航班延誤數(shù)學(xué)模型

1、關(guān)于航班延誤的數(shù)學(xué)模型摘 要本文針對(duì)香港南華早報(bào)網(wǎng)指出的中國(guó)航班延誤現(xiàn)狀進(jìn)行分析，通過(guò)查閱FlightStats、 VariFlight(飛友網(wǎng))等官網(wǎng)數(shù)據(jù)，結(jié)合Excel表格、折線圖、柱形圖分析結(jié)論的準(zhǔn)確性，并利用多元線性回歸模型判斷影響航班延誤的五大因素各自所占比重，最后針對(duì)近幾年航班延誤較為嚴(yán)重的現(xiàn)象提出可行性建議。針對(duì)問(wèn)題一，通過(guò)訪問(wèn)國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)lightStats的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)并不全面，且各個(gè)國(guó)家對(duì)于航班延誤的定義存在差別。因此我們查閱多方數(shù)據(jù)，選擇可信賴的網(wǎng)站數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，其中包括FlightStats官方發(fā)布的2009到2014年度中美兩國(guó)航班正常率， VariFlig

2、ht(飛友網(wǎng))發(fā)布的中國(guó)航空公司一個(gè)月內(nèi)準(zhǔn)點(diǎn)率情況以及民航局發(fā)布的2014年全國(guó)民航航班運(yùn)行效率報(bào)告得出中國(guó)航班延誤較為嚴(yán)重的結(jié)論。同時(shí)對(duì)于題目中涉及到的中國(guó)航班延誤最為嚴(yán)重的7個(gè)機(jī)場(chǎng)，采集相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn)，成都雙流機(jī)場(chǎng)的航班延誤率并非位居中國(guó)航班延誤最嚴(yán)重的7大機(jī)場(chǎng)之列，因此題目結(jié)論與事實(shí)并非完全相符，存在部分出入。針對(duì)問(wèn)題二，對(duì)于影響我國(guó)航班延誤的主要原因，綜合已有的研究報(bào)告總結(jié)出天氣、航空交通管制、航空公司原因、軍事活動(dòng)、旅客原因共五大類因素。對(duì)于問(wèn)題二的探究，首先統(tǒng)計(jì)五大航班延誤原因發(fā)生的次數(shù)及頻率，進(jìn)一步采用多元線性回歸模型求解標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)系數(shù)，通過(guò)系數(shù)大小確定各原因在航班延誤中所占

3、比重，并結(jié)合具體情況分析影響航班延誤的主要因素。針對(duì)問(wèn)題三，利用問(wèn)題二中的延誤原因分析，分清航班延誤原因中可控原因與不可控原因，其中可控原因包括：空中流量管制原因、航空公司自身原因和旅客等引起的其他原因。針對(duì)航空公司自身原因建立基于馬爾科夫（Markov）鏈的航班延誤狀態(tài)預(yù)測(cè)模型，為航空公司科學(xué)合理設(shè)計(jì)航班時(shí)刻表提供理論依據(jù)。同時(shí)針對(duì)其他可控原因分析其如何影響航班延誤及其有待改進(jìn)的地方，提出相應(yīng)的解決方案。關(guān)鍵詞：航班延誤、多元線性回歸、相關(guān)系數(shù)、馬爾科夫鏈一問(wèn)題重述香港南華早報(bào)網(wǎng)根據(jù) 的統(tǒng)計(jì)稱：中國(guó)的航班延誤最嚴(yán)重，國(guó)際上航班延誤最嚴(yán)重的10個(gè)機(jī)場(chǎng)中，中國(guó)占了7個(gè)。其中包括上海浦東、上海虹橋

4、、北京國(guó)際、杭州蕭山、廣州白云、深圳寶安、成都雙流等機(jī)場(chǎng)。請(qǐng)自行收集數(shù)據(jù)并研究以下問(wèn)題：（1）上述結(jié)論是否正確？（2）我國(guó)航班延誤的主要原因是什么？（3）有什么改進(jìn)措施？二問(wèn)題背景與分析2.1問(wèn)題背景隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的全面發(fā)展，航空運(yùn)輸在我國(guó)的交通網(wǎng)絡(luò)體系中所扮演的角色愈發(fā)重要，由于快速、遠(yuǎn)距離運(yùn)輸能力強(qiáng)以及高經(jīng)濟(jì)效益，航空運(yùn)輸為人民的日常生活提供了更為方便化、多樣性的選擇。目前，我國(guó)航空企業(yè)市場(chǎng)化步伐加快，正式步入要素投入、產(chǎn)出規(guī)模和市場(chǎng)需求均高速增長(zhǎng)的加速發(fā)展階段。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2003年，我國(guó)在冊(cè)的民航飛機(jī)總數(shù)為600多架，航線約為1000條；2009年底，我國(guó)民航在冊(cè)飛機(jī)總數(shù)增加到800多架，定

