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环境模拟 船舶仿真
成果1.构建了基于人工智能的通航环境精细化模拟技术 成果2.研发了基于动态高精度通航环境的船舶操纵仿真系统数据
1.1大气精细化数值 1.2海表风场智能高 1.3开敞海域复杂温-盐 支撑 2.1通航环境数据实时、高效、精准接 2.2船舶航行-环境影响耦合下船舶
预报数据同化模型 精度快速预报模型 -地形下流场计算理论 入技术 操纵与运动反馈算法1.4风-浪-流耦合智能实时数值计算方法 2.3复杂非线性海洋环境下船舶运动高精度模拟系统数模论证 船舶仿真论证航道设计成果3.提出了复杂开敞海域航道设计理论 反馈反馈3.1.复杂道水域碰撞风 3.2.复杂海域航道航宽计算模型 3.3.航道安全距离计算方法风险 航宽 距离科学方案 技术参数智能保障 1成果4.构建了开海域航道基础设施智能化支持保障系统4.1开敞海域导助航设备 4.2船舶航行服务通用技术架构 4.3智能导助航信服务平台琼州海峡、北部湾、舟山群乌、渤海湾、烟大航线等国内开敞海域重要通道广泛推广实践创新应用推广 标准规范、系统设备、成套技术
该架构在琼州海峡、北部湾、舟山群岛、渤海湾等海域实现工程验证，技术指标达国际领先水平。
三、核心关键技术
（一）基于人工智能方法的通航环境精细化模拟理论及技术
本研究构建了面向大气数值模式精细化预报的数据同化模型和基于卷积神经网络的海表风场人工智能快速预报模型，提出了数值模式与人工智能方法相融合的“风-浪-流”实时耦合模拟技术[5]，实现了开海域通航环境的精细化预报及模拟，为航道工程设计关键技术参数确定提供通航环境要素支撑。
1.面向大气数值模式精细化预报的数据同化模型
通过研究覆盖通航环境海域的船载气象仪、岸基雷达、卫星遥感及海上平台等多模态观测数据的清洗去噪、动态信息离散化及数据时空插值等分析融合技术，构建了面向大气数值模式精细化预报的数据同化模型（模型结构如图2所示），构建了适用于开海域通航环境海域气象特征的大气数值模式参数化及海气耦合嵌套方案。
2.基于卷积神经网络的海表风场人工智能快速预报模型
面向数值模式和人工智能相结合的海面风场快速预报，基于WRF大气模型数据同化和生成对抗网络理论[，构建大气数值模式精细化预报的数据同化模型和基于生成对抗网络的海表风场人工智能快速预报模型[7]，实现海面风场数据的精准快速预报，风速预报平均绝对值误差小于 10 % ，解决了现有预报精准度与时效性相互冲突的问题。模型结构和计算效果如图3所示：
3.数值模式与人工智能方法相融合的“风-浪-流”实时耦合模拟技术
结合复杂开水域的温-盐-地形场分布特征，精准计算流场梯度力及地转偏向力，构建了适用于多地形、多温盐场分布的流场计算理论，解决了海洋模式在复杂地形及温盐场分布条件下的计算复杂度较高与精确度不足等问题。基于上述理论建立了风-浪-流实时耦合模型系统，全面考虑了海气、波流相互作用的各种机制，创新性突破了融合数值模式与人工智能方法相结合的模拟技术，实现了开海域通航环境的精细化预报及模拟。如图4所示：
（二）基于动态高精度通航环境的船舶操纵仿真系统
本研究针对船舶运动仿真中缺乏真实环境信息的问题，研发了面向船舶操纵仿真的风浪流数据实时、高效、精准接入技术；提出了面向复杂海况、多船型的“船舶航行-环境影响”耦合作用影响下的新一代船舶操纵仿真技术[8]，实现了复杂非线性海洋环境影响下的船舶运动高精度模拟，为开海域航道方案设计提供研究装备。
1.通航环境数据实时、高效、精准接入技术
针对船舶运动仿真中缺乏真实环境信息的问题，建立了包含动态高时空分辨率的“风-浪-流"通航要素环境数据库。区别于现有船舶操纵仿真系统，创新性设计了针对NETCDF、GRIB等标准格式的数据接口，实现了面向船舶操纵仿真设备的“风-浪-流”数据实时、高效、精准接入[9]，显著提高了船舶操纵仿真中环境载荷精度。如图5所示：
Time WDSP WDIR SWH AWP MWD
2017-08-20700:00.00 1.88116 141.29857 186586 5.6566 137.79925
2017-08-20700:10:00 1.05092 141.39847 194552 5.94055 14133527
2017-08-2070020:00 3.95344 146.60529 2.2283 5.25574 151.56632
2017-38-2370030.00 5.01018 147.70297 2300 5.41315 160.04222
2017-08-23T00:40:00 5.98266 148.24863 337048 6.48804 163.38972
