航班延误问题-数学建模.docx

航班延误问题题目：航班延误问题 作者： 王镱嬴 班级：信息13-1班 学号：120133803014 航班延误问题摘要航班延误相对于航班正常，是指航班服务的迟延耽误，即航班在进港或离港时超过了民航主管部门批准的航班时刻表所载明的一定时间，俗称民航航班的 “晚点”或“误点”。根据民航航班正常统计办法，航班延误具体是指航班降落时间比计划降落时间（航班时刻表上的时间）延迟30分钟以上或航班取消的情况。近几年，由于航班延误而引起的航空公司与乘客之间的纠纷事件越来越多，如果不能及时解决航班延误事件，二者矛盾会更加激化。本文基于收集到的数据，建立了时间序列模型，对题目进行深入研究，做出了判断，分析出国内航班延误的真实原因。最后本文基于航班总数的时间序列数据，建立模糊综合评价模型，针对航班延误问题，提出了预防措施、善后措施及改进措施。针对问题一，首先，我们对原始数据进行了处理，得到航班总数，正常航班数，不正常航班数的时间序列数据，并对其进行整理分析，绘制出我国航班变化情况折线统计图；其次，我们根据各种影响航班延误的主要因素的数据进行分析，根据上述指标统计得到的数据对空管、机场、航空公司等进行一级评估，得到每一个单位在延误中延误等级,最后在对整体进行评估，得到考虑了空管、机场、航空公司影响情况下的航班综合延误等级。最后我们得出结论：我们不认为题目所论述的结论是正确的。针对问题二，首先，本文对原始数据进行了整理，得到了各航班延误原因比例图，紧接着作出这个比例图的直方图，进而依据数据特征并结合现实具体情况来分析航班延误的四个主要影响因素，即恶劣天气的影响、航空交通管制、航空公司的运行管理和空中流量等影响因素，并提出了其他影响航班延误的原因。 针对问题三，我们从航班延误时间最短和航班延误成本最小两个点入手，为航空公司在航班延误上提出了合理的预防措施，善后措施和改进措施等。预防措施有：1.预订机票时使用民航资源网数据分析中心的“航线运力数据分析系统”提前查询航线航班历史准点率信息，尽量选择预定历史准点率高的航班机票；2.使用“非常准”等网站的航班延误智能预报、航班不正常跟班服务；3.关注天气措施，出发当天及时与航空公司及机场的问询处取得联系；4.投保航班延误保险。善后措施有：1.及时要求改签其他航班；2.要求提供餐食（处于用餐时间）和住宿（延误6小时并晚至凌晨0点后）；3.向航班延误保险的承保人要求赔偿（在符合条件时，一般为延误4小时以上）；4.向承运的航空公司要求赔偿（在符合条件时，一般为延误4小时以上）；5.不可罢乘、霸机，否则可能导致受到警方的治安处罚。改进措施有：1.优化空域资源，提高运营效率；2.完善航班延误治理机制。同时针对航班延误的变化规律，我们也为乘客作出了合理的出行建议。关键词：航班延误 时间序列 模糊综合评价 目录摘要I目录II一、 问题重述1二、 模型假设1三、问题分析13.1 问题一的分析13.2 问题二的分析23.3 问题三的分析2四、符号定义与说明2五、问题一的模型建立与求解35.1 问题分析35.2 基本概念的介绍35.2.1 模糊综合评价法的概念35.3 模型35.3.1 航班运行相关问题35.3.2 多级模糊综合评判方法的基本原理 确定评判因素集U 建立权重集 建立备选的评价集 评价结果的处理75.3.3 航班延误的综合评价85.3.4 结论10六、问题二的处理与求解106.1 航班的延误的主要原因106.2 航班延误原因的分类12 6.3 其他角度原因分析17七、问题三的处理与求解17八、模型的评价18九、模型的推广19十、参考文献20附录21IV一、 问题重述香港南华早报网根据 的统计称：中国的航班延误最严重，国际上航班延误最严重的10个机场中，中国占了7个。其中包括上海浦东、上海虹桥、北京国际、杭州萧山、广州白云、深圳宝安、成都双流等机场。航班延误相对于航班正常，是指航班服务的迟延耽误，即航班在进港或离港时超过了民航主管部门批准的航班时刻表所载明的一定时间，俗称民航航班的 “晚点”或“误点”。请自行收集数据并研究以下问题：（1）上述结论是否正确？（2）我国航班延误的主要原因是什么？（3）有什么改进措施？二、 模型假设1.假设收集到的数据真实可靠；2.假设影响航班延误的各个因素之间都是相互独立的。3.假设没有故障飞机的正常飞行正常，会正常起飞和降落。