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摘要：随着互联网技术的飞速发展，大数据成为了当今推动各行各业飞速发展的重要指标。民航空管系统也积极投身到大数据的建设中去，搭建大数据信息共享平台，推动空管信息化建设。文章先介绍大数据和空中交通管理大数据的概念，然后通过实例说明空管大数据的主要来源，再对空管大数据现状、分析及应用进行了探讨。
关键词：大数据空中交通管理大数据
1大数据和空中交通管理大数据的定义
大数据是一个体量大、类别多并且难以用传统数据库工具对其进行处理的数据集合。大数据不仅仅是指海量的信息，更强调向信息能如何筛选和处理。大数据的处理流程分别是采集、导入和预处理、统计和分析，最后是数据挖潜。大数据的主要特点：数据（Volume）大、数据类别（Variety）大、处理数据速度（Velocity）快、数据真实性（Veracity）高。
空中交通活动也涉及多种海量数据。空中交通管理的海量数据具有体量巨大、类型繁多、真实性高、处理速度快等大数据的特征，所以我们把空中交通管理过程中所涉及到的各种海量数据的总和称为空中交通管理大数据（简称空管大数据）。空管大数据的处理流程是收集、整理、统计、分析及应用。
2 空管大数据的主要来源
本文以航班完整生命周期中所产生的各种空管数据为例，简要说明空管大数据的主要来源。
2.1航班计划阶段
航班计划数据航班的产生从航班计划开始。各航空公司向民用航空飞行计划审批部门申报航班计划，经过审核批准后，生成航班初始计划，大量航班计划组成航班计划数据库。
2.2 航班预先飞行计划阶段
预先飞行计划报文数据主要包括：领航计划报（简称FPL报，FPL报包含大量准确的航班信息，如执行航班机型、尾流等级、机载设备、预计起飞时间、航路、注册号、是否符合各类运行标准等）、修订领航计划报（简称CHG报，CHG报用于更新及修改FPL报）、取消领航计划报（简称CNL报，CNL报用于取消先前拍发FPL报）、延误报（简称DLA报，DLA报用于通报预计航班延误情况）。
航行情报数据主要包括：航行通报（简称NOTAM，通常包含各机场、导航台、导航设施的关闭时段，不停航施工，新增障碍物，航路关闭时段，禁航，临时限制区禁区范围，运行标准变更等重要信息）、航图等。
气象数据气象数据包含天气预报、卫星云图、风廓线图及天气雷达回波图以及机场温度、湿度、露点温度、风向、风速、QNH值、重要天气预警等。
设备设施运行数据主要包括设施设备运行情况、故障情况、维护情况等。
其他空域用户飞行计划数据主要包括军航活动计划和通用航空飞行计划。通常包括批次或航班号、航班性质、架次、机型、起落机场、飞行高度、飞行路径、活动范围、避让要求等。其他空域用户飞活动对空管运行影响非常大，空管单位会在其他空域用户飞行计划内容提前评估活动影响范围及时间，进行流量预战术分析，确定是否采取流量管理措施。
流量预战术阶段数据空管流量管理部门会收集次日所辖范围内气象条件、空域条件、设备设施等相关运行要素，综合机场容量、停机位饱和程度、扇区容量、航路航线限制、其他空域用户活动情况以及特殊情况等因素，进行流量预战术分析，确定次日是否采取流量管理措施，是否发布大面积航班延误预警（简称MDRS）。
2.3 航班执行阶段
飞行计划报文数据主要包括：起飞报（简称DEP报，DEP报包含航班实际起飞时间及应答机、起落地）、落地报（简称AAR报，ARR报提供实际落地时间、应答机、起落地）、现行飞行变更报（简称CPL报，当航班在空中动态发生改变时如返航备降、RVSM改变等，拍发CPL更新航班动态信息）。
