“三个聚焦”助力厦门空管智能决策新发展

近年来，三个聚焦我国民航业迅速发展，助力智能展在航班量快速增长的厦门新过程中，空域利用效率低、空管机场终端区排序忙乱无章、决策管制负荷日益严重等问题愈发暴露凸显。三个聚焦为了切实解决这类突出难题，助力智能展航班进离场管理系统（AMAN、厦门新DMAN）纷纷在全国主要管制单位投入应用。空管然而，决策目前的三个聚焦航班进、离场管理系统均以当前航空器位置点、助力智能展扇区运行为判断基础，厦门新缺乏对航班未来航迹的空管准确预测，在外界因素（如其他空域用户活动或复杂天气）的决策扰动下，很容易出现预判错误的情况，从而导致运行效率和安全水平的大幅度降低；同时，现有进、离场管理系统的航班排序少有引入人工智能技术，决策的智能化程度不高，运行机制也较为僵化，难以快速适应运行环境的变化，不利于保障能力和运行效率的提升。为此，发展公司技术研发部在厦门空管站的全力指导支持下，启动了“基于TBO的进离场智能决策系统”的研发工作。

聚焦新技术 增强空管发展引领力

在国际民航组织最新发布的《全球航行计划》（GANP）中，TBO是航行系统组块升级（ASBU）各引线集成的总目标，不少发达国家已经在新一代空管系统的发展规划中将TBO作为核心理念。基于航迹的运行（TBO）是近年来国际民航界提出的一套系统性的解决方案，其本质是基于4D航迹（纬度、经度、高度、时间）和速度的运行，以航迹信息作为媒介，在空管、航空公司、机场、航空器等相关方之间实时共享和动态维护航迹信息，进而实现多方精细化协同，以达到安全高效的目的。

结合多普勒雷达、相控阵雷达、高空风和其他空域用户活动、航空器性能、空中交通态势、公司机场运行需求等多源数据，该系统实现在复杂运行环境下的航空器4D航迹精确预测。同时，在计算管制预案时系统将相互关联的每个管制扇区联系在一起，统筹管理，减少席位之间的协调，使得整个管制体系的工作效率得以显著提高。精准的ETA时刻和航迹预测，为管制岗位提供智能辅助决策，减少管制员的工作负荷，从而进一步提升空管运行效率和安全水平。

聚焦人工智能 提升空管发展创造力

随着大数据技术的成熟，人工智能技术的应用也日趋广泛，逐渐成为引领未来各行业发展的核心技术。民航局在“四强空管”战略中明确提出了“智慧空管”的建设目标，人工智能技术在空管系统运行中的支撑作用将越来越突出。

航班运行中，该系统基于航班关联不同的空管服务单位、空域用户和机场运营人的运行影响，又受到空管不同功能模块如容流平衡、冲突管理、气象条件等的影响，进行航空器4D航迹预测研究。用户可根据其他空域占用情况、雷雨位置，自由在人机操作界面规划进场航迹，系统根据新路线实时计算重新排序。对于离场的航空器，根据航空器停放位置、预计离场方式、使用跑道，计算航空器从开车、推出、滑行至起飞所需的最早起飞时间，结合CTOT得出合理的开车和推出时间,减少离场航空器开车后长时间等待的问题。

并且，不同机型在机场五边的地速变化不尽相同，系统通过机器学习各类机型的速度变化，通过海量数据结合气象信息计算出航空器飞越跑道入口的距离和时间，为塔台管制员特别是单跑道机场制定放行决策提供决策依据，从而提高单跑道机场跑道利用率。该系统更能根据不同的放行策略,结合进场航空的ETA时刻及离场航空器的CTOT时刻，自动计算离场航空器预计起飞时刻、进场航空器的落地时刻及预计延误时间，并将离场航空器信息反馈给相关单位，从而避免离场航空器开车后长时间等待的问题，达到有效提高航班进离场管理系统（AMAN、DMAN）的智能化水平，促进机场、公司、空管多方信息共享和协同决策。

聚焦协同发展 拓宽空管发展服务力

协同性是空中交通管理发展到一定程度所呈现的新特征。其中，内外协同是指空管、航空公司及机场等决策主体之间的协作，而人机协同是指管制人员与决策支持系统之间的协同配合，实现以人为主、系统为辅的决策。无论是内外协同，还是人机协同，都需要依托一个平台来进行。该系统根据不同的放行策略,结合进场航空的ETA时刻及离场航空器的CTOT时刻，自动计算离场航空器预计起飞时刻、进场航空器的落地时刻及预计延误时间，创建空管、公司、机场等参与方协同运行，将离场航空器信息反馈给相关单位，从而避免离场航空器开车后长时间等待的问题。通过地空数据链，将系统计算的预计落地时刻（ETA）、进场顺序、预计延误时间、进场程序通知飞行员，实现地空（管制员-飞行员）协作运行。

航空器航迹的变化会影响航班进离场全局的决策变化，因此，本项目将开展基于TBO的空中交通态势分析与协同决策技术研究，为参与方协同提供决策支持，以加速终端区流量，提高地面协同、地空协作的保障能力。同时接入区域雷达格点拼图、华东地区机场及终端区风场预报预警系统数据的引入，为系统提供所需的航空气象数据，并利用地空数据链技术实现地面空管系统与机载空管航空电子系统的协同，实现地空（管制员-飞行）协同管制。

“基于TBO的进离场智能决策系统”已于2020年6月在厦门区域、进近和塔台管制室投产运行。该系统结构简单，兼容性强，建设周期短；用户界面友好，无需长时间培训即可熟练操作；运行稳定可靠，有效减少飞行冲突，降低进近冲突调配难度，减少人工排序带来的随意性，提高了跑道与空域的利用率，提升了航班正常率。AMAN与DMAN相结合的智能化决策机制智能决策，大大减少人为因素影响，从而提高管制运行的精细化程度。

在使用过程中，对于进场的航空器，管制员可提前让机组清楚自己的落地时间，早做准备、预先调速，减少盘旋等待和雷达引导，保持平稳、高效的交通流，节约空域资源、减少燃油消耗。对于离场的航空器，根据航空器停放位置、预计离场方式、使用跑道，计算航空器从开车、推出、滑行至起飞所需的最早起飞时间，管制员结合CTOT得出合理的开车和推出时间，并将离场航空器信息反馈给相关单位减少离场航空器开车后长时间等待的问题，节约地面等待油耗。同时，基于航空器4D航迹数据，通过融入人工智能技术的决策支持系统，智能化的放行决策，提高单跑道机场的跑道利用率，提升航班放行正常率，为空管、航空公司、机场等空中交通参与方提供运行辅助决策支持，提高协同能力，促进厦门地区空中交通协同运行，提升民航运行效率和安全水平。

（厦门空管站 张谦）