随着我国民航事业的快速发展，机场规划和设计在新时期面临新的形势，遇到了新的问题。传统机场规划与设计方法在工程实践中存在诸多局限，大数据的发展为这些问题的解决提供了新的思路和方法，本文详细分析了机场规划设计领域存在的不足，结合大数据技术提出了解决思路和方法，对未来工作的开展提供了建议。
一、前言
随着信息与通信技术(ICT: Information and Communication Technology)的快速发展，大量接入互联网的智能终端设备(智能手机、RFID、无线传感器、视频设备等)时时刻刻都在产生并传播海量的信息数据。2017年3月，国际数据公司(IDC)发布的报告《数据时代2025》预测，到2025年，全球数据圈将扩展至163ZB(1ZB等于1万亿GB)，相当于2016年所产生16.1ZB数据的十倍。中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第40次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2017年6月，中国网民规模达到7.51亿，互联网普及率为54.3%。手机网民占比达96.3%，移动互联网主导地位进一步确立。以互联网为代表的数字技术正在加速与经济社会各领域深度融合，成为构建国家竞争新优势的重要推动力。
中共中央政治局2017年12月8日就实施国家大数据战略进行第二次集体学习。习近平总书记在主持学习时强调，大数据发展日新月异，我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动，深入了解大数据发展现状和趋势及其对经济社会发展的影响，分析我国大数据发展取得的成绩和存在的问题，推动实施国家大数据战略，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。这意味着我国已将大数据提高到了国家战略层面。
当前，网络已成为社会经济发展不可或缺的平台，全面影响着居民活动和政府管理，从而使获取大量反映民航出行特征的数据成为可能，民航的“大数据时代”已经到来。大数据时代的到来意味着思维方式的变革，基于全样本的大数据挖掘技术可以提供全视角观察能力，创新工作思路和方法，把握机场发展总体规律，将成为未来机场规划与建设的新方向，为因业务量持续增长而日益复杂的机场规划与设计提供了强大的数据支撑，进而指导机场规划设计理论与方法的创新。
二、我国民用运输机场发展趋势
近年来，全球经济一体化不断深入，我国社会经济持续发展，人民生活水平进一步提高，航空旅客出行需求快速增加。使我国民用运输机场呈现以下三个方面的发展趋势：
(一)大型机场逐渐增多
据初步统计，2017年我国4000万旅客吞吐量以上机场达到8个，2000万旅客吞吐量以上机场达到19个。回顾过去，2006年时4000万吞吐量以上机场仅有1个，2000万吞吐量以上机场仅有3个。一图读懂《2017年民航机场生产统计公报》(机场吞吐量排名)
(二)机场群协同发展展露头角
城市间高速公路和高速铁路网络等交通基础设施的不断加密和完善使城市群内机场联系更加紧密，也使群内机场协同服务群内旅客成为可能。2017年11月27日，国家发改委、民航局印发《推进京津冀民航协同发展实施意见》的通知，提出建设京津冀世界级机场群，全面提升京津冀区域航空保障能力和运输服务水平，为京津冀协同发展提供有力支撑和保障。2018年1月12日，民航局与上海市、江苏省、浙江省、安徽省共同签署《关于共同推进长三角地区民航协同发展努力打造长三角世界级机场群合作协议》，提出努力建成长三角世界级机场群，走出一条民航与区域经济社会协调发展的新路，为长三角世界级城市群建设和实现民航强国战略提供可靠支撑。
在实际运营中，石家庄机场利用航线和价格优势，依托高铁的便利性，打通了旅客“经石进京、经石离京”的通道，提升枢纽机场功能的同时，正逐渐成为中小型支线机场前往北京的门户机场。石家庄机场2017年全年通航支线航点36个，共完成旅客吞吐量958万人次，空铁联运客流量达73.77万人次，占比7.7%。其中，进出北京的空铁联运旅客占比30%。
