東三省競賽優(yōu)秀論文(d題)-航班延誤問題

1、<p><b>　　航班延誤問題</b></p><p><b>　　摘要</b></p><p>　　隨著經(jīng)濟的發(fā)展，越來越多的人選擇航空運輸作為出行的交通方式。但是，由于空域、航空公司機隊規(guī)模、機場基礎設施等因素的限制，導致大面積航班延誤日漸增多，航班延誤成為困擾航空運輸相關部門與廣大旅客的熱點問題。本文通過收集數(shù)據(jù)并查閱相關資料，

2、圍繞航空延誤問題展開研究。</p><p>　　針對問題一，從國內外航空網(wǎng)站上查找中國航空公司及機場的相關數(shù)據(jù)，對比分析發(fā)現(xiàn)：中國民航統(tǒng)計的準點率普遍高于flightstats.com公布的數(shù)值，究其原因是國內外對于航班運行的統(tǒng)計方法不同，另外不能單獨從延誤率這一指標來斷定中國航班延誤的嚴重程度，還需綜合考慮延誤時間等指標。因此，對于香港南華早報網(wǎng)報導的結論，不能判斷其正確與否。</p><p

3、>　　針對問題二，導致航班延誤的因素有很多，且各因素的影響程度不同，歸納出航班延誤的主要因素有：航空公司管理，航空管制，機場管理，天氣因素，旅客類的其他因素。運用層次分析法得到各因素的權重，并構建航班延誤的指標體系。</p><p>　　針對問題三，將預警管理的理論運用到樞紐機場的航班延誤中，采用模糊綜合評價法建立針對樞紐機場的航班延誤預警評價模型。評價結果表明：預警指標能較準確地反映航班延誤狀況，通過檢驗

4、證明結果較為客觀，可作為機場或航空公司航班延誤預警參考使用。</p><p>　　關鍵詞 航班延誤 層次分析法 預警管理 模糊綜合評價</p><p><b>　　一 問題重述</b></p><p><b>　　問題背景</b></p><p>　　一直以來，航班延誤問題是造成社會公眾對航空運輸服

5、務不滿和對民航業(yè)持有誤解的最大根源。近些年隨著經(jīng)濟的發(fā)展，航班延誤數(shù)量逐年上升，延誤易發(fā)地域逐漸擴大，由過去主要集中在京滬穗三地，逐步向大連、青島、廈門、成都、西安等城市擴散。盡管民航總局與航空公司、機場和空管部門采取了不少有效的措施，但近年來我國航班正常率卻不斷下降，航空服務投訴不斷上升，由航班延誤引發(fā)的群體性社會事件屢屢發(fā)生。</p><p>　　2010年，國內航班平均延誤約1小時，部分航班甚至延誤4小時以

6、上。并據(jù)民航資源網(wǎng)發(fā)布的《中國大陸地區(qū)2014年航班準點率報告》顯示，2014年，中國大陸地區(qū)機場平均放行準點率為65.44%。此外，去年乘客和機組花在等待飛機起飛上的時間累計長達122051896分鐘，約合232年；航班晚點時間累計達96314653分鐘，約合183年。</p><p>　　美國航空數(shù)據(jù)網(wǎng)站flightstats.com發(fā)布的全球航班情況報告，顯示中國內地機場與航空公司在航班準時性方面表現(xiàn)最差。

7、另外香港南華早報網(wǎng)根據(jù)美國航空數(shù)據(jù)網(wǎng)站的統(tǒng)計也稱：中國的航班延誤最嚴重，在全球374個不同機場中，國際上航班延誤最嚴重的10個機場里面，中國占了7個。其中包括上海浦東、上海虹橋、北京國際、杭州蕭山、廣州白云、深圳寶安、成都雙流等機場，各機場的準點率分別為37.17%、37.26%、52.64%、36.74%、49.56%、49.42%和57.61%，排名均居340名之后。</p><p>　　針對航班延誤問題的研

8、究，完善民航統(tǒng)計辦法，提出合理有效的預防措施或做好善后服務等，都將對我國的交通事業(yè)、民航的穩(wěn)定發(fā)展具有一定的重要意義，也能為社會經(jīng)濟的發(fā)展注入新的動力，同時更好地滿足旅客出行需求。</p><p><b>　　目標任務</b></p><p>　　通過上網(wǎng)收集數(shù)據(jù)并查閱相關資料，建立合理的數(shù)學模型，完成以下問題：</p><p>　　fligh

9、tstats.com網(wǎng)站統(tǒng)計關于中國航班及幾大機場的延誤程度最嚴重的結論是否正確？</p><p>　　具體說明我國航班延誤的主要原因是什么？</p><p>　　針對我國的航班延誤情況，提出合理的改進措施。</p><p><b>　　基本概念</b></p><p>　　準點：對于機場來說，如果一個航班在計劃起飛時間

10、后30分內完成起飛（機輪離地），即認為該航班準點放行；對于航空公司而言，如果一個航班在計劃降落后30分內著陸（機輪接地），即認為該航班準點到港；反之即為晚點。</p><p>　　準點率：又稱正點率、航班正常率，是指航空旅客運輸部門在執(zhí)行運輸計劃時，航班實際出發(fā)時間與計劃出發(fā)時間的較為一致的航班數(shù)量（即正常航班）與全部航班數(shù)量的比率。</p><p>　　航班延誤：指航班由于某種原因沒有按

11、照公布的時刻出發(fā)或到達，即屬于不正常航班。</p><p>　　航班延誤率：指某一時間段內，實際航班延誤的數(shù)量與執(zhí)行航班數(shù)量之比,用于衡量航班延誤的規(guī)模。</p><p>　　平均延誤時間：指某一時間段內，實際航班延誤的總時間與延誤航班總數(shù)量之比，用于衡量航班延誤的程度。航班平均延誤時間越長，反映航班延誤的程度越嚴重。</p><p>　　流量控制：簡稱流控。流量控