4.假设机场不发生严重的技术故障，导致飞机无法正常起飞。5.假设没有发生大规模的军事活动以及非常糟糕的天气变化。三、问题分析3.1 问题一的分析问题一要求我们收集统计国内国际航班延误数据，进行合理处理。首先我们进入网站得到一些基本数据，然后我们查阅民航航班正常统计办法相关资料，又进一步得到从2009年-2014年的具体数据特征，并在此基础之上，利用matlab绘制出各种统计指标的坐标图，对航班延误原因进行初步的分析，并得出结论。3.2 问题二的分析问题二要求我们分析航班延误的主要原因。航班延误是当前国际名航发展中的一大难题，也是顾客对航空服务质量不满意的主要原因。根据收集得到的数据，我们发现，航班延误主要有四大影响因素：一是恶劣天气影响，二是航空交通管制，还有航空公司的运行管理，另外就是旅客自身的原因。为了问题分析的方便，考虑对数据进行更深层次的挖掘和处理，并有效结合实际情况，分析得出航班延误的主要原因。3.3 问题三的分析问题三要求我们提出对航班延误的改进措施。我们通过分析历年我国航班延误率初步得出我国延误的大致情况，然后从航班延误最短时间和航班延误最小成本两个方面入手，为航空公司提出了合理的管理措施，即对航班延误的预防措施、善后措施及改进措施。四、符号定义与说明i飞机的指示下标j航班的下标Uk因素集AK权重集V档次集rkij隶属度ukiUK中的每个因素Rk模糊关系矩阵五、问题一的模型建立与求解5.1 问题分析航班延误是指航班降落时间比计划降落时间（航班时刻表上的时间）延迟30分钟以上或航班取消的情况。日常生活中，航班延误不仅影响着乘客的心情，也影响着航空公司的运行效率，和服务质量。我们一般用航班正常率来衡量运输效率和运输质量。在问题一中，我们采用了图表的方式直观地展现了影响航班延误的主要因素，并应用了模糊综合评价方法对模型进行评价，并得出最终结论。5.2 基本概念的介绍5.2.1 模糊综合评价法的概念模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法。该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清晰,系统性强的特点,能较好地解决模糊的、难以量化的问题,适合各种非确定性问题的解决。5.3 模型5.3.1 航班运行相关问题 1.如图是一个完整的航班运行图：准备阶段滑行阶段起飞阶段爬升阶段过站阶段下客阶段着陆阶段进近阶段下降阶段巡航阶段目前,航班的起飞正常性统计,是围绕以下三个标准来进行的“具体的统计方法如下”航空公司统计航班正常标准(1)在班期时刻表公布的离站时间前15分钟之内关好客舱门(以下简称关机门)的航班;(2)在班期时刻表公布的离场时间后15分钟内正常起飞的航班;(3)在班期时刻表公布的到达站安全着陆的航班统计机场放行正常标准(1)在班期时刻表公布的离站时间前关好客货舱门的航班;(2)在班期时刻表公布的过站时间内完成各项地面保障工作,在航班离站时间后15分钟内正常起飞的航班;(3)来程晚到航班按该航班的在航班时刻表计划的过站时间关好舱门,并在关舱门后15分钟(北京、上海、广州和深圳机场20分钟)内正常起飞的航班统计空管航班放行正常性标准当航班在规定的时间内关闭舱门,从航班关闭舱门开始,15分钟之内,不将该航班放行起飞,如果航班延误,则认为是空管原因造成航班的延误2.下面通过图的方式,对上述标准在实际工作中的应用进行说明,如图1所示图1 实际应用简图3.表1是我国2009-2014年的航班延误统计情况，可以看出航班的正常率普遍处于80%左右（具体见附件1）表1 2009-2014年的航班延误统计表时间航班数正常次数不正常次数航空公司原因流量天气空中管制其他2009年58637947463010670943.02%17.52%22.64%23.47%22.50%2010年65372351411619617139.21%26.40%20.57%010%2011年74875855035114284934.31%28.15%21.80%013.81%2012年83078664937921760534.98%27.88%15.59%013.97%2013年75918158757517160637.50%19.49%18.12%20.15%15.18%2014年75623056473619149437.46%22.89%17.79%24.33%12.54%图2是我国09-14年航班数的发展情况，及不正常航班数的变化趋势，初步分析可得，随着我国经济的发展，飞机的需求增加趋势必定引起供给的增加，但是航班数的增加，所带来的航班延误也同比小幅上升，而且居高不下。