2009-2014国内航班延误数据表

应用时间序列分析模型分析我国航班延误问题倪雪（辽宁轨道交通职业学院，辽宁沈阳110023）现实经济社会中的很多问题都具有明显的时间序列特征，时间序列分析理论是解决此类问题十分有效的方法和途径。

本文应用Eviews软件对我国航班延误问题进行数据分析和对比，对航班延误问题提出合理的改进措施。

一、应用时间序列分析理论处理我国航班延误率的数据本文数据的采集源于中国民航局官方网站。

由于2014年的民航公报没有发布，因此需要根据以往数据测算出2014年我国航班延误率。

本文采用时间序列分析软件Eviews对数据进行统计分析和处理。

在时间序列分析的数据拟合中，应用Eviews软件进行数据的拟合，回归结果分析如下：（1）倒数模型y=-0.087016×1x+0.242425（2）准对数模型y=0.150348+0.047161lnx（3）多项式模型y=-0.000811x3+0.012834x2-0.043246x+0.211557通过分析可知，多项式模型的拟合程度非常好，由此应用软件得到2014年我国航班延误率的测算结果是27.0793%。

二、对我国航班延误问题的分析（一）数据分析将测算出的2014年我国航班延误率27.0793%和2014年国际航班延误率21.95%对比，可以看出我国航班延误情况较为严重。

（二）航班延误的主要原因1.航空公司原因。

（1）服务代理引起的航班延误；（2）空管，包括空管人为失误、航行情报服务未及时提供或提供有误等；（3）机场，包括机场跑道道面损坏或灯光故障、有限的跑道容量等；（4）航空油料，包括民航保障单位未按计划及时安全供油等；（5）联检，包括联检单位、边防、海关等安检时出现矛盾或问题；（6）飞机检测，包括飞行前检测（发动机检测与维修等）修正载重表；（7）飞机调配问题。

2.流量原因。

随着出行需求量的增加，航班数量大幅度提高，流量不能满足航班需求，成为航班延误产生的一个主要原因。

坠机迷航——2009年的法航AF447航班空难已经有越来越多的细节表明，MH370航班遭遇的，并不是法航AF447的技术隐患和操作不当，⽽是⼀起⼈为事件。

但在⿊匣⼦被找到之前，⼀切仍然是谜。

对空客A330飞机来说，穿越当时的那条风暴带也不能说是“以⾝犯险”。

⽽这⼀次，意外偏偏发⽣了。

AF447航班失事前4分钟密集发出的24条故障代码，把航空专家的视线集中到了飞机的⼀个⼩部件上——⽪托管。

AF447的⽪托管失灵却引发了⼀系列的连锁反应，悲剧在⽪托管失灵后数分钟内发⽣了。

机长的遗体在坠机⼏天后的海⾯上被发现，⽽两位副驾驶则被安全带束缚在驾驶座⾥，随着飞机沉⼊⼤海。

原载《北京⽇报》2014年4⽉8⽇本报记者董少东 今天，马来西亚航空MH370航班失联已经整整⼀个⽉。

从4⽇开始，中国和澳⼤利亚搜索船数次探测到的⽔下脉冲信号，成为搜寻⾏动展开以来最有希望的线索。

不过，这个信号是否由MH370航班的⿊匣⼦发出，还要数天才能确认。

最终找到MH370航班，仍需要“⼤海捞针”。

MH370航班的搜寻⾏动，距离之遥、时间之长、难度之⼤，超出了过去所有民航突发事件的经验和常识。

即便是曾被称作“史上最神秘坠机”的2009年法航AF447航班空难，也没有经历如此复杂的搜寻。

MH370航班失联之初，与AF447航班有着惊⼈相似的情节：都是突然消失，没有任何求救信号；消失地点都在⼤洋上空；AF447航班坠机六天后，才有部分残骸被找到，⽽MH370航班的残骸，⾄今仍没有发现…… MH370究竟遭遇了什么，现在仍旧迷雾重重。

看上去⾮常类似的AF447空难，直到发⽣两年后才找到⿊匣⼦，三年后得出事故最终调查报告：操作失误和技术隐患的双重因素造成了悲剧。

MH370真相的揭开，也许还需要漫长的时间。

消失的飞机 3⽉8⽇早晨7时，⾸都机场T3航站楼⼆层B区国际到港航班显⽰屏上，置顶第⼀⾏滚动着刺⽬的红⾊字体，由吉隆坡飞往北京的马航MH370航班，计划到港时间6时30分，备注“延误”。

2015年吉林省大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。

我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。

我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。

我们郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。

如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。

我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。

我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D/E中选择一项填写）：我们的报名参赛队号为（8位数字组成的编号）：所属学校（请填写完整的全名）：参赛队员(打印并签名) ：1.2.3.指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：（论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。