12、制就是飛機在機坪或空中一架一架的排隊等候放行起飛或下降落地的指令，是通過限制單位時間內進入某空中交通管制節(jié)點的航空器數(shù)量，來維持空中安全的交通流?？罩薪煌ü苤撇块T常常會因為為了確保飛行、乘客生命財產(chǎn)安全，或可能起飛的機場、途徑的航路、目的機場天氣不好（例如：夏季的雷雨、臺風、冬季的雪、冰凍），或該地區(qū)有軍演、突發(fā)事件、火災，某段時間內起飛降落該空域的飛機架次過多而采取的航班流量限制。</p><p>　　樞紐機場

13、：是指國際、國內航線密集的機場。樞紐機場是中樞航線網(wǎng)絡的節(jié)點，是航空客貨運的集散中心。國內樞紐機場有：香港國際機場、首都國際機場、上海浦東國際機場、廣州白云國際機場、成都雙流國際機場、西安咸陽機場。</p><p><b>　　二 問題分析</b></p><p><b>　　問題一</b></p><p>　　關于香港南

14、華早報網(wǎng)的報道：根據(jù)flightstats.com的統(tǒng)計，中國的航班延誤最嚴重，國際上航班延誤最嚴重的10個機場中，中國占了7個。其中包括上海浦東、上海虹橋、北京國際、杭州蕭山、廣州白云、深圳寶安、成都雙流等機場。自該報道以來，該話題在網(wǎng)絡上引發(fā)了眾多關注和爭論，中國民航的航班延誤問題成為行業(yè)性公共問題，引起了全社會廣泛和持久的關注。從航空公司獲悉，中國機場墊底的數(shù)據(jù)，可能與這一報告和我國官方公布的延誤率存在統(tǒng)計標準差異有關。fligh

15、tstats.com以航班晚到15分鐘為延誤標準，相對更為嚴格，而我國通常以晚到半小時以上為延誤標準。</p><p>　　首先分析這一結論的正確性，通過相關網(wǎng)絡查找了大量關于全球航空公司及各個機場的準點情況和資料，對全球航班量數(shù)據(jù)統(tǒng)計和航班延誤的信息加以了解，并對篩選的大量數(shù)據(jù)進行分析處理，利用Excel軟件整理相關的圖表以便觀察。對比中外統(tǒng)計的相應準點率情況，并明確找到統(tǒng)計方法的不同之處。</p>

16、<p><b>　　問題二</b></p><p>　　民用航空運輸是一個涉及到多個部門的復雜系統(tǒng)，造成航班延誤的因素有很多，僅《民航航班正常統(tǒng)計方法》中，針對可能導致的航班延誤就列出了29種?？偨Y來看主要包括航空公司管理、航空管制、機場管理、天氣因素及旅客原因五個大的方面。從原因來源角度可以分為行業(yè)內部原因和行業(yè)外部原因；從可控性角度可以分為可控制型和不可控制型兩種。另外考慮

17、各因素的影響程度以及在不同區(qū)域航空公司或機場的航班正常運行的影響權重可能有所差別。</p><p><b>　　問題三</b></p><p>　　導致航班延誤的原因來自多個方面且影響程度不同，要緩解航班延誤的問題，就要從了解航班延誤的原因入手，分析航班延誤的本質，針對不同的航班延誤采取不同的處理思路與措施，不僅能夠提高旅客的滿意度，而且能夠減少不必要的成本開支，使我

18、國航空運輸能夠持續(xù)穩(wěn)健的發(fā)展。</p><p><b>　　三 符號說明</b></p><p><b>　?。耗繕藢樱?lt;/b></p><p><b>　?。簻蕜t層；</b></p><p><b>　?。悍桨笇?；</b></p><

19、p>　?。号袛嗑仃囈恢滦灾笜?；</p><p>　?。簝蓚€因素對上一層的影響程度之比；</p><p><b>　?。鹤畲筇卣髦?；</b></p><p><b>　　：權重向量；</b></p><p><b>　　：評價因素；</b></p><p

20、><b>　?。涸u價集；</b></p><p><b>　?。涸u判矩陣；</b></p><p><b>　　四 模型假設</b></p><p>　　假設收集到的數(shù)據(jù)真實可靠；</p><p>　　除本文所列導致航班延誤的影響因素外，不受其他因素影響；</p&g

21、t;<p>　　忽略航班延誤的波及效應；</p><p>　　在分析航班延誤的原因時，各影響因素相互獨立。</p><p><b>　　五 模型建立與求解</b></p><p><b>　　問題一</b></p><p><b>　　數(shù)據(jù)統(tǒng)計</b></p

22、><p>　　航空公司和機場作為航班運行的主體，想研究航班的延誤問題，就要從這兩個對象出發(fā)，查找相關數(shù)據(jù)完成建模過程。為方便說明，以下均用二字碼代表航空公司的名稱，以三字碼代替機場的名稱。對照表如下所示：</p><p>　　表1 中國航空公司/機場的二字碼/三字碼對照表</p><p>　　首先從航空公司角度入手，選取客月運輸總量較高的中國國際航空公司和中國東方航空公

23、司作為代表進行研究。在flightstats.com網(wǎng)站上查找到2014年4月至2015年3月中國國際航空公司和中國東方航空公司準點率、平均延誤時間與全球平均情況，具體見圖1和圖2。</p><p>　　圖1 近一年MU/CA與全球平均準點率對比圖</p><p>　　圖2 近一年MU/CA與全球平均延誤時間對比圖</p><p>　　對比上圖中的數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，由f

24、lightstats.com統(tǒng)計的近一年內，中國國際航空公司和中國東方航空公司的準點率比全球平均的準點率要低10%左右。中國兩大航空公司平均延誤時間總體上超過世界平均水平，在2014年7月、8月平均延誤時間高達90分鐘。這是由于暑期旅游導致客運量加大，航班量增加，航空公司運營出現(xiàn)緊張狀態(tài)。總體來看，中國的航班正常情況還是較差。</p><p>　　然后從中國的機場角度考慮，在flightstats.com、“飛常

25、準”等網(wǎng)站中搜集信息，針對2014年中國七大機場的準點率數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計處理，具體如圖3和圖4所示。</p><p>　　圖3 flightstats.com統(tǒng)計的七大機場準點率情況</p><p>　　從上圖可知，在外國網(wǎng)站上統(tǒng)計的航班準點率情況不容樂觀，尤其對于大型樞紐機場而言，一旦航班延誤會造成大量旅客滯留，給廣大出行者帶來不便，同時也嚴重影響了民航服務的整體形象。因此提高航班正常性不僅