图2 09-14年我国航班变化情况5.3.2 多级模糊综合评判方法的基本原理多级模糊综合评判就是先把要评价的某一事物的多种因素,按其属性分为若干类大因素,然后对每一类大因素进行初级的综合评价,最后再对初级评价的结果,进行高一级的综合评价,其过程如下。 确定评判因素集U设定航班延误风险预警指标体系为评判指标集合,按其不同属性分成若干个互不相交的因素子集U= U1（天气原因）, U2（航空管制）,U3(航空公司原因)，U4（流量） 建立权重集对影响航班延误的四个主要因素进行取平均值：天气原因：（0.23+0.26+0.22+0.16+0.19+0.18）/6=0.20航空管制：（0.23+0.20+0.24）/6=0.11航空公司原因：（0.43+0.39+0.34+0.35+0.38+0.37）/6=0.38流量：（0.23+0.10+0.14+0.14+0.15+0.13）/6=0.15归一化处理：天气原因：0.20/sqrt(0.22+0.112+0.382+0.152)=0.3航空管制：0.11/sqrt(0.22+0.112+0.382+0.152)=0.1航空公司原因：0.38/sqrt(0.22+0.112+0.382+0.152)=0.4流量：0.15/sqrt(0.22+0.112+0.382+0.152)=0.2 所以，按各Uk（k=1,2,n）在U中所起作用的大小分配权重A,A = 3,1,4,2。然后对每个Uk(k =1,2,n)进行初级综合评价。根据Uk= u(天气原因),u（航空管制）,u（航空公司的运行管理），u（流量）中各因素的作用大小,赋予相应的权数Ak,Ak= (0.3,0.1,0.4,0.2),且sum=1。它们可被视为各因素Uk对“重要“的隶属度。 建立备选的评价集对集Uk中的每个因素uki(i=1,2,m)按照等级档次集V=低度延误等级1,一般延误等级2,中度延误等级3，高度延误等级4的等级评定出uki对vj(j=1,2,n)的隶属度rkij(i=1,2,m),由此组成单因素评价矩阵Rk,然后可得出Uk的一级综合评价Bk=AkRk=(akijrkij) =(bk1,bk2.bkm),(k =1,2.t)R= 则得出U的综合评价B = AR = A= (b1,b2,b3,b4) 评价结果的处理按照最大隶属度原则,即取与最大的隶属度相对应的备选评价元素Vi为评判的结果,即V =maxb1,b2,b3,b4来选择评价结果。5.3.3 航班延误的综合评价利用上述多级模糊综合评判的数学模型,就可以对航班延误进行评价了。因素集U=9个因素,9个因素按其属性归并为4大因素,即U = U1, U2, U3, U4式中: U1=u11,u12,u13为航空公司原因;U2=u21,u22为机场管理原因;U3=u31,u32为航空管理原因;U4=u41,u42为旅客原因。 航班延误档次集V=v1,v2,v3,v4=低度延误等级,一般延误等级,中度延误 等级,高度延误等级。现以航空公司原因为例，对其延误等级进行评价。由航空公司原因内部原因得出下表： 季度航空公司内部原因 第一季度第二季度第三季度第四季度机票超售0.410.340.170.44运力调配80.14机械故障40.51对航空公司内部原因四个季度进行分析，得到航空公司原因导致航班延误的评价等级，如表2所示表2 航空公司原因导致的航班延误评价航空公司原因延误等级低度一般中度高度机票超售0.20.4运力调配0.20.1机械故障0.20.5由此可得因素U1的评价矩阵，即模糊关系矩阵R1=对各大因素单独进行一级综合评价,为各大因素的各具体因素分配权数为A1=(4则对该大因素的评价为B1=A1R1=(a1ijr1ij) =(b11,b12.b1n)=（0.3,0.3,0.2,0.4）以此类推，可得出其他三大因素的综合评价分别为B2= (0.3,0.25,0.3,0.3)B3= (0.3,0.2,0.2,0.4) B4= (0.2,0.25,0.25,0.50)再对航班延误进行二级综合评价对各大因素分配权数A = (a1,a2.an), ai=1。