Воздушное сообщение является серьезной и сложной проблемой. В последнее время сообщения о столкновениях пассажирских самолетов на взлетно-посадочных полосах попали в заголовки газет и вызвали опасения по поводу безопасности, поскольку аэропорты пытаются разместить больше пассажиров в связи с COVID-19. Кроме того, как известно любому недовольному авиапутешественнику, опоздание одного самолета в загруженный аэропорт может вызвать лавинообразный эффект и вызвать серию последующих задержек.
В Хаос Команда ученых из Испании и Аргентины представила оригинальную модель осциллирующей кратковременной памяти, всего с двумя параметрами, для изучения динамики событий посадки в 10 крупных европейских аэропортах. Модель может оценить, как количество посадок повлияет на количество последовательных часов - критическая возможность, учитывая ограниченную пропускную способность аэропорта и внешние события, которые приводят к задержкам посадки.
В целом, модель демонстрирует, что статистический анализ почасовых объемов посадки самолетов может дать ценную информацию о работе аэропортов.
"Характеристика цепочек событий, связанных с задержкой посадки, особенно количественная оценка временного масштаба, является ключевой для оценки эксплуатационных характеристик аэропорта", - сказал автор Фелипе Оливарес. "Если прямая идентификация взаимодействий невозможна, решение заключается в анализе сигнатур, которые они оставляют во временных рядах, как репрезентативных для агрегированной динамики системы. Основная идея [исследования] состоит в том, чтобы использовать инструменты статистической физики для получения информации о работе аэропортов, когда доступна только макромасштабная информация, например, почасовое количество посадок".
Один из параметров модели представляет собой корреляцию между последовательными часами в объеме посадок как показатель эффективности посадочных операций аэропорта.
"Это также могло бы помочь оценить эволюцию эффективности объекта, понимаемой как способность обслуживать заданный объем перевозок при минимальном взаимодействии между воздушными судами", - сказал Оливарес.
В исследовании также изучались различия между динамикой до и после пика COVID-19, определяя, что поток приземлений стал более случайным после пандемии. Это означает, что последовательные часы в потоке посадки были менее коррелированы. Но это было вызвано не только сокращением трафика из-за ограничений на поездки: это также могло отражать изменение взаимодействия между воздушными судами.
Первое в своем роде исследование демонстрирует, как с помощью статистической физики анализ макромасштабных аэронавигационных данных может выявить информацию о микромасштабной динамике.
Комментарии