考慮航班波結構特征的機場中轉水平研究

馬辰婷，吳薇薇*，李名杰，張皓瑜①

（1.南京航空航天大學，民航學院，南京 210016；2.首都機場集團有限公司，北京大興國際機場，北京 102604）

0 引言

民航市場中合理的中轉可以有效降低行業運營成本，提高機場的客流量以及非航收入，以有限的保障資源為旅客提供最大限度的出行便利。民航資源網數據顯示，2019 年我國機場中轉率普遍較低，其中三大樞紐機場的中轉旅客占比都僅為10%左右，遠低于國外樞紐機場的中轉比例。從各國的機場發展歷程來看，航班波的構建可以提高航班的銜接水平，然而我國機場航班波尚處于初步構建階段。同時，2021 年民航局印發《民航旅客中轉便利化實施指南》（以下簡稱《指南》），在全行業推行國內旅客中轉便利化服務[1]?！吨改稀分兄赋?，我國正處于“民航大國”向“民航強國”的轉變過程中。為加快推進新時代民航強國建設，迫切需要對機場中轉水平進行評估，找出我國航班波與機場中轉水平之間的關聯和影響，將有限資源利用最大化，提高機場的中轉水平。

國內外學者從航班時刻角度對機場中轉水平開展了大量深入研究。Danesi[2]從時間和空間兩方面確定了衡量航班時刻表協調性的新指標，評估了樞紐機場為旅客提供的中轉航班的吸引力，并將模型應用于歐洲樞紐機場；Kim 等[3]通過航班波結構分析航班時刻表協調性并進行機場中轉水平評估，發現貨運中轉質量取決于樞紐機場的連通質量以及與直飛航班相比的中轉航班的質量；Lee等[4]在Danesi[2]研究的基礎上，在模型中新增了考慮直飛航班影響的中轉指標，并結合乘客的中轉換乘數量和換乘率進行機場中轉水平分析；Huang和Wang[5]研究了中國十大機場的間接連接能力，從時空角度比較分析了2010 年至2015 年機場的中轉水平；Zhang 等[6]構建了包含容量和速度懲罰等折扣因素的模型，確定了2005—2016 年期間機場中轉水平變化的潛在驅動因素；王玫[7]通過構建中轉機會模型分析影響中轉機會的主要因素，探究中轉服務優化的措施；Ak?a[8]從繞航系數、換乘時間、目的地數量等方面構建了機場連通性度量方法，并評估了樞紐機場航線網絡競爭力；羅紅雙和張杰[9]針對樞紐機場換乘效率低、樞紐規劃理論尚需完善等問題，從場站布局及換乘銜接評價體系等方面進行研究，為樞紐機場規劃布局提供借鑒；齊莉[10]從時間、空間兩方面構建了大型樞紐機場中轉水平評估模型，并對中美歐三個國家和地區的大型樞紐機場進行實證分析。

在航班波研究方面，Danesi[2]提出了理想航班波的相關概念，相關學者[11-12]將其理論運用到樞紐機場時刻資源配置的研究上，并分析了樞紐機場的中轉能力；Burghouwt 和Wit[13]分析了歐洲航空樞紐航班波的發展過程，指出歐洲航空公司在航班時刻表中采用航班波結構來集中其航線網絡；Jiang 等[14]根據日航班時刻表的統計數據，分析影響樞紐機場中主要航空公司的航班波結構存在和配置的因素；李雯[15]通過機場中轉水平指數分析了在我國構建航班波的必要性及可行性，總結我國機場航班時刻編排的不合理之處；黃潔和王姣娥[16]提出一種航班波識別技術以及喂給航線的研究方法，對全國十大機場的航班波體系進行了甄別。

目前機場中轉方面的研究還存在一些不足。首先，機場中轉水平評估方法還不夠完善，直飛航班頻率與航空公司提供的中轉服務會影響旅客是否在機場中轉，進而影響機場中轉水平，而現有的評估指標體系較少考慮中轉航班在直飛航班頻率和服務質量方面的影響。其次，我國機場還未充分發揮機場時刻銜接功能，尚未有意識地利用并構建航班波結構增加進/離港航班的銜接航班數量。因此，本文基于機場航班計劃，重新建立銜接航班候選集，構建衡量機場中轉水平的評估模型。在現有評估指標的基礎上新增相對強度指標與服務質量指標，結合機場航班波結構特征，探究航班波結構對機場中轉水平的影響。