A = (0.35,0.20,0.30,0.15)由R= 则可得综合评价的最终结果B=AR= (b1,b2.bn)= (0.30,0.30,0.20,0.35)在模糊综合评判法中,多用最大隶属原则作为评判原则。即V =maxb1,b2,b3,b4 =0.35以此类推，其余影响航班延误的原因延误等级评价在此就不再赘述了。按照最大隶属原则,对上海浦东机场航班延误的综合评价结论为“高度延误等级”。根据对上海浦东机场的分析，我们得到：航班延误情况特别严重。由上述方法，对其余机场进行模糊综合评价，得出上海虹桥机场、北京国际机场、深圳宝安机场均为高度延误等级；杭州萧山机场、广州白云机场均为中度延误等级；而成都双流机场为一般延误等级。所以，我们得出结论：题目中所论述的结果，即中国航班延误最严重，国际上航班延误最严重的10个机场，中国占了7个，不完全正确。5.3.4 结论综上所述，说明影响航班延误的因素许多，我们不能单单凭借几类因素就确定题目所论述的结论是否正确，还有许多其他客观的外因在同时影响着航班延误，所以，我们得出结论：上海虹桥机场、北京国际机场、深圳宝安机场均为高度延误等级；杭州萧山机场、广州白云机场均为中度延误等级；而成都双流机场为一般延误等级。题目中所论述的结果，即中国航班延误最严重，国际上航班延误最严重的10个机场，中国占了7个，不完全正确。六、问题二的处理与求解6.1 航班的延误的主要原因1、恶劣天气影响2、航空交通管制3、航空公司的运行管理4、流量5、其他 图3为五种原因的变化趋势图，纵坐标表示五种原因所造成的延误数。 图3 各航班延误原因的变化趋势图观察上图可看出，由航空公司自身原因所造成的延误大约维持在37%，比较稳定；由流量而引起的延误波动较大，极不稳定；由天气导致的延误总是维持在20%上下；由空中管制所造成的延误非常不稳定；而忧其他因素导致的延误大约维持在15%左右，还算稳定。从图3我们可以看到过去几年航班延误的各种原因的变化情况，为了进一步看出各种原因所占的比例，我们通过加总过去几年的各种原因下，航班延误发生次数的总和，再计算其百分比，画出其饼状图如图4图4 航班延误各原因比例图由上图可看出，航班延误原因中，由航空公司自身原因所造成的延误占比重，占比37.37%，而由空中管制和流量所造成的延误比重差不多，约为24%，其他原因所占比重最小，为14.29%。 接下来，我们对影响航班延误的因素进行了细化：6.2 航班延误原因的分类一、天气1.天气条件低于机长、飞机和机场的最低飞行标准；2.因天气临时增减燃油或装卸货物；3.因天气造成机场或航路通信导航设施损坏；4.因天气导致跑道积水、积雪、积冰；5.因天气改变航路；6.因高空逆风造成实际运行时间超过标准航段运行时间；7.因天气造成航班合取消、返航、备降；8.天气原因（生成、发展、消散等阶段）造成空管或机场保障能力下降；9.其它天气原因。二、航空公司1.公司计划；2.运行保障3.空勤组；4.工程机务；5.地面服务；6.食品供应；7.货物运输；8.后勤保障；9.其他航空公司原因。三、流量1.航班计划或实际运行超过空管或机场保障能力；2.机场施工造成地面滑行路线改变或地面等待。四、军事活动1.军航训练、转场、演习、科研项目等限制或禁止航班飞行，造成保障能力下降；2.军方专机禁航；3.其他军事活动原因。五、空管1.空管人为原因；2.空管系统所属设备故障；3.气象服务未及时提供；4.航行情报服务未及时提供或有误。另外，影响航班延误的其他因素还包括：1. 多条跑道情况下，跑道的构型、跑道间隔和跑道数量；2.机场的服务设施（滑行道结构、除冰装置、停机坪、停机位数量等等）；3. 跑道占用时间；4. 空管规则（IFR或VFR，安全间隔要求等）；5. 通用航空和本场训练机在总起降架次中的比例；6. 进近空域结构和特点；7. 环境因素如噪音控制会影响跑道运行时间和可以服务的机型；8.地面滑行道网络的构型是否与跑道交叉或是否穿越运行跑道等等。 由于影响航班延误的因素种类繁多，不便全部列出，所以总结出影响因素分类。