第355章 协同决策系统的建设要点[2/2页]

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    �技术限制，没有使用一级雷达，而是使用羊城白云机场的远程雷达信号，而二次雷达机场则采购了漂亮国的

    Raytheon

    ASR8SS

    型雷达，并将其部署于机场西侧独立雷达站。

    台风路径数据目前主要依靠国家气象部门发布的信息，气象部门通过卫星云图、气象雷达等设备监测天气变化，将台风的位置、移动方向、强度等数据整理成规范格式，定期向民航部门传输，为机场应对极端天气提供决策依据，机场则需要从民航部门那边获取相关信息。

    跑道占用情况数据，由机场塔台负责收集。塔台工作人员借助地面雷达、监控摄像头，实时掌握跑道上飞机的起降、滑行状态，再将数据录入专门的跑道管理系统，供协同决策系统调用。

    航司运行控制指令，则是从航空公司的运行控制中心发出，运行控制中心依据航班计划、飞机状态、机组人员安排等信息，对航班运行进行全程监控与指挥，再通过专线网络将指令传输至协同决策系统。

    除了数据收集的复杂性之外，在数据实时性、稳定性和可靠性要求方面，协同决策系统也比值机系统要高得多。

    值机系统只需要帮助客户在值机截止前完成操作就行，系统响应时间

    5

    10

    秒都能接受，断网时还能切换本地缓存，人工补录数据，可协同决策系统是生死时速，各类预警必须在毫秒级内完成计算，一旦出现系统宕机就可能导致区域空域瘫痪。

    前世就有不少

    CDM

    系统故障造成巨大影响的事故。

    2004

    年

    5

    月

    23

    日，法兰国巴黎戴高乐机场

    2E

    候机厅发生屋顶坍塌事故，造成

    4

    人死亡、3

    人受伤，尽管事故由建筑结构问题引发，但这也暴露出机场应急响应系统的严重缺陷，尤其是协同决策系统在紧急事件中的低效表现。

    事故发生后，CDM

    系统因数据处理能力不足，无法快速调整航班优先级，救援航班起飞许可延迟长达

    45

    分钟，远超正常情况下

    5

    分钟的阈值，而且消防、医疗、空管等多部门只能依赖人工电话沟通，导致救援航班和疏散航班的协调都不及时，造成救援延误。

    此外，戴高乐机场作为欧洲航空网络的核心枢纽，此次调度混乱致使周边德意志、不列颠等国家空域出现连锁延误，当日欧罗巴范围内有

    1200

    架次航班受到影响。

    再看

    2008

    年

    8

    月

    10

    日，京城首都国际机场的协同决策系统因软件逻辑错误导致崩溃，无法生成航班放行队列的事件，当时部门被迫切换至人工排班模式，然而人工处理效率仅为系统的

    20%。故障持续

    6

    小时，直接引发华北地区北京、天津、石家庄等地航班大面积延误。

    当日

    487

    架次航班延误，占计划量的

    62%，最长延误时间达

    8

    小时，航司、机场及旅客直接损失估算超

    2

    亿元人民币，而且当时正值奥运期间，这一事件还引发外媒对华国空管系统可靠性的质疑。

    此外还有

    2015

    年漂亮国洛杉矶国际机场事故、2017

    年漂亮国亚特兰大国际机场事件等，这些事件都凸显出协同决策系统的实时性、稳定性和可靠性至关重要。

    基于这些考虑，秦奕为协同决策系统制定了四步走的研发计划。喜欢科技革命，从1984开始请大家收藏：

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