26、是民航高質量運行的關鍵環(huán)節(jié)，同時也成為廣大航空消費者最為關注的焦點。然后，在《飛常準2014年度準點率報告》中，總結出中國七大機場的準點率分布情況，見圖4。</p><p>　　圖4 中國民航統(tǒng)計的2014年七大機場準點率：</p><p>　　通過對比圖3和圖4的數(shù)據(jù)，明顯看出中國民航統(tǒng)計的各機場準點率均略高于由flightstats.com統(tǒng)計的情況。為便于分析，因為北京（PEK）、上

27、海浦東（PVG）和廣州白云（CAN）等大型機場航班量波動趨勢基本一致，選取首都國際機場為例，中型機場中以較典型的四川成都雙流機場為代表，對比分析中外統(tǒng)計的準點率情況，見圖5和圖6。</p><p>　　圖5 中外統(tǒng)計首都國際機場的準點率對比圖</p><p>　　由圖5可看出，北京國際機場在2014年，由中國民航公布的正常率一直高于外國網(wǎng)站統(tǒng)計的數(shù)值，一般都相差在10%以上。中外統(tǒng)計的數(shù)據(jù)

28、中，其放行準點率均在7月和8月出現(xiàn)了較大回落。特別的，月放行準點率在8月降至最低，約53%，這反映了首都國際機場在8月航班出現(xiàn)大面積晚點的不爭事實。另外在靠近春節(jié)的幾月份準點率也略有降低。即使這樣，民航統(tǒng)計的數(shù)據(jù)依然比flightstats.com統(tǒng)計的要高。</p><p>　　成都作為中等城市和旅游城市，在當?shù)貐^(qū)域經(jīng)濟社會發(fā)展中具有較重要的地位和作用，是區(qū)域航線網(wǎng)絡的重要節(jié)點，航空運量相對較大，年旅客吞吐量在

29、100至800萬人次。下面給出2014年中外統(tǒng)計的成都雙流機場航班準點情況，如圖6所示。</p><p>　　圖6 成都雙流機場中外統(tǒng)計的準點率對比圖</p><p>　　根據(jù)上圖，同樣可得到與北京首都國際機場一致的結論：由“飛常準”統(tǒng)計系統(tǒng)統(tǒng)計的準點率一直高于flightstats.com統(tǒng)計的數(shù)據(jù)，基本均相差在10%以上。中外統(tǒng)計的數(shù)據(jù)中，7、8月份暑假航班高峰期，較大型機場而言，中型

30、機場在7月和8月暑運期間表現(xiàn)較為穩(wěn)定。</p><p>　　為消除不同時間段的影響，選取中外統(tǒng)計的7月份七大機場準點率數(shù)據(jù)進行對比分析，見圖7。</p><p>　　圖7 2014年7月中外統(tǒng)計的七大機場準點率對比圖</p><p>　　結果依然很明顯，中外公布的我國航班正常情況有很大出處，由中國民航網(wǎng)公布的正常率始終高于外國網(wǎng)站統(tǒng)計的數(shù)值，研究發(fā)現(xiàn)這與中外對航班的

31、數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法不同有直接關系，下面對統(tǒng)計方法的區(qū)別進行詳細分析和討論。</p><p>　　國內外航班延誤統(tǒng)計方法對比</p><p>　　首先，對國外航班延誤的統(tǒng)計辦法進行分析。國際航協(xié)（IATA）規(guī)定統(tǒng)計標準：如果航班在預計離港時間后15分鐘內推出，則航班推出正常。即準點率定義為，準時抵達門口時間（15分鐘之內）與預定到達時間按時完成航班的百分比。下面給出國外航班延誤部分統(tǒng)計指標及計算公

32、式，如表2所示。</p><p>　　表2 國外航班延誤統(tǒng)計指標</p><p>　　我國現(xiàn)行航班延誤統(tǒng)計方法包括：航空公司航班正常性統(tǒng)計標準、機場放行正常標準和空管放行正常標準。這些標準都是僅僅圍繞起飛正常性進行統(tǒng)計的。首先，機場和航空公司從起飛前的保障方面來考慮，主要關注的是能否按照標準準時關閉艙門，這是衡量航空公司和機場方面保障工作的重要依據(jù)。</p><p>

33、;　　2008年施行的《民航航班正常統(tǒng)計辦法》中提出關于正常航班與不正常航班的標準與條件，我國對于正常航班的統(tǒng)計方式概括為：實際到達時間與計劃到達時間之差小于等于30分鐘時，航班按照正常航班統(tǒng)計。然而flightstats.com則把實際起飛時間與計劃起飛時間的差值不大于15分鐘的航班劃分為正常航班。</p><p>　　從航班延誤統(tǒng)計指標來看，國內目前的延誤統(tǒng)計指標主要是：關艙延誤、空管起飛延誤兩個指標。以下列

34、出國內與國外統(tǒng)計指標的詳細對比，見表3。</p><p>　　表3 國內外延誤統(tǒng)計指標對比表</p><p>　　從表中可以發(fā)現(xiàn)，國內目前還沒有完善的航班延誤統(tǒng)計指標體系，而這樣統(tǒng)計得到的航空公司的航班正常率存在一定的問題，這樣衡量出來的正常率數(shù)據(jù)比較片面，需要對航班延誤統(tǒng)計指標體系做進一步的完善。</p><p><b>　　評價指標分析</b&g

35、t;</p><p>　　flightstats.com統(tǒng)計得出的結論，單獨從航班的準點率或者延誤率來排名，不利于對航班整體運行過程中延誤狀態(tài)的分析，導致許多正常率高的航班反而旅客投訴比較多，如2014上半年，石家莊正定機場的準點率高于北京國際機場，而平均延誤時間卻長于北京國際機場，對比如圖8和圖9所示。</p><p>　　圖8 SJW和PEK準點率對比圖</p><