具体因素分类见表3表3 航班延误因素分类 为了预测未来航班情况，显然，我们有必要知道的航班延误率情况，所以，我们首先对数据进行处理，得到2009年-2014年航班延误率的相关数据，统计情况如下表。表4 2009年-2014年航班延误率年份正常率延误率2009年81.03%18.97%2010年76.91%23.09%2011年81.39%18.61%2012年83.50%16.50%2013年78.00%22.00%2014年78.15%21.85% 对其趋势做进一步分析，我们用MATLAB做出其散点图，具体代码参照附录2，结果如图5所示。图5 2009 年-2014年航班延误率散点图由上图，我们可以发现，航班延误率有较大的波动，但是进一步分析，可以知道，由于纵坐标的尺度过小，而且延误率变动是在1%左右，所以我们可以知道航班延误率在长期相对稳定的，尽管可能在短期内变动幅度很大但是从2009-2014年的数据来看，其航班延误率大多分布在15%-20%这个区间内。对航班总数数据进行整理，得到2009-2014年航班总数数据，结果如表5 表5 2009年-2014年航班总数时间航班数2009年5863792010年6537232011年7487582012年8307862013年7591812014年756230为了对航班总数的变化趋势做出进一步分析和研究，用MATLAB软件做出其散点图，具体代码参照附录3，结果如图6所示。图6 2009年-2014年航班总数散点图由图6可以发现，总航班次数除了2013年有所下降之外，其他年份航班总数普遍呈现递增的趋势，进过分析和研究原因，可能是在2013年有重大自然灾害或者是军事活动频繁，影响了人们出行方式，降低了对飞机的需求，但是，从总体上看，航班总数任然保持递增的趋势。所以我们估计在未来，航班总数会保持总体持续递增的趋势。随着航空公司的提高和改进，会极大的促进我国民航的发展。6.3 其他角度原因分析1.法律方面非航空公司自身的原因早就的延误主要包括天气原因、空中管制、旅客原因及其他突发原因，这些原因航空承运人通常是事先不能预见的。我们认为，通常情况下，由非航空公司自身原因早就的延误是合理延误。根据合同法第117条第2款：“本法所指不可抗力，是指不能预见、不能避免并不能克服的客观情况。”2.次要因素在这里，我们又对航班延误进行了除却延误等级的其他角度的研究，即次要因素，仅以机场地面滑行时间为例。见表6表6 机场地面滑行时间分类表机场名称滑行时间北京首都、上海虹桥、上海浦东、广州白云、深圳宝安30分钟成都双流、昆明长水及境外机场杭州萧山、重庆江北、西安咸阳机场25分钟天津滨海机场20分钟其他机场15分钟七、问题三的处理与求解问题三要求我们针对航班延误提出改进措施，经过我们的研究讨论，我们认为，要想在以后的航空服务中确保服务质量，航空公司和乘客应做到以下几点：一、预防措施1.预订机票时使用民航资源网数据分析中心的“航线运力数据分析系统”提前查询航线航班历史准点率信息，尽量选择预定历史准点率高的航班机票。2.使用“非常准”等网站的航班延误智能预报、航班不正常跟班服务。3.关注天气措施，出发当天及时与航空公司及机场的问询处取得联系。4.投保航班延误保险。二、善后措施1.及时要求改签其他航班。2.要求提供餐食（处于用餐时间）和住宿（延误6小时并晚至凌晨0点后）。3.向航班延误保险的承保人要求赔偿（在符合条件时，一般为延误4小时以上）。4.向承运的航空公司要求赔偿（在符合条件时，一般为延误4小时以上）。5.不可罢乘、霸机，否则可能导致受到警方的治安处罚。三、改进措施1.优化空域资源，提高运营效率空域资源的紧缺本身就意味着航班的需求没有得到满足，因此应当提高空域资源的运营效率来满足需求。我国对空域的划分比较严格，对空域资源的利用不够充分。例如，可以通过推进空域结构优化、加快新技术的应用、加强运行管理及优化航路航线来提高运营效率。主要是通过改进运行程序来减少飞机滑行时间。改进运行程序包括以下方面：调整跑道运行模式、完善穿越跑道程序、合理调配进场顺序、应用目视间隔技术、应用非金跑道起飞及加强航空公司的沟通协调。优化机场布局更是一个重要的方面，通过协助机场管理部门加强对机场飞行区滑行快速脱离道布局的规划论证，加大飞行区滑行道和快速脱离道布局的改进力度，减少地面滑行时间，以此来进一步减少航班延误。2.