航迹数据主要包括一次雷达和二次雷达信号以及广播式自动相关监视信号等。
语音数据主要包括陆空通话数据以及各管制单位或部門通报协调数据。
机组及公司通报信息飞行中机组观测到的信息（如不明飞行物、山火、气球、无线电干扰、飞鸟、颠簸、雷雨等），飞行员将向管制员及时报告，由管制员对此类信息进行记录和处理。航空公司收到各类信息（如非法干扰、机载设备告警信息等）会通过电话向管制员及时报告，由管制员对此类信息进行记录和处理。
安全信息数据飞行中如果遇到不正常情况（故障、恶劣天气、病人、油量紧张、颠簸等）需要绕飞、改变高度层、甚至返航备降的，飞行员在决策后将决定和原因及要求告诉管制员，由管制员指挥并向相关单位通报。返航备降的，相应管制单位向沿途各部门拍发CPL报更新相关航班数据。
其他空域用户活动数据其他空域用户开始活动后，向空管单位通报活动开始时间、结束时间、过点时间、具体避让要求等。管单位会在根据活动情况及时评估活动实际影响情况，进行流量战术分析，确定是否采取流量管理措施。
流量战术阶段数据空管流量管理部门会根据流量预战术分析预案、全国会商结果结合区域范围内流量和容量的动态变化，确定是否采取以及修改流量管理措施，对相关空管单位发布流量控制，通常有高度限制、时间限制、空域限制等方式。流量控制要包含起始时间、结束时间、限制内容和原因。
岗位值班数据管制员的值班情况以及值班时长统计，可用于分析管制员工作负荷。
3 空管大数据的现状
通过对航班完整生命周期中所产生的各种空管数据的简单介绍，可以看出空管数据具有体量巨大、类型繁多、来源广泛、时效性强的典型大数据特征。
这些空管数据来源渠道多，获取较为零散。各数据使用的平台和系统繁多，各子系统功能单一，系统间交互少。各类系统的数据格式繁杂，结构复杂，有语音数据、报文数据等，甚至有些数据是文本形式，不能被计算机转化分析，这类数据需要管制员根据经验在脑海里进行对比和整合，个体差异性大。基础数据收集困难，分析整理头绪多，预判风险手段单一等问题。
总体而言，当前民航空管系统对空管大数据开发程度较低，数据的来源渠道多、交互性差、利用率低。
4空管大数据的分析及应用
空管大数据不单单是指海量的空中交通活动的信息，更强调信息能如何筛选和处理，因此对数据的收集和分析显得至关重要。基于当前的现状，做好数据的收集和分析工作，我认为需要做好下面几点：
（1）做好空管大数据的数据分类，将各类数据根据需要分好类，当前空管数据大体分成四类数据，即监视数据、飞行数据、记录仪数据和日志文件；
（2）在数据分类的基础上，做好数据格式的规范化、标准化，便于数据的收集整理以及分析；
（3）做好各类空管大数据的整合和交互。优化数据结构及算法、多维建模等方式加强各类数据的整合利用；通过技术手段如建立民航广域信息管理系统（SWIM）将所有传感器系统、各级各类空管系统连接成有机的整体，构建一个以网络为中心的信息交换体系，增强各类空管数据的交互性。
（4）做好数据的权限控制并加以区别，同时增加必要的网络安全措施，充分保证数据的稳定性和安全性。
（5）针对不同的用户的需求，允许用户自由定制人机界面，提高图像化程度，使数据更为直观。
随着民航业的飞速发展，空管大数据的应用日益广泛，比如：空域结构优化、空中交通流量管理、4D航迹、冲突探测及告警、飞行计划及飞行流量统计、日志分析、雷达数据处理的方面等。5 结束语
大数据技术的发展应用可以有效保障航空交通安全，目前空管系统中已经广泛应用大数据技术，对于空中交通流量管理、空域管理、运行监控、保证飞行安全、提高空管运行服务品质等方面发挥了重要作用。同时，大数据技术也在不断求新求变，为空中交通管理做出更大贡献。