36、p>　　圖9 SJW和PEK平均晚點時間對比圖</p><p>　　綜上所述，由于中外對航班延誤統(tǒng)計方法和規(guī)定有一定差異，另外單獨從航班的準點率或者延誤率來排名，不利于對航班整體運行過程中延誤狀態(tài)的分析。因而報導中的結論不能夠真實反映我國航班延誤的情況。</p><p><b>　　問題二</b></p><p>　　民用航空運輸是一個涉

37、及到多個部門的復雜系統(tǒng)，在航班運行的整個過程中，將造成航班延誤的因素歸納為航空公司管理、航空管制、機場管理、天氣因素及旅客原因五個大的方面。從原因來源角度可以分為行業(yè)內部原因和行業(yè)外部原因；從可控性角度可以分為可控制型和不可控制型兩種。為便于模型的建立，下面將對影響航班延誤的原因進行具體劃分。</p><p><b>　　航班原因分類</b></p><p>　　航空

38、公司原因導致的航班延誤</p><p>　　航空公司作為航班運行的組織者和實施者，在整個航班運行過程中起著不可或缺的作用，扮演著最重要的角色。航空公司導致航班延誤的原因主要包括機務維護、航班調配、計劃調整、機組等。此類延誤問題的特點在于具有一定的可控性，通過提高航空公司的管理和調度水平，可以降低延誤發(fā)生概率，屬于可控型延誤問題。通過實際調查研究，及參考大量文獻資料，將采用四個指標作為航空公司管理的二級指標：航班計

39、劃、空勤人員、工程機務、后勤服務。 </p><p>　　航空管制導致的航班延誤</p><p>　　航空管制是飛機在空中安全有序飛行的重要保障部門，對整個航班運行的安全和準時起著非常關鍵性的作用。由于長久以來，我國大部分空域受軍隊管理的客觀原因，以及隨著經(jīng)濟發(fā)展，航班量的快速增長，使得我國空域資源越來越緊張，經(jīng)常實施空中交通管制以限制流量，造成的航班延誤，特別是一些黃金航線和樞紐機場的空

40、域更是如此。此類延誤問題特點在于具有遠期可控性，即近期的問題解決盡管存在較大難度，但遠期是可以通過釋放潛在可用空域資源進行逐步緩解甚至得到徹底解決的。通過研究我國空域的客觀實際情況，將采用三個指標作為航空管制的二級指標：流量控制、情報服務、空域管制。</p><p>　　機場管理導致的航班延誤</p><p>　　機場作為旅客出發(fā)與到達的集散地，在整個航空體系中起著至關重要的作用，它不僅是

41、航班延誤的受害者，而且也是導致航班延誤最重要的因素之一。近些年我國機場發(fā)展較快，千萬人次級別以上的繁忙機場越來越多，如上海浦東機場，北京國際機場等都是大型樞紐機場。這種機場的任何一個系統(tǒng)出現(xiàn)故障或者是受到影響都會導致大面積的航班延誤，其中最重要的包括如下幾個方面：機場設施是否運行正常、安全檢查以及聯(lián)檢是否有受到影響、跑道是否受到影響，機場秩序是否得到保證、后勤保障是否完善等。此類延誤的特點在于具有可控性，通過針對性提高機場管理與調度水平

42、，可以降低延誤發(fā)生概率，屬于可控型延誤問題。綜合各方面信息以及從可能導致大面積延誤的實際考慮，下面采用四個指標作為機場管理的二級指標：機場設施、地面服務、安全檢查、后勤保障。</p><p>　　天氣原因導致的航班延誤</p><p>　　在所有的交通系統(tǒng)中，航空運輸是受天氣因素影響最大的。任何一個航班的安全運行需要該航班的出發(fā)地機場、目的地機場和飛行航路上全部具備基本良好的天氣狀況，當其

43、中任何一個區(qū)域出現(xiàn)惡劣天氣狀況，嚴重到有可能威脅航班運行的安全性時，就會導致航班延誤的發(fā)生。此類延誤問題特點在于氣候的變化存在隨機性和動態(tài)變化，屬于不可控型延誤問題。我國幅員遼闊，各個區(qū)域都有自己的天氣特性，例如四川盆地與重慶地區(qū)多霧，北方受到冰凍的影響較大?？紤]到天氣系統(tǒng)的不定性，以及任何災害天氣都會對航班運行產(chǎn)生嚴重影響，天氣因素主要選擇風、雨、雪、能見度及其它災害天氣等。遵循選取指標的原則，將雷暴、冰凍、冷暖鋒等作為其它災害天氣。

44、綜合考慮，選擇影響航班正常運行的四個天氣因素指標作為天氣因素的二級指標：風、雪雨、能見度、災害天氣。</p><p>　　旅客類其他原因導致的航班延誤</p><p>　　旅客是整個航班運行的服務對象，也是航班延誤的直接受害人。對于大型樞紐機場而言，在發(fā)生大面積航班延誤時，經(jīng)常會有旅客因為得不到合理的解釋和賠償而發(fā)生沖突事件。旅客在作為受害人的同時，也會成為航班運行不正常的因素。一般是由于

45、個別旅客遲到或在機場購物忘記時間，或不辭而別，或因出入境手續(xù)問題，或突發(fā)疾病，或有旅客霸機或拒絕登機等各類意外突發(fā)狀況發(fā)生時所導致的航班延誤。此類延誤問題的特點在于隨機性大，不可預知，屬于不可控型延誤問題。綜合實際情況，將采用兩個指標作為旅客因素的二級指標：旅客晚到、突發(fā)事件。</p><p>　　利用層次分析法建立航班延誤的指標模型</p><p>　　圍繞航班運行的整個過程可知，各個因

46、素對航班延誤的影響程度是不同的，需要考慮多個延誤因素的相對重要性，即各個延誤指標在航班延誤中的權重大小。本文選用層次分析法來確定各個影響因素的權重，建立影響我國航班延誤的因素模型。層次分析法解決問題的原理與步驟如下：建立層次結構模型；構造判斷矩陣；層次單排序和總排序；一致性檢驗。</p><p><b>　　建立層次結構模型</b></p><p>　　應用層次分析法

