一种航班运行态势分析方法、设备及介质与流程

本发明涉及航空管理领域，尤其涉及一种航班运行态势分析方法、设备及介质。

背景技术：

随着科技水平的发展，我国的民航发展越来越快，越来越多城市建造了机场，从而越来越多的航班相继开通，因此对于空中交通的管制也越来越重要，空中交通的管制就需要实时了解到每个机场中的航班运行是否出现异常以及分析出现异常的具体原因。

目前仅存在对机场航班的是否出现异常进行监控，对于异常的具体原因缺乏细化的分析，从而并不能实现对航班运行态势精准统计与分析，不利于管制单位对航班的集中管理。

技术实现要素：

为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供一种航班运行态势分析方法，其能解决目前仅存在对机场航班的是否出现异常进行监控，对于异常的具体原因缺乏细化的分析，从而并不能实现对航班运行态势精准统计与分析，不利于管制单位对航班的集中管理的问题。

本发明的目的之二在于提供一种电子设备，其能解决目前仅存在对机场航班的是否出现异常进行监控，对于异常的具体原因缺乏细化的分析，从而并不能实现对航班运行态势精准统计与分析，不利于管制单位对航班的集中管理的问题。

本发明的目的之三在于提供一种计算机可读存储介质，其能解决目前仅存在对机场航班的是否出现异常进行监控，对于异常的具体原因缺乏细化的分析，从而并不能实现对航班运行态势精准统计与分析，不利于管制单位对航班的集中管理的问题。

本发明的目的之一采用以下技术方案实现：

一种航班运行态势分析方法，：包括以下步骤：

定位异常机场，根据预设正常率阈值以及监控区域内每个机场对应的正常率指标数据确定异常机场；

分析天气，从气象查询平台查询异常机场对应的实时天气情况信息，根据异常机场对应的实时天气情况信息判断异常机场是否受到天气影响，若是，则返回执行定位异常机场步骤，若否，执行筛选流控点步骤；

筛选流控点，提取异常机场中所有的预存异常航班，根据预存异常航班在流控点数据库中筛选出对应的异常流控点；

输出影响因子，将对应预存异常航班数量最多的异常流控点作为最大影响流控点，并将最大影响流控点关联的流控数据作为影响因子输出。

进一步地，所述预存异常航班包括预存异常进港航班和预存异常出港航班，所述异常流控点包括进港流控点和出港流控点，所述最大影响流控点包括最大影响进港流控点和最大影响出港流控点，所述影响因子包括进港影响因子和出港影响因子。

进一步地，述筛选流控点具体包括以下步骤：

提取异常航班，提取异常机场对应的预存异常进港航班和预存异常出港航班；

排查出港点，根据预存异常进港航班计算出异常机场中每个进港点对应的进港正常率，根据预存异常出港航班计算出异常机场中每个出港点对应的离港正常率，将进港正常率最小的进港点作为异常进港点，将离港正常率最小的出港点作为异常出港点；

关联流控点，根据异常进港点对应的预存异常进港航班将流控点数据库中对应的若干流控点作为进港流控点并与异常进港点进行关联，根据异常出港点对应的预存异常出港航班将流控点数据库中对应的若干流控点作为出港流控点并与异常出港点进行关联。

进一步地，当异常机场中每个进港点对应的进港正常率均为百分之百时，则异常机场中无异常进港点，当异常中每个出港点对应的离港正常率均为百分之百时，则异常机场中无异常出港点。

进一步地，所述输出影响因子包括以下步骤：

分析流控点，分别统计每个进港流控点对应的预存异常进港航班的数量以及分别统计每个出港流控点对应的预存异常出港航班的数量；

确定影响因子，将对应预存异常进港航班的数量最多的进港流控点作为最大影响进港流控点以及将对应预存异常出港航班的数量最多的出港流控点作为最大影响出港流控点，将最大影响进港流控点对应的流控数据作为进港影响因子输出，将最大影响出港流控点对应的流控数据作为出港影响因子输出。

进一步地，所述流控数据为含有流控来源单位、流控原因、限制类型、流控描述、开始时间以及结束时间。

进一步地，还包括正常率展示，将每个进港点对应的进港正常率以及每个出港点对应的离港正常率用不同颜色的图表进行展示。

进一步地，所述离港正常率以及所述进港正常率大于75％时对应的图表为绿色，所述离港正常率以及所述进港正常率大于50％且小于等于75％时对应的图表为黄色，所述离港正常率以及所述进港正常率大于25％且小于等于50％时对应的图表为橙色，所述离港正常率以及所述进港正常率小于等于25％时对应的图表为红色。

本发明的目的之二采用以下技术方案实现：

一种电子设备，包括：处理器；

存储器；以及程序，其中所述程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由处理器执行，所述程序包括用于执行本申请中的一种航班运行态势分析方法。