以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。

如填写错误，论文可能被取消评奖资格。

）日期：年月日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：2015年吉林省大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：航班延误问题摘要随着中国社会的迅速发展，现有的机场设施不能满足日益增长的乘客运输量的需求，从而引起航班延误不断增加，给航空公司和世界带来了巨大的损失，仅仅通过空中交通管制设施的改善已不能作为提高空中交通流量的主要方法。

对跑道容量决定性作用的因素是连续航班流之间的间隔，它与天气、导航设施、航班类型等因素密切相关。

所以需要对航班延误进行理论和定量化的分析，从而得出结论、找出原因、并且制定可行化措施以尽量减少航班延误出现的几率。

数学模型———航班延误问题学院：班级：姓名：航班延误问题摘要近几年，航班延误问题一直是热点问题，航班延误的数量越来越多，更是在今年4月份香港南华早报上登出了中国成为了世界上航班延误最严重的国家，将航班延误问题再一次推上了热潮。

如果这个问题不能够及时解决，将会影响到航空公司的信誉和利益。

本文基于搜集到的数据，分析国内航班延误的主要原因，并对此提出了合理的优化方案，紧接着对各种方案、航空公司的成本构建了数学建模，由此得出最合理的方案。

针对问题一，我们首先对收集到的原始数据进行统计并处理，得到航班总数，延误航班数及航班延误率（也有具体每个月的数据），在此基础上，将这些数据进行合理的处理后得出结论是不正确的。

针对问题二，我们首先对原始数据进行统计处理，将航班延误因素做成饼状图、折线图等明显的图表，进而依据数据特征并结合具体情况来分析航班延误的因素，最后我们得出结论:航空公司自身的管理不合理是最主要的原因，其次是流量原因和天气原因。

针对问题三，目前我国国内对航班延误的研究有很多，如赵秀丽等人研究出的不正常航班延误调度模型及算法，而本文将采用层次分析法和一致矩阵法，将问题归结为确定供决策的方案相对于减少航班延误率的相对重要权值或相对优劣次序的排定。

由于我们采用层次分析法，将对象视作系统，定性与定量相结合，同时计算更加简便，因此，我们建立的数学模型更加具有系统性、实用性、简洁性。

关键词：航班延误率层次分析法一致矩阵法一、问题提出1、统计航班延误数据，进行合理处理得出结论。

2、分析国内航班延误的主要原因。

3、制定出合理的应对策略和优化方案。

二、问题分析2.1问题一的分析问题一要求我们收集数据分析我国是不是世界上航班延误最严重的国家。

首先，我们查阅国内各大航空公司网站和一些主要部门的相关信息，得到一些航班延误的数据，且在此基础上，我们用MATLAB也做出了相应的图表，得到上述结论不正确的结果。

2.2问题二的分析问题二要求我们分析出航班延误的主要原因。

题目：航班延误问题作者：***班级：信息13-1班学号：************航班延误问题摘要航班延误相对于航班正常，是指航班服务的迟延耽误，即航班在进港或离港时超过了民航主管部门批准的航班时刻表所载明的一定时间，俗称民航航班的“晚点”或“误点”。

根据《民航航班正常统计办法》，航班延误具体是指航班降落时间比计划降落时间（航班时刻表上的时间）延迟30分钟以上或航班取消的情况。

近几年，由于航班延误而引起的航空公司与乘客之间的纠纷事件越来越多，如果不能及时解决航班延误事件，二者矛盾会更加激化。

本文基于收集到的数据，建立了时间序列模型，对题目进行深入研究，做出了判断，分析出国内航班延误的真实原因。

最后本文基于航班总数的时间序列数据，建立模糊综合评价模型，针对航班延误问题，提出了预防措施、善后措施及改进措施。

针对问题一，首先，我们对原始数据进行了处理，得到航班总数，正常航班数，不正常航班数的时间序列数据，并对其进行整理分析，绘制出我国航班变化情况折线统计图；其次，我们根据各种影响航班延误的主要因素的数据进行分析，根据上述指标统计得到的数据对空管、机场、航空公司等进行一级评估，得到每一个单位在延误中延误等级,最后在对整体进行评估，得到考虑了空管、机场、航空公司影响情况下的航班综合延误等级。

最后我们得出结论：我们不认为题目所论述的结论是正确的。

针对问题二，首先，本文对原始数据进行了整理，得到了各航班延误原因比例图，紧接着作出这个比例图的直方图，进而依据数据特征并结合现实具体情况来分析航班延误的四个主要影响因素，即恶劣天气的影响、航空交通管制、航空公司的运行管理和空中流量等影响因素，并提出了其他影响航班延误的原因。

