導讀
1、根據2017年夏秋航季運行數據，選取了最為繁忙的20個航段，對飛行時間展開了分析，各航段飛行時間近似符合正態分布。
2、機型對航段平均飛行時間的影響較為明顯，一般馬赫數越大，平均飛行時間越小；機型對飛行時間標準差的影響不大。
3、航空公司對飛行時間、額外飛行時間的分布影響程度很小。
4、航段架次與平均飛行時間和額外飛行時間均沒有顯著的相關模式。
5、所選航段平均額外飛行時間主要分布在4-9分鐘以內，標準差分布在5-16分鐘以內。對於同一航段，機型對額外飛行時間的影響很小。
6、額外飛行時間越小，航段運行可預測性越高。在所選航段中，ZBAA-ZSHC、ZGGG-ZSHC和ZGSZ-ZSHC航段的可預測性最高，額外飛行時間均在5分鐘左右。ZBAA-ZUUU航段，額外飛行時間平均值和標準差均最高，是所選航段中運行波動幅度最大的。
1概述
航段運行時間是衡量航班運行效率的重要指標之一。航段運行時間主要由3部分組成：場面滑出時間、飛行時間、場面滑入時間，其中飛行時間是runway to runway保障效率的整體體現。同時，航段標準運行時間也是飛行計劃編排過程中一項重要的數據參考依據。預先飛行計劃編排人員使用航班標準運行時間審查航空公司飛行計劃編排中航段銜接是否合理，飛行計劃編排是否科學。
本報告不考慮場面滑行的影響，以飛行時間為分析對象，採用2017年夏秋航季（3月26日至10月28日）的航班運行數據，選擇執飛架次排名前20的航段作為樣本，重點分析機型、架次、航空公司等因素對飛行時間的影響，探究飛行時間的分布特徵。在文中，航段航班實際飛行時間=航班實際落地時間-航班實際起飛時間；航段航班額外飛行時間=航段航班實際飛行時間-航段經驗飛行時間。
在清除髒數據並完成統計後，2017年夏秋航季執飛架次排名前20的航段如圖1所示。
圖1：執飛架次排名前20的航段
2航段飛行時間分布
2.1飛行時間分布
首先，考慮不同機型分類下，航段飛行時間的分布特徵。按照馬赫數對機型進行分類，主要考慮兩類常見機型：S（M0.7-0.79）和S（M0.8-0.89）。以ZBAA-ZSSS航段為例，航段飛行時間分布如圖2所示，其它航段也呈現出類似的分布特徵，因此，近似認為航段飛行時間符合正態分布。
圖2：ZBAA-ZSSS航段不同機型飛行時間分布
2.2飛行時間統計
對不同航段不同機型在各月份內飛行時間的統計分布進行分析。由於夏秋航季中三月僅佔兩天，數據量過少，故在統計月度平均值與標準差時，不考慮三月份。
首先選取ZBAA-ZSSS和ZSSS-ZBAA航段為例，觀察各月統計結果。
圖3：航段不同機型每月實際飛行時間平均值和標準差
對比可知，馬赫數小的機型每月平均飛行時間均大於馬赫數大的機型；在同一航段中，兩種機型每月平均值的變化趨勢均保持一致。ZBAA-ZSSS航段8-10月的平均飛行時間較大，S（M0.7-0.79）機型在4、6、8月標準差較大，S（M0.8-0.89）機型在8-9月的標準差最大。ZSSS-ZBAA航段4-6月的平均飛行時間較大，在4月和8月標準差最大，兩種機型變化趨勢一致。剩餘航段統計結果如表1所示。
表1：航段不同機型飛行時間平均值與標準差最大的兩個月份
總體來看，同一航段兩種機型平均值最大的兩個基本月份相同，標準差最大的兩個月大部分重合。飛行時間平均值大的月份集中在4月、5月；對於S（M0.7-0.79）機型，標準差較大的通常發生在6、7月；S（M0.8-0.89）機型，標準差較大的通常發生在6、8月。
夏秋航季，各航段不同機型的飛行時間平均值與標準差，如表2所示。
表2：航段不同機型飛行時間平均值與標準差
同一航段，一般馬赫數越大的機型，平均飛行時間越小（平均值差異一般在1-5分鐘左右），但機型對飛行時間標準差影響較小。由於航段之間的裡程不同，所以不同航段之間比較平均飛行時間沒有意義。
2.3經驗飛行時間
作為標準航段運行時間的重要組成部分，飛行時間的確定直接影響了飛行計劃的編排。為了提升計劃編排的科學合理性，應基於歷史數據，挖掘航段的經驗飛行時間，既便於航空公司制定計劃，又能便於局方審核管理。經驗飛行時間也可稱為參考飛行時間或暢通飛行時間，一般多為空域運行態勢較為良好的情況下，航班在runway to runway階段的所需時間，在已有工業和學界研究中，對於相關參數的確定存在幾類方法，本文基於數據分布特徵，選取了適用的分析方法，求得了20個航段的經驗飛行時間，如表所示。
表3：各航段不同機型的經驗飛行時間
一般情況下，相同航段，機型馬赫數越大，經驗飛行時間越短，但機型影響的差異較小。
3航段架次影響
為了分析航段飛行架次與飛行時間的關聯影響程度，利用相關係數計算航段平均飛行時間與架次的相關性。20個航段月平均飛行時間與架次的相關係數如表示。
表4：航段每月平均飛行時間與執飛架次的相關係數
相關係數的計算結果對於所選20個航段並不具有普適性，目前看來，航班架次與平均飛行時間的相關模式並不顯著。
4航空公司影響
4.1飛行時間分布