本发明的目的之三采用以下技术方案实现：

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行本申请中的一种航班运行态势分析方法。

相比现有技术，本发明的有益效果在于：本申请中的一种航班运行态势分析方法，根据预设正常率阈值以及监控区域内每个机场对应的正常率指标数据确定异常机场，在排除天气影响之后提取异常机场中所有的预存异常航班，根据预存异常航班在流控点数据库中筛选出对应的异常流控点，将对应预存异常航班数量最多的流控点作为最大影响流控点，并将最大影响流控点关联的流控数据作为影响因子输出，对机场航班的运行态势进行了精准的分析，查找出了异常的航班，而且得到了较为精准的对航班异常产生影响的影响因子。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。本发明的具体实施方式由以下实施例及其附图详细给出。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明的一种航班运行态势分析方法的流程示意图；

图2为本发明的一种航班运行态势分析方法中正常率展示界面的示意图；

图3为本发明的一种航班运行态势分析方法中航班运行态势界面地图的示意图；

图4为本发明的一种航班运行态势分析方法中异常出港点流控分析界面的示意图；

图5为本发明的一种航班运行态势分析方法中流控列表的示意图；

图6为本发明的一种航班运行态势分析方法中航班列表的示意图。

具体实施方式

下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。

如图1所示，本申请中的一种航班运行态势分析方法，具体包括以下步骤：

配置正常率阀值，在本实施例中根据民航机场常用监控标准，每个机场设置三个正常率指标来反映运行态势：放行正常率、离港正常率以及进港正常率。正常率告警阀值设置如下：绿色，正常率大于75％；黄色，正常率大于50％且小于等于75％；橙色，正常率大于25％且小于等于50％；红色，正常率小于等于25％。本实施例中的放行正常率反映的是航班在机场过站时，各单位综合保障能力的指标，机场放行正常率等于机场放行正常班次与机场放行总班次之比，用百分比表示。

定位异常机场，根据预设正常率阈值以及监控区域内每个机场对应的正常率指标数据确定异常机场。在本实施例中，正常率指标数据包括放行正常率、离港正常率以及进港正常率，如图2所示，将每个机场对应的上述正常率按照不同颜色的图表来表示其具体的百分比，绿色，正常率大于75％；黄色，正常率大于50％且小于等于75％；橙色，正常率大于25％且小于等于50％；红色，正常率小于等于25％。在本实施例中，主要测量机场外部的对于机场的影响，因此将离岗正常率、放行正常率、进港正常率中至少有一个小于75％即认为对应的机场为异常机场，图2中矩形框内对应的图表即为正常率小于75％，由于格式要求，未将其颜色在图中显示。

分析天气，本实施例中，首先开率异常机场的航班出现异常是否是受天气的影响，因此从气象查询平台查询异常机场对应的实时天气情况信息，根据异常机场对应的实时天气情况信息判断异常机场是否受到天气影响，若是，则返回执行定位异常机场步骤，若否，执行筛选流控点步骤。

筛选流控点，提取异常机场中所有的预存异常航班，根据预存异常航班在流控点数据库中筛选出对应的异常流控点。在本实施例中，考虑到放行正常率可以快速的从机场内部系统得知其主要的异常原因以及快速解决，而且离港正常率是外部流控点的流控原因导致，且不能及时发现与统计，因此主要将离港正常率作为异常离港点的异常程度大小的判断标准，将离港正常率对应的流控点作为异常分析的主要对象。在本实施中，所述预存异常航班包括预存异常进港航班和预存异常出港航班，所述异常流控点包括进港流控点和出港流控点，所述最大影响流控点包括最大影响进港流控点和最大影响出港流控点，所述影响因子包括进港影响因子和出港影响因子。

本步骤中具体包括以下步骤：

提取异常航班，提取异常机场对应的预存异常进港航班和预存异常出港航班；

排查进出港点，根据预存异常进港航班计算出异常机场中每个进港点对应的进港正常率，根据预存异常出港航班计算出异常机场中每个出港点对应的离港正常率。将进港正常率最小的进港点作为异常进港点，将离港正常率最小的出港点作为异常出港点。当异常机场中每个进港点对应的进港正常率均为百分之百时，则异常机场中无异常进港点，此时后续步骤无需对进港点进行分析；当异常中每个出港点对应的离港正常率均为百分之百时，则异常机场中无异常出港点，此时后续步骤无需对出港点进行分析。以下举例说明：假设广州机场的所有航班分别从yin、vibos、lmn三个出港点放行，且上述三个出港点均出现了部分异常的离港航班，此时对三个出港点的离港正常率分别进行计算，得到yin、vibos、lmn三个出港点对应的离港正常率，将其中最小的一个离港正常率对应的出港点作为主要影响该机场异常的出港点进行分析。