1 航班波概念

航班波是機場在進、出港航班管理時的一個概念，是為了在時間上把進港和出港航班銜接起來而把機場的進港航班與出港航班相對分開，在某個時段相對集中地安排進港航班，在另一個時段相對集中地安排出港航班，進而使中轉航班銜接緊湊[10]。在這種情況下，乘客乘坐到港航班進入機場，可以在相對短的時間內完成中轉換乘。一個航班波由到達波和離港波組成，一般情況下，機場航班波由多個連續航班波組成（如圖1所示），可以提供大量中轉連接。

圖1 航班波結構Fig.1 Configuration of the wave-system structure

圖2 顯示了不同中轉類型航班時間中心和時間窗口的理論連接波，時間窗口取決于各中轉類型的最小過站時間（Minimum Connection Time，MCT）和旅客可以接受的最大中轉時間（Maximum Connection Time，MACT）。理想航班波以tc為時間中心兩邊對稱，Dmin、Hmin、Imin分別是國內轉國內、國內轉國際（國際轉國內）和國際轉國際中轉類型的最小過站時間，Dmax、Hmax、Imax分別是對應中轉方式的旅客可接受的最大中轉時間。各時刻的劃定依據如下：以國內—國內中轉類型為例，最早一班國內到港航班可在t3時刻到達，中轉航班最早可在t5時刻出發；最晚一班國內到港航班在t4時刻到達，中轉航班最早可在t5時刻出發。

圖2 理想航班波時間窗口示意圖Fig.2 Time windows of the ideal flight wave

航班波根據機場的中轉功能可分為國內轉國內、國內轉國際、國際轉國內以及國際轉國際四種類型[14]，這四種類型的航班波分別對應4 種旅客中轉類型，即國內—國內、國內—國際、國際—國內和國際—國際中轉。不同類型航班波有不同的時間窗約束，限定時間閾值如表1所示[10,17]，時間窗約束既可以保證旅客有充足的時間進行中轉，確保中轉的可行性，又可以保證中轉過程中的等待時間在旅客可接受的范圍內，減少旅客等候的不確定性。

表1 不同航班波類型的MCT與MACTTab.1 MCT and MACT of different flight wave types

2 機場中轉水平評估模型

機場中轉水平是對機場提供的可行航班銜接質量的總體評價[10]，涉及航班計劃的編排、航線網絡的空間結構以及中轉服務的便利程度等方面?？紤]到直飛航班頻率與航空公司提供的中轉服務也會對旅客中轉的便利產生影響，因此本文在現有指標的基礎上新增相對強度指標與服務質量指標，選取時間、空間、相對強度以及服務質量指標構建衡量機場中轉水平的評估模型。

此外，隨著電子商務和互聯網技術的快速發展，旅客可以根據訂票平臺上的航班時刻表等綜合信息，合理安排自己的行程。一方面旅客可以根據已有的中轉航班推薦行程進行中轉；另一方面，旅客能夠根據航班時刻自行選擇兩個航班在機場進行中轉。因此本文對機場中轉水平的計算并非僅根據購票平臺已有的中轉航班的情況進行研究，而是從機場航班計劃角度，基于航班波理念，通過分析進離港航班的銜接性，重新建立銜接航班集。具體情形如圖3所示，圖中機場包括北京首都國際機場（PEK）、深圳寶安國際機場（SZX）、哈爾濱太平國際機場（HRB）、成都雙流國際機場（CTU）以及烏魯木齊地窩堡國際機場（URC）。以北京首都國際機場的一個到港航班和四個離港航班為例（均為國內轉國內類型），由于該類型的最小過站時間為50 min，因此到港航班i1與離港航班j1之間為不可行銜接航班，航班i1與航班j2因繞航系數較大且直飛航班頻率較高而不可銜接，圖中可行銜接航班集合為{(i1,j3),(i1,j4)}。

圖3 可行銜接航班示例Fig.3 Examples of connectable flights

2.1 時間指標評估

時間是旅客日常出行最關注，也是最具有經驗感知意義的度量指標[18]，該指標用來衡量到港航班與離港航班在給定時間窗內旅客進行中轉的可能性。本文參考Danesi[2]的觀點，在時間指標中設立帶有中間閾值的分段評估函數，并進行連續化處理[4]，在小于中間閾值的時間內，航班的銜接質量較高；否則航班的銜接質量呈現遞減的趨勢。此外，由于不同類型的航班波對應時間窗口的MCT 和MACT 有所區別，所以在過站時間長度相同的情況下，不同航班波類型下的進港航班與離港航班間銜接可能性不同，進而使航班的銜接質量存在差異。因此，在Danesi 研究的基礎上，時間指標評估根據航班波類型進行劃分：

