近年来，我国民航业快速发展，在航班量大幅增长的过程中，空域利用率低、机场终端区排序杂乱无章、管制负荷过重等问题日益凸显。为切实解决此类难题，全国主要管制单位陆续使用AMAN/DMAN（Arrival management与Departure management）航班进离场管理系统。然而，大多数航班进离场管理系统均以当前航空器位置点、扇区运行为判断基础，缺乏对航班未来航迹的准确预测，在外界因素（如其他空域用户活动或复杂天气）影响下，很容易出现预判错误的情况，导致运行效率和安全水平降低。同时，现有航班进离场管理系统的航班排序较少引入人工智能技术，决策的智能化程度较低，难以快速适应运行环境的变化。为此，厦门空管站与厦门民航发展公司合作，研发并启用了基于TBO的进离场智能决策系统。
基于空管新理念 实现精准预测
在国际民航组织（ICAO）最新发布的《全球航行计划》中，TBO（Trajectory Based Operation） 即基于航迹的运行，其是ICAO航行系统组块升级各引线集成的总目标，计划在2031年前分三个阶段逐步实现。目前，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。TBO的本质是基于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。
厦门空管站基于TBO的进离场智能决策系统结合多普勒雷达、相控阵雷达、高空风和其他空域用户活动、航空器性能、空中交通态势等多源数据，实现了在复杂运行环境中的航空器4D航迹精确预测。同时，在制订管制预案时，进离场智能决策系统能够将相互关联的各个管制扇区联系在一起，统筹管理，减少席位之间的协调，显著提高整个管制体系的效率。精准的ETA（Estimated Time of Arrival）预测航班到达时间和未来航迹，为管制岗位提供了智能辅助决策支持，减轻了管制员的工作负荷，进一步提升空管运行效率和安全水平。
“该系统能根据航空器飞行计划、4D航迹，参考机型的性能和风向、风速等要素，基于自主研发的智能排序算法，综合预测未来航迹，自动计算预计着陆时间，并在人机交互界面直观、准确地显示最优航班队列，实现落地次序信息对称，提前让进港航班机组了解预计着陆时间。”厦门空管站相关工作人员介绍，“在确保飞行安全的前提下，该系统不仅可以提高空域通行能力、增加跑道容量，还有助于实现航空器持续上升和下降，减少燃油消耗和碳排放。”
站上人工智能风口 加强运行决策支撑
随着大数据技术的成熟，人工智能技术的应用日趋广泛，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”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。
厦门空管站相关工作人员表示，在航班运行中，该进离场智能决策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，并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，对航空器4D航迹进行预测。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，早作准备、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，管制员则可以结合CTOT（calculated take-off times）计算预计起飞时间，确定合理的开车和推出时间，从而避免离场航空器开车后长时间等待，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能够提供智能放行决策支持，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决策支持，提升民航运行效率和安全水平。
不同机型在机场五边（离场边、侧风边、下风边、底边和进场边）的地速（指飞机相对于地球表面飞行的速度）变化不尽相同。该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的放行决策提供依据，提高了厦门机场这一国内最繁忙的单跑道机场之一的跑道利用率。值得一提的是，该系统还能根据不同放行策略，结合进场航空器的ETA时间及离场航空器的CTOT时间，自动计算离场航空器预计起飞时间、进场航空器的落地时间及预计延误时间，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，有效提高航班进离场管理系统的智能化水平，促进机场、航空公司、空管多方信息共享和协同决策。
推动内外人机协同 提高管控效率
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、航空公司与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。厦门空管站基于TBO的进离场智能决策系统通过地空数据链，将系统计算的预计落地时间（ETA）、进场顺序、预计延误时间、进场程序通知飞行员，实现了地空（管制员—飞行员）协作运行。
航空器航迹变化会影响航班进离场全局的决策变化，因此，该系统基于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，以增加终端区流量，提高地面协同、地空协作的保障能力。同时该系统接入了区域雷达格点拼图，引入华东地区机场及终端区风场预报预警系统数据，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，实现了地空（管制员—飞行员）协同管制。
基于TBO的进离场智能决策系统自2020年6月在厦门区域、进近和塔台管制室投产运行至今，使用效果良好。“该系统结构简单，兼容性强，建设周期短；用户界面友好，无须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，不仅提高了跑道与空域利用率，还提升了航班正常率”。厦门空管站相关工作人员表示，AMAN与DMAN相结合的智能化决策，大大减少了人为因素影响，提高了管制运行的精细化水平。
随着民航运输量的持续恢复增长，空管系统作为保障空中飞行安全、维护空中交通秩序的核心机构，急需通过新技术应用提升空管系统保障能力和运行效率。该系统基于TBO和人工智能技术，为进离场航班提供智能决策支持。未来，基于TBO的空管新理念新技术还将不断研发、验证和应用推广。站在人工智能技术的风口上，进离场决策系统将更加智能化、数据化、协同化，大大提高空域利用率，更好地服务民航高质量发展。（中国民航报 通讯员张谦）
（本文刊载于中国民航报2024年3月6日8版）
《智慧民航》导刊每周三
与广大读者见面
让我们一起
聚焦智慧民航建设热点
擘画全新未来
期待您的来稿！
原标题：《智慧赋能 | 厦门空管：打开智能“锦囊” 获取决策“妙计”》
