自由飞行环境下的危险天气改航研究

张璐

自由飞行环境下的危险天气改航研究

张璐

（中国民用航空西北地区空中交通管理局，陕西 西安 710082）

危险天气是影响飞行安全并导致航班延误的重要因素之一。为了保证飞行安全且节约运行成本，提出了在自由飞行环境下的改航策略，建立改航策略的数学模型。利用实例对所建立的改航模型进行了测试，验证了所建模型的合理性，相比于传统改航，所规划的动态航路更加有效和安全。

改航策略；自由飞行；危险天气；飞行安全

危险天气是威胁航空运输安全并导致航班延误的重要原因。由于地球的自转运动和太阳的辐射造成大气不断的运动变化，产生了各种各样的天气现象，其中雷暴、大气湍流、低空风切变等是对飞行安全构成极大威胁的危险天气。根据美国联邦航空局（Federal Aviation Administration，FAA）统计，近年来由于危险天气原因造成的飞行事故约占总飞行事故的50%，是影响飞行安全的首要因素[1]。当发生危险天气时，中国现行的战术流量管理只能让航班被动在地面等待，即通过延误航班起飞时刻以避让危险天气对计划航线飞行的影响，直到计划航线所经过的空域恢复容量才能放行。其结果是导致航班在机场地面等待时间大大延长，机场成为空中交通管理系统中新的瓶颈，从而影响到整个航空网络的顺畅，同时波及后续航班的正常飞行。据统计，中国由于天气原因造成的机场或空域容量急剧下降而直接或间接导致航班延误的比例约占不正常航班的三分之一[2]，在美国由于天气原因导致的航班延误比例更是高达69%[3]，危险天气已成为导致航班延误的重要原因。

欧美等发达国家对危险天气影响下如何安排航班安全、有序、高效地飞行这一课题开展研究较早，并提出了在自由飞行（free flight）环境下的改航策略（Flight Rerouting Strategy，FRS）。改航策略指航班在其计划飞行航线受危险天气或导航设备失效、军航飞行等因素影响而无法正常使用的情况下，安排航班临时选择一条不受飞行限制区域影响的航线飞行的方法，它是空中交通流量管理的重要组成部分[4]。不同于以往的地面等待策略，改航策略是一种主动的空中交通流量管理方法，它建立在危险天气区域预测、改航路径规划和起飞放行时刻调整等多项技术综合运用的基础上。此外，随着未来星基导航系统的发展，航线的选择将更加灵活，这也为改航策略的应用提供了广阔的空间。改航策略通过对空域资源的有效利用，既保障了航空运输的安全性，又实现了以“空间换时间”这一理念，提高了航空运输的效率，正在逐步成为空中交通管理领域新的研究热点。

1 存在的不足

国外对改航问题的研究已有十余年的历史，中国对该问题的研究尚处于起步阶段，纵观国内外对于航班改航问题的研究，主要存在以下几方面不足：①在危险天气影响飞行区域划设方面，未全面考虑天气因素的动态变化和随机因素的影响。应用简单多边形对危险天气影响区域进行划设，不利于改航路径的进一步规划，当航班沿凹多边形危险天气影响区域边界绕飞时存在飞入影响飞行安全区域的隐患，且绕飞距离较长。②未能根据危险天气的类型及其相应分布特点提出具有针对性的改航路径规划方法，现有的改航路径规划方法在解决不同情况的改航问题时均存在一定的局限性。

针对未来自由飞行空域环境下的危险天气改航问题，研究其建模和求解算法，将具有重要的理论和实际意义。

2 模型建立

2.1 基本参数及决策变量定义

本文所建模型考虑了24 h完整的空中交通流量管理调度时段（每15 min为一个单元，总共96个单元），以下给出基本参数定义：

i，i´：从第机场飞往第机场的飞机总数。

：所有飞机最低飞行高度。

：第机场纬度位置。

：第机场经度位置。

：非常大的正整数，本文设定为1 000 000。

相关决策变量如下所述：

2.2 模型构建

相关模型建立流程如下所述。

2.2.1 飞机起降机场的机场容量约束

飞机起降机场的机场容量约束为：

2.2.2 飞机离散状态约束

飞机离散状态约束为：

2.2.3 飞机水平位置约束

2.2.4 飞机垂直位置约束

飞机垂直位置约束为：

3 案例测试

所建模型的测试基于VS015环境下的C++语言开发，硬件平台为Windows PC，硬件信息为2.5 GHz CPU和4 GB RAM。危险天气信息和数据来源于西北空管局2016-06-21陕西空域上空的积雨云信息。

在2016-06-21T10：00—14：00，陕西空域中有部分区域被积雨云团覆盖，造成了大面积航班延误。根据相关数据形成积雨云在空域中的三维覆盖区域，带入所建模型进行测试。以2016-06-21T10：00—14：00从榆林机场飞往西安机场的一架航班为例，测试结果如图1所示。

测试分析如下：蓝线代表未考虑危险天气/积雨云团的计划航路。作为对比，红线代表了所建模型规避积雨云的路线。为了表示所建模型的合理性，与文献[5]中的模型（其调度出的结果如图1中黑线所示）进行了比较。可以看出，所建模型调度出了动态航路结果更为有效和安全。

4 结论

危险天气已经成为威胁飞行安全和导致航班延误的首要原因，每年都会给航空运输业造成巨大的经济损失。随着中国航空运输量的不断增加，相对落后的管制手段与激增的飞行流量之间的矛盾日益突出。因此，研究应对危险天气影响下的空中交通管理方法，实施改航策略已是当务之急，具有重要的理论和现实意义。针对未来自由飞行空域环境下的危险天气改航问题的建模和求解算法进行研究，并利用实际测试案例进行仿真验证，结果较好地满足了实际需求，为未来实际工程化应用提供了基础。

图1 测试航班在有无危险天气影响下的动态航路变化

［1］李春生.雷暴——航空飞行的天敌［J］.空中交通管理，2006（1）：38-39.

［2］中国民用航空局规划发展司.从统计看民航2015［M］.北京：中国民航出版社，2015.

［3］ZOBELL S M，BALL C G，SHERRY J E.Rerouting as a strategy for collaborative weather problem resolution ［G］//AIAA Technology，Integration and Operations Forum，Los Angeles，2001.

［4］李锦文，文泾.空中交通管理［M］.北京：北京航空航天大学出版社，2017.

［5］孟令航，徐肖豪，李善梅，等.不确定强对流天气下动态改航路径规划［J］.西南交通大学学报，2012，47（4）：686-691.

V328.3

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2019.18.013

2095－6835（2019）18－0032－03

〔编辑：张思楠〕