時間指標值計算式如下：

式中：Tijk為第k類航班波中的航班i與銜接航班j的時間指標值為離港航班j的起飛時刻為進港航班i的到達時刻；k=1,2,3,4代表四種不同類型的航班波，如表1 所示。k值限定了航班類型的計算范圍，例如，當k=1 時為國內轉國內航班波類型，表示進港航班i與銜接航班j均為國內航班類型；MCTk、MACTk分別為第k類航班波對應的最小過站時間和旅客最大可接受時間；MTk為第k類航班波對應的中間時間，取值為MCTk和MACTk的平均值。

2.2 空間指標評估

空間指標由中轉航班的繞航系數表示[4]，繞航系數是中轉航班經過中轉機場的飛行距離之和與始發機場直飛目的機場的飛行距離的比值[10]。由于繞航系數與機場空間分布、航線網絡空間結構密切相關，且繞航系數越大意味著完成相同行程下旅客出行距離的增加，影響旅客對航班的接受程度，所以繞航系數有一定的閾值設置。孫瑾[17]研究了飛機繞航對旅客出行的影響，指出當航班的繞航系數小于等于1.2時，旅客對中轉航班的接受程度高，航班的銜接質量越好。但在實際運行過程中，有的通航點提供旅客的直達航班較少，當航班的繞航系數大于1.2 時，旅客仍會選擇中轉航班。依據一般經驗，繞航系數的最終限定閾值取1.4[10,17]。

繞行系數計算如下式：

式中：Rijk為第k類航班波中航班i與銜接航班j的繞航系數；Dik為第k類航班波中航班i的離港機場至到港機場間的大圓距離；Djk為第k類航班波中銜接航班j的離港機場至到港機場間的大圓距離；Dijk為第k類航班波中航班i的離港機場至航班j的到港機場間的大圓距離。

空間指標值計算如下：

式中：δijk表示第k類航班波中航班i與銜接航班j的空間指標值。

2.3 相對強度指標評估

相對強度指標反映了中轉航班相對于直達航班的吸引力[4]。在航空市場中，如果機場A 和機場B 在一天中有較多的直達航班，那么經機場C中轉的航班銜接質量就相對較差。相反，如果直達航班較少，旅客將偏向于中轉航班，該航班的銜接質量相對較好。統計本文研究日的航班頻數，該日航班頻數分布在[1,42]區間內，圖4 顯示日航班頻數為1 至9 的航班數量，這里選擇累計概率約為95%的頻數為每日最大航班數，并假設當某條航線的每日航班數量超過8 個航班時，航班銜接質量為0。因此，模型中設置的直達航班頻數在0～8 之間變化，相對強度評估模型如下式所示：

圖4 航線日航班頻數Fig.4 Daily flight frequency for the route

式中：DFijk為第k類航班波中航班i的出發機場至銜接航班j的到達機場的直達航班頻率；βijk為第k類航班波中航班i與銜接航班j的相對強度指標值。

2.4 服務質量指標評估

服務質量指標反映了銜接航班的運營航空公司能夠為旅客提供中轉服務的便捷程度。當兩個航班均為同一家航空公司或同一航空公司聯盟提供服務時，中轉過程會相對便利化[19]，航班銜接質量相對較高，如星空聯盟在北京首都國際機場統一使用T3航站樓，方便行李直掛等服務，為中轉旅客帶來了極大的便利[20]。由于低成本航司主要針對價格敏感的旅客，當中轉航班由該類航空公司提供服務時，航班銜接質量相對較差。

因此，當兩個航班由同一家全服務航空公司提供服務（S1）時，服務質量指標為1；當屬于同一聯盟的不同全服務航空公司提供服務（S2）時，該指標為0.9；由不同聯盟的全服務航空公司或同一家低成本航空公司提供服務（S3）時，該指標為0.3；其他情況為0.1[21]。本文統計了航空公司聯盟（包括星空聯盟、天合聯盟和寰宇一家，不包括低成本航空公司聯盟）以及涉及的低成本航空公司。服務質量指標評估模型如下式所示：

式中：Fijk為第k類航班波中航班i與銜接航班j對應的服務類型；ηijk為第k類航班波中航班i與銜接航班j的服務質量指標值。

2.5 機場中轉水平綜合評估模型構建

結合上述指標構建機場中轉水平評估模型?？紤]第k種航班波類型下航班i與銜接航班j的銜接質量由四個指標共同決定，當且僅當銜接航班滿足所有指標要求時，即Tijkδijkβijkηijk≠0時，航班i、j為可行銜接航班，此時銜接航班數量Νijk=1，可行銜接航班數量計算方式如下：