47、分析問題時，首先把問題條理化、層次化，構造出一個有層次結構的模型。這些層次可分為三類：最高層為目標層(O)，即為問題決策的目標或理想結果，只有一個元素；中間層為準則層(C)，包括為實現(xiàn)目標所涉及的中間環(huán)節(jié)的各因素，每一因素為一準則；最低層為方案層(P)，方案層是為實現(xiàn)目標而供選擇的各種措施，即為決策方案。在這個模型中，航班延誤的原因被分解為五個因素，包括航空公司、航空管制、天氣因素、機場管理及其他原因。每個因素下又包含若干個子因素。本文

48、建立的層次結構模型中，目標層為航班延誤，準則層為五類延誤的原因，方案層為17個子因素，共同構成了航班延誤的因素體系。如圖10所示。</p><p>　　圖10 航班延誤原因</p><p><b>　　構造判斷矩陣</b></p><p>　　構造判斷矩陣主要是通過比較同一層次上的各因素對上一層相關因素的影響作用，即將同一層的各因素進行兩兩對比

49、，比較時采用相對尺度標準度量，盡可能地避免不同性質的因素之間相互比較的困難。通常情況下，先聘請專家對影響航班延誤的因素進行比較判斷，將專家對每一層各因素給出的評判用數(shù)值表示，然后以矩陣的形式表現(xiàn)出來，稱為判斷矩陣。判斷矩陣表示針對上一層某個因素而言，本層與之有關的各因素之間的相對重要性。</p><p>　　對目標層（航班延誤）與準則層的因素（航空公司）、（航空管制）、（天氣因素）、（機場管理）和（其他因素）構造

50、的判斷矩陣為：</p><p><b>　　，且滿足，，</b></p><p>　　上式中表示對于而言對相對重要性的數(shù)值。按1-9的比例標度來度量，如表4所示。</p><p>　　表4 1-9比例標度</p><p>　　通過參考大量關于層次分析法及民航延誤問題的文獻資料，通常情況下，先聘請專家對影響航班延誤的因素進

51、行比較判斷，再運用層次分析法將這種定性判斷的結果量化。判斷矩陣一般是由有多年實踐經(jīng)驗的專家對各個因素進行評判后給出的。本文參考文獻[5]中的方法，邀請了來自空中交通管理，機場運行，航空公司管理等方面的10位專家，組織專家根據(jù)多年的實踐經(jīng)驗對各層的指標重要性進行評分，共發(fā)放調查表10份（問卷調查見附錄）。按照眾數(shù)選擇的原則，得到最終的判斷矩陣。其中眾數(shù)選擇的原則是：當兩兩指標間的重要程度由10位專家打分得到不同的值時，選擇出現(xiàn)次數(shù)最多的值

52、。得到對目標層而言準則層的各因素之間的判斷矩陣為：</p><p>　　層次單排序與層次總排序</p><p>　　所謂層次單排序是指根據(jù)判斷矩陣計算對于上一層某個因素而言本層次與之有聯(lián)系的因素的重要性次序的權值，它是本層次所有因素相對上一層次而言的重要性進行排序的基礎。利用同一層次中所有層次單排序的結果，就可以計算針對上一層次而言，本層次所有因素重要性的權值，這就是層次總排序。層次單排序

53、可以歸結為計算判斷矩陣的特征根和特征向量問題。即對判斷矩陣n×n ，計算滿足：的特征根與特征向量,式中為的最大特征根, 為與對應的正規(guī)特征向量,的分量即是相應的單因素排序的權值。</p><p>　　利用Matlab軟件可以方便地對特征根和特征向量進行求解，得到：</p><p><b>　　一致性檢驗</b></p><p>　　所

54、得到的判斷矩陣一般不可直接保證是一致正互反矩陣，因而存在誤差(及誤差估計問題)。這種誤差，必然導致特征值和特征向量之間的誤差即（）和（），這是由判斷矩陣不一致性所引起的。實際中，也不必要求一致性絕對成立，但要求大體上是一致的，即不一致的程度應在容許的范圍內，主要考查一致性指標C.I. (Consistency Index)，計算方法見公式（1）。</p><p><b>　?。?）</b>&

55、lt;/p><p>　　一致性指標C.I.的值越大，表明判斷矩陣偏離完全一致性的程度越大，C.I.的值越小，表明判斷矩陣越接近于完全一致性。一般判斷矩陣的階數(shù)越大，人為造成的偏離完全一致性指標C.I.的值便越大，越小，人為造成的偏離完全一致性指標C.I.的值便越小。</p><p>　　對于多階的判斷矩陣，引入平均隨機一致性指標R.I.(Random Index) 來校正一致性檢驗指標，下表給

56、出了1-15 階正互反矩陣計算1000次得到的平均隨機一致性指標。</p><p>　　表5 平均隨機一致性指標分布</p><p>　　判斷矩陣一致性指標C.I.與同階平均隨機一致性指標R.I.之比稱為隨機一致性比率C.R. (Consistency Ratio)。當C.R.<0.10時，便認為判斷矩陣具有可以接受的一致性。當C.R.≥0.10時，就需要調整和修正判斷矩陣，使其滿足

57、C.R. <0.10，從而具有滿意的一致性。上式C.R.<0.10的選取帶有一定主觀信度。通過公式（1）可得到：</p><p>　　說明檢驗判斷矩陣具有一致性，得到五大類原因的判斷矩陣及權重如表6所示。</p><p>　　表6 準則層對目標層的判斷矩陣及權重</p><p>　　從表中可以得到，影響航空延誤的五大類因素所占的權重不同，其中航空公司所占

58、的比例最大，其次為航空管制，且這兩大主要因素所占比例之和超過50%。該結果與中國民航資源網(wǎng)2013年統(tǒng)計的數(shù)據(jù)（見圖11）相吻合。</p><p>　　圖11 2013年航班延誤的原因統(tǒng)計</p><p>　　同理得到方案層中各個二級指標對準則層中一級指標的判斷矩陣為：</p><p>　　應用層次分析方法可以求得方案層中各個二級指標對準則層中一級指標的權重，如表7

59、所示，計算過程見附錄。</p><p>　　表7 方案層對準則層的權重</p><p>　　從表中可以清晰地看出各個因素對航班延誤的影響，所有指標的權值應該充分結合專家學者、航空公司高級管理者等的意見，并結合歷年造成航班延誤各種因素的統(tǒng)計分析，如此將能更真實地反映樞紐機場航班延誤的實際情況，使研究結論更能符合實際狀況，同時權重的確定反映了各影響因子對樞紐機場航班延誤的貢獻程度，不同階段貢獻

