空港枢纽综合交通信息系统研究

□ 中国民航管理干部学院 钟 敏 刘 一/文

智慧民航建设是“十四五”时期行业发展主线，是实现多领域民航强国建设目标的必由之路，也是便捷顺畅、智能先进的现代化高质量国家综合立体交通网的重要组成部分。智慧机场作为智慧民航建设的关键支撑，已成为机场业变革和实施数字化转型的必然趋势。智慧机场建设是一个系统工程，大型枢纽机场航班流、旅客流、行李流、交通流相互交织，运行管理十分复杂。随着互联网+、大数据等新一代信息技术的发展，利用新技术实现枢纽旅客流、各种交通运力流等多要素感知，基于航班流牵引，统筹规划和引导旅客流和交通流，建设智能化空港枢纽综合交通运行管理系统，加快民航与其他交通方式的深度融合，已逐渐成为各机场建设智慧机场的一个重要着力点。

随着民航业数字化转型的不断深入，空港枢纽针对相关业务已建成和正在建设一些信息系统来支撑枢纽综合交通的运行，如北京大兴国际机场、青岛胶东国际机场、成都天府国际机场等新建机场及一些大型枢纽机场已建成视频监测系统、出租车排队管理系统、出租车短途管理系统、车辆身份验证系统、停车诱导系统、出租车蓄车场管理系统、陆侧监控系统等，部分大型机场正在筹划建设智能化空港枢纽综合交通系统，通过多维数据感知、集成与融合，实现空港综合交通态势动态监测和各交通方式协同调度，促进空港综合交通运行效率与旅客服务品质的持续提升。

空港枢纽信息系统发展现状和功能研究

（一）空港枢纽信息系统需求分析和发展现状

空港枢纽信息系统的使用对象需求主要包括两方面：一方面来自枢纽运营管理部门和各运营主体，枢纽管理部门是整个空港枢纽的运营协调方，需要掌握枢纽内各交通方式运营计划和状态、设施布局、旅客流量等信息，实时监控枢纽内各场站运营情况，在枢纽日常运营和应急事件下，沟通协调各运营主体，实现各交通方式协同合作。各运营主体需要获取与其衔接交通方式的运营计划和状态，与其联动区域的旅客流量等信息，以便为交通方式之间有效衔接提供动态调度和应急措施。另一方面来自旅客，做好旅客出行服务是空港枢纽建设的重要目标，空港枢纽信息系统也需要提升服务水平，方便旅客快捷高效出行。旅客需要在枢纽换乘过程中及时获取准确的枢纽外部道路信息、各交通方式运营班次、运行动态、换乘路径、停车位等信息，空港枢纽信息系统通过为旅客提供全面、完善、优质与人性化的综合服务类和换乘引导等信息服务，提升旅客对综合交通服务的获得感与满意度。

根据我国空港枢纽信息系统的建设实践，目前主要存在三种类型：第一种是各交通方式分别规划、独立建设运营。在空港枢纽规划和建设初期，各交通方式基础设施、旅客服务标准等分别规划，枢纽内各交通方式信息系统独立建设和运营，导致存在“信息孤岛”现象，未实现运行信息共享和旅客服务一体化，是目前最普遍也是协同程度最低的类型。第二种是各交通方式协调规划、分别建设运营。在空港枢纽规划和建设初期，各交通方式建立了信息系统建设的协商机制，并预留软硬件接口，但在具体实施中各交通方式信息系统未建立运行信息共享的协调机制，信息系统缺少整合和集成，各交通方式仍然无法实现协同运行。第三种是各交通方式统一规划、协调建设运营。在枢纽规划和建设初期，提出建立多方式协同的信息服务平台与多个相关信息系统共同组成的总体架构，明确枢纽信息系统与各交通方式信息系统之间的交互方式和运营管理模式。在枢纽建设方统一协调下，基本实现各交通方式的运行协同，如上海虹桥综合交通枢纽、北京大兴国际机场、青岛胶东国际机场是目前协同化程度最高的枢纽。总的来看，目前我国大部分空港枢纽因缺乏信息系统互联互通和信息共享，在各交通方式监控管理、运行协调、应急联动和决策支持等方面难以突破，因而制约了枢纽运行效率和旅客服务水平的提升。

从综合客运枢纽建设经验来看，加强信息系统建设顶层设计，依托互联网+、大数据等新一代信息技术，通过综合交通信息充分交换和共享，建设智能化空港枢纽综合交通信息系统以实现枢纽智能运行和旅客一体化服务是未来发展趋势。

（二）空港枢纽综合交通信息系统功能分析

根据对空港枢纽信息系统使用对象的需求分析，明确空港枢纽综合交通信息系统的功能要求，基于对与空港枢纽联通的出租车、私家车、机场巴士、高铁、地铁等各类交通运力信息与航班信息的融合分析，通过多运营主体协同、多部门调度实现空港枢纽综合交通信息共享、运行监控、协同调度、旅客智能信息服务等功能，为枢纽运行和旅客服务提供信息化支撑，帮助枢纽实现综合交通态势感知与预测，助力枢纽综合交通智能化水平的提升。