2017-08-20700.50:00 5.96634 149.35533 445377 650275 165.89392
2017-08-20300.60:00 6.53097 149.04832 5.35126 7.3797 164.26256
2017-08-20701:00.00 6.90349 148.22018 598499 6.99945 16151447
2017-38-20701:10.00 6.77089 141.56194 5.40509 6.25842 159.44475
2017-08-2070120:00 6.96133 131.87578 615714 5.1149 1569880
2017-08-20T01:30:00 6.71587 127.89178 5.70483 5.30807 154.77652
（a）基于NETCDF的环境场数据库 （b）“风-浪-流”数据库验证及数据变量可视化
2.船-桨-舵相互作用计算优化方法
在船舶操纵运动中，主要考虑船体、桨和舵之间的相互干扰，提出了船体与螺旋桨之间的相互作用参数修正方法。如图6所示：
2 三u=(1-）V船 Ω = 𝑉=(V-u)/V=1-u/V1-=1-exp(-4𝛽)
0 -桨—舵相互作用计算优化 u=(1-)V
1 =β-2nA050.L
1△T T=(T-R)/T 02x// 中γ=（B/d)(1.3(1-C)-3.1Lb)
(1-t2)=(1-t)+f β=β-L 20 -10 0.6 。 10 1（a）螺旋桨对船体的干扰修正 （b）船体对螺旋桨的干扰修正
3.复杂非线性海洋环境下船舶运动高精度模拟系统
基于模块化概念和矢量表示形式，综合考虑了融合不同吃水、吨位、船型等船舶特征函数以及风力、浪高、流速等复杂非线性环境载荷影响下的风致漂移、偏转，波浪中的船体摇荡、失速，流致漂移、增速等影响[10]，构建了面向多海况、多船型的“船舶航行-环境影响”耦合作用影响下的新一代船舶操纵模型，提高了开海域复杂非线性海洋环境影响下的船舶运动预报准确度。耦合风场的船舶六自由度运动方程和模拟结果如图7所示：
SWH of NO.1 typhoon in Kobe Port Tidal Elevation of NO.1Typhooncedgwaega 88888 atedsealveldat（u)ue 33eM 22uergut 151° 810 20 30 40 50 60 70 80 10 20 30 40 50 60 70 80
𝑓= -(1+a)Fcosδ Nma=1/2p(U+V)²CxAL t (hour) t (hour)
u=-(x）= Kn=1/2U+V）²Cx(A1L） 写 11 SWN 500 TdalElevatiT
v=Vsin(y-y），v=v+v 定风和湍流风建模 6eH 1 888A 0.80.6T0.4[pgH³(B²/L)Cx(U,x)] 0.2
ft pgtt(g/t),J.) 30050 60 70 80 10 20 30 40 50 60 70 80[03 Fig.8. t (hour) vedwave t(hour)（a）船舶运动的六自由度非线性动力学方程 （b）模型模拟结果与船载观测数据结果吻合
（三）复杂开海域下多航道协同设计理论
本研究综合考虑避碰规则要求和驾驶员海上实践做法，构建了复杂开海域航道水域碰撞风险预测模型[1]和开海域双向航道船舶通航宽度计算模型[12]，提出了独立双向航道近距离并行安全间距计算方法，为开敞海域多航道协同设计提供了理论支撑。
1.复杂开敞海域双向航道船舶通航宽度计算方法
针对港外开海域航道双向通航需求及设计难点，综合考虑强风浪流、船舶操纵性能、航海习惯及应急操纵需求等因素，建立了复杂开海域双向航道的通航宽度计算模型，使航道设计宽度能克服风致漂移、流致漂移，满足船舶会遇避让、应急操纵等需求。如图8所示：
2.独立双向航道近距离并行安全间距计算方法
为填补现有规范中未涉及两条双向航道平行布置间安全距离的空白，基于船舶领域、船舶会遇态势及船舶灯光信号等因素，建立了开海域两独立双向航道间安全距离计算模型，形成了双向航道近距离并行布局理论[13]，为开海域高效、安全运输提供了保障和支撑。如图9所示：
（四）开海域航道基础设施智能支持保障系统
本研究研制了满足开海域全天候通航的导助航设备，研发了港外开海域5G 海上宽带通信全覆盖应用技术[14]，构建了开敞海域多源异构信息数据采集、智能化处理和精准服务的船舶智慧导助航服务平台[15]，形成了开海域航道基础设施智能支持保障体系，为开敞海域航道安全运行提供技术保障。
1.开敞海域导助航设备
