基于信息融合的空管大数据构建路径研究

谭经纬 潘卫军 李直霖 冉斌 左青海

摘 要：随着信息时代的到来，中国空管正面临着一场技术革新。航行信息的多样化、复杂化构成了庞大的数据，例如地形数据、管制员通话语音记录、雷达数据、飞机位置、飞机状态等。通过对这些数据充分地融合运用，深度挖掘信息，可以改进和优化我国空管系统。

关键词：大数据；中国空管；空管自动化

中图分类号：V355.1 文献标识码：A 文章编号：1671-0037（2018）3-65-5

DOI：10.19345/j.cxkj.1671-0037.2018.03.017

Research on the Construction of Air Traffic Management Big Data Based on Information Fusion

Tan Jingwei1， Pan Weijun1， Li Zhilin1， Ran Bin1， Zuo Qinghai1

（Civil Aviation Flight University of China， Guanghan Sichuan 618300）

Abstract： With the advent of the information age， Chinese air traffic management is facing a technological innovation. The diversification and complexity of navigation information constitute the era of big data today， for example， terrain data， controllers' call voice records， radar data， aircraft position， aircraft status， and other data. Through the full fusion of these data， and in-depth mining of information， China's air traffic management system can be improved and optimized.

Key words： big data； China's air traffic management； air traffic management automation

大数据主要是指超过传统数据库处理能力的大规模数据。与传统小容量数据相比，大数据的数据处理需要具有全面的、细致的洞察力和流程优化的处理模式。随着计算机技术的快速发展，数据信息时代已经经历了计算能力先导和存储能力先导这两个阶段。而随着网络应用成熟、网络接入速度的提高，以网络运载作为先导的网络信息时代已经来临。在这个时代，数据处理量、网络吞吐量都会经历爆炸式增长，大数据时代自此开始。

大数据看似离我们很遥远，其实我们的日常生活中处处都有大数据的运用。例如网络数据的推送，通过对用户各个方面数据的分析，包括浏览过的网址、购买过的商品，将广告进行有针对性的推广；在城市规划方面，通过对每天各个道路的车流量、人流量以及天气、温度等数据的综合处理，对城市道路进行进一步优化；在市场推广方面，通过对有关行业市场销售数据的分析，从而对该行业的市场推广做出决策。这些措施都形象地说明了大数据在当今这个时代的重要性。

而如今，中国空管也面临着大数据时代的挑战。能否完成数据的综合处理，有效地利用数据，关系着我国空管能否取得进一步发展。

1 大数据时代下中国空管面临的机遇与挑战

空中交通管理[1]是为了提高所管理的空域内部的安全水平以及运行效率而进行的管理活动的总称。空中交通管理过程中涉及的空管活动从时间角度来说具有一定周期性，从操作类型以及操作数据来说具有多层次性和动态性两大特点。空管单位长期的准备、实施、效率评估讲评等过程均涉及了海量的数据。这些数据具有数据量大、数据类型多以及数据处理速度快等典型的大数据特征，我们就把这些数据称为空管大数据。能否从空中交通管理系统内部存在的错综复杂的各种信息中提取出实用的信息，进行深入的研究和利用，将决定着空管与大数据融合的成败。

就目前空域基础数据建设情况来看，内部存在着诸如中心系统组成复杂，数据格式、来源及交换格式不统一，军航数据更新渠道简单且周期性弱的问题。外部则存在国内外数据标准不统一，国内空管基础数据建设及交换手段整体落后于国外的现状。这些问题导致了空管数据陈旧、不准确，影响飞行计划处理、流量统计预测以及空域规划方案制定；军航PBN与空管运行数据不一致，缺乏基础导航数据支撑。因此，目前中国空管亟须建立空域数据统一管理机制与平台，从根本上提升飞行流量战略管理水平与空管管理运行能力。

空管与大数据融合运用主要体现在以下几个方面。

1.1 空管大数据呈现几何级增长

当前随着空管行业的发展，空管数据量级[2]将很快由TB跃升到PB级别。根据相关调查，民航空管一个典型的空管单位每天产生的数据包括：航空器航迹数据、陆空通话数据、天气数据、有线通话、视频数据等。而除了管制工作单位以外，其他如航班计划、航行情报、AFTN电报、设备运维数据、岗位值班数据等也会产生不小的数据量。粗略地估计，一个空管单位每天日常运行产生的数据约为50～100GB，一年内则产生出的数据量超过20TB。而以民航空管下辖的50多个空管分局来初步估算，空管这个行业每年产生的数据至少在1PB以上。