关联流控点，根据异常进港点对应的预存异常进港航班将流控点数据库中对应的若干流控点作为进港流控点并与异常进港点进行关联，根据异常出港点对应的预存异常出港航班将流控点数据库中对应的若干流控点作为出港流控点并与异常出港点进行关联。在本实施例中所有预存异常进港航班和预存出港航班均包含具体的航班时间和航线，根据航线中飞机的飞行轨迹判断出此航班经过哪些对应的流控点，将异常进港点对应的预存异常进港航班经过的流控点作为进港流控点，此进港流控点的数量为单个或多个；将异常出港点对应的预存异常出港航班经过的流控点作为出港流控点，此出港流控点的数量为单个或多个；路线是否经过可以通过地图更好的展示整个运行态势，如图3所示，为以广州机场对应的航班运行态势界面地图，地图组成元素包括机场、流控点、出港点、进港点、航路点、航线等，机场使用两条平行线段表示，倾斜的角度与当地机场跑道方向一致；流控点(管制单位、扇区之间用于描述流控的航路点)使用五角星表示，通过颜色展示在中南起降的航班并通过该点的离港正常率概况；出港点(进近管制区边界出港点)：使用空心正三角形表示，通过颜色展示所属机场通过该点的离港正常率概况；到港点(进近管制区边界进港点)，使用实心倒三角形表示，通过颜色展示通过该点到所属机场的到港正常率概况，从图3中可根据航线以及流控点的位置快速判断出异常的进出港点对应的流控点。

输出影响因子，将对应预存异常航班数量最多的异常流控点作为最大影响流控点，并将最大影响流控点关联的流控数据作为影响因子输出。该步骤具体包括以下步骤：

分析流控点，分别统计每个进港流控点对应的预存异常进港航班的数量以及分别统计每个出港流控点对应的预存异常出港航班的数量；

确定影响因子，将对应预存异常进港航班的数量最多的进港流控点作为最大影响进港流控点以及将对应预存异常出港航班的数量最多的出港流控点作为最大影响出港流控点，将最大影响进港流控点对应的流控数据作为进港影响因子输出，将最大影响出港流控点对应的流控数据作为出港影响因子输出。在本实施例中，异常进港点对应单个或多个进港流控点，即从此异常进港点到港的预存异常进港航班受到单个或多个进港流控点的中的流控信影响；异常出港点对应单个或多个出港流控点，即从此异常出港点离港的预存异常出港航班受到单个或多个出港流控点的中的流控信影响；则分别计算出对异常出港点影响最大的出港流控点以及对异常进港点影响最大的进港流控点，本实施例中的流控数据包括流控原因，流控原因为管制单位向该流控点发送的用于管理航班运行的流控信息，一般为军事活动或航班时刻安排。如图4所示，为异常出港点流控分析界面，图4中以广州机场中的出港点lmn作为异常出港点进行举例说明，将异常出港点lmn对应的进港流控点以及影响的航班数量进行了统计，分别为进港流控点plt、lmn、nuvga、sagon、odopi、panbo、daber，plt(12)表示出港点lmn中有12个航班受到流控点plt的影响；lmn(1)表示出港点lmn中有1个航班受到流控点lmn的影响；nuvga(2)表示出港点lmn中有2个航班受到流控点nuvga的影响；sagon(4)表示出港点lmn中有4个航班受到流控点nuvga的影响；odopi(2)表示出港点lmn中有2个航班受到流控点odopi的影响；panbo(7)表示出港点lmn中有7个航班受到流控点panbo的影响；daber(1)表示出港点lmn中有1个航班受到流控点daber的影响。图4中以扇形图的方式分别表示不同进港流控点对出港点lmn的影响的航班的数量。上述的影响因子即为将流控数据作为信息进行输出。

本实施例中的流控数据实质为含有若干流控相关信息的流控列表，如图5所示，图5表示单个异常出港点panbo对应的流控列表，图5中包括流控来源单位、流控原因、限制类型、开始时间、结束时间以及流控描述，流控来源单位为流控数据的原始发送单位，流控原因解释了为何需要实时航班的发飞行管控，限制类型为主动限制或转发限制或被动限制，流控数据中每条流控原因都与唯一的开始时间对应，其流控描述为具体的流控措施。在本实施例，航班的信息主要由航班列表展示，如图6所示为本申请中的航班列表，航班列表中包括日期、航班号、起飞机场、降落机场、任务性质、机号、当前状态，可以将受到影响的航班以航班列表的形式展示，便于对航班的整体调度及管理。

以上，仅为本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制；凡本行业的普通技术人员均可按说明书附图所示和以上而顺畅地实施本发明；但是,凡熟悉本专业的技术人员在不脱离本发明技术方案范围内，利用以上所揭示的技术内容而做出的些许更动、修饰与演变的等同变化，均为本发明的等效实施例；同时,凡依据本发明的实质技术对以上实施例所作的任何等同变化的更动、修饰与演变等，均仍属于本发明的技术方案的保护范围之内。