5、期航線也增加為原來(lái)的1.5倍。截至2012年，我國(guó)適航在冊(cè)的通用航空企業(yè)航空器總數(shù)達(dá)到1320架，共有定期航班航線2457條，短短十年間，我國(guó)航空事業(yè)高速發(fā)展，擴(kuò)容增效逐見(jiàn)成效，基礎(chǔ)建設(shè)穩(wěn)步推進(jìn)，乘坐飛機(jī)出行日漸獲得出行旅客的青睞。伴隨著航空事業(yè)的高速發(fā)展，航班延誤數(shù)量和航班總量呈正相關(guān)關(guān)系。根據(jù)民航局的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2011年航空公司計(jì)劃航班235.3萬(wàn)班，正常執(zhí)行181.5萬(wàn)班，航班正常率為77.2%，其中2011年主要航空公司航班正常率為77.9%，而中小航企航班正常率僅為72.7%。截至2012年，航空公司計(jì)劃航班250.2萬(wàn)班次，正常航班187.2萬(wàn)班次，不正常航班63.0萬(wàn)班次，航班平

6、均正常率僅為74.83%。由于航班延誤引發(fā)的旅客與機(jī)場(chǎng)、航空公司的矛盾沖突不斷上演，航空延誤的負(fù)面新聞也頻頻導(dǎo)致航空公司、機(jī)場(chǎng)聲譽(yù)受損。因此本文從導(dǎo)致航班延誤的主要原因出發(fā)，提出針對(duì)性措施以緩解層出不窮的航班延誤現(xiàn)象。2.2問(wèn)題分析根據(jù)民航局管理規(guī)定：航班降落（起飛）時(shí)間比計(jì)劃降落（起飛）時(shí)間延遲30分鐘以上或航班取消的情況稱為延誤。而引起航班延誤的原因主要有以下幾點(diǎn)：1）天氣原因。諸如大霧、雷雨、風(fēng)暴、跑道積雪、結(jié)冰、低能見(jiàn)度等，都屬于會(huì)危及飛行安全的惡劣天氣。主要影響表現(xiàn)在出發(fā)地機(jī)場(chǎng)天氣狀況不宜起飛、目的地機(jī)場(chǎng)天氣狀況不宜降落、飛行航路上氣象狀況不宜飛越、機(jī)組狀況、飛機(jī)狀況、因惡劣天氣導(dǎo)致

7、的后續(xù)狀況等方面。2）航空交通管制（流量控制）原因。我國(guó)東西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡，導(dǎo)致各地方的管制設(shè)備、資金投入、管制理念、技術(shù)水平、人才吸引力等方面參差不齊。全國(guó)大部分地區(qū)已經(jīng)實(shí)行雷達(dá)管制，加大空域容量，但仍有部分區(qū)域?qū)嵭谐绦蚬苤?，容易形成瓶頸，影響整個(gè)空域容量。3）航空公司原因。航空公司作為航班延誤的控制環(huán)節(jié)可通過(guò)合理的制定航班時(shí)刻表延緩延誤，但實(shí)際情況下由于航班時(shí)刻表的不合理設(shè)計(jì)，導(dǎo)致現(xiàn)實(shí)根本滿足不了計(jì)劃需求并且?guī)?lái)一系列的航班延誤。除此以外，飛機(jī)機(jī)械故障和飛機(jī)調(diào)配出現(xiàn)問(wèn)題作為航空公司的可控因素同樣隸屬于航空公司原因。4）軍事活動(dòng)。這種情況涉及國(guó)防機(jī)密，往往來(lái)的突然。遇到這種情況，只能等

