摘  要： 詳細分析了航空器在終端區的運動邏輯，設計了基于Arena平臺的終端區空側計算機仿真模型。模型運行結果表明，該模型基本能夠描述起降航空器在終端區的微觀運動過程。該模型在容量評估、多跑道模式管理和塔臺管制仿真中有廣泛的應用前景。
關鍵詞： 終端區；微觀運動；系統仿真；評估

    終端區是航空器從航路飛行到進離場階段的飛行過渡區，區域內包含一個或多個機場。一般包括機場跑道系統、定位點、高度層、航路以及航路交叉點等元素。近年來，空中交通運量增加，終端區系統的作業壓力也隨之增加，在有限的空間資源條件下，修建新機場開辟新航路并不是有效的減壓措施。應用仿真對終端區交通管理方案進行模擬、評價，盡可能挖掘現有系統潛力是一種行之有效的方法。
    本文嘗試對終端區航空器起降邏輯建立建模仿真，發揮信息技術優勢，細化航空器在終端區的飛行邏輯，增強終端區規劃和決策的科學性。
1 終端區系統邏輯描述
    終端區空域系統是整個空管系統中的一個子系統。在這個子系統中，航空器要從走廊口進入終端區，經特定航路融入進場航線飛行，最后通過不同的進近路線飛向跑道降落[1-2]。終端區走廊口的位置、各走廊口的流量比例、進離場航路及其相對位置關系對系統運行影響巨大；航路交叉點數量眾多及其網絡拓撲結構復雜；航空器的平飛、上升、下降頻繁，沖突顯著，航班之間要保證安全間隔，還要保證航班都有條不紊地降落，所以，民航系統一致認為終端區是空管系統最為復雜的一個子系統[3]。
2 終端區仿真模型設計
    作為一款市場占有率最高的通用仿真工具，Arena通過使用層次化的建模體系以保證靈活地進行各個水平上的仿真建模，廣泛地應用于制造業、物流及供應鏈、服務、醫療、軍事等領域的系統仿真，也應用于各個層面不同情況的仿真，包括日常生產作業、各類資源的配置、業務過程的規劃、系統性能和計劃結果的評價、風險預測等[4-5]。本文采用Arena作為仿真平臺建立了終端區模型。
    本文建立的仿真模型對航空器飛行過程進行了以下假設：(1)終端區中除了盤旋節點和分叉節點之外，還存在穿越點，航空器只能在穿越節點進行高度層穿越；(2)航空器按照FCFS規則，起降過程中不會出現航空器超越現象；(3)航空器不會在盤旋節點和交叉節點進行穿越；(4)對降落航空器而言，仿真邏輯僅涉及其進入終端區到離開跑道的過程，而對起飛航空器而言，仿真邏輯僅涉及其鎖定跑道到離開終端區的過程。
2.1 數據結構設計
2.1.1 實體設計
    Arena是基于實體的仿真工具，通過為實體設置屬性來實現數據記錄和仿真邏輯控制。在模型中設置了兩類實體——降落航空器實體和起飛航空器實體，其中降落航空器實體用于降落航空器的控制，起飛航空器實體用于起飛航空器的控制。實體的屬性可以分為兩類，一類是控制屬性，用于對實體仿真邏輯進行控制，如Port、Inhover；另一類屬于統計屬性，用于記錄仿真過程中的統計數據，如Intime、Loadtime。
2.1.2 航道網絡設計
    模型中應用節點（Intersection）定義走廊口、穿越點和盤旋點等關鍵位置，通過邊（Link）將這些關鍵節點連接，最后將這些節點和邊組合成網絡。降落航空器和起飛航空器分別使用各自網絡，網絡間存在重疊部分，但并不完全一致。
    需要注意的是，由于跑道利用率是非常重要的一個性能指標，而Arena對資源（Resource）提供了非常強大的狀態統計功能，因此模型中用實體對跑道的占用模擬了航空器在跑道的滑行過程。
2.1.3 集合設計
    Arena中允許應用集合方式將模型中存在聯系的同類（甚至異類）元素組合在一起。模型中主要的數據集合如表1所示。

