基于灰色关联度模型的航班运行影响因素分析-以疫情期间浦东机场为例

基于灰色关联度模型的航班运行影响因素分析——以疫情期间浦东机场为例基于灰色关联度模型的航班运行影响因素分析——以疫情期间浦东机场为例

引言：

新型冠状病毒肺炎疫情对全球航空业产生了深远的影响。为了有效应对疫情冲击，航空公司和机场管理部门需深入了解疫情期间对航班运行的影响因素。本文选取浦东机场为例，利用灰色关联度模型，对航班运行影响因素进行分析，为未来的航班运行策略提供科学依据。

一、数据收集与预处理

1.1数据收集

本文收集了疫情期间（2020年1月至2021年6月）浦东机场航班相关数据，包括航班延误时间、天气数据等。通过航空公司和机场管理部门提供的数据，确保数据的准确性和可靠性。

1.2数据预处理

为了消除季节性变化和趋势因素对数据的影响，本文对数据进行季节性差分和趋势差分处理。通过这两种处理方式，得到了可用于后续分析的数据。

二、指标体系构建

2.1确定航班延误时间为指标

航班延误时间是直接反映航班运行质量的重要指标。本文选择航班延误时间作为评估浦东机场航班运行的指标。

2.2选择影响因素

本文选择了航班起降量、天气因素、航班密度、航空公司运力等四个影响因素进行分析。航班起降量反映了机场的负荷情况，天气因素可能对航班运行产生重要影响，航班密度和航空公司运力则反映了行业内的竞争情况。

三、灰色关联度模型建立

3.1灰色关联度模型基本原理

灰色关联度模型是一种用于分析变量之间相关程度的方法，可以识别出主要影响因素对目标变量的相对重要性。

3.2灰色关联度计算

利用灰色关联度模型，本文计算了航班延误时间与四个影响因素的关联度。通过计算灰色关联系数，得出不同因素对航班延误的影响程度。

四、实证分析与结果解读

本文利用灰色关联度模型对疫情期间浦东机场的航班延误时间与影响因素进行了实证分析。结果显示，航班起降量对航班延误时间的影响最为显著，其次是天气因素、航班密度和航空公司运力。

具体而言，航班起降量的增加与航班延误时间的增长呈负相关，说明机场负荷过高会导致航班延误。天气因素的影响也不可忽视，恶劣天气条件会显著增加航班延误时间。航班密度和航空公司运力对航班延误时间的影响相对较小，但仍具有一定的影响。

五、结论与建议

本文基于灰色关联度模型，分析了疫情期间浦东机场航班运行的影响因素。结果表明，航班起降量和天气因素对航班延误时间影响最为显著。基于此，我们提出以下建议：

1.机场管理部门需要合理规划航班起降量，确保机场负荷适中，以减少航班延误。

2.提前预测和应对恶劣天气情况，采取相应的航班调度措施，减少天气因素对航班延误的影响。

3.加强航班密度和航空公司运力的监管，避免过度竞争导致航班延误。

总结：

本文通过基于灰色关联度模型的航班运行影响因素分析，提供了对疫情期间浦东机场航班延误的有益启示。进一步研究航班运行的影响因素，有助于为航空公司和机场管理部门提供科学依据，优化航班运行策略，提高运行效率，提供更好的航班服务综上所述，航班起降量、天气因素、航班密度和航空公司运力是影响疫情期间浦东机场航班延误时间的主要因素。合理规划航班起降量、提前预测和应对恶劣天气情况、加强航班密度和航空公司运力的监管，是减少航班延误的关键措施。这些发现为航空公司和机场管理部门提供了科学依据，以优