式中：Νk為第k類航班波類型下可行銜接航班數量；Ν為機場可行銜接航班數量。

對機場某一航班波類型下的到/離港航班來說，其中轉水平等于該類型下所有到港航班與其可行銜接航班的銜接質量之和Wk；機場的中轉水平W等于四種航班波類型下航班銜接質量的總和，計算公式如下：

式中：wijk為第k類航班波類型下航班i與可銜接航班j的銜接質量，是上述四個指標的加權平均值，其中，λ1、λ2、λ3、λ4分別是時間、空間、相對強度以及服務質量指標的加權系數。由于旅客對中轉時間的敏感程度較高，對中轉服務便利性的敏感程度較低，所以本文假設λ1=2.4，λ2=1、λ3=0.87、λ4=0.76[10,22-23]，其中λ4為文獻[23]中服務質量在便利性方面系數的平均值；Wk為第k類航班波下的機場中轉水平；W為機場中轉水平。

3 實例分析

本部分選取2019 年旅客吞吐量排名前10 位的機場進行實例分析，使用的數據是OAG 數據庫中2019年8月17日的航班計劃，包括航班號、承運航空公司、始發和到達機場、出發和到達時刻等，以北京首都國際機場為例，使用的數據是研究日航班計劃中到達或離開北京首都國際機場的所有航班。

3.1 機場中轉水平評估模型對比

已有學者[10]從機場航線網絡布局和航班時刻編排的角度，構建了機場中轉水平度量模型，為我國樞紐機場評價指標體系奠定了基礎。本文模型在此基礎上，新增了相對強度指標與服務質量指標。為了驗證模型的有效性，本部分針對2019 年旅客吞吐量排名前10位的機場進行模型評估結果對比，從表2 中可以看出，各機場中轉水平排名順序相同。

表2 不同模型中轉水平對比Tab.2 Comparison of transfer levels of different models

結合表2 來看，除上海虹橋國際機場外，本文模型中轉水平評估結果都高于對比模型，這是由于本文模型在時間指標上考慮了不同中轉類型旅客對過站時間接受程度的差異，涉及國際中轉航班的銜接時間閾值更長，可行銜接航班數量更多。因此，在同一中轉類型相同過站時間下，本文模型的時間指標評估值較高，可行銜接的航班數量較多，機場中轉水平更高。

本文模型評估結果中上海虹橋國際機場的中轉水平低于對比模型，這是由于本文模型考慮了直飛航班頻率以及服務質量方面的影響，對可行銜接航班數量會進行進一步的篩選。具體來看，上海虹橋國際機場在從時間、空間構建的模型中，機場中轉水平為2 349.36，在增加指標后，上海虹橋國際機場的中轉水平降低為2 025.27，表明虹橋機場的航班計劃中較少考慮將直飛航班頻率少、中轉服務質量高的航班銜接起來，為方便旅客進行行李直掛等服務，航班計劃編排需進一步提升中轉航班吸引力與中轉服務質量方面的影響。此外，機場中轉水平排名7～10 的機場在本文模型和對比模型的中轉水平相差較小，在可行航班銜接數量優于對比模型的情況下，中轉水平未有明顯的提升。因此，機場可以通過適當調整航班計劃來增加同航空聯盟航班的銜接數量，或發展通程航班等方式提高機場的中轉水平。

3.2 航班波結構對機場中轉水平影響分析

本部分首先對2019 年旅客吞吐量排名前10位的機場航班波結構進行識別。參考Huang 等[5]的識別方法，將航班波結構分為清晰（即有較為明顯的幾進幾出的航班波結構）、不清晰和無三類，結果如表3 所示。其中，僅北京首都國際機場、廣州白云國際機場、上海浦東國際機場與昆明長水國際機場的航班波結構較為清晰，進離港航班呈現出周期性連續分布規律；深圳寶安、西安咸陽、成都雙流和重慶江北國際機場雖然呈現出一定數量的航班波，但是航班波結構不太完善；由于杭州蕭山機場與上海虹橋機場各時段航班數量比較平均，進離港航班沒有形成周期性運轉，與其他機場相比波形較差，未形成航班波結構。

表3 2019年旅客吞吐量前10位機場航班波結構Tab.3 Top 10 airport flight wave structure of passenger throughput in 2019

針對航班波結構對機場中轉水平影響進行分析。首先，通過分析上海浦東國際機場與廣州白云國際機場，來探究航班波結構四進四出與三進三出對機場中轉水平的影響。在機場航班數量上，上海浦東國際機場比廣州白云國際機場航班量少了81 個航班，但浦東機場的中轉水平較高。這是由于航班波結構進出數量越多，能夠匹配到的可行銜接航班的數量越多。兩機場在可行航銜接數量上相差9 307個，機場中轉水平相差6 995.22。

