航空数据统计分析平台开发与应用

　　摘要：当前我国空管系统缺少航空数据统计分析平台，对航班架次、正常性、延误情况无法统计，难以科学宏观的了解空管工作效率和阶段性工作成果，无法制作统计报表，对高峰时段航班量也无法预测。因此需要建立航空数据平台，通过各类数据整合和梳理，对大数据进行挖掘和分析，为空管电子服务平台提供精细化数据支撑。本平台以珠海空管站为例，运用数据库软件编程建立珠海空管站本地航空数据平台，运用按方向、正常性统计的方法对航班架次，延误性正常性进行统计，开发网站建立珠海空管站本地电子信息平台窗口(电子公告栏)。基于航空数据对航班高峰架次进行预测。

　　关键词：平台开发;C/S;B/S混合模式;空管数据

　　1.系统设计

　　1.1系统功能需求

　　AFTN报文是供空中交通管制部门使用的航空报文，其中包含航空器及其相关航班任务所具有的全部信息，系统需要从AFTN报文中的FPL(领航计划报)，DEP(离场报)，ARR(着陆报)中提取航班编号，起落时间等相关信息存入数据库中，并对航班架次，航班正常性进行统计，对高峰时段航班量进行预测。并且需要开发网页，即建立电子公告栏，让用户可以在网页上获取需要的信息。

　　1.2系统层次架构设计

　　本系统开发目的是为了更高效的解读AFTN报，利用解析后的数据完成一定的统计预测工作，为用户提供可视化数据，满足用户的需求，因此系统自上而下分为5层，分别是数据源层、解析层、数据层、分析层、界面层。原始数据通过解析层处理后存入数据层后，分析层利用数据层的数据进行分析处理，最后在界面层呈现给用户。

　　1.3 系统设计流程分析

　　航空情报数据分析系统由报文解析及提取模块，开发接口模块，数据库存储模块，平台交互模块，统计预测模块五个模块组成。其中报文解析与提取模块匹配报文中的关键信息并将其提取出来，再通过开发接口模块建立数据库与服务器之间的链接，通过socket通信将解析之后的报文发送至数据库端，数据库存储

　　模块分析数据格式，通过数据库匹配编写程序通过sql语句存储数据，然后通过ASP.NET，技术，C#语言的网页开发，建立航空信息查询系统，使得用户能在网页上查询所需信息。最后统计预测模块实现统计预测功能。

　　1.3.1 报文解析及提取模块

　　解析报文的目的在于提取其中有用信息存入数据库，为数据分析和统计预测提供原始数据。VB.NET是面向对象编程，拥有丰富的类库，可以减少编程难度，故本模块采用VB.NET编程，主要运用正则式的有关知识，从诸多报文中分拣出FPL、DEP与ARR报，并从中提取出 目标信息。为了衔接下一阶段的数据库部分，方便数据库的识别存储，报文解析之后，要将提取的有用信息按固定格式来输出，以满足统计分析工作的需要。

　　1.3.2开发接口模块

　　数据中心与数据源的接口是指将解析后的报文发送到数据库端的程序，由客户端和服务器组成。客户端是发送端，服务器是接收端。它们之间用socket通信进行发送和接收。

　　首先启动服务器，开始监听，再启动客户端与服务器建立连接。客户端从报文解析时生成的txt文件中读取，若打不开文件则返回文件打开失败信息，否则每读完一行就通过socket将该行的内容发送给服务器，服务器每收到一条消息就将它分类处理并存入数据库中，如图四所示。图4 数据中心与数据源接口

　　1.3.3 数据库存储模块

　　数据库存储模块主要完成服务器程序数据与数据库的交互，从而完成数据的存储或更新。服务器每接收到客户端的一条报文，就将接收到的报文数据进行识别和分割，获得每个数据项表达式，并将得到的每个表达式用正则式进行匹配，获得一条消息中每个属性的值，再根据得到的source值判断报文类型，对不同类型的报文(FPL、DEP、ARR)分别处理，构造相应的SQL语句，进行对数据库的操作，从而完成数据库的实时更新。

　　1.3.4平台交互模块

　　平台交互模块主要完成网页的开发、布局设计和数据绑定，建立前端与后台数据库的连接，实现与用户的交互，根据不同的规则，使用户能够按照不同条件对数据进行筛选和统计，并可根据用户要求将查询结果导出到excel中，供分析预测使用。开发中将需要统计的数据分类写入xml文件，实现程序和数据分离，方便项目用户对统计条件的添加和功能扩展。

　　1.3.5统计预测模块

　　由于珠海机场日航班量较小，基于改进的灰色模型预测方法并不适用，计算波动值过大，故我们选择采用统计平均与指数平滑预测的相结合的方法对后续 1h 每 30min 的实时进出港航班量进行预测。该方法将统计平均与一次指数平滑结合，更加贴切进出港航班量符合航班时刻表的实际情况，且随着该系统运行时间的增加、数据量的提升，预测结果将更为准确。

　　一次指数平滑：

　　(1)

　　一次指数平滑只能延伸至实际序列的后一项(30min)，为了使得指数平滑预测可以延伸至实际序列后两项(1h)，我们选取了两种数据采样间隔，分别为 30min 与 1h(即每天按30min 分为 48 个时间段)，平滑系数为 0.8。使用单日已知的数据序列可以计算出已知序列预测值与后两位的预测数值，即 30min 间隔数据预测值以及 1h 间隔数据预测值与 30min 间隔数据预测值之差，计算方法如下图。

　　2.研究成果

　　航空数据统计分析平台包括报文解析与提取模块，开发通信接口模块，数据库存储模块，平台交互模块，统计预测模块。实现了解析原始航班数据，提取航班编号、起落时间等相关信息发送给服务器;服务器程序对接收到的航班信息进行分析和存入数据库;按不同需要对航班架次，航班正常性等进行统计，并实现对高峰时段航班量进行预测;实现网页开发，即建立电子公告栏，让用户可以在网页上获取需要的信息。研究的成果主要有将原始航班数据解析为自己设定格式的数据报;将数据报进行分析并转化为sql语言实现与数据库交互;实现对航班数据按不同标准进行统计并绑定网页;对高峰时段航班量进行预测。

　　3.结语

　　针对当前空管系统运行中出现的问题，即空管工作人员，统计部门无法对航空数据进行统计，预测，无法了解空管工作效率和当前航班相关信息，该平台基于B/S，C/S混合架构，使用ASP.NET，VS.NET等技术和开发工具，实现了读取报文，存储数据，开发網页，进行航班高峰架次战术预测等目标，具有可靠性，简洁性，安全性，可管理性等特点，对航班数据进行整合和处理，使航班数据更为公开，从而为空管专业人士排班、航班预测等提供更有效快捷的信息支持。

　　参考文献

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　　推荐阅读：《西安航空学院学报》是陕西省教育厅主管、西安航空学院主办的学术性刊物，国内外公开发行，双月刊(单月20日出版)。

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