60、程度是不同的，故權重值的確定應相應變動。</p><p><b>　　問題三</b></p><p>　　從第二問中可以看出，導致航班延誤的原因來自多個方面且影響程度不同。要改進航班延誤的問題，就要從了解航班延誤的原因入手，分析航班延誤的本質，針對不同的航班延誤采取不同的處理思路與措施。如針對流量控制因素，可以優(yōu)化空中交通流量；針對航班計劃因素，可以優(yōu)化航空公司的調度

61、。而且在延誤發(fā)生后，也要采取相應的措施將影響降低到最小，避免因為航班延誤造成群體性事件。從航班延誤事件的發(fā)生到社會問題的出現(xiàn)，要經(jīng)過原因發(fā)生、延誤預警、延誤發(fā)生、應急服務，以及社會群體性事件發(fā)生等環(huán)節(jié)，形成一個完整的鏈條，才能促成社會問題的發(fā)生。若以防范航班延誤引起的各種社會問題為目標，航班延誤的應對機制應切入問題發(fā)生鏈條的每一環(huán)節(jié)，把問題解決在問題鏈條上盡可能早的一個環(huán)節(jié)，如圖12所示。</p><p>　　圖

62、12 航班引發(fā)的社會問題鏈條</p><p>　　作為航班運行主體的航空公司以及作為集散地的機場，在對航班延誤進行處理時，要提前掌握航班延誤的程度，即延誤的等級。針對不同的延誤等級，做出相應的處理措施，既可以減少延誤造成的損失，又可以降低處理延誤帶來的成本。本文將預警管理應用到航班延誤的管理中來，在可能發(fā)生大規(guī)模航班延誤之前，對航班延誤進行有效的預警，根據(jù)不同的預警級別采取相應的措施。預警管理包括了預警、診斷和早

63、期控制，應用到航班延誤管理中來，能夠使監(jiān)管部門針對延誤事件有提前的預警，同時針對預警級別有相應的響應機制。預警的本質是識別災害及對可能出現(xiàn)的災害產(chǎn)生的影響進行評價。因此進行航班延誤預警管理的思路就是先對航班延誤進行識別，然后對延誤程度進行評價。</p><p>　　由于航班的運行涉及到機場、航空公司、空管單位和旅客等多個方面，是一個復雜的運行過程，且航空公司和機場作為航班運行的主體。本文從航空公司和大型樞紐機場角

64、度出發(fā)，建立一個涵蓋機場、航空公司、航空管制、旅客及天氣的全面的、協(xié)調的可操作的航班延誤預警評價指標體系，為預警評價結果的準確提供有效支持，從而充分發(fā)揮航班延誤預警管理的整體功能和作用，確保航空公司及樞紐機場正常有序的運行。因為航班延誤涉及的主觀評價較多，例如繁忙程度不同的機場對延誤的可接受程度也不相同，模糊綜合評價較適合多因素、復雜的綜合評價問題，所以采用模糊綜合評價方法建立航班延誤預警級別評價模型，航班延誤預警管理的流程如圖13所示

65、。</p><p>　　圖13 航班預警管理流程</p><p>　　利用模糊綜合評價法建立航班延誤預警級別評價模型</p><p>　　模糊數(shù)學的綜合評價主要涉及四個要素：評價對象因素集；評判集；單因素評價矩陣；權重分配向量。</p><p><b>　　確定評判因素集</b></p><p>

66、　　根據(jù)第二問中利用層次分析法建立的模型，將目標層（航班延誤）作為評價對象、準則層（一級因素）作為一級評價指標，方案層（二級因素）作為二級評價指標，其中分別表示準則層和方案層中含有因素的個數(shù)。具體劃分結果如下：</p><p>　　對評價對象的劃分為：</p><p>　　=｛航空公司，航空管制，機場管理，天氣因素，其他因素｝</p><p>　　一級評價指標的劃分

67、為：</p><p>　　=｛航班計劃，空勤人員，工程機務，后勤服務｝</p><p>　　=｛流量控制，情報服務，空域管制｝</p><p>　　=｛機場設施，地面服務，安全檢查，后勤保障｝</p><p>　　=｛風，雨雪，能見度，災害天氣｝</p><p>　　=｛旅客晚到，突發(fā)事件｝</p>&l

68、t;p><b>　　建立各因素的評判集</b></p><p>　　評判集是對各層次因素狀態(tài)的直接描述和表征形式。根據(jù)航班運行的方式結合延誤的特點，確定模型中延誤的預警等級為5個，分別為正常延誤，輕微延誤，中度延誤，嚴重延誤，危險延誤，其中各個延誤等級對應的延誤指數(shù)為：正常延誤—1，輕微延誤—2，中度延誤—3，嚴重延誤—4，危險延誤—5。參考相關文獻，本文制定出預警等級分類標準表，如表

69、8所示。</p><p>　　表8 航班運行控制的預警等級與指標分類標準</p><p>　　其中：預警等級和各項標準的確定可以根據(jù)各個航空公司及機場的運行控制策略，進行進一步的細化和調整。</p><p><b>　　建立模糊評判矩陣</b></p><p>　　如果第個評估因素，其評價結果為，則個評估因素的評判矩陣為

70、：</p><p>　　本文根據(jù)參考文獻[5]中所采用的專家評判的方法，建立對二級因素的評判矩陣。方法如下：邀請5位空管，機場和航空公司的一線人員組成專家組，對某航空公司12月份的航班延誤統(tǒng)計情況進行評判，評判時分別在五個評判等級上對某項評估指標作屬于或不屬于的二值邏輯判斷，即當認為該指標屬于該等級時記為l，否則記為0。在統(tǒng)計時取，其中為參加評判的專家總人數(shù)，為選擇某一因素屬于該等級的專家位數(shù)。根據(jù)五位專家的判斷

71、，統(tǒng)計結果如表9所示。</p><p>　　表9 某航空公司某月航班延誤情況綜合評價</p><p>　　這樣得到各個二級因素的評判矩陣為：</p><p><b>　　確定權重分配</b></p><p>　　在第二問中，運用層次分析法得到各個二級因素對相應一級因素的權重向量：</p><p>