同理，航班波結構是否清晰也會對機場中轉水平產生影響。如表3、表4所示，雖然昆明長水國際機場與深圳寶安國際機場航班量相差僅39 班，但前者中轉水平高于后者5 540.87。這是由于深圳寶安國際機場的航班波結構不清晰，可行銜接航班數量僅為7 587 個；昆明長水國際機場擁有三進三出的航班波結構，可行銜接航班量為14 625個。因此，清晰的航班波結構能夠通過增加銜接航班在時空維度上銜接的可能性，增加可行銜接航班數量，進而提升機場中轉水平。

表4 旅客吞吐量前10位機場中轉水平Tab.4 Transfer level of the top 10 airports for passenger throughput

其次，具有相同航班波結構的機場可能表現出不同的中轉水平，主要原因在于國際、國內航班占比不同。昆明長水國際機場主要負責國內航空運輸，廣州白云國際機場作為我國三大樞紐機場之一，在國際航空運輸有明顯的優勢。結合表4來看，昆明長水國際機場在國內轉國內類型下的可行銜接航班數量為8 428 個，涉及國際中轉的可行銜接航班數量為6 197 個；廣州白云國際機場在國內轉國內類型下的可行銜接航班數量為4 609 個，涉及國際中轉下的可行銜接航班數量為13 564個。昆明長水國際機場在國內轉國內中轉類型下的中轉水平高于廣州白云國際機場，其余類型下的中轉水平都低于廣州白云國際機場。一方面是由于廣州白云國際機場的國際航班占比較多，約14.05%，昆明長水機場的國際航班占比僅為8.87%；另一方面是我國機場在涉及國際中轉類型的銜接航班在空間、相對強度指標上優于國內轉國內中轉類型，使得涉及國際中轉的銜接航班質量更高，機場中轉水平更高。

最后，在航班數量較少的三個機場中，重慶江北國際機場高于杭州蕭山國際機場和上海虹橋國際機場的中轉水平，同樣是因為重慶江北機場具備航班波結構，盡管該機場的航班波結構不清晰，但相比之下，杭州蕭山機場與上海虹橋機場各時段航班量分布較為平緩，未形成航班波結構。航班波結構與機場中轉水平關系如圖5 所示，其中橫坐標為機場名稱，縱坐標為各機場的中轉水平，根據航班波結構將機場分為航班波結構清晰、不清晰和無三個等級并以不同顏色進行區分，從圖中可以看出航班波結構對機場中轉水平的影響顯著。

圖5 機場航班波結構與中轉水平關系Fig.5 Relationship between the airport flight wave structure and transit level

4 結語

本文在考慮航班時刻編排、航線網絡空間布局的基礎上，增加了相對強度指標以及服務質量指標，結合航班波類型，重新建立銜接航班候選集，構建機場中轉水平評估模型。通過模型對比，驗證模型的有效性，探究航班波結構對機場中轉水平的影響，得出以下結論：

（1）在機場中轉水平評估模型的對比分析中，本文模型在銜接航班過程中根據航班波類型進行時間劃分，考慮不同中轉類型旅客對過站時間接受程度的差異，更加符合機場實際運行狀況。此外，本文模型能夠體現機場航班計劃編排在中轉航班吸引力以及中轉服務質量差異的影響。

（2）在航班波結構對機場中轉水平的影響分析中，發現航班波結構能夠通過增加航班在時間維度上銜接的可能性，增加可行銜接航班數量，以提高機場中轉水平。在航班波結構相同時，機場國際、國內航班占比不同是影響機場中轉水平的主要因素，國際航班占比更多的機場中轉水平更高。因此，一方面，機場可以通過構建或優化航班波結構來提高航班銜接數量，在提高機場中轉水平的同時為旅客提供更多的中轉機會；另一方面，在保持航班波結構不變的情況下，機場應側重對國內轉國內類型的航班計劃進行適當調整，將繞航系數小于1.4、直達航班量小于8 班、相同航司或屬于同一航空聯盟的航班盡可能銜接，或通過發展通程航班等方式提高機場中轉的服務質量，進而提升機場中轉水平。

本文研究還存在一定的局限性，首先在機場中轉水平評估模型的構建過程中，模型的參數主要根據現有研究確定。其次，服務質量指標僅從航空公司的角度進行考慮，未考慮機場等其他方面提供的中轉服務質量的影響。后續研究可考慮參數的確定方法，從銜接航班執飛機型以及具體航班時刻等方面多角度考慮機場中轉水平的影響因素。