空管過程中产生的数据体量较大、类型多样。从数据类型分：既有静态数据，也有动态数据；从结构化细分：有数据化的结构，也有非数据化的结构。航空器航迹数据、陆空通话数据、天气数据、有线通话数据、视频数据、航班计划数据、航行情报数据、AFTN电报数据、岗位值班数据等均在空中交通管理过程中产生，同时还有与空管系统相关的一些外界数据，如政府社会对空管的指令要求、互联网舆论。

1.2 空管大数据得到广泛应用

空管大数据影响着民航业的方方面面。飞行数据处理[3]使飞行更加科学节能，获取空管设备信息数据并建立数据库可以更好地避免空管设备出现问题，同时可以用于帮助构建灾备系统。飞机进近的坐标数据，相对空气速度、升力等数据也可以用来构建大数据库并借助数据库实现飞机进近优化。与此同时，搭建空管陆空通话大数据库可以更好地帮助飞行员和管制员进行沟通。

1.3 空管大数据成为高层决策重要参考

空管大数据的概念正在逐渐流行起来，空管大数据的深层次作用也渐渐凸显了出来。空管大数据的影响体现在飞机油量、飞机航线分析、陆空通话数据、天气预测、机场监控数据、飞机进近管理等方面。航空法规制定、新一代民航标准制定等均可借助大数据的分析结果。空管大数据成为高层决策的重要参考，并影响空管整个行业的现在与未来。

2 空管大数据的构成及分析

空管大数据具有数据种类繁杂、数据量大、需求时效性高等特点。根据数据的性质不同，数据可以大致分为静态数据和动态数据[4]。

2.1 静态数据

静态数据一般存储在计算机内，为整个空管大数据系统提供显示数据和计算参数。这部分数据是计算机对整个空域或空管设备静态特性的描述，例如飞机的运动参数与地理数据等，这些数据在短时间内不会发生大的变化。

民航的静态数据是指不会由于天气变化而产生变化的数据。静态数据主要包括如下数据：航空器性能数据、航行资料、地形数据等。航空器性能数据主要是用来表示对应型号航空器的性能参数。民航相关单位在飞行任务中根据不同的性能参数设计不同的调配方案，如离场时间的控制、起飞重量以及爬升梯度等。航空通告是由相关的民航规章及民航法律法规等相关文件采集而成。航行情报资料工作是航行情报业务管理工作的重要组成部分，它的职能是收集整理、设计制作和发布为保证飞行安全、正常和效率所需的各种航行情报资料，提供航空情报服务（航行资料和航行通告服务），提供航图服务。地形数据可由目前已完成的相关地质考察及数据文件汇集组成。

2.2 动态数据

动态数据是随着系统运行而实时改变的数据。它们是运动实体的运动特征的描述，通过一组组离散的数据按照时间顺序组织收集起来，来得到实体在特定时间段内的运行状态。在大数据系统运行时，这些数据一般不会保存在硬盘里，而是储存在数据系统的内存等寄存器里并实时对这些数据进行更新。通过对这些数据的操作更新，就可以对空管系统的运行状态进行监管。同时通过在时间顺序下保存这些动态数据，也可以对系统的运行状态进行回放以便优化改善大数据系统。