参考文献
[1]《美国空管大数据应用研究》作者：张晨 凌帆
[2]《民航空管大数据平台研究与设计》 作者：孙利强 张荣
（作者单位：中国民用航空中南地区空中交通管理局）
关键词：大数据空中交通管理大数据
1大数据和空中交通管理大数据的定义
大数据是一个体量大、类别多并且难以用传统数据库工具对其进行处理的数据集合。大数据不仅仅是指海量的信息，更强调向信息能如何筛选和处理。大数据的处理流程分别是采集、导入和预处理、统计和分析，最后是数据挖潜。大数据的主要特点：数据（Volume）大、数据类别（Variety）大、处理数据速度（Velocity）快、数据真实性（Veracity）高。
空中交通活动也涉及多种海量数据。空中交通管理的海量数据具有体量巨大、类型繁多、真实性高、处理速度快等大数据的特征，所以我们把空中交通管理过程中所涉及到的各种海量数据的总和称为空中交通管理大数据（简称空管大数据）。空管大数据的处理流程是收集、整理、统计、分析及应用。
2 空管大数据的主要来源
本文以航班完整生命周期中所产生的各种空管数据为例，简要说明空管大数据的主要来源。
2.1航班计划阶段
航班计划数据航班的产生从航班计划开始。各航空公司向民用航空飞行计划审批部门申报航班计划，经过审核批准后，生成航班初始计划，大量航班计划组成航班计划数据库。
2.2 航班预先飞行计划阶段
预先飞行计划报文数据主要包括：领航计划报（简称FPL报，FPL报包含大量准确的航班信息，如执行航班机型、尾流等级、机载设备、预计起飞时间、航路、注册号、是否符合各类运行标准等）、修订领航计划报（简称CHG报，CHG报用于更新及修改FPL报）、取消领航计划报（简称CNL报，CNL报用于取消先前拍发FPL报）、延误报（简称DLA报，DLA报用于通报预计航班延误情况）。
航行情报数据主要包括：航行通报（简称NOTAM，通常包含各机场、导航台、导航设施的关闭时段，不停航施工，新增障碍物，航路关闭时段，禁航，临时限制区禁区范围，运行标准变更等重要信息）、航图等。
气象数据气象数据包含天气预报、卫星云图、风廓线图及天气雷达回波图以及机场温度、湿度、露点温度、风向、风速、QNH值、重要天气预警等。
设备设施运行数据主要包括设施设备运行情况、故障情况、维护情况等。
其他空域用户飞行计划数据主要包括军航活动计划和通用航空飞行计划。通常包括批次或航班号、航班性质、架次、机型、起落机场、飞行高度、飞行路径、活动范围、避让要求等。其他空域用户飞活动对空管运行影响非常大，空管单位会在其他空域用户飞行计划内容提前评估活动影响范围及时间，进行流量预战术分析，确定是否采取流量管理措施。
流量预战术阶段数据空管流量管理部门会收集次日所辖范围内气象条件、空域条件、设备设施等相关运行要素，综合机场容量、停机位饱和程度、扇区容量、航路航线限制、其他空域用户活动情况以及特殊情况等因素，进行流量预战术分析，确定次日是否采取流量管理措施，是否发布大面积航班延误预警（简称MDRS）。
2.3 航班执行阶段
飞行计划报文数据主要包括：起飞报（简称DEP报，DEP报包含航班实际起飞时间及应答机、起落地）、落地报（简称AAR报，ARR报提供实际落地时间、应答机、起落地）、现行飞行变更报（简称CPL报，当航班在空中动态发生改变时如返航备降、RVSM改变等，拍发CPL更新航班动态信息）。
航迹数据主要包括一次雷达和二次雷达信号以及广播式自动相关监视信号等。
语音数据主要包括陆空通话数据以及各管制单位或部門通报协调数据。