(三)机场发展大型化、复杂化趋势明显
旅客吞吐量的持续增长必然导致机场规模的增大，旅客出行需求的多样化促使很多机场开始开展“多式联运”服务，这使机场本身的功能和布局更趋复杂。以机场为核心的综合交通枢纽规划逐渐成为机场总体规划中重要的组成部分。表2为2010年以来，我国部分大型机场综合交通的变化情况，从表中可以看出，国内有轨道交通运营或计划接入轨道交通的机场快速增加。
三、当前机场规划设计领域存在的问题
国内机场发展趋势的变化为规划和设计提出了新的问题，带来了新的挑战。具体表现在以下几个方面：
(一)传统业务量预测方法已不适应新的形势
航空业务量预测是机场规划和设计的基础，不同的航空业务量预测对应不同的机场规模、跑道构型、航站楼流程及综合交通配置。准确的航空业务量预测对机场规划的科学性、合理性、经济性和可持续发展性具有重要的作用。设计人员要根据现有资料对未来的航空业务量作出预测，根据预测结果确定机场所需各项设施的规模和等级，进而安排合理的分期建设计划。
传统的预测方法有专家判断法、类比法、趋势外推法、计量经济法和市场分析法等。地面交通的快速发展，使得机场的服务半径得到极大扩展，航空运输市场的影响因素大为增加。由于传统的预测方法过于简化，无法同时考虑较多的影响因素，导致预测结果很难确定，且对预测结果缺乏数据上和逻辑上的有力支撑。目前，全国不少大型机场出现了建设进度跟不上旅客出行需求增长的窘境，导致机场总体规划短期内一变再变，规划的科学性和严肃性受到损害。
(二)机场群协同效应有待加强
合理的分工定位是打造世界级机场群的前提。世界上成熟的机场群，一般由大型国际航空枢纽、中型区域枢纽、小型运输机场等组成，机场群体系布局完善、分工合理、定位清晰，各机场间适度错位经营，交通紧密衔接。
目前我国几大机场群的协同发展已提上议事日程，但主要机场间尚未实现轨道互联互通，更没有形成较强的融合发展态势，机场群协同发展还有很大的进步空间。
(三)综合交通枢纽建设衔接不畅
截至2017年底，我国高铁运营里程已达2.2万公里，“四纵四横”网络基本搭建完成。高速铁路的迅猛发展为长途航线带来了新的客流。铁路与航空的结合促进了航空枢纽发展理念的革新。机场正由单纯供航空器起降的交通基础设施逐步转变为航空与高速铁路、城市轨道、公路运输等方式紧密结合，一体化发展的综合交通枢纽。
目前，上海虹桥、武汉天河和郑州新郑等机场已建成依托于航空客流的综合交通枢纽，但由于相互换乘需求不易预测，还存在着各种交通方式间衔接不顺畅的问题。
上述几方面问题的出现均与缺乏完整的出行数据有关。因此，获取尽可能详尽的数据，从数据中研究并提取有用信息成为机场规划与设计中迫切需要解决的关键问题。
四、大数据在机场规划设计中的应用方向
运用快速发展的现代信息技术可以获取航空旅客出行的完整数据，能够全面把握旅客出行习惯。全样本数据，使研究人员获得了多视角观察能力，提升了研究人员对不同交通供给和出行行为之间相关性的认识，扩展了研究领域，增强了研究工作的客观性，从而可以在众多方面为机场规划与设计提供帮助。
(一)以大数据为基础的机场布局规划
机场布局包括两个内容，一是明确机场的空间分布，二是确定各机场相应的规模。机场布局时要考虑运输需求、区域发展、抢险救灾和国防战略等需要，其中，运输需求是主要考虑的因素。我国民航发展区域失衡严重，京津冀、长三角、珠三角等地区机场密集、空域资源紧张，已形成的多机场系统需要协同发展，而西部地区，特别是部分旅游资源较为丰富的地区仍存在服务盲区。未来较短时间内我国还要大量建设机场，因此迫切需要建立一套以旅客出行需求为主要考虑，兼顾其他需求的机场布局规划方法。
以运量为基础的机场规划布局方法需要充足的数据。规划时不仅要以城镇社会经济发展为依据，还要考虑机场辐射所及地区的出行需求。通过大数据可以详尽掌握某一区域已有的旅客出行量、出行距离、出行方式及社会经济的发展水平等数据，建立相应模型后可以确定机场合理的区位、未来的规模和建设的时序，将大大提高布局规划的科学性和合理性。
(二)以大数据为基础的机场综合交通枢纽规划