民航的动态数据主要包括固定格式空中交通服务电报、气象电报、航务电报、终端区情报信息、航行通告等。民航航班分为定期航班和非定期航班，航班的申请管理由民航局或地区管理局负责。对于定期航班而言，民航局会在1月和8月召集空管单位、航空公司、机场单位等召开两次航班协调会。会议中，各航空公司在该航季的定期航班会确定下来，航班信息通常包括航空公司的机型、航班呼号、起飞机场、降落机场、UTC（协调世界时）起飞时间、分配降落时隙、原始航班识别标志、时隙保留标志、原始UTC起飞日期/时间、预计跑道起飞时间、预计跑道降落时间、预计登机口离开时间、最早跑道起飞时间、最早跑道降落时间等。固定格式空中交通服务电报主要用于传播飞行过程中与飞行相关的所有信息，例如跑道工作情况、导航台工作情况、航路关闭情况。电报通过发送给飞行相关的管制单位以便随时掌握该航空器的状态和意图信息，以确保运行安全并提供相应的管制服务。空中交通服务电报数据可以通过发送电报或收取电报机构采集。航务管理电报主要是用于航空公司内部或公司之间传递航务信息，但是由于我国的空管部门普遍安装有该系统的终端，所以空管单位也使用该系统接收航空公司的不定期航班申请。航站自动情报服务是为即将进离场的航空器提供对应的情报信息，以使终端区的航空器进离场活动顺畅，提高终端区的运行效率。航务电报可由航空公司及管制相关部门采集。终端区情报信息由空管局监控及雷达部门采集。航行通告是需要机组成员和与飞行有关的人员及时获取了解的，通告包括航行的设施和服务、程序的建立、情况或者变化以及对航行有危险情况的出现和变化的通知。航行通告的收集、发布和处理工作，分别由民航局航行情报中心国际航行通告室、地区航行情报中心航行通告室和机场航行情报室负责实施，涉及管制、气象、通导、场建、公安、油料、国际运输、财务、卫生等9个部门。航行通告由所在区域的管制单位采集。

2.3 气象数据

随着民航业的不断发展，飞机整体性能的提高，通信导航技术也在不断更新，但是气象条件对飞行任务的影响依然客观存在。飞行任务已经由过去能在复杂气象条件下飞行变为了如何在复杂气象条件下精准飞行。航空气象的提供方应当提供足够准确的气象预报并根据气象条件评估其对飞行安全造成的影响。民航相关人员，例如机组成员、民航公司运控人员以及一线管制单位人员应当对气象条件有足够的了解，评估在复杂气象条件下飞行任务受到的影响并决定是否放飞。

气象数据属于动态数据的一部分。由于其对空管及航空事务影响重大，因此需要进一步分析。大气的速度、温度、水汽含量以及可能发生的降雨、雷暴等天气等都与航空事务息息相关。在这样的基础下，空管大数据需要尽可能地准确与获取快捷，保证分析结果的准确性和时效性。空管大数据的应用需要接入气象监测的实时数据来对大氣速度、温度等数据实时监控，确保航行安全的同时提高效率。

3 构建中国空管大数据的目的和作用

中国空管的大数据时代才刚刚开始。要想真正地构建空管大数据并利用大数据，还有5个过程。这5个过程分别是构建空管大数据、应用空管大数据、挖掘空管大数据、活用空管大数据和利用空管大数据[5]。

3.1 建立大数据，辅助国家决策层

建立空管大数据，首先需要有大数据。而大数据的采集其实并不像表面上那么简单。过去人们关注的焦点是获取数据的客观性、完备性和准确性等，但这些只适合小数据。小数据在获取、存储、处理和分析运算时很少涉及数据和最终结果的时效性。而在一些数据量比较大的应用场景下，由于获取和分析大量数据所耗的时间比较长，数据和分析结果的时效性难以得到保证，因此这个数据分析处理的过程也就不再那么有价值。当牵扯到大数据时，工作人员不仅要关注数据的质量和获取速度，更要关注因为数据的大量级带来的存储、传输、处理和运算速度等问题。因此，应当挑选对于结果有价值的数据进行处理，保证数据和分析结果的时效性和可靠性。

数据获取是大数据处理的基础过程，也是大数据处理的源头。为了提高获取数据的速度和减轻处理运算的压力，在获取数据前就应当减轻数据的规模。目前来说主要有以下3个方法：①改进和压缩感知方法技术，提高数据无损压缩比例；②提高按需选取能力，通过人或者设备对数据预先判断是否有价值，然后对数据进行筛选，以此降低数据获取耗时，提高数据处理速度；③改进数据处理技术，获取数据后对数据进行初步处理，并通过仅对结果进行传输和处理，来降低数据存储、传输和计算压力。

空管大数据的搭建工作主要是对飞机状态、性能、飞行程序数据，飞机进近坐标数据和空管陆空通话数据等进行初步采集工作。通过构建空管大数据，飞行程序的分析、飞机故障的预判、进近程序的优化甚至提高空管效率都可以依赖大数据进行。而这个过程也成了国家决策层的重要参考。航空法规的制定、民航制度改革甚至新一代空管系统搭建都变得有法可依。