针对问题三，我们从航班延误时间最短和航班延误成本最小两个点入手，为航空公司在航班延误上提出了合理的预防措施，善后措施和改进措施等。

预防措施有：1.预订机票时使用民航资源网数据分析中心的“航线运力数据分析系统”提前查询航线航班历史准点率信息，尽量选择预定历史准点率高的航班机票；2.使用“非常准”等网站的航班延误智能预报、航班不正常跟班服务；3.关注天气措施，出发当天及时与航空公司及机场的问询处取得联系；4.投保航班延误保险。

第三节航班延误概率分析
目前国内航班延误的主要原因有3种：
一是由于天气，自然灾害等不可抗拒的原因造成的；
二是空管部门为了保证航空安全，采取航班流量控制；
三是由于机械故障等航空公司自身原因造成的。

以上这三大原因种，恶劣的气象条件造成航班延误的占70%；空中交通管制造成航班延误的占15%；由旅客自身原因造成航班延误的占5%；由航空公司本身原因造成的航班延误占10%左右。

上表是我国2009-2014年航班延误数据表。

分析表中数据，回答以下问题。

1．2010年不正常航班的概率。

2. 哪一年航班延误率最高。

3. 2013年导致航班延误的各原因的概率分别是多少。

论南方航空公司航班延误的现状及对策分析作者：纪琤琤来源：《现代营销·学苑版》2018年第01期摘要：经济复苏和社会的进步使得航空运输在中国交通运输体系中由曾经的“高不可攀”变成了如今的“家常便饭”，其特有的快捷、高效性、和远距离运输能力，是其他交通工具远远不能替代的。

同时，航空运输的弊端也悄然显露出来。

为此我以南方航空公司作为分析对象。

了解了航班延误的意义及航班延误所产生的影响；总结了当前南方航空公司延误情况的特点。

从针对航班延误的原因，我的分析充分地考虑到南方航空公司的实用性以及可行性。

关键词：南方航空公司；航班延误；民航运输1.航班延误的概素1.1航班延误的原因能够造成航班产生延误的因素很多，经查阅得知，主要的延误原因有机械故障、恶劣的天气情况、空域交通管制、旅客和航空公司自身原因及一些其他的特殊原因等。

1.2航班延误产生的影响1.2.1经济损失旅客花费较为高昂的票价选择飞机作为出行的交通工具，是因为民航运输的快捷、舒适、安全性。

当航班发生延误后，部分旅客会因为航班延误导致后续计划被打乱，从而造成了一定的经济损失。

而在航空公司方面，飞机由于航班延误而滞留在机场的过程中，所产生的损失以及因航班长时间延误所必须对旅客给予的经济补偿都需要航空公司自行承受。

1.2.2延误纠纷由于航班延误对航空公司和旅客都会产生不同程度的经济损失，所以航空公司和旅客双方在面对航班延误时，都想尽可能地减少各自的损失。

航空公司在安抚焦虑乘客的过程中，想尽最大可能减少对乘客的损失。

旅客和航空公司之间的不信任会愈发加深，在这种情况下，双方很容易为此产生纠纷。

2.南方航空公司航班延误的现状2.1航班总数在不断上升，航班正常率却在下降随着航空运输量的增加，南方航空公司的航班准点率却呈现下降趋势。

根据民航统计网数据分析，2010年，南方航空公司航班数量由26.12万上升到31.72万，上升了5.6万次，而反观航班正常率却为81.76%，相对于2009年的82.08%，航班正常率下降了0.32个百分点；2011年，航班总量由2010年的31.72万次涨到38.66万次，然而航班正常率却为81.04%，同比2010年下降0.72个百分点；2012年，航班总数由38.66万变成了43.56万，航班正常率为80.69%，同比2011年，下降了0.35个百分点；2013年航班总量上升到了51.73万，而航班正常率却也相对于12年下降了0.27个百分点，变成了80.43%；到了14年，航班从51.73万上升到了59.56万，而航班正常率却在依然不断下降，由去年的80.43%下降了0.43个百分点，变成了80%。

中国民用航空局关于2014 15年冬春航季换季颁发国内航线经营许可等
情况的信息通告
正文：
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中国民用航空局关于 2014/15年冬春航季换季颁发国内航线经营许可等情况的信息通告经民航局航空运输（通用航空）委员会审议通过，现将2014/15年冬春航季换季新增涉及北京、上海、广州三大城市机场的区际国内航线经营许可颁发、撤/注销情况和在部分航线上增加班次情况通告如下：
1、核准航线经营许可
东航等4家航空公司新增属核准范围的国内航线经营许可6条，共74班。