1.运行监控。空港枢纽综合交通系统需要集成多种交通方式的实时运营数据，通过感知和监测基础设施运行情况、各关键场所客流情况以及各交通方式的运行状态，对可能产生的运行压力进行预测，一旦监测到异常立即预警，并根据事件类型及程度给予相应处置。

2.协同调度。空港枢纽内各交通方式运营主体进行数据交换，实现各交通方式信息在综合交通系统的共享。从流量协同和时间协同两方面，基于对旅客流和交通流态势的精准感知与预测，实现对枢纽内各交通方式的智能协同调度。如提前预测旅客排队等候时间，预测车辆数是否满足旅客需求，提前协调车辆调度，帮助枢纽综合交通管理部门对枢纽内各种交通方式进行协同调度，从而促进旅客在枢纽与其他交通方式间高效换乘。

3.应急管理。当空港枢纽内某种交通方式发生应急事件影响正常运行时，及时从综合交通信息系统获得应急事件类型、位置等信息，协调枢纽内其他交通方式，协同应急处置保障枢纽的有序运行。如面对航班大面积延误等应急情况时，通过协调各交通方式运营主体，智能分析与制定旅客疏散方案，通过出租车运力调配、地铁加开、机场巴士加开等方式及时疏散旅客。

4.旅客信息服务。通过机场APP、公众号、小程序、电子显示屏、动态导向标识、广播、触摸屏查询终端、导航导乘设施设备等多种方式向旅客实时发布到港航班信息与综合交通信息，为旅客提供各交通方式有效信息指引和路径导航，帮助旅客快速制定行程计划，减少其盲目等待时间。

空港枢纽综合交通态势监测

（一）空港枢纽综合交通信息系统框架体系建设

随着信息技术的快速发展，与空港枢纽综合交通业务相关的运行信息、旅客服务信息等分散在机场各信息系统中，需要从相关信息系统持续获取数据，并且部分数据还需要从外部单位获得。通过将空港枢纽内涉及到航班运行、旅客服务与各交通方式的信息系统进行集成，实现枢纽内信息的交换和共享。基于多源数据的采集、分类与识别，对数据进行标准化处理和融合分析，为交通态势的感知和预测建立基础。一方面，综合交通运行管理系统需要从机场航班运行与旅客服务相关系统获取航班流、旅客流、天气、地理信息等相关数据；另一方面，从综合交通相关系统如出租车、机场巴士、陆侧交通、停车场等相关系统获取综合交通信息；此外，为实现空港枢纽与高铁、地铁、出租车公司等其他运营主体的运行协同，还需从机场外部协同单位获取各交通方式相关数据；同时，综合交通运行管理系统为相关系统提供数据反馈。空港枢纽综合交通信息系统框架体系以综合交通运行管理系统为基础，构建面向枢纽运营管理部门与各运营主体协同联动以及旅客信息服务的应用系统环境，如图1所示。

1.机场航班运行与旅客服务相关系统。从机场航班运行与旅客服务相关业务系统获取数据，包括：从航班信息管理系统获取航班信息（航班计划、航班动态、航线特征、旅客人数等）；从旅客服务类业务系统获取旅客数据（进港旅客、出港旅客、中转旅客等）；从天气系统获取天气数据（当日天气、现在天气、未来一小时天气等）；从机场地理信息系统获取地理数据（航空器位置、交通车辆位置、换乘点位置等）。

2.综合交通相关信息系统。从机场综合交通相关信息系统获取数据，包括：从出租车蓄车场管理系统获取出租车信息（出租车流量、排队车辆数据、候车区旅客数量等）；从机场巴士场站管理系统获取机场巴士信息（机场巴士线路、站点、机场巴士排班、机场巴士旅客人数等）；从陆侧交通监控系统获取车辆信息（主要道路和路口的车辆行驶状况等）；从停车场管理系统获取停车信息（出入口流量、平均等待时间、车位数据等）。

3.机场外部协同单位。从高铁公司获取高铁数据（高铁车次、晚点车次、上下车旅客数等）；从地铁公司获取地铁数据（地铁车次、地铁出入口旅客流量、上下车旅客数等）；从出租车公司和市交委获取道路与车辆相关信息（高速口流量、拥堵路段、出租车信息等）；从机场巴士公司获取巴士信息（机场巴士线路、班次、车辆定位、售检票数据等）。

4.标准规范与协同联动保障体系。一方面，对整合的内外部数据进行数据治理和集成融合处理，建立包括数据编码、数据交互、数据传输协议、数据接口、数据质量等内容的数据标准规范体系，便于各信息系统之间的互联互通、数据共享及融合计算，为综合交通态势感知和预测以及旅客精细化服务提供数据支持；另一方面，建立枢纽内各交通方式、各管理主体间的协同联动管理机制，保障规范化、标准化、程序化的运营协调与应急处置运作机制。

