面向 A-CDM 的航班放行协同中台架构与数据治理机制研究

随着我国民航运输规模持续扩大，航班运行的安全性、准点率和协同性受到广泛关注。特别是在机场资源紧张、空域容量有限的现实条件下，提升航班放行环节的组织效率，已成为保障航班正常和提升旅客出行体验的重要手段。A-CDM 作为提升机场运行效率和信息透明度的重要机制，已在国内多个大型枢纽机场试点应用，其核心在于实现机场、航空公司、空管等多方之间的实时信息共享与联合决策。然而，实践中 A-CDM 系统普遍存在系统各自为政、数据标准不统一、协同响应迟缓等问题，难以形成稳定、高效的协同机制。在此背景下，借助平台化中台思维重构放行协同体系，并通过系统性的数据治理手段提升数据资产的可管理性与可用性，已成为推进A-CDM 深度应用的关键路径。

一、面向A-CDM 的航班放行协同中台架构设计

（一）协同中台建设的总体思路

在 A-CDM 体系中，航班放行涉及空管、机场运行、航空公司、地服等多个主体，传统系统各自为政、数据难以联通，导致信息孤岛、运行冲突频发。为实现真正的协同放行，需要构建一个统一支撑各方的数据与能力中台。中台设计必须以“统一标准、集中共享、能力复用”为指导思想，从底层数据治理到上层业务能力全面打通 [1]。数据层面通过标准化字段、时序同步和一致性约束实现多源数据融合，业务层面则通过服务化封装将滑行预测、资源调度等核心能力模块化、接口化，供多方调用。该中台不仅是数据整合工具，更是能力输出平台，可实现航班放行过程中对状态识别、冲突预测、资源调配等功能的实时支撑，促进各参与方在同一信息基线下协同决策。

（二）系统架构的层次设计

协同中台采用“四层两中心”的标准架构体系，自下而上依次为接入层、数据层、服务层与应用层，分别对应系统对接、数据汇聚、能力输出与业务展示四大功能区。接入层支持对塔台自动化系统（如 TAMS）、航司 OCC、地服保障平台等进行双向对接，基于 AIDX、FIXM 协议进行报文解析与封装。数据层则建设统一的数据湖，支持结构化与非结构化数据统一管理，采用 Kafka 实现异步数据接入，Redis 提供高频数据高速缓存，MongoDB 用于半结构化数据持久化。服务层封装放行预测、冲突检测、队列排序等能力组件，采用 Spring Cloud 框架构建微服务体系，支持弹性扩容与服务治理。应用层以Vue+ GIS 组件构建 B/S 界面，适配调度终端、监控大屏及移动设备，实现跨平台运行[2]。数据中心负责所有数据模型与标准管理，服务中心则统筹接口注册、鉴权与调用策略，确保中台整体运行稳定、高效、统一。

（三）关键模块功能划分

中台各模块功能定位清晰。数据接入与治理模块实现南北向对接、标准转换与清洗，确保各源数据格式统一、逻辑一致；决策支持与智能推送模块内嵌基于历史滑行数据训练的 XGBoost 模型与 LSTM 时间序列模型，实时计算放行窗口并自动推送最优决策建议；跨系统协同接口模块通过 API 网关统一管理服务调用，支持 RESTful 与 gRPC 协议，确保多方系统协同稳定；可视化与信息发布模块基于 CesiumJS 与 ECharts 构建运行态视图与关键指标图表，增强数据理解力与业务操作效率。

（四）平台建设中的技术要点

平台采用轻前端、微服务后端、实时数据流的总体技术架构，具备高度可扩展性与运维灵活性。后端核心服务由Java + Spring Boot 构建，具备良好的模块化与容器适配能力；前端采用Vue ³+ TypeScript 技术栈，结合 AntV G2、ECharts 等可视化组件，构建高交互性、可配置的用户界面，满足多终端调度需求。流数据处理基于Apache Flink，支持窗口计算、状态管理与复杂事件处理，实现对滑行冲突、延误趋势等运行态势的毫秒级识别与预警。系统部署层采用 Kubernetes 进行容器编排与生命周期管理，结合 Istio 服务网格实现弹性扩容、灰度发布、智能路由、流量控制及服务熔断等功能，大幅提升系统的稳定性、可靠性与灵活性。同时引入 Prometheus + Grafana 监控体系，实现全链路日志采集、性能指标追踪与多维度可视化分析，为系统运维提供精细化管理支撑。

