大型枢纽机场终端空域航空流密度计算与热点空域识别是智能化时代一个新的挑战性研究课题,旨在利用航迹大数据自动生成航空流并解读其运行规律.针对机场终端空域航空流密度及其与空域资源占用之间的关系问题,设计了一个机场终端空域航空流量热区云图模型,以北京首都国际机场为案例,构建了由飞行航迹点构成的航空流经度、纬度和高度基本参数以及角度(转向)、速度(速差)额外参数与时间参数的时空数据集,通过航迹聚类和航迹点次数叠加生成4D流量热区云图,进而用细胞单元对应的基本参数和时间参数属性识别了热点空域范围,又用航迹网格识别了额外参数的变化以补充解释其影响,最后用概率密度拟合验证了4D识别的结果.这项研究识别出北京首都机场局部进近空域的热区分布和2个高度层上的热点空域峰值以及飞行转向、速差的影响,揭示出由飞行占用时长差异引起的热点空域范围变化规律.应用4D流量热区云图模型实现了细致准确的信息构建、热点空域变化的阶梯性表达、时空密度及其范围的多参数可视化,可辅助自动动态空域分区和空域资源配置决策,对缓解当前空中交通需求和空域资源限制的矛盾具有一定参考意义.
航空流密度 热点空域 流量热区云图模型 航迹网格 北京首都国际机场