[发明专利]一种基于恶劣气象条件的空域容量确定方法及装置

说明书

本发明提供了一种基于恶劣气象条件的空域容量确定方法及装置，该方法包括：首先，获取待分析空域的预测时段内气象数据，该气象数据用于表征恶劣气象条件；然后，根据气象数据对待分析空域的恶劣气象影响范围进行划设，并利用最小割最大流算法对恶劣气象条件下空域容量问题进行建模，构建得到待分析空域的圆形空域约束模型；利用迪杰斯特拉算法根据圆形空域约束模型确定待分析空域的最大空域容量。本发明实施例提供的空域容量确定方法能够快速、准确地确定出某个空域范围内确保飞机安全飞行的最大容量，尤其在气象条件不确定的情况下，有效地指导空中交通空管人员对相应的空域飞行飞机数量进行管控，从而保证空域内飞机安全、顺畅的飞行。

技术领域

本发明涉及空中交通流量管理技术领域，具体而言，涉及一种基于恶劣气象条件的空域容量确定方法及装置。

背景技术

随着空中交通的不断发展，航班越来越多，航线覆盖范围也越来越大，导致空中飞行在多变气候下遭遇危险天气的概率也变大，2016年，国内航空公司计划航班的正点率只有77.2％，因延误原因收到的旅客有效投诉案件比2015年增加41.15％，在导致航班延误的因素中，天气原因所占的比例高达20％。如何科学评估恶劣气象条件下空域容量问题已经成为解决航班大面积延误的关键问题之一。

在民航系统中，恶劣天气是指对飞行安全有所影响的天气现象，主要为：雷暴、湍流、风切变、视程障碍和大风等。恶劣天气通过影响飞行安全对扇区动态容量产生影响，恶劣天气对扇区动态容量的影响主要分为四个方面：恶劣天气的等级、恶劣天气的位置、恶劣天气的大小和管制员的工作负荷。目前主要四种容量评估方法，分别是基于计算机仿真模型的评估方法、基于管制员工作负荷的评估方法、基于历史统计数据分析的评估方法和基于数学计算模型的评估方法，这四种方法各有自己的优缺点和适用性。

在实现本发明的过程中，发明人发现相关技术中至少存在以下问题：目前国内外对恶劣气象条件下空域容量问题的研究还处于初步阶段，无法对恶劣气象的位置、范围进行建模描述，并且缺乏相应算法来快速、准确地确定出某个空域范围内确保飞机安全飞行的最大容量，使得恶劣气象条件下空中交通管制员的管控难度增大。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种基于恶劣气象条件的空域容量确定方法及装置，以快速、准确地确定出某个空域范围内确保飞机安全飞行的最大容量。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于恶劣气象条件的空域容量确定方法及装置，该方法包括获取待分析空域的预测时段内气象数据，所述气象数据用于表征恶劣气象条件；

根据所述气象数据对所述待分析空域的恶劣气象影响范围进行划设，并利用最小割最大流算法对恶劣气象条件下空域容量问题进行建模，构建得到所述待分析空域的圆形空域约束模型；

利用迪杰斯特拉算法根据所述圆形空域约束模型确定所述待分析空域的最大空域容量；

输出所述待分析空域的所述最大空域容量，其中，所述最大空域容量为所述待分析空域内可最多容纳的预期飞机数量。

优选的，所述获取待分析空域的预测时段内气象数据，包括：

获取所述待分析空域内当前时刻的当前气象数据和气象变化趋势；

选择与所述气象变化趋势对应的气象预测模型，所述气象预测模型包括：确定气象预测模型或随机气象预测模型；

利用选择的所述气象预测模型根据所述当前气象数据和所述气象变化趋势确定所述待分析空域的预测时段内气象数据。

优选的，所述根据所述气象数据对所述待分析空域的恶劣气象影响范围进行划设，并利用最小割最大流算法对恶劣气象条件下空域容量问题进行建模，构建得到所述待分析空域的圆形空域约束模型，包括：

根据所述气象数据确定所述待分析空域内的多个危险气象单元的分布情况；