（二）空港枢纽综合交通态势分析

通过对空港枢纽综合交通运行与旅客服务业务流程及各环节特点、属性和业务规则的研究，提炼综合交通业务的影响因素，分析各因素之间的逻辑关系，提取出综合交通运行与旅客服务的关键特征，建立空港枢纽综合交通的多维度态势评价指标。如针对出租车运力的出租车平均排队长度、出租车平均等候时间、旅客平均排队时长等。通过航班流、旅客流、各交通方式运力流、停车场等多源数据的全面采集，利用数据挖掘、机器学习算法，对多源数据进行深入挖掘和融合分析，构建旅客流与运力流相互耦合的旅客出行和协同调度模型，实现空港枢纽综合交通态势的精细化感知和趋势预测，为综合交通运力的动态调度、旅客服务提供支撑。包括：针对航班、旅客、车辆、道路、蓄车场等的流量分析；针对出租车、机场巴士等上客点的旅客排队流量分析；针对停车场的停车流量分析；针对旅客流量、车流的预测；针对各交通运力的缺口预测；以及针对各交通运力的旅客排队时间预测等。同时，通过关键指标设置触发态势预警，为综合交通预警和应急处置提供科学决策依据，如图2所示。

（三）空港枢纽综合交通运力缺口预测关键技术研究

空港枢纽综合交通旅客流量受航班流牵引，如航班架次、航班延误情况直接影响进港旅客数，通过综合交通运行管理系统，空港枢纽运营管理部门能对到港客流及综合交通方式各运力信息实现动态监管，通过到港客流动态信息进行各交通方式的运力匹配和运力缺口预判，进而作出相应的运力调配决策，将旅客及时有效疏散出去。出租车作为多种交通方式的一种，其客流分担在我国大型空港枢纽均发挥着重要作用，出租车服务也是影响旅客服务品质的重要影响因素，故以出租车为例进行交通方式运力缺口预测的方法与流程研究。对于出租车运力的监测，进港客流换乘出租车旅客数、出租车候客区排队车辆数、出租车旅客排队人数、出租车平均等候时间、旅客人均排队时长等指标是出租车态势感知与预测的关键指标，通过对出租车运力与进港旅客人数的匹配分析，得出预计的出租车缺口数量，进而进行预警及相应处置。

1.实时进港航班客流预测。航空旅客存在时空分布不均衡、高密度可变等特点，旅客流受航班流牵引，能否准确预测未来某段时间的进港旅客流量，是为换乘出租车客流提前做好出租车匹配和调度的重要前提。目前常用的旅客流量预测方法包括：基于统计、基于回归、基于时间序列、基于神经网络以及基于机器学习技术的旅客流量预测方法。随着大数据技术的发展，机器学习技术对影响因素众多、关系复杂的预测问题预测效果较好，成为目前应用广泛的预测方法；其中，XGBoost是较为流行的一种机器学习技术。对于航班客流预测，XGBoost算法预测效果较好，算法运行速度较快，具有较强实用性。短期进港航班客流量预测流程如图3所示。

2.出租车实时分担率和补充出租车运力预测。与实时进港航班客流预测流程类似，采用XGBoost算法结合Logistic回归等方法分别对进港航班客流的出租车分担率和补充出租车运力预测进行模型构建，通过数据采集（出租车运量数据、航班数据、到港旅客数据、天气数据、日期数据等）、数据预处理、特征构建、训练样本构建、模型构建与训练，采用集成学习将各模型进行整合，利用空港枢纽实例数据进行实验结果验证后，分别获得基于多模型集成学习的实时出租车分担比和补充出租车运力预测结果。

3.出租车运力匹配和调度。通过对出租车候车区当前时段出租车旅客排队长度、候场出租车运力的现场采集及视频系统计算结果，结合上述构建的计算模型对出租车运力补充与进港航班出租车分担客流进行预测，即可对出租车运力是否满足旅客需求进行计算和分析。通过计算得出出租车运力需求与实际运力容量的差值，预警潜在的出租车运力不足情况，为出租车的运力匹配和调度提供依据，帮助加快旅客疏散，解决旅客滞留问题，提高枢纽运行效率和旅客服务水平。如图4所示。

结 语

空港枢纽综合交通运行管理系统集成航班流、旅客流、交通流数据，对多交通方式进行统筹管理，形成内外联通的智能化空港枢纽综合交通管理体系，对提升空港枢纽运营、管理和服务水平具有重要作用，是实现空港枢纽协同运行与一体化服务的有力保障，将成为我国民航推进智慧机场建设的重要抓手和关键支撑。同时，通过提升空港枢纽的信息化和智能化水平，有助于打造现代化综合交通枢纽，构建现代综合交通运输体系，加强空港枢纽在国家综合立体交通网中的地位和作用。