Представлена модель для изучения динамики приземления самолетов

Прочитано: 156 раз(а)


Воздушное движение представляет собой серьезную и сложную проблему. В последнее время в заголовки новостей попали близкие к столкновениям пассажирские самолеты на взлетно-посадочных полосах, что вызывает опасения по поводу безопасности, поскольку аэропорты пытаются принять больше путешественников после COVID-19. Кроме того, как известно любому недовольному авиапутешественнику, опоздание одного самолета в загруженный аэропорт может вызвать лавинный эффект и вызвать серию последующих задержек.

В журнале Chaos группа ученых из Испании и Аргентины представила оригинальную осциллирующую модель кратковременной памяти всего с двумя параметрами для изучения динамики событий приземления в 10 крупных аэропортах Европы . Модель может оценить, как количество посадок повлияет на количество посадок в последующие часы — критически важная способность, учитывая ограничения пропускной способности аэропорта и внешние события, вызывающие задержки приземления. Статья называется «Моделированная по Маркову модель динамики посадочного потока: проверка порядкового анализа».

В целом модель демонстрирует, что статистический анализ ежечасных объемов приземления самолетов может дать ценную информацию о работе аэропорта.

«Характеризация цепочек событий задержки приземления, особенно количественная оценка временного масштаба, является ключом к оценке эксплуатационных характеристик аэропорта», — сказал автор Фелипе Оливарес. «Если прямое определение взаимодействий невозможно, решение состоит в том, чтобы проанализировать сигнатуры, которые они оставляют во временных рядах, как репрезентативные для совокупной динамики системы. Основная идея [исследования] состоит в том, чтобы использовать инструменты статистической физики для получения информации о работе аэропорта, когда доступна только макромасштабная информация, почасовой объем посадки».

Один из параметров модели представляет собой корреляцию между последовательными часами в объеме посадок как показатель эффективности операций посадки в аэропорту.

«Это также может помочь оценить эволюцию эффективности объекта, понимаемой как способность обрабатывать заданный объем трафика при минимальном взаимодействии между самолетами», — сказал Оливарес.

В исследовании также изучались различия между динамикой до и после пика COVID-19, определяя, что поток посадок стал более случайным после пандемии. Это означает, что последовательные часы в посадочном потоке были менее коррелированы. Но это было вызвано не только сокращением трафика из-за ограничений на поездки : это также могло отражать изменение взаимодействия между самолетами.

Первое в своем роде исследование демонстрирует, как с помощью статистической физики макромасштабный анализ аэронавигационных данных может выявить информацию о микромасштабной динамике.

Представлена модель для изучения динамики приземления самолетов



Новости партнеров