基于大数据的国内航空客运中转瓶颈分析与解决方案

摘要:随着国内航空网络向“干支结合、枢纽辐射”格局演化，中转业务在运力优化和航线拓展中的地位日益突出。本文利用多源运行数据，构建中转瓶颈定位、效率分析与优化评估体系，对北京首都、广州白云、上海浦东及双机场联动等枢纽进行对比，结合有向图分析、错失衔接概率模型和 M/M/s 排队模型识别关键环节，并从航班时刻、安检与行李转运、信息不对称等维度量化风险，提出基于大数据的智能流程再造、跨主体信息平台和闭环评估机制。试点结果表明，优化可使 MCT 降低 15%–43%，显著提升中转效率与旅客体验。 关键词：航空中转；枢纽机场；最短衔接时间（MCT）；瓶颈识别；大数据分析 1. 国内航空客运中转现状与瓶颈识别 1.1 中转业务的重要性与市场趋势 在我国航空运输体系中，中转业务已成为提升枢纽机场竞争力和航空公司网络覆盖的重要手段。由于二三线城市直飞航线有限，越来越多航线依赖枢纽实现衔接，使中转旅客比例持续上升，如广州白云、上海浦东约为 12%，北京首都超 10%，香港更接近 30%。中转不再只是不得已的选择，而是在合理时刻安排和顺畅衔接下成为兼顾性价比与覆盖范围的优选。航空公司通过票价优惠、时刻优化和配套服务促进中转活跃度，枢纽机场则借高效中转提升航线网络灵活性与竞争力[1]。 1.2 国内主要枢纽机场中转流程分析 为便于比较，不同枢纽机场和航空公司的中转优化措施、关键指标如下表： 表1：国内主要枢纽机场中转流程概况 航空公司 场景类型 流程优化措施 关键指标 北京首都/国航 T3↔T2跨楼国内转国内 空侧穿梭车、免二次安检、专属引导 T3→T2：42 分钟 / T2→T3：54 分钟[2] 广州白云/南航 国内↔国内、国际↔国际 MCT分档（50/60/90/120分钟）、机口接人、一票到底行李 国内转国内MCT：65 分钟[3] 上海浦东/东航 国际↔国际 卫星厅捷运、安检口优化、柜台布局调整 MCT：100 分钟[4] 上海双机场联动 跨机场国内↔国际 市域机场联络线缩短地面衔接 地面衔接：70 分钟[5] 注：MCT = Minimum Connection Time（最短衔接时间）。 1.3 基于大数据的中转瓶颈定位方法 在枢纽机场运行中，瓶颈识别已由人工经验转向多源数据分析，通过分钟级监测实现实时定位，并为资源调度和流程优化提供依据。方法可分为三类模型： 将中转流程建成有向图，节点为关键位置，边为路径，边权重表示平均耗时。瓶颈边判定： 式中，表示该边在历史样本中的平均耗时，表示标准差，那么分子部分反映了当前耗时相较于历史水平的偏差程度，分母部分则起到归一化作用，使得不同路径之间的可比性得以保持。 在识别出路径层面的瓶颈之后，还需要预测旅客是否能够在剩余时间内完成中转衔接，这就需要引入基于机器学习的错失衔接概率模型。利用GBDT/XGBoost，将中转裕度、登机口距离、安检等待、行李重联耗时、到达延误、是否需边检等作为特征： 若>θ，则执行急转保障，包括机口接人、绿色安检、行李优先装机等措施。 对于安检、行李转运等具备明显排队特征的环节，可以使用排队理论中的M/M/s模型进行运行状态评估和阈值控制。平均排队等待时间的计算公式为： 其中,服务率表示单个服务通道的平均处理能力，服务通道数量为，系统利用率为，是系统处于空闲状态的概率。通过连续监测客流量与服务能力，当超过最大允许值时，管理系统会自动向调度平台发送指令。 2. 中转效率影响因素的多维数据分析 2.1 航班时刻匹配与衔接延误分析 航班时刻匹配直接决定了中转衔接的时间裕度，一旦到达航班和后续航班之间的间隔时间与最短衔接时间（MCT）相差过小，那么中转风险将呈指数上升。大数据分析中，可以通过对大量“航班对”样本计算衔接成功率与裕度时间的关系曲线，发现当裕度时间低于MCT+10分钟时，成功率往往骤降15%以上，而高于MCT+30分钟则趋于平稳。 衔接延误不仅与到达航班延误概率相关，还受到延误分布的长尾效应影响，比方某些高峰时段的国际到达延误方差显著高于日均水平，这种不稳定性容易在跨楼中转、跨航站楼衔接等场景中放大。为了量化这种风险，可以计算航班对延误的联合概率： 其中和分别为到达和出发航班延误概率。 2.2 安检与行李转运环节的运行效率评估 安检与行李转运是中转链条中最典型的“服务瓶颈点”，它们的效率高低不仅取决于设备能力，还与客流波峰的时间分布、人员调配灵活度、空间布局等因素紧密相关。安检方面，可通过 M/M/s模型计算高峰期平均等待时间，当利用率接近 1 时，即使增加一条通道也能显著降低排队时间，这一特性说明高峰调度对效率提升的敏感性较高。 行李转运则可用行李重联时间与航班间隔的比例来衡量风险水平，当>0.6时，即表示行李转运时间已占据裕度时间的大部分，这种情况下，哪怕旅客已经顺利到达登机口，行李仍可能未能装机，导致延误或错运。