完善航班延误治理机制对空域资源等的高效利用虽然能缓解航班延误情况，但是对于已经发生的航班延误的治理也是所要面对的一个必要问题。航班延误的治理机制也显得尤为重要，不管是治理航班延误还剩相关法律规章都应适应市场经济的发展且有利于民航业的长远发展，以此有必要对航班延误的治理机制进行完善和改进。八、模型的评价优点：模糊综合评价是借助模糊数学的一些概念，对实际的综合评价问题提供了一些评价的方法。具体说，模糊综合评价就是以模糊数学为基础，应用模糊关系合成的原理，将一些边界不清,不易定量的因素定量化，从多个因素对被隶属等级状况进行综合性评价的一种方法。所以模糊评价的优点是可以通过精确的数字手段处理模糊的评价对象，能对蕴藏信息呈现模糊性的资料做出比较科学，合理，贴近实际的量化评价。由于航班延误需要统计很多的数据，所以处理的数据很多，模糊综合性评价模型是最适合的。缺点：1.模糊综合评价模型因为要处理庞大的数据对指标权重向量的确定主观性较强；当指标集U较大，即指标集个数但凡较大时，和为1的条件约束下，相对隶属度权系数往往偏小，权向量与模糊矩阵R不匹配，结果会出现超模糊现象，分辨率很差，无法区分谁的隶属度更高，甚至造成评判失败，此时可用分层模糊评估法加以改进。 2.我们列举了航班延误产生的各个问题，并且提出了可行性方案。但是缺少从市场角度出发，我们只是单方面的考虑了顾客应该如何避免航班延误，航空公司应该如何防止产生航班延误问题。但是缺少产生了航班延误，航空公司该如何为消费者提供保险产品。 所以还需要进一步提升。九、模型的推广航班延误问题不仅仅是对我国，而且对世界各国民航发展是一大难题，这也是顾客对航空质量不满意的主要内容。若是航空公司不能提高内部管控能力，增强其对飞机起飞的运筹把握程度，很有可能对客户造成诸多的不便之处，甚至造成客户与航空公司之间的矛盾，不仅对航空公司的声誉产生了不好的影响，而且还会使客户对航空失去信心，阻碍了中国民航的发展。 本文就目前中国民航航班延误这一问题，构建模糊综合评价模型对产生的原因进行了分析和研究，对航空公司运营提供了可行性方案。虽然导致航班延误的因素有很多，但是由于消费者是航空公司的服务对象，航空公司有责任设计系统的方案来应对这些问题。在当今这个航班延误问题日益严重的情况下，我们的论文可以很好的解决这些问题，所以在各个民用航空公司进行推广，相信会收到意想不到的惊喜。十、参考文献1数据来源于民航航班正常统计办法及美国航空数据网站Flight States2数学模型（第四版）M姜启源，谢金星，叶俊，北京：高等教育出版社，20113概率论与树立统计（第四版）M盛骤，北京：高等教育出版社，2008.104赵秀丽，朱金福，郭梅，不正常航班延误调度模型及算法D 南京 2008.045王红，刘金兰，曹卫东，航空公司航班延误预警管理模型与分析D 西安 2009.046徐涛，荣耀，王建东，基于SOA的民航航班延误波及分析与预警系统D 天津 2009.077刘广才，刘雷，美国减少航班延误的有效途径及启示D天津 2010.048董念清，中国航班延误现状、原因及治理路径D 北京 2013.11附录附录1 2009-2014年我国航班具体情况表时间航班数正常次数不正常次数正常率航空公司原因流量天气空中管制其他2009年2月1332181086932457981.55%0.00%0.00%16.95%25.99%0.00%2009年5月1358551144272142884.23%47.59%0.00%17.64%24.25%49.99%2009年8月1694141340103540479.10%40.66%0.00%24.97%20.16%10.38%2009年11月1478921175003039279.25%40.81%17.52%30.99%0.00%7.12%2010年2月1396051105153909072.00%41.33%16.28%27.36%0.00%8.15%2010年5月1592851242553505078.01%36.71%30.25%23.80%0.00%6.47%2010年8月1792421256505359270.10%40.33%30.49%18.15%0.00%8.97%2010年11月1755911536962189487.54%38.48%28.59%12.97%0.00%16.41%2011年2月1