天气季节性影响机场到达容量概率分布研究

"这篇论文研究了天气季节性变化如何影响机场到达容量的分布，并通过历史天气数据统计得到了容量概率分布。在1-参数到达容量分布模型的基础上，建立了一个基于容量概率分布的周期时间序列模型。利用遗传算法识别出四个季节：(3,4)、(5,6,7,8,9)、(10,11)和(12,1,2)，并计算出每个季节的容量分布和概率。研究发现，在包含5、6、7、8和9月的层云季节，飞机下降容量持续8小时的概率是25.76%，而正常容量持续8小时的概率只有9.64%。这些结果揭示了天气季节性对机场容量的显著影响，且与实际相符。" 本文是工程技术领域的学术论文，由张静、徐肖豪和王飞共同撰写，发表于2011年2月的《西南交通大学学报》第46卷第1期。该研究得到了国家863计划和国家自然科学基金的支持。作者张静是博士研究生，专注于空中交通流量管理，而徐肖豪是教授，两者均为本文的通讯作者。 研究的核心在于探讨天气因素如何影响机场的到达容量。通常，机场的容量受到多种因素影响，其中天气条件是重要因素之一，尤其在不同季节，天气的变化会显著改变飞行操作的条件。研究采用了历史天气数据，构建了1-参数到达容量分布模型，这是分析容量概率的基础。接着，通过周期时间序列模型分析，识别出季节性的容量模式。遗传算法被用来优化季节划分，将一年划分为四部分，每部分反映出特定的气候特征。 研究结果显示，夏季（5月至9月）由于层云较多，导致机场下降容量降低，8小时的低容量概率比正常情况高出近两倍。这一发现对于空中交通管理具有重要意义，因为它直接影响到航班调度、安全性和效率。了解这些季节性模式，机场和空中交通管理者可以提前预测并调整运行计划，减少由于天气引起的延误和容量瓶颈。 这篇论文提供了一种定量分析天气季节性对机场容量影响的方法，有助于提升航空交通管理的科学性和适应性。通过这种方式，可以更好地预测和应对由于天气变化可能带来的运营挑战，从而提高整个航空系统的稳定性和可靠性。