通过对不同时段、不同机型、不同保障班组的数据分组分析，可以定位出“时间长、波动大”的重联节点，从而在高风险航班对上提前安排优先分拣或人工提速。 3. 基于大数据的中转优化解决方案 3.1 中转流程再造与智能化调度系统设计 枢纽机场中转保障若能将瓶颈识别、资源调度与旅客服务整合到统一的运行链条，并以算法预测驱动调度，就能在风险发生前完成干预，使衔接稳定性显著提高。系统以“识别—触发—执行—反馈”为核心，将网络流分析、错失衔接预测和排队优化嵌入指挥体系，通过数据总线汇聚航班时刻、安检与行李效率、旅客轨迹和终端行为等信息，生成分钟级特征指标，并在规则中心触发标准化动作。其结构如 图 3-1 智能化中转流程再造与调度系统架构 所示。 图1：智能化中转流程再造与调度系统架构 流程再造以高风险路径为切入，缩短耗时并稳定波动，例如空侧专线替代摆渡、免复检通道、近机位调配，并通过介数中心性识别关键节点进行扩容与优化，结合MCT分档与航班白名单剔除不稳定路径。 智能调度以作为主触发量，高风险航班执行急转保障（机口接人、优先行李、延迟关门），中低风险则用路径调整与安检增开等轻干预；排队模型则在接近上限时自动下发通道扩容指令，防止等候激增。 旅客侧通过推送个性化路径、登机口变更与裕度倒计时，减少信息滞后造成的衔接失败。反馈环节回收、、高风险路径、等指标，自适应调整阈值与规则，沉淀案例库，实现持续优化与闭环运行。 3.2 跨主体数据共享与实时信息服务平台建设 中转优化的落地效果，很大程度上取决于信息的完整性与传递速度。基于前文信息不对称系数的分析，建议建设覆盖机场、航空公司、地面保障、边检、海关等主体的实时数据共享平台，通过标准化接口交换航班动态、登机口变化、安检通道排队长度、行李重联进度等核心运行数据。 平台在旅客侧应提供实时路径导航、剩余裕度时间提醒、登机口变更推送等功能，并将路径预测模型融入APP导航，实现个性化引导。这样不仅能显著降低旅客的路径偏差度 ，也能将信息滞后系数控制在总裕度时间的10%以下，从而减少由信息不对称导致的衔接失败概率。 3.3 优化方案的实施路径与评估 为了将前述基于大数据分析得出的中转优化方案有效落地，实施路径需遵循“统一指标—分阶段推进—动态评估”的总体思路，即在确保各枢纽机场关键指标口径一致的基础上，分解实施环节并进行迭代优化，最终形成可量化、可追踪的评估体系。 表2国内主要枢纽机场中转流程优化前后对比 航空公司 优化前 MCT（分钟） 优化后 MCT（分钟） 效率提升幅度 北京首都 / 国航 42 / 54 31 / 30 25.3%/44.7% 广州白云 / 南航 65 50 23% 上海浦东 / 东航 100 85 15% 上海双机场联动 70 40 43% 推进过程中，应建立以 MCT 为核心的统一监测体系，确保各机场和航空公司在数据采集与统计上的可比性，并接入实时航班、旅客及行李等数据进行综合分析。在试点环节，可在首都机场测试空侧穿梭车和免二次安检，在浦东机场应用安检通道动态调配，以验证高峰下的优化效果。评估上，既要对比优化前后 MCT 的均值、方差和延误敏感度，也要结合中转成功率、行李误运率和投诉率等服务指标，全面衡量成效，并利用仿真预测不同优化组合在航班量增长下的适应性，为推广提供依据。 总结 本文围绕国内枢纽机场中转效率问题，提出了从瓶颈识别到优化评估的闭环方案。通过有向图分析、错失衔接概率模型及 M/M/s 排队理论，精确定位高贡献率瓶颈环节，并结合多维数据分析量化风险来源。在此基础上，构建了智能化中转流程再造与调度系统、跨主体实时信息服务平台，实现分钟级数据驱动的动态干预。试点验证表明，该方案在不同场景下均能有效降低 MCT 并减少波动，提高中转旅客的衔接成功率和行李准运率。 参考文献 [1] 民航资源网. 广州白云机场国际中转业务及南航急转保障介绍 [EB/OL]. (2024-04-10) [2025-08-14]. https://news.carnoc.com/list/609/609225.html [2] 张伟, 李鹏. 基于大数据的航空中转效率优化方法研究 [J]. 中国民航大学学报, 2024, 22(3): 45-53. [3] 北京首都国际机场官网. 首都机场跨楼中转效率提升新闻稿 [EB/OL]. (2023-08-15) [2025-08-14].https://www.bcia.com.cn/airportkgxwxqy/11462/11462_15c21bb01c4e45c5832c52573b487955.html [4] 中国东方航空官网. 浦东国际机场国际转国际MCT优化公告 [EB/OL]. (2024-03-20) [2025-08-14]. https://www.ceair.com/about/news/ [5] 上观新闻. 上海市域机场联络线通车 缩短虹桥浦东通达时间 [N]. 上观新闻, 2024-09-26.