8、待，沒(méi)有理由，沒(méi)有預(yù)計(jì)時(shí)間，一切都是最高機(jī)密，正是因?yàn)檫@種原因的機(jī)密性、不確定性造成航班延誤。同時(shí)當(dāng)軍事活動(dòng)結(jié)束，對(duì)空域的管制解除之后又會(huì)造成空域的擁堵，引起流量原因。5）旅客原因。除上述原因以外，旅客原因也是造成航班延誤的因素。旅客晚到，即飛機(jī)在已經(jīng)可以飛的情況下為了等待旅客無(wú)法起飛而造成延誤；旅客因航班延誤等其他服務(wù)問(wèn)題進(jìn)行霸占飛機(jī)、旅客間爭(zhēng)執(zhí)、與空乘產(chǎn)生糾紛或拒絕登機(jī)等過(guò)激行為；旅客攜帶上飛機(jī)的行李過(guò)多，旅客突發(fā)疾病等均會(huì)導(dǎo)致不同程度的航班延誤。2.2.1針對(duì)問(wèn)題一問(wèn)題一的目的在于探究題目結(jié)論的準(zhǔn)確性，通過(guò)訪問(wèn)國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)lightStats的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)并不全面，且各個(gè)國(guó)家對(duì)于航

9、班延誤的定義存在差別。因此我們查閱多方數(shù)據(jù)，選擇可信賴的網(wǎng)站數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，其中包括FlightStats官方發(fā)布的2009到2014年度中美兩國(guó)航班正常率， VariFlight(飛友網(wǎng))發(fā)布的中國(guó)航空公司一個(gè)月內(nèi)準(zhǔn)點(diǎn)率情況以及民航局發(fā)布的2014年全國(guó)民航航班運(yùn)行效率報(bào)告。同時(shí)對(duì)于題目中新聞涉及到的中國(guó)航班延誤最為嚴(yán)重的7個(gè)機(jī)場(chǎng)，采集相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證其正確與否。2.2.2針對(duì)問(wèn)題二對(duì)于影響我國(guó)航班延誤的主要原因，綜合已有的研究報(bào)告總結(jié)出前文涉及到的五點(diǎn)。對(duì)于問(wèn)題二的探討，我們首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，統(tǒng)計(jì)五大航班延誤原因發(fā)生的次數(shù)及頻率，進(jìn)一步采用多元線性回歸模型求解標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)系數(shù)，根據(jù)

10、相關(guān)系數(shù)大小確定各原因在航班延誤問(wèn)題中所占比重，依據(jù)數(shù)據(jù)特征并結(jié)合具體情況來(lái)分析影響航班延誤的主要因素。2.2.3針對(duì)問(wèn)題三通過(guò)問(wèn)題一搜集的數(shù)據(jù)，可以看到中國(guó)航班延誤情況較為嚴(yán)重，因此解決航班延誤問(wèn)題迫在眉睫。利用問(wèn)題二中的延誤原因分析，分清航班延誤原因中可控原因與不可控原因，其中可控原因包括：空中流量管制原因、航空公司自身原因和旅客等引起的其他原因；不可控原因包括天氣、軍事活動(dòng)等。從可控原因中的主要原因入手，分析其如何影響航班延誤及其可以改進(jìn)的地方，提出相應(yīng)的解決方案。三模型假設(shè)1、假設(shè)數(shù)據(jù)來(lái)源真實(shí)有效 2、假設(shè)各個(gè)影響因素之間互相獨(dú)立、互不影響 3、假設(shè)機(jī)場(chǎng)平均出發(fā)延誤時(shí)間和準(zhǔn)點(diǎn)率作為延誤

11、程度評(píng)價(jià)指標(biāo)是合理的 四符號(hào)說(shuō)明五模型建立與求解5.1 問(wèn)題一：結(jié)論是否正確 據(jù)FlightStats網(wǎng)站分析數(shù)據(jù)顯示（表11），自2009年至2014年中國(guó)的航班正常率明顯低于美國(guó)，且呈現(xiàn)逐年遞減的趨勢(shì)。表11 中美航班正常率對(duì)比年份公布正常率中國(guó)美國(guó)2009年81.68%79.49%2010年80.43%79.79%2011年77.20%79.62%2012年74.83%81.85%2013年70.12%78.00%2014年65.44%76.20%對(duì)此中國(guó)民航管理干部學(xué)院副教授鄒建軍表示，此項(xiàng)數(shù)據(jù)并未對(duì)全部航班進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，不能完全準(zhǔn)確地反映兩大機(jī)場(chǎng)實(shí)際準(zhǔn)點(diǎn)率。更關(guān)鍵的是，國(guó)際上對(duì)航班準(zhǔn)點(diǎn)的