3.2 应用大数据，推进空管协同决策

空管大数据構建之后，重要的工作就是对数据如何使用进行研究。空管大数据对于目前中国空管现状的改良具有极大的价值。首先，空管大数据可以用于空管操作流程优化和流程再造。空管流程优化是通过不断完善与优化业务流程，以使空管活动保持持续安全、有效、优质的策略。在实际的空管工作中，从业人员已经进行了多次改善和优化来使空管效率达到最好。在大数据的帮助下，工作流程的优化可以涉及很多细节部分，找出每个细节值得改善优化的部分，并通过大数据分析结果进行流程优化。

空管大数据在安全和风险管理同样有着重要的作用。目前空管系统主要通过采用事件模型和风险源模型为基础的安全风险评估及管理方式，并且比较侧重于事后分析和风险评估。基于大数据的安全风险管理，通过收集风险前后的数据进行科学化管理。在大数据的支持下，这种风险评估与预防渗透了空管工作的各个细节中，实现了全方位动态化的数据监测及风险预防机制。凭借大数据处理建立起来的风险分析预估系统比传统系统无疑更加可靠实用。

3.3 挖掘大数据，推进空域精细化管理

由于我国民航发展时间较晚，我国空域管理体制建设与世界先进民航强国相比仍有很大差距，空管体制改革中涉及了空域环境优化、管制体制、综合保障能力、法规建设、技术标准、基础理论研究、产业基础等问题，而这些问题都需要长时间的摸索才能解决。近年来伴随着我国航空业的快速发展，航空业所呈现出的负面影响诸如噪声污染、航班延误等现象愈来愈为明显，航空运输由于终端区容量和航路网络布局限制等原因导致空域拥挤现象呈频增趋势，并因此导致航空器在地面及空中的安全运行面临着极大的压力。航空器的安全运行离不开有效的空域管理和配置。空域是重要的国家资源，应当根据科学的形势决策得到合理、充分、有效地利用。长期以来，我国空域资源利用率不高，难以满足国内民航运输增长的需要。空域管理涉及国家领空安全、军民航协调、法规规章的制定等，需要政府统筹规划，统一指挥与协调。空域管理涉及海量数据，包括飞机4D轨迹、气象数据、管制单位语音通话数据等，通过对数据进行收集、整理和开发，可以更好地对空域进行监管，为空域优化提供理论与实践基础。实际上，对于空域管理体制创新研究刚刚起步，实践中还存在诸多问题和挑战。在这样的时代背景下，通过对空管大数据的构建和应用，空域精细化管理变得具有可操作性和实用性。

3.4 活用大数据，构建新一代导航数据库

随着新航行系统的发展，民航运输正在由传统的地面台站导航转向基于性能导航过渡，航空运行系统对数据信息越发依赖，对机载数据库的及时性、准确性和完整性要求逐渐提高，因此对机载导航数据库提出了新的要求。导航数据库和性能数据库是目前机载计算机内装载的两个常用的数据库。现代航空器的飞行运行几乎都需要依赖机载导航数据库进行导航。现代大中型民航运输机都加装有飞行管理系统管理下的航电系统，飞行管理系统的核心部件飞行管理计算机通过读取导航数据库才能实现自动驾驶或者飞行指引，控制显示组件显示飞机相关飞行参数，是机组与飞行管理系统及导航数据库交互媒介。导航数据库对于民航飞行的重要性不言而喻。它决定着一个国家航空飞行的工作效率和风险管理水平。而只有通过对大数据的充分利用，通过海量数据的收集分析，新一代空管系统的导航数据库才能尽可能地科学实用。

3.5 利用大数据，应对全球空管一体化

随着世界一体化时代的来临，民航各国间的合作也日益紧密，不同国家航线的开启、工作的相互协调都考验着各国的民航系统和民航工作人员。随着空管一体化的发展，很多挑战和机遇将不断出现。我国空管人员应不断优化业务流程，以期在空管系统管理中取得突破性的进展。新的技术需要大量可靠真实的数据支撑。而通过空管大数据的搭建工作，全球空管一体化的模拟验证实践工作都将变得更加轻松。全球空管一体化也可以为空管大数据的构建提供更多有价值实用的数据。

4 构建中国空管大数据的基本思路

4.1 把握需求，构建国家级核心数据库

数据信息时代先后经历了计算能力先导、存储能力先导两个阶段。随着网络应用的日趋成熟，以网络运载作为先导的网络信息时代已经开启。“十三五”规划正式提出，实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享。近年来，大数据已经被引入交通、医疗、家居、金融等诸多领域，改变着人类的生活方式。