综合交通枢纽的特点在于一站式布局，高度整合，无缝衔接。以机场为核心的综合交通枢纽是航空、公路、铁路、地铁、机场大巴、出租车、网约车等多种交通方式交汇的场所，是实现旅客和货物空陆转换的重要设施。规划目的是在各种交通方式并存条件下方便乘客、平衡客流，提高机场的转换效率和服务水平。因此，设施的布局，流线的设计和优化就变得非常重要，这同样少不了大量基础数据的支撑。
(三)以大数据为基础的航站楼设计
航站楼设计是机场规划与设计中的重重之重，规模的大小，设施的位置和数量与旅客在航站楼里的出行体验密切相关。由于我国民航事业的快速发展，导致航站楼建设缺少长期的总结和验证过程，部分建设指标、流程规划、设施布置不尽合理。将手机信令、机票销售和楼内视频监控等数据综合为大数据样本，通过对历史数据的整理与分析，建立模型，可验证航站楼规模是否合适、各种设备设施设置是否合理，甄别出容易成为旅客体验瓶颈的设施设备，为今后的航站楼建设提供指导和借鉴。
(四)基于大数据的机场群协同发展
机场群协同发展急需解决的是各机场的客流需求、功能定位、交通配套等问题。由于空域资源紧张，京津冀、长三角、珠三角机场群协同发展均已提上议事日程。对于北京、上海、成都这些拥有两个大型机场的城市，两场间如何互联互通、密切配合则成为了主要的难题。利用旅客出行大数据，通过数据分析与研究可以精准划定航空市场的具体范围，以便确定机场群内各机场的功能定位和发展策略。通过客流预测可以确定各机场与轨道交通衔接的必要性，明确建设综合交通枢纽以及推动空铁联程联运发展的前景，从而全面提升空地一体化发展水平。”
综上所述，大数据技术在机场规划与设计领域能够起到重要的作用，具有广泛的应用前景。
五、民航大数据应用存在的问题
(一)大数据应用范围有限
当前，大数据在民航领域的应用主要集中在航空公司和机场两个部门。其中，航空公司主要将大数据技术应用于航班运行、安全预警、产品优化等方面。机场主要将大数据技术应用于信息查询、保障管控、机位管理、数据可视化分析和机场天气预警等方面。由于数据分散，难以获取和整合，机场规划和设计方面尚未有大数据技术应用的先例。
(二)数据信息孤岛丛生
民航旅客出行的多样性导致各部门、各系统、各企业设备之间的数据大多数是独立存储的，全国尚未建立集中、通畅的数据平台，阻碍了大数据整合、分析和应用工作的开展。例如，民航旅客在飞机上产生的数据由民航部门存储，在铁路产生上的数据由铁路部门存储，在地铁上产生的数据由地铁运营单位存储，相互之间无法自由查询，无法掌握旅客在一次出行中的所有交通信息。这就形成了一个个信息孤岛，无法发挥整合后应该产生的效用。
(三)数据融合困难
数据融合困难主要表现在两个方面。一是出行数据形式多样，存在文本、图片、视频和位置轨迹等多种非结构化格式。二是数据来源多样，不同的软件开发商采用不同的数据库结构，对出行数据融合造成很大困难。这些都是大数据融合过程中需要解决的问题。
(四)缺乏专门的大数据研究机构和人才
解决民航业大数据分析问题，通常需要来自数学与统计、计算机和民航领域的多学科专家团队来配合完成，缺一不可。尽管民航业内大数据应用已开始起步，但值得注意的是，当前的大数据研究还很初级，并未开展深入复杂的研究工作。民航业内尚无专门的大数据研究机构，也未建立人才培养体系，严重制约了民航大数据技术的发展。
六、意见和建议
为实现民航强国战略，促进民航事业发展，作为行业最高领导机关的民航局下一步应加强统筹协调，为民航大数据发展做好规划、把好方向、搭好框架。着力在以下几个方面开展工作：
一是要联合铁路、公路、城市轨道等部门多方合作，资源共享、互通有无，做好信息整合、数据开放工作，促进数据相互补充和印证。
二是在大数据采集、传输、存储、处理、应用等过程中，应制定规范和标准，确保信息安全。
三是积极推进民航大数据重点实验室、民航技术创新中心等科技创新平台的建设。
四是加强人才培养政策研究，推动民航大数据创新型科技人才，特别是高端领军人才的培养。
五是设立专项资金支持民航大数据发展，对相关平台建设与研究给予资金支持，推动大数据在民航领域广泛应用。