    當航空器在航道網絡中移動時，航空器根據其所處節點所屬的集合來判斷其當前位置的類別，并引發相應的邏輯操作。例如航空器發現其所屬的是盤旋節點則會判斷是否需要盤旋；如果是穿越節點，則判斷是否滿足穿越條件。
2.2 模型邏輯設計
    模型的邏輯設計包括降落航空器作業邏輯設計和起飛航空器作業邏輯設計兩部分，本文給出降落航空器作業邏輯的主要內容：
    (1)航空器到達走廊口，判斷是否滿足準入規則，如果滿足則進入終端區轉(2)，否則在廊口等待；
    (2)沿航道飛行，到達下一節點，如果屬于穿越節點則轉(3)，如果屬于盤旋節點則轉(4)，如果屬于進近點則轉(6)，否則轉(2)；
    (3)判斷當前高度層的下層是否滿足穿越條件，如果滿足則向下穿越，否則判斷當前高度層前方是否有起飛航空器距當前位置達到安全距離，如果達到則向下強行穿越，否則轉(2)；
    (4)判斷盤旋點的等候隊列長度是否等于0，并且判斷距離航道前方航空器是否滿足安全距離，如果滿足以上兩項要求則轉(2)，否則進入盤旋點轉(5)；
    (5)判斷當前是否處于等待隊列的首位，且航道前方航空器是否滿足安全距離，如果滿足則從盤旋點移出轉(2)，否則轉(5)；
    (6)判斷跑道是否滿足著陸條件，如果滿足則鎖定跑道，著陸，否則復飛，轉(2)。
    以上列出的只是邏輯主體部分，邏輯細節（如穿越條件等）不再詳述。
2.3 模型輸出設計
    模型輸出環節需要將模型中較為關鍵的數據進行記錄統計，為后期的性能分析和決策制定提供支持。本次建模較為關注的績效指標包括跑道使用情況、航空器的降落延遲和航道飛行安全性。其中前兩項的統計較為簡單，通過設置跑道資源狀態集合以及為控制實體設置統計屬性即可獲得，而第3項的實現較為復雜，需要設計專用的監控邏輯。
    航道飛行安全性具體通過兩項指標來反映：強行穿越次數和航道網絡中航空器之間的最短距離(包括降落航空器之間的最小距離、起飛航空器之間的最小距離、起降航空器之間的最小距離)。
    下面給出降落航空器之間的最小距離的實現邏輯：
    (1)搜索并記錄全部降落航空器在航道網絡的位置，經后臺計算選擇距離最小的兩個降落航空器，并監控兩者距離。
    (2)當系統中有新的降落航空器進入走廊口，或者系統中有降落航空器實現了著陸，則重新轉(1)，選擇新的距離最小的兩個降落航空器，監控距離。
3 仿真效果展示
    本文建立的航道網絡是按照我國北方某機場的終端區設計的。為了驗證仿真模型的有效性，應用該機場2009年10月15日的航空器起降記錄數據對模型進行了測試，仿真效果如圖1所示。由于造成該機場起飛航班延誤的主要原因是北京區的調流控，因此本次模型僅選擇降落航班平均延遲時間和最大延遲時間兩項指標進行校驗。仿真結果如圖2所示，將仿真結果和實測數據進行了T檢驗，結果表明模型置信度為95%，可以用于后續的評估預測分析。

    考慮到當前航空客流與日俱增的趨勢，本文還模擬了到達航空器總流量平均增加5%、10%和15%的情況。隨著到達航空器流量的增加，現有終端區空側負荷也隨之增加，系統運行績效隨之迅速惡化，當日度到達航空器總量增加15%時，航班的平均延遲達到38.2%。除了系統效率指標的惡化外，終端區的強行穿越次數還上升了71.8%，具有較高的安全隱患。可以看出，為了應對未來的航空客流壓力，該機場有必要對終端區進行規劃調整。
    終端區系統的仿真模擬是一個龐大的系統工程，它涉及到空管科學、安全科學、人工智能、計算機仿真等相關領域知識。由于時間有限，且不同終端區的管制方法各具特性，本文僅僅對北方某機場終端區空側進行了仿真建模。在后續的研究中還要根據各機場終端區的實際情況，在充分了解管制員的調度方式和指揮習慣的前提下開發出更豐富、完備的仿真模型。
參考文獻
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