12、定義各不相同，如FlightStats網(wǎng)站將實(shí)際起飛時(shí)間在計(jì)劃起飛時(shí)間之后15分鐘內(nèi)的航班記為準(zhǔn)點(diǎn)。而很多國(guó)家則認(rèn)為在計(jì)劃起飛時(shí)間20分鐘內(nèi)完成登機(jī)，關(guān)閉艙門(mén)，等待起飛的航班均為準(zhǔn)點(diǎn)航班。而在我國(guó)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中則顯示航班起飛或降落時(shí)間比計(jì)劃時(shí)間延遲30分鐘以上或航班取消的情況稱為航班延誤。如此看來(lái)，不同的標(biāo)準(zhǔn)勢(shì)必造成懸殊的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。然而，不管采用何種統(tǒng)計(jì)，國(guó)內(nèi)航班準(zhǔn)點(diǎn)率不能讓人滿意卻是事實(shí)。以下數(shù)據(jù)摘自2014年全國(guó)民航航班運(yùn)行效率報(bào)告。2006至2014年航班量增長(zhǎng)迅速，但正常率有所下降從2006年的81.48%下降到2014年的68.37%，年均下降1.46%。同時(shí)查閱VariFlight(

13、飛友網(wǎng))官方數(shù)據(jù)整理總結(jié)得到以下圖表：表12 近一周?chē)?guó)際航班延誤排行 圖11 中國(guó)航企準(zhǔn)點(diǎn)率波動(dòng)情況表13 2015年16月中國(guó)航企準(zhǔn)點(diǎn)率環(huán)比情況圖11和表13簡(jiǎn)要說(shuō)明了2015年1月至2015年6月中國(guó)航企準(zhǔn)點(diǎn)率情況。圖表按照航空公司的航班量排列，從左至右邊月航班量成遞減趨勢(shì)。從圖11中觀察得出中國(guó)航企的準(zhǔn)點(diǎn)率高低和自身航班量多少?zèng)]有明顯的線性關(guān)系。6月同5月準(zhǔn)點(diǎn)率情況環(huán)比發(fā)現(xiàn)，深圳航空以5%的增長(zhǎng)率在為數(shù)不多的準(zhǔn)點(diǎn)率有所提高的航企中拔得頭籌。自2006年起，隨著航班總數(shù)的增加我國(guó)年度航班正常率逐年走低，由此帶來(lái)的航班延誤問(wèn)題不容小覷。因此，中國(guó)航班延誤率較高的結(jié)論具有一定的可信度，但同時(shí)在

14、查找數(shù)據(jù)的過(guò)程中我們發(fā)現(xiàn)對(duì)于成都雙流機(jī)場(chǎng)的數(shù)據(jù)分析出現(xiàn)一定偏差。民航局發(fā)布的2014年全國(guó)民航航班運(yùn)行效率報(bào)告顯示全國(guó)最繁忙的5大機(jī)場(chǎng)為北京首都、上海浦東、上海虹橋、廣州白云、深圳寶安，廈門(mén)高崎機(jī)場(chǎng)為全國(guó)最繁忙的單跑道機(jī)場(chǎng)。由VariFlight(飛友網(wǎng))官方數(shù)據(jù)見(jiàn)表14，可以看出2014年12月，中國(guó)航空公司的最高排名第64位的成都航空，準(zhǔn)點(diǎn)率為87.81%，中國(guó)國(guó)際航空和山東航空位列全球主要航空公司排名第68和69位，準(zhǔn)點(diǎn)率分別為87.11%和87.09%，在中國(guó)各大航空公司中排名二、三位。表14 中國(guó)航空公司12月準(zhǔn)點(diǎn)率情況搜集成都雙流、廈門(mén)高崎、上海虹橋機(jī)場(chǎng)2014年6月至2015年3