机组及公司通报信息飞行中机组观测到的信息（如不明飞行物、山火、气球、无线电干扰、飞鸟、颠簸、雷雨等），飞行员将向管制员及时报告，由管制员对此类信息进行记录和处理。航空公司收到各类信息（如非法干扰、机载设备告警信息等）会通过电话向管制员及时报告，由管制员对此类信息进行记录和处理。
安全信息数据飞行中如果遇到不正常情况（故障、恶劣天气、病人、油量紧张、颠簸等）需要绕飞、改变高度层、甚至返航备降的，飞行员在决策后将决定和原因及要求告诉管制员，由管制员指挥并向相关单位通报。返航备降的，相应管制单位向沿途各部门拍发CPL报更新相关航班数据。
其他空域用户活动数据其他空域用户开始活动后，向空管单位通报活动开始时间、结束时间、过点时间、具体避让要求等。管单位会在根据活动情况及时评估活动实际影响情况，进行流量战术分析，确定是否采取流量管理措施。
流量战术阶段数据空管流量管理部门会根据流量预战术分析预案、全国会商结果结合区域范围内流量和容量的动态变化，确定是否采取以及修改流量管理措施，对相关空管单位发布流量控制，通常有高度限制、时间限制、空域限制等方式。流量控制要包含起始时间、结束时间、限制内容和原因。
岗位值班数据管制员的值班情况以及值班时长统计，可用于分析管制员工作负荷。
3 空管大数据的现状
通过对航班完整生命周期中所产生的各种空管数据的简单介绍，可以看出空管数据具有体量巨大、类型繁多、来源广泛、时效性强的典型大数据特征。
这些空管数据来源渠道多，获取较为零散。各数据使用的平台和系统繁多，各子系统功能单一，系统间交互少。各类系统的数据格式繁杂，结构复杂，有语音数据、报文数据等，甚至有些数据是文本形式，不能被计算机转化分析，这类数据需要管制员根据经验在脑海里进行对比和整合，个体差异性大。基础数据收集困难，分析整理头绪多，预判风险手段单一等问题。
总体而言，当前民航空管系统对空管大数据开发程度较低，数据的来源渠道多、交互性差、利用率低。
4空管大数据的分析及应用
空管大数据不单单是指海量的空中交通活动的信息，更强调信息能如何筛选和处理，因此对数据的收集和分析显得至关重要。基于当前的现状，做好数据的收集和分析工作，我认为需要做好下面几点：
（1）做好空管大数据的数据分类，将各类数据根据需要分好类，当前空管数据大体分成四类数据，即监视数据、飞行数据、记录仪数据和日志文件；
（2）在数据分类的基础上，做好数据格式的规范化、标准化，便于数据的收集整理以及分析；
（3）做好各类空管大数据的整合和交互。优化数据结构及算法、多维建模等方式加强各类数据的整合利用；通过技术手段如建立民航广域信息管理系统（SWIM）将所有传感器系统、各级各类空管系统连接成有机的整体，构建一个以网络为中心的信息交换体系，增强各类空管数据的交互性。
（4）做好数据的权限控制并加以区别，同时增加必要的网络安全措施，充分保证数据的稳定性和安全性。
（5）针对不同的用户的需求，允许用户自由定制人机界面，提高图像化程度，使数据更为直观。
随着民航业的飞速发展，空管大数据的应用日益广泛，比如：空域结构优化、空中交通流量管理、4D航迹、冲突探测及告警、飞行计划及飞行流量统计、日志分析、雷达数据处理的方面等。5 结束语
大数据技术的发展应用可以有效保障航空交通安全，目前空管系统中已经广泛应用大数据技术，对于空中交通流量管理、空域管理、运行监控、保证飞行安全、提高空管运行服务品质等方面发挥了重要作用。同时，大数据技术也在不断求新求变，为空中交通管理做出更大贡献。
参考文献
[1]《美国空管大数据应用研究》作者：张晨 凌帆
[2]《民航空管大数据平台研究与设计》 作者：孙利强 张荣
（作者单位：中国民用航空中南地区空中交通管理局）