空港運営大画面データ分析（空港運営データの統計分析と活用）

空港運営データの統計分析と応用

データ統計分析とは、適切な統計手法を使用して、収集されたデータと情報を要約、精製、分析、研究し、対象の内部法則を調査することを指します。データの統計分析は、企業経営の改善や経営の高度化に有効な手段であり、企業の経営判断の重要な基礎となります。

私の国の民間航空輸送産業は現在、急速な成長期にあります。企業は管理範囲が広く、生産や運営プロセスに関連するデータ情報の収集、分析、研究に十分な注意を払っていません。企業の経営や意思決定は、経験と判断に大きく依存するようになります。 2008年以来、広州白雲国際空港株式会社の運営指揮センターは、空港運営データの統計分析においていくつかの有益な試みを行ってきました。当社は、空港生産情報システムAODBデータベースと各種日常業務報告書を基本データソースとし、独自に作成した統計分析ソフトウェアとSPSS（社会経済統計ソフトウェア）などの専門統計分析ソフトウェアを使用して、収集した業務データの統計分析を行っています。長年にわたる継続的な改善により、統計項目、コンテンツ、結果の適用は継続的に充実し、改善されてきました。現在、15 個の第 1 レベル統計項目と 30 個以上の第 2 レベル統計項目が開発されており、航空機の離着陸や運航パフォーマンス、空港の主要施設リソース (滑走路、誘導路、駐機場、搭乗ゲート、到着手荷物ターンテーブルなど) の運用および使用状況などの側面をカバーしています。次のステップでは、空港情報システムや各種管理システムデータプロジェクトの継続的な改善・拡張をもとに、業務効率、サポート能力、運用能力、事業予測などの分析・研究を実施します。

I. 空港運営データの範囲と分類

空港運営データは、空港運営のさまざまな側面から収集され、広範囲にわたります。空港運営手順の観点から見ると、主に航空機プロセス、旅客プロセス、手荷物プロセス、貨物および郵便プロセス、地上輸送プロセスの 5 つの主要な空港プロセスから生じます。データカテゴリの観点から見ると、空港運営データには、フライトデータ、乗客データ、手荷物データ、貨物および郵便データ、運用環境データ、生産支援データ、運用リソースデータ、施設および機器データなどが含まれます（ただし、これらに限定されません）。

II.空港運営データの収集方法

空港運営データは主に空港の各種生産情報システムから取得されます。空港の主な生産情報システムには、フライト情報表示システム、放送システム、出発システム、フライト照会システム、手荷物仕分けシステム、航空機バースシステム、運用リソース管理システム、現場管理システム（AMS）、内部通信システム、気象システム、A-CDMシステムなどが含まれます。現在、空港、航空管制、航空会社、サポートユニット、地上サービス機関、および関連運用ユニットはそれぞれ独自の情報システムを構築し、データ情報を個別に保存しています。空港を核とした中央情報データベースが未だ構築されておらず、システム間のリアルタイムなデータ連携が難しく、運行データの欠落が深刻化しています。空港運営部門の運営データの分析、管理、研究に大きな影響が出ています。

空港運営データのもう一つの種類は、空港運営ログデータです。空港運営ログは、テキスト記述を使用して空港運営イベントを時系列で記録します。これらのログ レコードには、データに処理できる大量の情報が含まれています。ログデータは処理・精製され、対応する分析方法を使用して空港の運用状況や運用ルールが研究されます。研究成果は空港運営管理の改善や業務効率化に活用できます。多くの空港の運航ログは未だに手作業で記録されており、体系化・ネットワーク化されていないため、ログデータを収集・整理することは非常に困難です。

3. 空港運営データの統計分析手法

1. データ統計分析の理論的手法。

データ統計分析の理論的手法には主に以下のものがあります。

1. 記述分析: サンプル特性と全体的な特性を記述するために、データのさまざまな特性を分析します。分析項目には、平均、標準偏差、中央値、頻度分布、正規性、歪度などが含まれます。

2. 回帰分析：2つ以上の変数間の定量的な関係を決定し、回帰モデルを確立し、将来の開発傾向を予測します。単変量回帰分析と多変量回帰分析、あるいは線形回帰分析と非線形回帰分析に分けられます。

3. 分散分析: 観測変数の分散から始めて、多くの制御変数のうちどの変数が観測変数に大きな影響を与えるかを調べます。

4. 主成分分析: 線形変換を使用して重要な変数を少数選択する多変量統計分析手法。

5. クラスター分析：研究対象をその特性に応じて分類し、研究対象の数を減らす手法。

さらに、ベイズ統計分析や正準相関分析などの統計分析手法もあります。

これらの統計分析方法のうち、より単純で一般的に使用されているのは記述分析と回帰分析です。データ統計分析は、さまざまな業界で広く使用されている専門分野です。これらの分析方法は、空港運営データの統計分析にも適用できます。

2. 統計分析ツール

広州白雲国際空港株式会社の運行指揮センターは、運行データの統計分析のニーズに基づいて独自の統計分析ソフトウェアを開発し、SPSSソフトウェアと組み合わせて統計分析を行いました。

IV.空港運営データ統計の応用

空港運営データの統計分析・研究は空港運営管理の重要な部分であり、空港運営の効率性の向上や運営管理の高度化に大きな意義を持っています。以下では、航空機の離着陸に関する統計とその応用、滑走路の使用状況に関する統計とその応用を例に、空港運用データ統計結果を運航管理に応用する方法について紹介します。