72、　　模糊綜合評價模型結果的計算</p><p>　　模糊綜合評價的順序是由低層次向高層次逐層進行的，因此其評價順序是先進行第二層評價，然后進行第一層評價。</p><p>　　第二層的計算采用評估模型模型（加權平均模型）,經(jīng)過合成運算,得到第二層次的綜合評判結果，公式見（2）。</p><p><b>　?。?）</b></p>

73、<p><b>　　得到:</b></p><p>　　由此可得第一層的評判矩陣為：</p><p><b>　　第一層的計算：</b></p><p>　　根據(jù)最終的計算結果，依據(jù)最大隸屬度原則，取隸屬度最大的評價作為最終的結果，所以得出航班延誤對應的延誤指數(shù)為3，延誤預警級別為“中等“延誤狀態(tài)，根據(jù)第二問中各

74、因素所占權重，機場和航空公司各部門應根據(jù)延誤預警等級采取相應的應對措施。由于天氣情況不可控，也無法調節(jié)，因此建議把主要工作重心放在航空公司管理、機場管理和航空管制三個部分，提前做好相應措施，降低航班延誤的預警級別，減少對機場和航空公司的負面影響。</p><p>　　監(jiān)管部門進行航班延誤預警管理時，要全面跟蹤航班運行的整個過程，包括航空公司制定的航班計劃，以及與航班運行相關的天氣因素、空中管制、機場等航班延誤的決

75、定性因素。對各個決定性因素以及整個過程進行客觀的分析與評價，當出現(xiàn)影響航班正常飛行的可能性后，迅速發(fā)出預警，相關部門采取合理的緊急措施盡量減緩延誤的程度。</p><p><b>　　針對旅客提出的意見</b></p><p>　　預訂機票時使用民航資源網(wǎng)數(shù)據(jù)分析中心的“航線運力數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)”提前查詢航線航班歷史準點率信息，盡量選擇預訂歷史準點率較高的航班機票；<

76、;/p><p>　　使用“非常準”等網(wǎng)站的航班延誤智能預報、航班不正常跟蹤服務；</p><p>　　關注天氣情況，出發(fā)當天及時與航空公司及機場的問詢處取得聯(lián)系；</p><p>　　投保航班延誤保險，將延誤可能造成的不便降至最低。</p><p>　　六 模型優(yōu)缺點分析與改進方法</p><p><b>　　優(yōu)

77、點</b></p><p>　　與其它評價模型相比，本模型最大限度利用了評價信息，避免了評價結果失效的問題，并能與航班延誤預警評價相適應，因此模糊綜合評價方法適合于對航班延誤進行評價。</p><p>　　本文運用層次分析法確定權重時，采用專家評價建立評判矩陣，很好地實現(xiàn)了由定性到定量的轉化。</p><p>　　對影響航班延誤的原因進行了詳細的分析，建

78、立了航班延誤統(tǒng)計指標體系，可以供航空公司和樞紐機場使用。</p><p>　　航班延誤預警模型適合大型樞紐機場和航空公司的延誤預警，具有廣泛的適用性。</p><p><b>　　缺點</b></p><p>　　確定影響因素的權重時，邀請專家進行評價后采用眾數(shù)原則建立評判矩陣，會造成信息的丟失，對權重的確定造成影響。</p>&

79、lt;p>　　航班延誤的波及效應沒有考慮。</p><p><b>　　改進方法</b></p><p>　　由于時間、精力有限，本文沒有考慮航班延誤的波及效應，針對航班鏈中的延誤波及問題，可以利用貝葉斯網(wǎng)絡的理論對進、離港延誤進行建模與預測。</p><p><b>　　參考文獻</b></p>&l

80、t;p>　　[1] 劉鳳秋，李善強，曹作寶，數(shù)學實驗，黑龍江：哈爾濱工業(yè)大學出版社，2010.</p><p>　　[2] 張亮，航班延誤統(tǒng)計指標體系及延誤等級評估研究，中國民航大學，碩士學位論文，2008.</p><p>　　[3] 張莉，劉勇，蔣夏蘭，基于可控性分類的航班延誤問題應對策略建議，綜合運輸，2015，3(37)：52-56.</p><p>

81、　　[4] 李軍，從統(tǒng)計看民航，中國民航報，2009年7月第一版.</p><p>　　[5] 劉雄，基于樞紐機場的航班延誤預警評價研究，中國民用航空飛行學院，碩士學位論文，2012.</p><p>　　[6] 王紅，劉金蘭，曹衛(wèi)東，航空公司航班延誤預警管理模型與分析，計算機仿真，2009，4(26)：291-296.</p><p>　　[7] 數(shù)據(jù)來源于美國航

82、空數(shù)據(jù)網(wǎng)站flightstats.com公布的全球航空公司的《準點表現(xiàn)報告》，2014年5月.</p><p>　　[8] 高自亮，張世平，民航航班正常性數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，中國民用航空，2008，4(88)：48-50.</p><p>　　[9] 楊秀云，航班延誤問題的研究動態(tài)演化趨勢及啟示，經(jīng)濟經(jīng)緯，2013，4：76-82.</p><p><b>　　附

83、錄</b></p><p>　　文中利用層次分析法的Matlab程序：</p><p><b>　　五大類原因的權重：</b></p><p>　　a=[1,3,5,4,9</p><p>　　1/3,1,4,2,7</p><p>　　1/5,1/4,1,1/3,3</p>

84、;<p>　　1/4,1/2,3,1,5</p><p>　　1/9,1/7,1/3,1/5,1]</p><p>　　[x,y]=eig(a);eigenvalue=diag(y);lamda=eigenvalue(1);</p><p>　　ci1=(lamda-5)/4;cr1=ci1/1.12</p><p>　　w1=

85、x(:,1)/sum(x(:,1))</p><p><b>　　y </b></p><p>　　航空公司的判斷矩陣及權重：</p><p>　　a=[1,9,5,9</p><p>　　1/9,1,1/2,1</p><p><b>　　1/5,2,1,2</b><

