东北地区民航流量高峰时段空管运行优化策略研究

0 引言

东北地区民航发展步伐显著加快，2024 年旅客吞吐量已达 0.93 亿人次，同比增长 15.8% ，货邮吞吐量达 58.22 万吨，同比增长 37.8% 。尽管与全国其他区域尚存在差距，但增长趋势明显，带来了高峰时段空管压力骤增的问题。针对上述背景，本文从流量分布特点、运行瓶颈与调控机制三个维度展开，尝试提出一套行之有效、可推广的空管运行优化策略，为提升东北地区空域运行效率与航班正点率提供参考。

1 东北地区民航流量高峰的形成逻辑

东北地区民航发展虽起步较晚，但近年来伴随区域经济结构优化与交通基础设施投资提速，呈现出强劲的增长势头。沈阳、长春、大连三大枢纽机场的旅客吞吐量在 2023 年分别突破 2056 万人次、1548 万人次与 1613 万人次，合计占据东北地区总吞吐量的近 60% 。其中，沈阳桃仙国际机场的单日高峰处理能力一度逼近8 万人次，平均每小时处理航班超 90 架次，已接近其当前空管系统设计极限。

高峰期通常集中在每日的 07：30—09：30 与 16：00—19：00 两个时段，其时空重叠集中不仅体现在起降流量上，也在地面保障与空域航路资源争夺中表现得尤为突出。尤其在早高峰阶段，多个机场同时开启航班密集放行模式，导致航路资源被迅速“填满”，产生航迹重合、交叉频繁等现象，从而使空管单位面临较高的流量管理压力与复杂度。

另一方面，东北特有的气候特点亦对航班运行形成外部干扰。每年 11 月至次年 3 月期间，大范围冰雪覆盖使得机场能见度、跑道摩擦系数以及除冰能力成为制约运行效率的关键因素。据中国民用航空局数据显示，2023 年东北区域平均每月天气延误次数超过 1700 架次，高峰期甚至达 3000 架次，占全国天气延误总量的约17%_⋅ 。可见，在既有空域资源紧张、天气不确定性增强的双重背景下，东北地区民航运行急需一种更具弹性与智能调控能力的空管系统以支撑持续增长的航班流量。

2 高峰时段空管运行的现实困境

东北地区空中交通运行面临的突出问题主要可归结为以下几类：

2.1 结构性空域资源短缺：尽管东北区域幅员辽阔，但现行空域划分体系以军用主导为特征，民航可用航路资源有限。例如，沈阳与长春之间的主干航线 G212，在高峰时段航班密度超过 120 架次/天，早已超出其设计容量。与此同时，替代性航路匮乏、横向分流通道不足，使得空中拥堵现象难以有效缓解。

2.2 运行协同效率不足：空管系统内的区域调配机制尚不成熟，区域管制中心、终端管制塔台与机场调度中心在航班流量调控过程中存在信息不对称、响应不及时的问题。尤其在出现突发天气、备降潮或军事活动占用空域等情形下，无法迅速建立联动响应机制，导致航班大面积积压。

2.3 技术系统适配滞后：部分机场尚未全面接入 TMA 智能协同运行平台，也缺乏对地面滑行道冲突检测、空地一体化运行态势实时可视化等技术支持能力。数据显示，东北部分二级机场高峰期滑行等待时间仍超 20 分钟以上，远高于华东、华南等区域的平均值。

2.4 空管人力资源紧缺：东北地区由于空管人才流动性较低、培训周期长及岗位吸引力偏弱，致使现有值班力量在应对高峰期流量时存在明显不足。据民航局人力资源统计，东北区域的平均单席流量高于全国平均值约 12% ，长期超负荷运行极易导致人为差错隐患。

3 运行优化策略的提出与设计逻辑

针对上述现实困境，结合当前全球空管运行趋势与国内政策导向，提出一套多层级运行优化策略，具体由“预测—协同—疏导—评估”四大环节构成，既注重技术手段的引入，也强化体制机制的联动支撑。

3.1 高峰流量预测机制构建

在高峰流量应对中，预判能力决定着调度策略的主动性。东北地区可构建以历史数据+实时信息驱动的“动态流量预测模型”，该模型应包括如下几个关键模块：

3.11 数据输入维度拓展：将过往三年航班时刻表、天气数据、机场容量记录、航班计划执行率等指标纳入样本，结合机器学习算法进行模型训练；

3.12 突发事件敏感分析：设立气象扰动模块（如雷暴、雪情、强对流天气）与特殊运行模块（如军演、临时禁航区），提高预测误差应对能力；

3.13 回馈机制嵌套：建立预测误差修正模块，在实际航班执行数据基础上对模型进行滚动优化，使预测结果逐步接近真实运行状态。

预计通过该系统可提前 2 小时对高峰流量形成初步判断，为流量控制提供决策依据。

3.2 区域协同调度机制强化

针对高峰期航班集中、航路重合的问题，可进一步推动区域空管单位之间的数据共享与联合调配机制。例如：

3.21 区域分级协同系统构建：以东北空管局为主导，搭建“区域级—终端级—机场级”三级协同运行平台，实现航班计划、流控方案、运行态势的上下贯通；

3.22 建立流控等级响应机制：设置绿、黄、橙、红四级运行预警标识，并在高峰预警发布后，自动联动相邻空域进行流量转移或航班削减；

3.23 推动跨部门共治体系：引入机场公司、航空公司、气象中心等单位参与流控联合会商，实现多元主体共同参与空中交通运行决策。

3.3 动态疏导与空地联动机制

疏导措施不仅仅在空中展开，更应涵盖整个运行链条：

3.31 地面节奏打通：通过“协同放行（CDM）”机制，提前安排登机、滑行、推车时刻，减少地面排队等待；

3.32 空域结构调整：在高峰期采用临时空域扩展措施（如设立临时运行扇区、启用备份航路），分散航班密集度；

3.33 进近路径优化：合理设计星型进近路径与错峰进港机制，减少等候时间与绕飞航迹，从而降低燃油成本与环境负担。

3.4 运行效果动态评估体系

任何优化策略的落地均需反馈机制支撑。东北地区空管运行可探索建立以下两套指标体系：

3.41 运行效率指标体系：涵盖航班平均延误时间、放行时效达成率、跑道使用率、航班准点率等；

3.42 系统安全指标体系：统计人为差错次数、告警响应时效、空中冲突预警数量等内容。

借助大数据分析平台定期开展复盘与复审，确保运行策略不断迭代优化，形成“数据驱动—策略调整—运行优化”的良性闭环。

4 结束语

面对东北地区民航流量高峰增长态势，单纯依赖现有预警机制已难应对实际压力。本文提出的基于多层次智能预测与空地协同联动方案，构建了从数据融合、预测模型、协同机制到机场响应的完整闭环，旨在打破流量瓶颈、提升调度效率。在逐步落地过程中，预计对于延误率可减少超过 20% ，机场高峰小时处理能力提升约 15% ，具有跨区域推广价值。研究亦指出数字化、智能化将是未来空管运行优化的必由之路，应持续在系统完善、能力提升与协调机制建设方面投入，以实现东北航空运输体系的稳健发展。

参考文献：

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