15、月共十個(gè)月機(jī)場(chǎng)準(zhǔn)點(diǎn)率數(shù)據(jù)繪制下圖，圖12 機(jī)場(chǎng)準(zhǔn)點(diǎn)率對(duì)比圖由圖可知，2014年6月至2015年3月期間，成都雙流機(jī)場(chǎng)的準(zhǔn)點(diǎn)率均高于上海虹橋和廈門(mén)高崎機(jī)場(chǎng)，因此將成都雙流機(jī)場(chǎng)列入中國(guó)航班延誤最嚴(yán)重的機(jī)場(chǎng)之一過(guò)于牽強(qiáng)。通過(guò)分析可知，題目中的結(jié)論并非完全正確，中國(guó)航班延誤較為嚴(yán)重情況屬實(shí)，但將成都雙流機(jī)場(chǎng)列為中國(guó)航班延誤最嚴(yán)重的機(jī)場(chǎng)與事實(shí)不符。5.2 問(wèn)題二：航班延誤主要原因分析5.2.1模型建立分析由模型一可知中國(guó)民航的航班延誤問(wèn)題已成為行業(yè)性公共問(wèn)題，引起了全社會(huì)廣泛和持久的關(guān)注。要治理航班延誤，必須找到航班延誤的真正根源。通過(guò)查找資料與數(shù)據(jù)，影響我國(guó)航班延誤的主要原因分為可控原因和不可控原因。

16、其中可控原因包括航空公司自身原因，空中流量管制原因，旅客等因素引起的其他原因。不可控原因包括天氣原因，軍事活動(dòng)原因。下表是20092014年我國(guó)不正常航班次及由各個(gè)原因引起的航班次數(shù)。表21 20092011年不正常航班次及各個(gè)原因引起的航班次數(shù)年份200920102011班次比例班次比例班次比例不正常航班次31710818.10%45747124.23%44594322.10%航空公司13547542.72%18819441.14%16526537.06%流量7225622.79%12606427.56%12275927.53%天氣7293823.00%8896619.45%8927420.

17、02%軍事活動(dòng)245097.73%408288.92%5308111.90%其他119303.76%134192.93%155643.49%表22 20122014年不正常航班次及各個(gè)原因引起的航班次數(shù)從表中可以看出，雖然航空公司自身造成的航班延誤占絕大多數(shù)，但從 2009 年以來(lái)，這一比例在逐年下降; 天氣原因造成的航班延誤基本上保持在20%左右; 但流量管制造成的航班延誤卻呈上升狀態(tài)。5.2.2模型建立與求解通過(guò)上表可以明確各個(gè)原因?qū)е潞桨嘌诱`發(fā)生的頻率，但為了找到本質(zhì)原因我們還需知道各個(gè)原因?qū)桨嘌诱`的影響程度。對(duì)此我們建立多元線性回歸分析模型，將不正常航班次數(shù)所占比率設(shè)為，航空公司原因

18、引起的不正常航班次數(shù)所占比率設(shè)為，空中流量管制原因引起的不正常航班次數(shù)所占比率設(shè)為，天氣原因引起的不正常航班次數(shù)所占比率設(shè)為，軍事活動(dòng)原因引起的不正常航班次數(shù)所占比率設(shè)為，其他原因引起的不正常航班次數(shù)所占比率設(shè)為。運(yùn)用matlab編程作出與，,，,的散點(diǎn)圖并計(jì)算出其相關(guān)系數(shù)。程序見(jiàn)附錄。下圖分別為與，,，,的散點(diǎn)圖。圖21 圖22圖23 圖24圖25其中五個(gè)回歸方程分別為， 。表23 ，關(guān)于的相關(guān)系數(shù) 表示相關(guān)系數(shù)，一般來(lái)說(shuō)值越大越好。為檢驗(yàn)值，越大越好，特別的，應(yīng)該有。是與顯著率相關(guān)的值0.05說(shuō)明擬合程度不好，即回歸方程中有多余的變量。 為閥值。 、為回歸方程的擬合系數(shù)，在這里，越大，說(shuō)明

