空管大数据的应用
时间：2021-05-11 08:02:14 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
摘要：民航业始终是国民经济中最快速增长的行业之一，空中交通管理系统作为民航运行体系的中枢，是连接民航产业链条的神经和纽带。随着民航业的快速发展，民航业特别是空管行业的信息量急剧膨胀，数量庞大、种类众多、时效性强的各种空管数据不断涌现，数据的重要性愈发体现出来，传统的数据存储、分析技术难以实时处理超大量的空管系统结构化数据和非结构化数据的混合体。为了更好地实现空管海量数据的综合应用，空管大数据的概念就应运而生。
关键词：空中交通管理；大数据；数字化；协同决策
一、概念
我们把空中交通管理过程中涉及到的各种海量数据的总和，称为空管大数据。大数据是一个抽象的概念，至今尚未有明确的定义。一般认为，大数据指的是所涉及的资料规模巨大，以至于无法通过目前主流软件工具在合理时间内处理并整理成为实现组织目标的有用信息。
第一，体量巨大。一个空管单位每天收集到的生产运行相关的数据大约在50～100GB左右，一年收集到的数据就超过20TB。以民航空管下辖50多个空管分局（站）初步估算，空管一年产生的数据至少在PB级别以上。
第二，类型繁多。空管过程中产生了多种不同类型的数据，有包括航空器航迹数据、陆空通话数据、天气数据、有线通话数据、视频数据、航班计划数据、航行情报数据AFTN电报数据、岗位值班数据等，还包含与空管系统相关的其它外界数据，如政府社会对空管的指令要求、互联网舆情等。
第三，来源真实。数据来源直接导致分析结果的准确性和真实性，空管数据中的大部分直接来源于空管一线的生产系统，来源是完整且真实的，数据应用的最终分析结果以及决定也将是更加准确的。
第四，要求处理速度快。空管系统中空中飞行航空器的速度一般能达到250米/秒以上，二次雷达数据是每4～5秒全部刷新一次；一般情况，管制员发出一条高度指令的时间约为4～6秒，而在繁忙时段，管制员每分钟要发出5到6条指令。空管系统对数据的实时性要求很高。
二、空管大数据的内容
空管大数据包括空中交通管理活动的准备、实施、评估等过程中涉及的多种海量数据：有静态数据，也有动态数据；有结构化的数据，也有非结构化的数据。按照空管数据的来源和数据应用方式，可以初步分为以下几类：
空管静态数据
静态数据是在一定时间段基本保持稳定的数据。空管系统各个单位的名称信息、员工信息、空管设施设备配备信息、导航信息、空域信息、空管系统参数等都是空管静态数据。
空管信息物理系统数据
空管信息物理系统指的是具备了通信、导航、监视功能的广义的空管自动化系统，包括目前的陆空通信系统、空管自动化系统、航行情报系统和导航系统。
空管业务操作数据
空管业务操作数据是空管一线值班岗位为了完成空管工作任务，进行一系列业务操作时产生的数据及记录，例如：对空管制席位的管制指令、进单记录、屏幕操作记录、设备操作记录，流量管理席位的流量控制、航班放行措施，设备维护单位的空管设备运维信息、设备运行记录、岗位工作记录等。
外界环境数据
除了以上空管系统直接产生和应用的各类数据之外，与空管系统运行有关的还有一些来自于空管系统之外的数据。一是来自于外界的对空管活动有直接影响的相关数据，例如：气象数据、地理信息系统数据、军航活动数据等。二是来自于外界对空管系统有间接影响的数据，主要是来自于政府、社会和互联网的与空管相关的数据，例如：各级政府对民航的要求、社会民众对空管的评价、互联网舆情等。
三、空管大数据的应用
随着信息技术的不断发展，大数据技术的不断应用，单位数据收集的成本不断降低，空管大数据应用将会是空管系统科技研发的一个重要方向。在这种背景下，我们首先要尽可能全面、即时、系统、不间断地实现空管大数据的收集，采用先进的数据存储技术存储我们能得到的几乎所有的空管数据；同时在一些具体方面开展空管大数据的应用研究，挖掘实现空管大数据的价值。
民航数字空管集成系统
2003年国际民航组织在蒙特利尔会议上就做了深刻的讨论和分析。民航数字空管集成系统就是空管发展大数据时代下的应用之一，它分别对数据的采集、导入、预处理提供了支持。数字化起飞前放行系统及数字通播系统两个子系统，组成目前的空管数字化系统。数字化起飞前放行技术，是通过基于地空数据链的数字信息从而实现飞行员与管制员之间的信息交换。数字化放行的实施，使得人工语音中的机场话音通信频道拥挤、话音歧义性等问题得到了解决。数字化航站自动情报服务系统是对只提供语音服务的ATIS系统的一种提升。数字式ATIS是一种利用合成语音和数据链两种方式，将向飛行员提供起飞和降落阶段所需要的有关机场气象情况和机场状况ATIS数字信息，用数据的方式传入到飞行管理计算机。
协同决策
协同决策（CDM）是一种基于资源共享和信息交互的多主体，包括空管、机场、公司等在内的联合协作运行理念。美国联邦航空管理局的一次实验中CDM被首次提及，协同决策的应用能够大幅度减少航班总体延误。协同决策首先由管制部门定出约束条件，然后航空公司在这些约束条件下优化自己的运作，比如空管计算出航班在一定管制条件下的起飞时间，航空公司根据起飞时间调配飞机提高运营效率，机场组织上客等，大家在决策后最后达成一致。空管、航空公司和机场通过协同决策联系起来，运用信息交流、数据共享和改善决策等支持工具，这样交通管理效率进一步提高了，在一定程度上确保了三方都能获得用于计划运作的实时、准确的信息，从而帮助决策过程。协同决策旨在利用协作技术理念和优化程序改进空中交通流量管理，确保各方利益最大化。
四、结语
随着空管行业的飞速发展，在大数据时代下空管数字化的日益提高，为空管行业保证飞行安全、提高工作效率和提升服务质量打下了坚实的基础。在空中交通管理过程中，我们不仅在应用、收集数据，同时，也在分析和应用数据，这是大数据时代的特征。目前，空管大数据在空管数字化系统和协同决策系统中的两个具体应用，在降低管制员工作负荷、提高空域资源的利用以及提高保障航班安全等方面取得了一些成效。但我们应认识到空管大数据开发程度较低，空管系统大数据方面的研究尚处于起步阶段，因此对未来空管大数据做出展望。我们应从空管大数据中挖掘出新的内涵，这将成为在大数据时代下的民航空管的重要发展方向。