二、航班放行协同中的数据治理机制研究

（一）航班运行数据的特征与问题分析

航班运行数据来源广泛，包括空管计划、航司调度、地面资源配置、气象信息、机场设施状态等多个维度，具有强异构性、实时性与高频变动特征，数据交互涉及空管、航司、机场运行、地服、气象等多个单位和系统。当前存在三个主要问题：其一，不同数据源存在标准不一致问题，如时间格式采用本地时或 UTC，航班标识混用 ICAO 与 IATA 编码，状态定义粒度不同，影响数据融合；其二，部分系统存在数据时延、丢包或更新不及时现象，尤其在滑行动态、临时计划调整等环节，影响实时决策效果与准确性；其三，航司、塔台等单位对相同字段口径理解差异明显，例如“预计推出”时间或“滑行中”状态在不同系统中定义不同，导致放行判断失误，协同效率降低，甚至引发运行冲突。

（二）数据治理的核心目标

针对以上问题，数据治理的核心目标是构建标准统一、数据可信、全链路可控的运行数据体系[3]。具体包括：建立覆盖字段定义、编码规范、时间基准的统一数据标准体系，确保多源数据在采集、加工与交换过程中的一致性和可解析性；构建多维度质量评估机制，涵盖准确率、完整率、时效性等指标，设置动态监控与预警阈值，形成持续优化闭环；实现主数据与元数据统一管理，确保航班、资源等关键对象在多系统中的唯一性、稳定性与追溯性；建立严格的权限管控体系，实现基于用户、角色与字段级的访问控制，结合操作日志与访问审计机制，有效防止数据泄露与越权使用，提升整体数据安全性与合规性。

（三）数据治理架构设计

协同中台的数据治理架构以“平台 + 模型 + 制度”三位一体为核心设计理念。平台层面，选用Apache Atlas 作为元数据管理引擎，统一记录各类数据表结构、字段属性、加工流程与上下游依赖关系，支撑数据全链路追踪与影响分析；主数据层则通过航班FUID为基础构建航班主数据管理系统，将航班编号、起降机场、计划时刻等核心属性封装为唯一识别实体，防止因系统间重名、混淆等问题导致判断失误；数据质量控制则引入评分模型（如 1~5 分等级），基于实时采集的指标与预设规则进行量化评估，并通过治理控制台自动标记数据异常、支持人工审核与修复；在安全方面，平台采用 OAuth2 协议结合JWT 令牌机制实现多级认证与身份验证，所有数据传输进行 TLS 加密，配合操作审计与访问日志，实现平台内部全生命周期的可审计、可管控的数据使用与服务调用机制，有效保障数据在协同过程中的合规、安全、可靠流转。

（四）数据流通机制与策略

数据流通能力是协同中台治理机制落地的关键部分。中台采用事件驱动架构（EDA），通过 RabbitMQ 作为核心消息中间件，构建灵活的异步通信机制。航班状态变更、滑行路径更新等高频数据以 PUSH 推送方式广播至订阅系统，确保调度、塔台等关键岗位可获得毫秒级更新；而如机场基础数据、资源分配策略等低频数据则采用定时轮询 + 缓存更新方式，节约带宽资源并降低系统负载 [4]。中台开放数据访问能力，通过统一 API 管理平台输出标准化 REST 接口与 WebSocket 服务，实现航司、塔台、第三方平台可根据权限进行数据订阅与调取；同时支持构建数据服务目录和数据产品（如航班预测服务、滑行耗时查询服务），提升数据流通的标准化与复用效率。在权限控制上，结合令牌机制和调用审计，动态配置数据访问范围与频次限制，构建安全、可控、合规的数据共享生态。

（五）治理机制在典型场景中的应用

治理机制在多个典型运行场景中发挥了实际效用。在滑行耗时预测与优化中，通过对历史滑行路径、天气、地面拥堵状态等变量治理后的高质量数据输入至 XGBoost 与LSTM 融合模型中，实现对出港航班滑行耗时的动态预测，平均误差控制在 ±1.2 分钟，明显优于传统静态规则法。在放行窗口协调场景中，基于清洗后的准确CTOT 与TSAT 数据，各系统放行时间判断误差缩小至 ±2 分钟以内，提升了塔台与航司的放行一致性与调度匹配率。在异常处理方面，建立基于规则引擎与数据监控指标的闭环流程，一旦发现滑行时间突变、航班频繁变更等异常，即自动生成告警信息，并将相关数据推送至责任单位系统接口，实现闭环响应。上述机制显著提升了运行效率与系统可靠性，验证了数据治理在A-CDM 协同中的实际价值。