19、航班不正常次數(shù)的變化與該變量的變化相差比較多，從而有越大，與之對(duì)應(yīng)的影響航班延誤的原因?qū)桨嘌诱`的影響程度越小。例如在中，=46.5371是五個(gè)系數(shù)當(dāng)中最大的，也就是說(shuō)此時(shí)由旅客等因素引起的其他原因造成的航班不正常次數(shù)較少，即該因素對(duì)航班延誤的影響程度較小。因此我們可以通過(guò)每個(gè)回歸方程中的的大小來(lái)判斷各個(gè)原因?qū)桨嘌诱`的影響程度。由此我們可以得到以下統(tǒng)計(jì)結(jié)果：表24 影響航班延誤的原因的發(fā)生頻率與影響程度航空公司流量天氣軍事活動(dòng)其他頻率39.08%26.06%21.30%10.43%1.55%影響程度3.83193.87443.8807.846946.5371影響程度排名12345由表24易看

20、出，影響航班延誤的前三項(xiàng)主要因素依次為航空公司原因、空中流量管制原因以及天氣原因；次要因素為軍事活動(dòng)原因。旅客等因素引起的其他原因?qū)桨嘌诱`基本不影響，該結(jié)論與我們現(xiàn)實(shí)生活中的經(jīng)驗(yàn)一致。5.2.3模型改進(jìn)通過(guò)以上數(shù)據(jù)分析我們得到了各個(gè)原因?qū)桨嘌诱`的影響頻率以及各原因?qū)桨嘌诱`的影響程度，為我國(guó)減少航班延誤采取措施提供了可靠的理論依據(jù)。但通過(guò)對(duì)表23的進(jìn)一步分析，我們發(fā)現(xiàn)在中，=0.122，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于0.05，而也遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于，因此我們可以判斷對(duì)基本沒(méi)有影響，即可以不考慮旅客等因素引起的其他原因?qū)桨嘌诱`的影響。為更好的找到各個(gè)因素對(duì)航班延誤的綜合影響程度，假設(shè)，與之間的回歸方程為(這里假設(shè)旅客等因

21、素引起的其他原因?qū)桨嘌诱`沒(méi)有影響)，通過(guò)matlab編程求出。程序見(jiàn)附錄。最終將求得的代入回歸方程得 （2.1）其中=0.9990，=261.5487， =0.0463，=2.3087。 由此可見(jiàn)擬合的效果較好。通過(guò)回歸方程可知航空公司自身原因影響所占比率每上升一個(gè)單位，空中流量管制原因影響所占比率每上升一個(gè)單位，天氣原因影響所占比率每上升一個(gè)單位，軍事活動(dòng)原因影響所占比率每上升一個(gè)單位，航班延誤率就上升4.2998個(gè)單位。通過(guò)殘差分布圖（圖26）可以看到該模型的擬合程度非常好。此處插一個(gè)該模型的殘差分布圖，在周博雅的優(yōu)盤(pán)里，我還沒(méi)來(lái)的及拷過(guò)來(lái)，麻煩小博雅了5.3 問(wèn)題三：降低航班延誤率的措

22、施 5.3.1對(duì)于空中流量管制原因的應(yīng)對(duì)策略近年來(lái)，由于中國(guó)民航業(yè)的迅速發(fā)展，飛機(jī)數(shù)量、航班量不斷增加，但地面設(shè)施設(shè)備、導(dǎo)航設(shè)備、服務(wù)保障發(fā)展慢、航路設(shè)計(jì)不合理無(wú)法適應(yīng)現(xiàn)在快速發(fā)展的航空業(yè)。與此同時(shí)，空域結(jié)構(gòu)直接影響空域流量的大小，隨著航班數(shù)量的不斷增多對(duì)我國(guó)的空域結(jié)構(gòu)劃分提出了更高的要求。在我國(guó)，空軍掌握著空域管理權(quán)，民航必須接受空軍的管理并在其劃定的空域范圍內(nèi)活動(dòng)。同美國(guó)等民航強(qiáng)國(guó)相比，我國(guó)民航的空域范圍太小，美國(guó)民航可以享用美國(guó)80%以上的空域范圍，而我國(guó)民航的空域范圍僅占20%，且我國(guó)民航可利用的空域范圍地域分配不均勻，大部分集中在東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，使得民航的可用空域收到極大地限制。分

