Air Traffic Efficiency Analysis of Airliner Scheduled Flights Using Collaborative Actions for Renovation of Air Traffic Systems Open Data
Notice bibliographique
Résumé
The increase in air traffic worldwide requires improvement of flight operational efficiency. This study aims to reveal the potential benefits, namely, savings on fuel consumption and flight time, which are expected for Japanese airspace, by statistically evaluating the operational efficiency defined by average differences of fuel consumption, flight time, and flight distance between the original and the optimized flight of domestic flights in Japan. The aircraft position and time data used in this study were obtained from Collaborative Actions for Renovation of Air Traffic Systems Open Data—the radar data released by the Japan Civil Aviation Bureau. Flight information, such as air data and fuel flow, is estimated by applying meteorological data and aircraft performance model to the position information of radar data. Each reconstructed trajectory is optimized in terms of flight fuel consumption and flight time with an assumed cost index (CI). Dynamic programming is used as the trajectory optimization method. The flight fuel consumption and flight time of the optimized flight are compared with the original values to evaluate the operational efficiency. Herein, approximately one-third of 1-day data, i.e., 1087 cases of four aircraft types, are analyzed with reasonable CI settings. Our research findings suggest that flight fuel consumption and flight distance can be saved by 312 kg and 19.7 km, respectively, on average for the object flights. Following a statistical comparison between the original and the optimized flights, it was observed that two types of features, namely, flying on a detoured path and flying with nonoptimal altitude and speed in the cruise phase, are major factors which deteriorate the total operational efficiency in terms of fuel consumption, flight time, and flight distance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».