86、/p><p>　　1/9,1,1/2,1]</p><p>　　[x,y]=eig(a);eigenvalue=diag(y);lamda=eigenvalue(1);</p><p>　　ci1=(lamda-4)/3;cr1=ci1/0.90</p><p>　　w1=x(:,1)/sum(x(:,1))</p><p&g

87、t;<b>　　y </b></p><p>　　機場管理的判斷矩陣及權重：</p><p>　　a=[1,5,3,9</p><p>　　1/5,1,1/2,2</p><p><b>　　1/3,2,1,3</b></p><p>　　1/9,1/2,1/3,1]<

88、/p><p>　　[x,y]=eig(a);eigenvalue=diag(y);lamda=eigenvalue(1);</p><p>　　ci1=(lamda-4)/3;cr1=ci1/0.90</p><p>　　w1=x(:,1)/sum(x(:,1))</p><p><b>　　y </b></p>

89、<p>　　天氣因素的判斷矩陣及權重：</p><p>　　a=[1,1/5,1/5,2</p><p><b>　　5,1,1,9</b></p><p><b>　　5,1,1,9</b></p><p>　　1/2,1/9,1/9,1]</p><p>　

90、　[x,y]=eig(a);eigenvalue=diag(y);lamda=eigenvalue(1);</p><p>　　ci1=(lamda-4)/3;cr1=ci1/0.90</p><p>　　w1=x(:,1)/sum(x(:,1))</p><p><b>　　y </b></p><p>　　航空管制的

91、判斷矩陣及權重：</p><p><b>　　a=[1,8,3</b></p><p><b>　　1/8,1,1/3</b></p><p><b>　　1/3,3,1]</b></p><p>　　[x,y]=eig(a);eigenvalue=diag(y);lamda=

92、eigenvalue(1);</p><p>　　ci1=(lamda-3)/2;cr1=ci1/0.58</p><p>　　w1=x(:,1)/sum(x(:,1))</p><p><b>　　y </b></p><p>　　模糊評價模型的MATLAB代碼：</p><p>　　R1=[0

93、.2,0.2,0.3,0.1,0.2</p><p>　　0.1,0.1,0.4,0.3,0.1</p><p>　　0.1,0.2,0.4,0.2,0.1</p><p>　　0.1,0.1,0.3,0.3,0.2];</p><p>　　R2=[0.1,0.3,0.4,0.1,0.1</p><p>　　0.2,0

94、.2,0.4,0.1,0.1</p><p>　　0.2,0.3,0.3,0.1,0.1];</p><p>　　R3=[0.1,0.2,0.4,0.1,0.2</p><p>　　0.2,0.2,0.3,0.2,0.1</p><p>　　0.1,0.1,0.2,0.2,0.4</p><p>　　0.1,0.1,0

95、.4,0.2,0.2];</p><p>　　R4=[0.1,0.1,0.2,0.3,0.3</p><p>　　0.1,0.2,0.2,0.3,0.2</p><p>　　0.1,0.1,0.3,0.3,0.2</p><p>　　0.1,0.1,0.2,0.4,0.2];</p><p>　　R5=[0.1,0.1

96、,0.2,0.2,0.4</p><p>　　0.1,0.1,0.3,0.2,0.3];</p><p>　　WB1=[0.7007,0.0758,0.1477,0.0758];</p><p>　　WB2=[0.6817,0.0819,0.2363];</p><p>　　WB3=[0.6043,0.1189,0.2113,0.0655];

97、</p><p>　　WB4=[0.0888,0.4322,0.4322,0.0468];</p><p>　　WB5=[0.6667,0.3333];</p><p>　　WA=[0.4902,0.2445,0.0756,0.1549,0.0349];</p><p>　　B1=WB1*R1;</p><p>　　B

98、2=WB2*R2;</p><p>　　B3=WB3*R3;</p><p>　　B4=WB4*R4;</p><p>　　B5=WB5*R5;</p><p>　　B=[B1;B2;B3;B4;B5];</p><p><b>　　A=WA*B;</b></p><p>

99、　　Level=A*[1;2;3;4;5]</p><p>　　航班延誤指標體系權重比較專家調查表</p><p><b>　　尊敬的專家：</b></p><p>　　為了對航班延誤指標的權重做出科學的判定，本人在對導致航班延誤的影響因素的分析基礎之上，參考大量的相關文獻，咨詢相應的專家學者，選取下列各表中的要素作為航班延誤指標體系。請您根據(jù)

100、實踐經(jīng)驗，按照下面的程序完成選定指標權重的設定工作。謝謝!</p><p><b>　　填表程序：</b></p><p>　　(1) 兩兩指標相互比較。相同因素比較已填寫為數(shù)值“1”。</p><p>　　(2) 數(shù)值填寫說明：“1”表示兩個元素相比，具有同等重要性；“3”表示兩個元素相比，前者比后者稍重要；“5”表示兩個元素相比，前者比后者

101、明顯重要；“7”表示兩個元素相比，前者比后者強烈重要；“9”表示兩個元素相比，前者比后者極端重要；“2，4，6，8”表示上述判斷的中間值；1-9數(shù)值的倒數(shù)代表后者比前者重要，其重要程度按照上述說明。</p><p>　　在比較的過程中，圖表左側的為前者。非常感謝您的支持!</p><p>　　表 航班延誤指標體系</p><p>　　表 航空公司管理各二級指標重要性

102、比較</p><p>　　表 機場管理各二級指標重要性比較</p><p>　　表 航空管制各二級指標重要性比較</p><p>　　表 其他因素各二級指標重要性比較</p><p>　　表 天氣因素各二級指標重要性比較</p><p><b>　　專家評分調查表</b></p>&

103、lt;p><b>　　尊敬的專家：</b></p><p>　　為了完成本文的研究工作，需要各位專家、學者的支持和幫助。航班延誤預警模型中的每一個指標都需要建立其評價矩陣，還請各位專家、學者完成本表的填寫工作，在以下表格中包含所有的評估指標，請您根據(jù)您的知識及經(jīng)驗，從可能造成航班延誤的角度對每個單一指標做出客觀的判斷。在對應的欄中打分。非常感謝?。ㄕf明：“危險延誤，嚴重延誤，中等延誤，