23、析近幾年的航班總數(shù)據(jù)，運(yùn)用matlab軟件進(jìn)行擬合以及預(yù)測(cè)，得到的圖表如下：圖31 matlab擬合圖函數(shù)關(guān)系式為： （3.1）由該函數(shù)關(guān)系式可知，每年的航班總數(shù)隨著年份的增長(zhǎng)呈現(xiàn)遞增趨勢(shì)，預(yù)測(cè)未來(lái)幾的航班總數(shù)如下圖所示： 圖32 未來(lái)幾年航班總數(shù)預(yù)測(cè)圖隨著航班總數(shù)的逐年增長(zhǎng)，空中流量管制勢(shì)必成為影響航空交通的一大要素。為此我們提出以下幾點(diǎn)建議：(一) 空域資源的使用：加強(qiáng)溝通合作與推進(jìn)改革并行無(wú)庸置疑，空域限制是造成航班延誤的重要因素之一，也是制約民航高速發(fā)展的最大瓶頸之一。以國(guó)家立法明確空域的管理與使用空域作為國(guó)家的重要資源，應(yīng)該確保其安全、有序、高效的使用。建議在國(guó)家層面統(tǒng)籌空域資源的有

24、效使用，建立軍方和民航協(xié)調(diào)統(tǒng)一的空域管理體制，通過(guò)國(guó)家立法確定和平時(shí)期和戰(zhàn)時(shí)兩種情況下的不同管理方法，建立適應(yīng)航空運(yùn)輸、通用航空和軍事航空和諧發(fā)展的空域制度。為此，應(yīng)通過(guò)全國(guó)人大常委會(huì)制定國(guó)家層面的空域法律，進(jìn)行頂層設(shè)計(jì)以滿足日益增長(zhǎng)的航空運(yùn)輸需求。(二) 運(yùn)輸單位的協(xié)調(diào)配合：應(yīng)大力推行航班運(yùn)行協(xié)同決策系統(tǒng)。航班延誤的治理，除了要與軍方協(xié)調(diào)解決空域問(wèn)題外，民航內(nèi)部的團(tuán)結(jié)協(xié)作也是關(guān)鍵。從國(guó)外經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，建立推廣航班運(yùn)行協(xié)同決策系統(tǒng)( CDM) 是解決這一問(wèn)題的有效方法。CDM 是一種基于信息交換及政府與企業(yè)之間聯(lián)合協(xié)作的理念，用于創(chuàng)造更為安全和更為有效的系統(tǒng)環(huán)境。它通過(guò)所有參與方之間的信息交換，在

25、整個(gè)系統(tǒng)和所有運(yùn)作限制間達(dá)成一個(gè)公共的認(rèn)知，并在此基礎(chǔ)上使各參與方協(xié)調(diào)地做出更為安全有效的決策，同時(shí)也在最大程度上滿足了各參與方的需求，使得航空公司和機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)者參與流量管理的機(jī)會(huì)增多，使得所有參與者更加積極主動(dòng)，使得整個(gè)航空運(yùn)營(yíng)達(dá)到一種最優(yōu)化效果。(三) 控制航班數(shù)量：隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，會(huì)有越來(lái)越多的人選擇乘坐民航班機(jī)出行。為了迎合市場(chǎng)，航空公司可能增加航班數(shù)量，但是面對(duì)容量有限的空域，增添航班數(shù)量必然增大航班延誤的概率。因此必須科學(xué)合理規(guī)劃，控制航班總量，避免其無(wú)限制增長(zhǎng)。航空公司也可考慮多使用大機(jī)型，特別是在國(guó)內(nèi)如京廣線、京滬線、京深線等主要繁忙航線，既滿足了旅客出行的要求，又通過(guò)使用大機(jī)型減少同航線上航班數(shù)量，進(jìn)而降低延誤的概率。5.3.2對(duì)于航空公司原因的應(yīng)對(duì)策略航空公司原因主要包括航班時(shí)刻表的不合理設(shè)計(jì)、飛機(jī)故障、飛機(jī)調(diào)配問(wèn)題等一系列導(dǎo)致航班延誤的因素。此處選取其中影響力最大的航班時(shí)刻表的不合理設(shè)計(jì)進(jìn)行改進(jìn)，建立基于馬爾科夫（Markov）鏈的航班延誤狀態(tài)預(yù)測(cè)模型，為航空公司科學(xué)合理設(shè)計(jì)航班時(shí)刻表提供理論依據(jù)。航班延誤具有很強(qiáng)的隨機(jī)性，且各種原因在其中所起的作用會(huì)