近日，上海财经大学信息管理与工程学院的Qiang Li等人研究确定了一组新的对航班延误的有重大影响的因素，帮助航空当局深入了解航班延误的潜在行为和机理，并据此开发了一种高精度模型来预测航班延误情况。
航班延误是美国航空运输管理的一大挑战。从2010年到2018年，美国平均约有20％的国内航班延误。美国联邦航空管理局 (FAA) 估计 2018 年延误的年度成本为 280 亿美元。航班延误不仅会增加经济损失，还会对旅客、航空公司和航空运输系统的运营造成负面影响。这些负面影响推动了延误管理机制的发展，高精度预测模型作为缓解航班延误、降低航空公司经济成本和提高旅客满意度的有效工具。较低精度的预测结果会误导机场运营商对未来航班延误状况的理解，最终导致对航班延误的缓解效果不佳，因此预测模型的准确性至关重要。而为了提高准确度，我们需要解决两个关键问题。
关于以往航班延误和网络效应的描述
首先，在以往的航班延误预测研究中，采用的大多数因素都处于宏观层面，例如时间变量、天气状况等。然而，这些宏观因素描述的是航班延误的总体趋势，可能与实时航班延误没有直接关系。其次，现有研究对于机场与机场，航班与航班的相互影响考虑的较少，只有少数研究简单地考虑了空中交通网络对航班延误的影响。本研究解决了上述挑战，使航空当局能够了解航班延误的潜在行为和机制，并确定一组新的影响因素，并在此基础上开发了一种高精度预测模型来预测航班延误。
机场延迟传播网络
在本研究中，研究人员在定义完相关变量之后，建立了预测模型和相关的复杂网络方法，并分析了“局部效应”和“网络效应”的各自影响（“局部延误”代表每个机场在周转运行中发生的相关延误。“网络延误”指的是每个机场受其上游机场的影响而引起的延误）。最后以 2018 年 7 月美国国内航班作为样本数据，证实模型的预测准确度有了很大的提高。他们发现，单个机场的航班延误将受到大约 12 个其他机场的影响。小型机场主要受本地运营的影响，而大型机场受上游机场较多的影响。而造成延误的主要因素是机场的供需失衡，其次是航空网络的拥挤程度，最后是机场的拥挤程度。短期的延误主要由局部效应引起，长期延误则主要由网络效应引起。但是研究还存在一些不足，首先，本文只考虑了 2018 年 7 月的美国国内航班。其次，在预测航班延误时没有考虑极端天气条件（例如风暴/飓风）的影响。
引用此论文
Li, Q, Jing, R. Generation and prediction of flight delays in air transport. IET Intell Transp Syst. 2021; 15: 740–753. https://doi.org/10.1049/itr2.12057. [Physical Sciences]
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