国航等13家航空公司在属核准范围的88条航线上每周共增加1245个航班。

2、登记航线经营许可
国航等12家公司新增属登记范围的国内航线经营许可29条，共370班（其中包含货运航线3条，共40班）。

国航等11家公司在属登记范围的124条航线上每周共增加1582个航班（其中包含货运航线3条，共12班）。

3、撤/注销国内航线经营许可
撤销南航等5家航空公司属核准范围的国内航线经营许可11条；注销东航等8家航空公司属登记范围的国内航线经营许可21条。

（以上详见附表）
附：2014/15年冬春航季换季颁发国内航线经营许可等情况表
民航局运输司
2014年10月28日——结束——。

2012年，航空公司计划航班250.2万班次，其中正常航班187.2万班次，不正常航班63.0万班次，平均航班正常率为74.83%。

2012年，主要航空公司共执行航班208.7万班次，其中正常航班158.0万班次，不正常航班50.6万班次，平均航班正常率为75.69%2012年航班不正常原因分类统计指标占全部比例比上年相比增减：百分点全部航空公司航班不正常原因100.0%其中：航空公司原因38.5% --流量原因25.0% --天气原因21.6% --其他14.9% --主要航空公司航班不正常原因100.0%其中：航空公司原因37.5% 0.4流量原因25.0% -2.5天气原因21.9% 1.9其他15.6% 0.2．航班正常率2013年，全国航空公司共执行航班278.0万班次，其中正常航班201.1万班次，不正常航班76.9万班次，平均航班正常率为72.34%。

2013年，主要航空公司[11]共执行航班237.1万班次，其中正常航班173.3万班次，不正常航班63.8万班次，平均航班正常率为73.10%。

2013年航班不正常原因分类统计指标占全部比例比上年相比增减：百分点全部航空公司航班不正常原因100.0%其中：航空公司原因37.4% -1.1流量原因27.6% 2.6天气原因21.8% 0.2其他13.1% -1.8主要航空公司航班不正常原因100.0%其中：航空公司原因37.0% -0.5流量原因27.4% 2.4天气原因22.1% 0.2其他 1 3.5% -2.12011年，航空公司计划航班235.3万班，正常执行181.5万班，航班正常率为77.2%。

其中：主要航空公司计划航班201.8万班，正常执行157.2万班，航班正常率为77.9%；中小航空公司计划航班33.5万班，正常执行24.4万班，航班正常率为72.7%。

2011年航班不正常原因分类统计指标占全部比例比上年相比增减：百分点主要航空公司航班不正常原因100.0%其中：航空公司自身原因37.1% -4.0流量控制27.5% -0.1天气原因20.0% 0.5其他15.4% 3.6中小航空公司航班不正常原因100.0%其中：航空公司自身原因45.1% -2.8流量控制25.2% -0.4天气原因18.5% 0.5其他11.2% 2.7航班正常率2010年，主要航空公司计划航班188.8万班次，其中正常航班143.1万班次，不正常航班45.7万班次，航班正常率为75.8%。

2014年全国民航航班运行效率报告2015年05月目录1 总体概述 (1)2 交通量 (2)2.1 年度航班起降架次 (2)2.2 月度日均航班量 (2)2.3 各类航班量增长 (3)2.4区域交通量 (4)2.4.1 地区航班量增长 (4)2.4.2 交通量季节变化 (5)2.4.3 各地区日均航班量 (6)2.4.4 繁忙航段日均流量 (7)2.5 机场交通量 (8)2.5.1 主要繁忙机场日交通量 (8)2.5.2 主要繁忙机场小时流量分布 (9)2.5.3 机场起降架次年增长率情况 (12)3 正常率 (13)3.1 年度航班正常率 (13)3.2 年度航班不正常原因 (14)3.3 月度航班正常率 (15)3.4 航空公司航班正常率 (16)3.4.1 主要航空公司航班正常率 (16)3.4.2 航班正常率最低的航空公司 (17)3.4.3 航空公司自身原因延误严重的航空公司 (17)3.5 机场放行正常率 (18)3.5.1 主要繁忙机场放行正常率 (18)3.5.2 放行正常率低的机场 (19)3.6 主要繁忙机场平均出港滑行时间 (19)4 航班使用效率 (21)4.1 航班飞行距离分布 (21)4.2 各类航班份额 (22)4.3 客座率和载运率 (23)4.4 飞机日利用率 (23)5 成本效益 (24)5.1 空中飞行燃油消耗 (24)5.2 临时航线使用 (26)6 我国与欧美主要指标对比 (27)6.1 机场起降架次 (27)6.2 航班飞行距离 (28)6.3 主要机场航班平均滑出时间 (29)6.4 全球繁忙机场旅客吞吐量 (30)6.5 全球航空运输量区域分布 (31)1 总体概述2 交通量2.1 年度航班起降架次年度航班起降架次上图所示的是我国2006年至2014年航班起降架次（不含训练飞行）。

该期间，我国航班起降架次持续增长，2014年达到750万架次，年增长率为8.94%。