２．空港面交通管理のための羽田空港の駐機スポット情報に関する解析

航空交通管理領域
マーク・ブラウン 青山 久枝 山田 泉

電子航法研究所発表会 2012年6月

住谷 美登里1

内容• 背景・目的羽田空港• 解析：空港面の交通流データ
駐機スポット• 結論

電子航法研究所発表会 2012年6月

2東京国際空港 （羽田空港）
N

C滑走路 34R/16L
国内線1 夜間駐機
国内線2
国際線 A滑走路 34L/16R
Nエリア

1000 離着陸 / 日 以上
 新滑走路、国際線ターミナル→今後も便数増予定
ピーク時に空港面での滞留
課題: 滞留の緩和、効率の向上
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3背景 目的• 羽田空港での滞留緩和、効率向上のために
1. 羽田空港の空港面交通流を分析する
2. 滞留地点、原因の把握
3. 滞留を軽減する空港面交通管理手法の提案→シミュレーション検討
空港面交通流を模擬するシミュレータ作成→実データをもとにした空港面交通流の特徴

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4

２ヶ月の１週間のデータ

実運用データ

空港面監視レーダ（航跡データ）
SMAP（スポット運用情報）
ODAP（スポット運用予定情報）

複数のデータ源
大量のデータ
データの整合性
欠落・不備

データの整合性・不備→補完
信頼性の高いデータベース作成
空港面交通流分析

スポットに着目

シミュレーション用シナリオ作成→交通流を模擬するシミュレータ
シナリオにて出発（スポットアウト）時刻調整→ 空港面交通管理手法の検討
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5羽田空港のレイアウト
N

C滑走路 34R/16L
国内線1

夜間駐機

国内線2
国際線

A滑走路 34L/16R

Nエリア
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スポット
滑走路
出発便
到着便
出発のためのプッシュバック待ち
ターミナル

空港面監視レーダの航跡データによって–スポット位置予測–SMAP/ODAP（スポット情報）との関連性の調査
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7空港面監視レーダ• 航跡データ (ARTSから取得)– トラック情報 (トラック番号, 時刻, 位置)– 飛行計画情報 (フライト識別子、型式、出発空港、目的空港等)– スポット情報はない• マルチラテレーション– 1秒ごと
– 航空機のトランスポンダーを「ON」にする必要がある– ノイズ、ビル等からの反射のマルチパスによるエラー等を含む

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8空港面監視データによる駐機スポット予測方法– 空港面監視データにより航跡を分析–出発機か到着機に分別–出発機の場合、始点位置にもっとも近い駐機スポットを検索 （５０メートル以内）

拡大

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航跡スポット9

駐機スポット情報（SMAP、ODAP）の関連• ２０１１年３ヶ月分の各１週間

ODAP
SMAPのみ
１．２％

のみ
１１％

ともになし
２．２％

SMAPとODAP
８５．６%

１０，２２５ 出発便• 日本の航空会社: （９５．１%）
国内便の９０%以上にSMAPあり
国際便の８５％以上にSMAPあり
ＯＤＡＰ ９８%以上• 外国の航空会社（３．７％)
ODAPは７５%以上あり（航空会社に依存）
SMAPはなし
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10駐機スポット情報分析（SMAP、ODAP、空港面監視レーダ）
・SMAPとODAPが両方あり→９８％以上一致
・SMAPとODAPが異なった場合
空港面監視データによる予測位置と比較：
９０％以上SMAPと一致

結論:
ＳＭＡＰデータはスポット情報を表している

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11空港面監視レーダ（航跡）からスポットを予測
SMAPとスポット情報が一致しない場合（１０%以下）
トランスポンダー

スポット位置

移動中
５．６%

プッシュバック中
２２．２%

スポット位置が隣接
６７．５%
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12スポット位置：隣接の例

108、108R、108Lスポット？

スポット
検索範囲

111スポットと判明

Ｌ／Ｒスポットがあるが同じ地点と見なす
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13走行中にトランスポンダーＯＮ：
プッシュバック中の例
航跡

航跡始点

ODAPスポット
空港面監視データのトランスポンダーONは義務ではないので航跡の始点がわかりにくい場合もある。
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14走行中にトランスポンダーＯＮ：誘導路例

航跡始点
航跡Ｎエリア出発便
空港面監視データのトランスポンダーONは義務ではないので航跡の始点がわかりにくい場合もある。
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その他
航跡の始点位置付近にノイズがあるため航跡スポットの入る前の航跡が含まれている場合

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出発便の駐機スポットについて
1. SMAP あり（８６％）→出発スポット
2. SMAPと空港面監視データ ９０％一致
3． SMAPなし＆ODAPあり（１１％）→空港面監視データ（航跡）から予測 ＆ ODAPと比較（隣接スポットのL/Rは同じスポットと見なす）→一致すれば 出発スポットと判明
4． 判明できない場合（４％以下）→ ７０％は定期便なので別の日のデータを利用→ 残り３０％（便数少ない）は、Ｎエリア（シミュレーションではＮ仮想地点を設定）

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17ターンアラウンド時間 （スポット駐機時間）• SMAP（スポット運用情報）のみ利用→国内航空会社に限定
スポットのブロックアウト（出発）時刻（AOBT）
スポットの ブロックイン（到着）時刻（AIBT）
飛行計画データ（登録番号）• 各登録番号に対して、AIBT、AOBTの時刻順に並べてスポットごとに計算する。
ターンアラウンド時間＝出発時間（AOBT）－到着時間（AIBT).
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18ターンアラウンド時間の分布
7,423 便 （2011年３ヶ月の各１週間 ）24

ターンアラウンド時間（時間）

21
18
15
12

７－１２時間

9７％

6
3

３時間以内

0

スポット番号
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９０％19ターンアラウンド時間分布
国内航空会社国際便 ３時間以内：70% 最低90分
国内便 ２時間以内：ほとんど
1400

国内便 6343便

1200

便数（便）

1000
800
600
400

n

6,343

最低平均
標準偏差
モード

17分
52 分
17.9 分
40-50分の幅

200
0

25

35 45 55 65

75 85 95 105

時間（10分幅）
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20結論 (1): スポット情報• SMAP （スポット運用情報） ：86%
– 日本の航空会社のみ利用• ODAP （スポット運用予定情報）– 日本の航空会社は９８％、海外の航空会社の７５％以上あり• 空港面監視データの航跡からスポット位置予測– 監視データによるスポット予測位置とSMAPと一致する割合：９０％– SMAPなしの場合ODAPと照合：11%

SMAP、ODAP、空港面監視データ→出発スポット96%判明
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21結論(2): ターンアラウンド（スポット駐機）時間• SMAP（スポット運用情報）を利用 →国内航空会社のみ対象• ３時間以内：９０％以上
７－１２時間（１泊） ：７%• 国内便:– ２時間以内がほとんど– 平均が５２分 ４０－５０分が多い• 国際便– ３時間以内 ：７０％以上– 最低 ９０分（ソウル、ホノルル往復便 90分から120分）
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今後
空港面の航空交通分析結果をもとに空港面交通管理手法として出発（スポットアウト）時刻の調整等をシミュレーションを利用して検討予定。

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23謝辞
データ提供をしていただきました航空局関係各位に感謝いたします。

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