【摘 要】
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近年来,随着全球化民航运输规模的迅速扩大,航班不正常现象依旧存在,其中对流天气是造成航班不正常现象最主要的原因,为减少航班地面等待时间及航班延误现象,有必要研究对流天气对航空器航路运行阶段的影响。论文基于历史航班数据和气象数据,分析对流天气强度与航空器改航之间的关系,并根据强对流天气对航班进行改航路径优化。偏航阈值以历史航迹段偏离飞行计划路径距离数据为基础,采用极值理论中的POT模型对偏航阈值进行
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近年来,随着全球化民航运输规模的迅速扩大,航班不正常现象依旧存在,其中对流天气是造成航班不正常现象最主要的原因,为减少航班地面等待时间及航班延误现象,有必要研究对流天气对航空器航路运行阶段的影响。论文基于历史航班数据和气象数据,分析对流天气强度与航空器改航之间的关系,并根据强对流天气对航班进行改航路径优化。偏航阈值以历史航迹段偏离飞行计划路径距离数据为基础,采用极值理论中的POT模型对偏航阈值进行选取,并进行检验确定阈值的合理性。航空器对流天气避让预测是根据10个气象指标和航迹段改航情况,采用数据挖掘的方法建立预测模型。最后在对航班进行改航预测的基础上,针对需改航的航班进行路径优化,以最小化空域内总改航路径距离为目标,考虑对流天气下空域可用性限制、航空器性能限制及改航航路可行性限制等约束,建立航空器改航路径优化模型,采用遗传算法进行求解。偏航阈值是以华东和中南晴好天气较多的2018年10月1910个历史航班作为样本为数据基础,确定偏航阈值为13km;以华东和中南对流天气较多的2018年8月11-20日6146个历史航班作为航空器天气避让预测模型训练数据确定改航预测模型,并建立改航概率分布表,最后在中南区域管制空域内507个航路点,773条航段构成的航路网络中,针对2018年8月9日15-16点的历史航班数据和气象条件,发现有67个强对流天气云团,对飞行的557个航班进行改航预测,确定114个航班需进行改航,采用对流天气改航路径优化模型进行路径优化后的改航路径总距离相对于其雷达轨迹总距离减少35.06%,总时间减少30.21%,燃油量减少28.72%。
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