和冲突严 重程度等运行安全指标进行分析，以期为后续开展2025年乌鲁木齐区域管制扇 区规划调整提供参考依据。
[0166] (1)冲突类型分布
[0167] 为了更好的反映潜在冲突产生的原因，本实施例对冲突的类型进行了更加 细化的分类。根据航空器航向之间的夹角以及飞行状态分将潜在冲突共分为了 18类类型，具体类型分类如下表所示：
[0168]
[0169] 通过对仿真结果的统计，乌鲁木区域全天空域内各类型的冲突分布情况如 图8所示：
[0170] 根据图8图可以看出，乌鲁木齐区域内全天统计的100次潜在冲突中，以 同向冲突和逆向冲突为主，同向冲突中类型1、类型5、类型6的冲突次数相对 较多，说明同向冲突主要发生下降和爬升阶段。逆向冲突则主要为类型12的冲 突，说明逆向冲突主要是同处下降阶段航空器之间的冲突。交叉冲突量比较低， 其中以类型15和类型16为主，说明交叉冲突主要集中巡航和爬升阶段。
[0171] (2)冲突位置分布
[0172] 潜在冲突位置是指航空器预计产生冲突的位置，可以直观的反映空域内安 全风险较高的区域，具体各扇区潜在冲突量的分布如下表所示：
[0173]
[0174] 由上表可以明显看出，乌鲁木齐区域内各扇区潜在冲突的分布很不均匀， 潜在冲突主要集中在终端管制扇区和区域AR04扇区。具体潜在冲突位置分布情 况如图9所示：
[0175] 从图中可以看出发生冲突地理位置呈现不均匀的分布，区域扇区冲突位置 主要集中在B215航路XKC-KABDO航段、W99航路与G470汇聚点奇台点附 近，终端扇区的冲突主要集中在进离场阶段的进场排序区域。
[0176] (3)冲突严重程度
[0177] 根据潜在冲突等级的冲突严重程度的等级分类，对乌鲁木齐区域内探测到 的潜在冲突根据严重程度进行统计，具体冲突严重程度占比如图10所示：
[0178] 由上图可以看出，乌鲁木齐区域内等级3潜在冲突占77％，未出现等级为0 的潜在冲突，整体冲突的严重程度不高。
[0179] 扇区瞬时流量分析
[0180] 扇区瞬时流量是反映空域瞬时运行压力的一个关键性指标，扇区瞬时流量 过大会造成空域内拥堵情况的出现，严重影响空域内的运行安全。根据
[0181]
[0182] 对乌鲁木齐区域内各扇区全天内的瞬时流量分布情况进行了分析，各扇区 瞬时流量的峰值对比如下表所示：
[0183]
[0184] 运行效率分析
[0185] 基于当前乌鲁木齐区域管制扇区的划分方案，结合仿真数据，在此对2025 年乌鲁木齐区域各扇区的扇区饱和度、航路点流量分布、航班延误情况等运行 效率进行分析，为后续开展2025年乌鲁木齐区域管制扇区规划调整提供参考依 据。
[0186] (1)扇区饱和度分析
[0187] 由 可以看出，扇区的饱和度与扇区流量直接相关，为了更好的反映 乌鲁木齐区域内交通流的分布和扇区空域利用情况，对各扇区的饱和度进行了 统计，具体数据如表所示：
[0188]
[0189]
[0190] 由上表可以看出，区域扇区中AR01、AR04的平均饱和度达到0.9以上， 运行效率相对较高。扇区AR03、AR06的饱和度较低，说明未能很好的实现空 域资源的有效利用，空域的运行效率不高。
[0191] 航路点流量分布
[0192] 航路点流量能够更好的反映空域内流量的具体分布情况，找出空域运行效 率受影响的瓶颈所在。本实施例在乌鲁木齐区域的航路点中选取了平均小时流 量前20的航路点进行了统计，具体的航路点小时流量对比情况如图11示。
[0193] 由图11结合乌鲁木齐区域结构能够看出，乌鲁木齐区域内流量较大的航路 点主要集中W99、B215、G470航路上，尤其是QTV点是G470和W99作为关 键航路的汇聚点，平均小时流量达到了7架次，最大的小时流量达到了19架次。
[0194] 航班延误
[0195] 在本次空域仿真运行中，没有考虑天气、军方限制等因素的影响，故统计 的延误时间和实际延误时间会有一定差距。根据仿真结果发现，乌鲁木齐区域 的机场只有乌鲁木齐机场出现了延误情况，具体延误时间和比例如下表所示：
[0196]
[0197] 由上表可以看出，乌鲁木齐机场平均延误时间为2分25秒，整体延误情况 并不严重。其中离场延误比例较高，达到了50％，进场延误比例相对较小。总 体来看，乌鲁木齐机场延误情况不严重，整体运行效率较高。
[0198] 航路点延误也是反映空域运行效率的一个关键指标，对乌鲁木齐区域内各 航路点延误进行统计，得到具体的航路点延误情况如下表所示：
[0199]
[0200] 由上表可以看出，主要延误的航路点主要是集中在几个进境点，其中BIKNO 和NUKTI两个航路点的延误情况相对较高，结合各航路点流量可以得出结论， 东线进场的W99、B215和G470流量较大，影响了空域的运行效率。
[0201] 综上所述，本发明提供了一种区域管制扇区数量估算方法。区域管制扇区 数量估算方法包括：建立区域管制扇区模型；对区域管制扇区模型的各扇区管 制负荷进行分析，获取区域各扇区的管制负荷数据；依据区域各扇区的管制负 荷数据进行运行容量估算；获取历史总保障架次数据，并依据历史总保障架次 数据计算最终保障架次；以最终保障架次为基础，选取全年运行高峰时段，计 算出每日保障架次，依据运行容量，计算出扇区数量；依据扇区数量计算结果 对区域管制扇区的安全性和效率进行分析。利用研究提出的管制负荷分析、扇 区运行容量、飞行保障架次、运行安全及效率等关键模型与方法，运用仿真软 件以及区域管制扇区运行情况、航路航线分布、旺季航班数量、空域运行特点 和现行间隔规定等建立仿真模型，在此基础上提出划设扇区的科学建议，为开 展基于飞行保障量预测数据下的区域管制扇区总保障架次的扇区数量估算及划 设研究提供了理论方法基础。
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