1. 航空機の離着陸回数の統計とその応用。

統計期間に応じて、航空機の離着陸統計は、年間離着陸統計、月間離着陸統計、時間別離着陸統計に分けられます。

1. 年間離着陸統計。

年間離着陸統計は主に空港航空市場の年間変化を研究するために使用され、統計指標として年間平均成長率が用いられます。平均年間成長率は、各年の離着陸の成長率の幾何平均です。 2005年から2014年までの白雲空港の航空機の離着陸の年間平均成長率は7.71%でした。

2015-10-14 15:26 民間航空資源ネットワーク 鄧松武 コメントしたい0

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2. 月ごとの離着陸統計。

月別離着陸統計とは、ある年の各月の離着陸回数の統計です。統計結果は、空港航空市場の季節的な変化の傾向を調査するために使用できます。 2014年1月から12月までの白雲空港の1日あたりの平均離着陸数:

図からわかるように、1月と2月の春節の旅行ラッシュの時期には、航空便のピークがより顕著になります。前年とは異なり、ピークは減少傾向にあります。 7月と8月は夏休みであり、乗客の移動が急増します。航空便のピークは、伝統的な春節の旅行ピークを超えました。 5月と10月の「ゴールデンウィーク」のフライトは比較的安定しています。フライトの季節的な変化は、乗客の移動パターンの変化を反映しています。

3. 1日あたりの離着陸便の統計。

一日あたりの離着陸回数とは、毎日00:00から23:59までの間に空港において離着陸する航空機の数を指します。ピーク月平均一日離着陸回数（ADPM、Average Daily Peak Month）とADPM集中率（計算式：ADPM／年間離着陸回数）の2つの指標は、一日あたりの離着陸回数から算出されます。これら2つの指標は、空港の計画、設計、運営管理にとって重要な指標です。

4. ピーク時間帯の離着陸。

自然時間を周期として、一日の1時間ごとに航空機の離着陸回数をカウントし、その最大値をピーク時間離着陸統計値とします。このうち、時間別離着陸ピークとは、連続60分間における航空機の離着陸回数の最大値のことです。 1 時間当たりの離着陸のピークは、離着陸のための滑走路の最大容量と管制官および支援要員の最大負荷を反映しています。典型的なピーク時間の離着陸は、年間 8760 時間における航空機の離着陸を多い順に並べ替え、30 時間の航空機の離着陸を年間の典型的なピーク時間の離着陸として選択します。典型的なピーク時の離着陸は、空港の計画と設計において重要な役割を果たします。ピーク時集中率 = 典型的なピーク時の離着陸回数 / 年間の航空機の離着陸回数。この指標は、年間離着陸の予測値をピーク時の離着陸の予測値に変換するために使用できます。

2. 滑走路の使用状況に関する統計。

滑走路使用統計には、滑走路使用方向統計、単一滑走路の離着陸ピーク統計、滑走路使用と駐機場の関係に関する統計が含まれます。

1. 滑走路使用方向の統計。

滑走路使用方向統計は、各滑走路および各方向の離着陸回数とその割合をカウントします。 2014年6月と10月の白雲空港の滑走路使用方向の統計結果は次のとおりです。

統計結果から、6月は南風が吹き、主な方向は20であることがわかります。 10月は北風が吹き、主な方向は02です。滑走路の使用方向は空港周辺の気象状況に関係します。この統計指標は、空港周辺の気象条件の変化と長年にわたる滑走路使用方向の変化を研究するために使用できます。白雲空港は春と夏に主に南風が吹き、滑走路20が主に使用されます。秋冬は北風が吹くため、主に滑走路02が使用されます。

2. 単一滑走路の離着陸ピーク統計。

単一滑走路の離着陸ピークは、主に滑走路の処理能力（つまり、単一滑走路の容量）を反映して、連続 60 分間に滑走路で行われた離着陸の最大回数をカウントします。 2014年9月1日から10日まで、白雲空港の西滑走路の離着陸のピーク統計は次のとおりです。

現在の国内管理状況によれば、国内空港の滑走路1本あたりの容量は、一般的に1時間あたり40便未満です。統計結果によると、白雲空港の西滑走路の離着陸のピーク回数はほとんどの場合、1時間あたり40便を超えており、空港の滑走路容量が比較的飽和しており、使用負荷が高いことを示しています。

3. 滑走路の使用状況と駐機場の関係に関する統計。

白雲空港の全体計画によれば、空港飛行区域は南北進入道路を中心軸として東区域と西区域に分かれている。滑走路と駐機場の関係の統計は、主に「航空機間の離着陸・駐機」の比率を調べるために使用されます。 「航空機のクロス離着陸駐機」とは、航空機が離陸または着陸に東側の滑走路を使用するが、西側のエプロンに駐機することを意味します。または、航空機は離着陸に西側の滑走路を使用しますが、東側の駐機場に駐機しています。 「クロス離着陸駐機」比率が高くなるほど、航空機の地上走行時間が長くなり、地上運用効率が低下します。

V. 結論と勧告

現在、わが国の大規模空港の航空事業は急速に成長しており、空港ハードウェア施設の規模は継続的に拡大しています。しかしながら、空港の管理は比較的広範囲にわたるため、より洗練された管理のレベルを向上させる必要があります。空港運営データの統計分析・研究は、経営改善や運営効率向上の基盤となり、空港運営の意思決定の重要な基礎となります。したがって、空港運営データの統計分析と研究には十分な注意を払う必要があります。