選取執飛架次最多的ZBAA-ZSSS和ZSSS-ZBAA航段為代表，分析不同航空公司對飛行時間的影響。在ZBAA-ZSSS和ZSSS-ZBAA航段，主要執飛航空公司是國航、東航、海航和南航。以ZBAA-ZSSS航段東航兩種機型飛行時間的分布為例，飛行時間分布依然可以近似視為正態分布。
圖4：ZBAA-ZSSS航段東航不同機型飛行時間分布
經分析，其他航空公司的飛行時間也可近似視為正態分布。
4.2飛行時間統計
同樣選取ZBAA-ZSSS和ZSSS-ZBAA航段，計算南航、海航、國航和東航不同機型飛行時間的平均值與標準差，如表5所示。
表5：航段不同機型各航空公司相關指標統計
在ZBAA-ZSSS和ZSSS-ZBAA航段上，國航、東航和海航主要執飛機型以S（M0.8-0.89）為主，南航以S（M0.7-0.79）為主。
圖5：航段不同機型各航空公司飛行時間統計指標
在同一航段上，對於相同機型，各大航空公司的平均飛行時間差異很小，約在2-4分鐘內，標準差亦然（在1-2分鐘左右）。在同一航段上，機型對相同航空公司的平均飛行時間影響很小，差異約在3分鐘以內，標準差約在1分鐘以內。各大航空公司飛行時間的穩定性水平大致相同，因此航空公司對飛行時間的影響較小。
5額外飛行時間
為了進一步分析航段運行時間的穩定性和可預測性，將航班實際飛行時間超過航段經驗飛行時間的部分定義為額外飛行時間（暫時只考慮實際飛行時間超過經驗飛行時間的航班），若航段額外飛行時間越大，則表明在該航段上航班可能受到的擾動越大，因此該航段上航班運行的可預測性也就越低。
5.1額外飛行時間分布
統計整個夏秋航季額外飛行時間的平均值和標準差。
表6：航段不同機型額外飛行時間平均值與標準差
整體看來，所選航段的平均額外飛行時間主要分布在4-9分鐘以內，標準差分布在5-16分鐘以內，航段運行較為穩定。
對於同一航段，機型對額外飛行時間的影響很小，不同機型平均值和標準差的差異都很小。對於A<—>B型，航段方向對額外飛行時間的影響很小，這與飛行時間的規律並不相同。
圖6：航段不同機型額外飛行時間平均值與標準差
在所選航段中，ZBAA-ZSHC、ZGGG-ZSHC和ZGSZ-ZSHC航段的平均額外飛行時間較少，認為上述3個航段運行的可預測性較好。
ZBAA-ZUUU航段，額外飛行時間平均值和標準差均最高，是所選航段中運行波動幅度最大的。
各航段不同機型在各月份內額外飛行時間的統計分布各不相同：
表7：航段不同機型額外飛行時間平均值與標準差最大的兩個月份
總體看來，對於相同航段不同機型，額外飛行時間平均值和標準差最大的兩個月比較分散，僅有部分航段平均額外飛行時間最大的兩個月份完全一致，大部分僅有一個月份相同；標準差亦然。
對於S（M0.7-0.79）機型，平均額外飛行時間值較大的月份集中在6月、7月、8月，對於S（M0.8-0.89）機型，平均額外飛行時間值較大的月份集中在4月、6月、7月，兩種機型標準差大的月份集中在6月、7月、8月。
5.2航段架次影響
同樣，利用相關係數分析航段平均額外飛行時間與航段執飛架次的相關模式。
表8：航段每月額外飛行時間平均值與執飛架次的相關係數
根據計算結果可知，額外飛行時間平均值與航段架次的相關模式也不顯著。
5.3航空公司影響
依舊選取ZBAA-ZSSS和ZSSS-ZBAA航段，分析南航、海航、國航和東航不同機型額外飛行時間的平均值與標準差，如表9所示。
表9：航段不同機型各航空公司額外飛行時間相關指標統計
圖7：航段不同機型各航空公司額外飛行時間統計指標
在同一航段上，對於相同機型，各大航空公司額外飛行時間的平均值和標準差差異都很小，約在0-2分鐘內。在同一航段上，機型對相同航空公司的平均額外飛行時間影響很小，差異約在2分鐘以內，標準差約在2分鐘以內。各大航空公司額外飛行時間的水平大致相同，因此，航空公司對額外飛行時間的影響也較小。
6總結
在之前的分析報告中，已經選取了若干國內大型繁忙樞紐機場（上海浦東、上海虹橋、廈門高崎、南京祿口等）進行了場面滑出階段的分析，而一般在滑入階段較少發生擁堵。除了場面運行外，runway to runway便是航班生命周期最主要組成階段。本文以2017年夏秋航季最繁忙的20個航段為樣本，分析了航段飛行時間的分布特徵，探索了機型、架次、航空公司等對飛行時間的影響；利用歷史數據科學地推斷了各航段的經驗飛行時間；基於經驗飛行時間，推測了額外飛行時間，分析了額外飛行的分布特徵，為評估航段運行的可預測性奠定了基礎。
未來，仍需圍繞航班的生命周期，將飛行時間繼續細分至「終端區—航路—終端區」，基於海量的航跡數據，識別航班在不同階段的時空運行模式，為基於航跡的運行提供參考。
民航大藍洞
秉承協助建設民航強國為宗旨，基於飛常準大數據，民航大藍洞致力於為全球民航提供高端效能分析和專業諮詢服務。服務對象涉及空管、航空公司、機場和社會公眾，服務內容包括空中交通運行性能評估，空域資源利用評估，航空公司/機場運行水平分析和評價，出行方案設計和優化等。
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