基于评价模型航站楼旅客流量异常预警模型,本文关于预警论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
预警论文参考文献：
摘 要：大面积航班延误或取消的情况下,航站楼内易发生旅客流量异常进而导致机场的服务保障能力受到考验,因此,对航站楼内旅客流量进行异常预警是十分必要且刻不容缓的.文章主要通过研究特殊天气以及空中管制因素影响下航站楼内旅客流量变化的规律,建立基于评价模型分别建立特殊天气因素单独影响、空中管制因素单独影响以及特殊天气和空中管制双因素共同影响下航站楼内旅客流量的预警模型.通过建立上述预警模型,可以根据不同因素的影响程度来预测航站楼内旅客流量的变化,进而为机场的服务保障能力提供量化的辅助性支持.
关键词：航站楼；特殊天气；空中管制；旅客流量；预警模型
中图分类号：V19 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2018）07-0001-07
Abstract： In the case of large-area flight delays or cancellations, passenger flow anomaly easily occurs in the terminal building, which will test the service support capability of the airport. It is necessary and urgent to carry on the abnormal early warning to the passenger flow in the terminal building. Through the study of special weather and air control factors under the influence of passenger traffic changes in the terminal, and based on the evaluation model, this paper mainly establishes the early warning model of passenger flow in terminal under the influence of special weather factors alone, air control factors alone and dual factors of special weather and air control. Through the establishment of the early warning model, we can predict the change of passenger flow in terminal according to the influence degree of different factors, and then provide the quantitative auxiliary support for the airport service support ability.
Keywords： terminal； special weather； air control； passenger flow； forewarning model
1 概述
民航客機起降的准点率受天气和航路等因素的影响较大,而在大面积航班延误或取消情况下,航站楼内易发生旅客流量异常现象[1][2],这对机场的服务保障能力是一个巨大的考验.因此对机场航站楼旅客流量进行异常预警研究是十分必要的.
本文以天津机场历史离港旅客数据和航班数据为研究对象,结合历史天气数据,研究探索因天气、空中管制等原因造成大面积航班延误或取消情况下航站楼旅客流量异常的规律,进而建立大面积航班延误或取消情况下航站楼内旅客流量的预警模型,最终为机场服务保障能力[3]提供量化的辅助性支持.
2 航站楼离港旅客流量异常分析
笔者通过对天津机场2016年6月至2017年5月的航班、旅客和本场天气数据进行分析发现,航班延误是机场航站楼内旅客流量异常的主要原因,而影响航班正常性的原因主要为本场天气能见度、空中管制（包括军事活动）这两大类.
2.1 特殊天气情况下航站楼隔离区内旅客流量变化情况
按照天津机场空管局规定,可视距离500米以下飞机不允许起飞,可视距离550米以下飞机不允许降落.通过对天津空管局天气数据的分析,航站楼内旅客人数影响大的天气主要为暴雨、雪天和雾天.以2016年11月5日为例,当天天气为“雾”, 隔离区内旅客人数和同时刻年平均值对比如图1所示.
从图1可知,11月5日隔离区内旅客人数峰值是同时刻年平均值峰值的4倍左右.为验证上面雾天航班延误对应旅客流量异常的相关性分析是否具有普遍性,选取天气同是“雾”的2017年1月2日和2017年2月14日继续分析.这两天隔离区内旅客数量和同时刻年平均值对 别如图2和图3所示.
通过对比11月5日,1月2日及2月14日这三天的数据,可得出在恶劣天气情况下隔离区内旅客人数的变化呈以下特点,0-3000人的积累过程每小时约增加1000人,随着早高峰的到来,若后续天气能见度情况依然得不到改善的话,后面每40-50分钟即增加约1000人.如能见度改善致航班陆续起飞,航站楼内旅客人数从最高峰回到日常均值需要6-8小时.
另外,全天机场能见度都为500米以下时,大部分航班将会取消,隔离区内旅客人数将会远远少于日常均值.
2.2 空中管制情况下航站楼隔离区内旅客流量变化情况
通过查阅天津运行指挥中心2017年5月份的航班正常性月报发现空中管制影响下2017年5月12日航班放行率最低为35.19%,2017年5月31日航班放行率最高为96.86%.并且这两天的计划航班数量一致,没有明显的增减.从机场安检信息系统中抽取5月12日,5月31日这两天的旅客数据,并进行人工计算,我们从早上5：30分开始,以每隔10分钟计算一次航站楼内隔离区的旅客数量,一直持续到晚上23：00结束,得出隔离区内旅客人数变化（如图4）.
结论：适合预警论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关预警信号开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
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