三、应用实践与案例分析

（一）试点机场协同中台建设成效

以华东地区某年旅客吞吐量超过 4500 万的国家级枢纽机场为试点，协同中台项目在该机场全面部署并投入运行。平台建设初期即实现了与塔台自动化系统、航空公司OCC（运行控制中心）、地面服务调度平台、机坪管控系统、航站楼指挥系统、航班气象数据平台等六大类关键业务系统的实时互联，覆盖航班运行全过程中的核心数据交互场景。平台基于 Kubernetes 部署 15 个微服务节点，形成面向滑行预测、冲突检测、协同调度等能力的服务集群。系统上线后，平台日均处理航班数据超过18 万条，涵盖滑行状态、计划时刻、地面资源配置等多个维度，系统平均端到端响应时间维持在200 毫秒以内，有效满足高并发、高实时性的运行需求。同时，平台实现对全部航班滑行状态的自动化监控与预测，取代原有依赖人工表格记录与电话沟通的放行方式，实现数据驱动下的智能协同，极大提升了调度效率与资源匹配的合理性。

（二）航班放行效率指标提升分析

根据机场运行指挥中心发布的连续六个月数据统计与分析报告显示，协同中台上线后对航班放行效率的改善效果显著。首先，航班平均滑行时间从平台上线前的 12.7 分钟下降至10.1 分钟，减少了 20% 以上，有效缓解了滑行道资源紧张与航班拥堵问题；其次，放行时间偏离计划窗口超过 ±5 分钟的航班比例由上线前的 23.4% 降至 9.9% ，航班放行的准确性和计划执行力显著提升；第三，协同任务接口月调用频率增长 4.2 倍，说明中台极大提升了各系统间的联动程度与任务处理效率；此外，多部门系统间的运行信息一致率也由上线前约 85% 提升至 98% 以上，有效避免了因数据不同步造成的指令偏差。针对滑行高峰时段，如每日 07:30-09:30 和 17:30-19:00 两个运行波峰，平台依托滑行预测模型与资源调度规则，实现航班时序动态调整与优先级排序，使得小时级航班起飞密度提升15.6% ，特别是在强对流天气、高温大雾等复杂天气背景下，平台协同能力的稳定性与弹性调度能力也得到实证验证。

（三）挑战与经验总结

项目实施过程中面临多项挑战，包括：不同业务系统数据接口标准、字段定义和交互协议存在较大差异，导致初期系统对接与接口联调周期延长，需投入大量人力进行字段映射与编码统一；航班放行业务逻辑复杂，涉及动态优先级判断、异常状态处理、气象干扰等因素，需在模型中引入更多边界条件与业务规则，提升适应性与准确性；部分历史数据存在缺失、冗余、错误标注等问题，严重影响模型训练效果与智能服务的稳定性。针对上述问题，项目组制定了系统性的应对策略：设立由机场、空管、航司及技术方组成的数据标准治理小组，逐字段对齐并形成统一数据字典；采用灰度上线机制，通过流量分配与逐步替换方式降低模型切换风险；建设完善的数据质检平台，引入自动规则校验与人工复核通道，逐步提升数据输入质量与稳定性 [5]。整体实践表明，该协同中台架构与数据治理体系在多系统融合、复杂运行场景下具备良好的适应能力和可复制推广价值。

总结：

航班放行作为 A-CDM 体系中最核心的协同环节，直接关系到机场整体运行效率与航班准点水平。本文围绕放行协同的关键问题，提出了具备统一架构、能力输出和多源数据融合特性的中台系统设计方案，并系统构建了适应高频动态数据环境的数据治理机制。通过在大型枢纽机场的实际部署与运行验证，中台平台在滑行预测准确性、系统响应时效、放行效率提升等方面均展现出显著成效。实践表明，面向 A-CDM 的中台化、智能化协同体系具备广泛的可复制性和推广潜力。未来可进一步引入AI 辅助决策机制、强化与空域管理系统的融合能力，推动构建更高水平的数字化、智能化民航运行体系。

参考文献

[1] 刘冠林 . 利用宇宙学观测数据检验 ΛCDM 模型 [D]. 中国科学技术大学 ,2024.002693.

[2] 刘信 , 罗晓羽 , 万永康 , 等 .HBM、CDM 静电放电模型及其失效特征研究 [J].环境技术 ,2023,41(11):48-52.

[3] 郭亚惜 . 浅谈民航协同决策（CDM）系统发展 [J]. 中外企业家 ,2020,(04):29-30.

[4] 皋德雄 , 张晨靓 , 施子昌 , 等 . 空地一体化航班时刻协同优化方法 [J]. 中国大学学报 ,2022,40(04):17-21+26.

[5] 施子昌 . 机场离港航班延误评估及时刻协同优化研究 [D]. 南京航空航天大学 ,2023.003265.