研制了标载通航环境感知装备平台，开发了适用于开海域的专用导助航设备[16]，提出了虚实结合的开海域航道航标配布方法[17]。如图10所示：
2.开海域海上宽带通信技术
研发了高精度定位和现场通信的北斗船载多功能集成终端，形成了天地一体的信息传输网络及服务平台，实现了船舶全水域通信和精确的信息“互联网 ^ + 北斗”模式服务；创新应用大规模天线技术、边缘计算、网络虚拟化、核心网切片等前沿技术，设计了首个5G交通行业海上虚拟专网架构，实现5G下海。如图11所示：
3.水上助航智能服务应用系统
研发了精细化感知多功能航标信息服务平台，实现了开海域船舶航行动态信息高精度采集与融合，设计了船舶航行服务通用技术架构，开发了开海域多源异构信息数据采集、智能化处理和精准服务的船舶智慧导助航服务平台。如图12所示：
四、工程应用实践
（一）琼州海峡航道优化
研究成果应用于琼州海峡航道相关工程，攻克复杂开敞海域通航安全仿真技术“瓶颈”，使琼州海峡客滚运输水运通道建设更科学。2016年海口新海港区相关工程实施后，显著提升琼州海峡客货滚装运输能力，2015 年海峡客滚运输客流量1264万人次、车流量160 万台次，2023 年客流量增至1927.6万人次、车流量达 540万台次，经船票测算，2023 年较 2015年直接经济效益增加18.56亿元。此外，应用有关技术使新海港区汽车客货滚装码头工程港□通过能力增加 20 % ，海南洋浦区域国际集装箱枢纽港扩建工程港口通过能力增加 1 5 % ，有力提升琼州海峡客滚运输综合服务能力，为海南自由贸易港建设提供支撑。
（二）渤海湾航道建设
项目成果在渤海湾航道建设相关项目中得以应用。在曹妃甸20万吨级航道工程中，成果为项目推进提供科学技术支撑，2023年曹妃甸港货物吞吐量达 535507万吨，有效提高航道通过能力及效率；助力40万吨船舶乘潮进出渤海湾通道建设，实现40万吨级散货船等超大型船舶满载进靠渤海湾沿岸港口，30-40万吨船舶每厘米吃水吨数（TPC）约 1 8 0 { t /cm } ，以1 9 { m } 提升至 2 3 { m } 为例，单艘次可增加经济效益约720万美元，2020-2022年曹妃甸港接卸超大型船舶40艘次，经济效益达2.88亿美元。在通信与导航方面，烟大航线安装北斗船载多功能集成终端，实现船舶全水域“互联网 ^ + 北斗”模式服务，每年保障27.6万艘次船舶、400余万人次旅客安全高效运营。
（三）广西北部湾航路规划
本项目研究成果为广西北部湾航路规划提供关键技术支撑。在北部湾航路规划研究中，成果助力探明北部湾海域通航环境，分析沿海船舶交通流状况、预测港口吞吐量与船型发展、评估通航风险，最终提出船舶航路调整方案及与相关行业统筹协调建议。2023年，北部湾港（本港）全年累计完成货物吞吐量3.1亿吨，同比增长 1 0 . 8 % ，其中集装箱完成802.2万标箱，同比增长 1 4 . 3 % ，社会经济效益显著，为西部陆海新通道建设、北部湾国际门户港发展提供有力支持，推动区域经济可持续发展。
五、结论与展望
本研究研发形成了一套涵盖通航环境模拟、船舶操纵仿真、航道设计及海上通信组网的完整技术体系。成果广泛应用于琼州海峡、渤海湾、广西北部湾等多个区域的航道工程，有力推动区域经济发展及相关国家战略实施。研究成果标志着我国复杂海域航道技术从“并跑”到“领跑”的跨越，为交通强国与海洋强国战略提供核心支撑。
未来，随着科技的飞速发展，复杂开海域航道建设技术将朝着智能化与绿色化方向深度拓展。一方面，持续探索智能感知、通信及决策技术，全力实现长航路、夜航、雾航、双向通航等复杂环境下大型重点船舶安全抵港“零待时”，显著提升航道智能化管控水平；另一方面，积极将绿色环保技术融入航道建设与维护全过程，最大限度降低能耗与环境影响，为全球水运事业的可持续发展贡献更多创新性技术与解决方案。
参考文献
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从“信息孤岛”到“智能联运”-航运物流数智化路径实践
南京汇海交通科技有限公司朱聪
一、传统航运物流数字化发展的时代背景
在长江黄金水道持续深化利用、现代物流体系不断演进的背景下，航运物流领域的信息化水平逐渐成为衡量行业竞争力的重要标尺。然而，在较长一段时间里，水运物流长期面临“信息孤岛”“流程断点”“数据滞后”等问题，尤其在散货物流运输中，不同环节间信息交互不畅、数据标准不一、监管缺位严重制约了效率提升和服务优化。以港口、船舶、货主、监管等多方为主体的物流链条，受限于各自系统建设路径和运营管理模式的分散，难以形成真正高效的数字协同机制。伴随“交通强国”“数字中国”战略的深入推进，长江经济带成为率先推进智慧水运发展的试验田，航运物流的信息化转型迎来了政策驱动与技术演进的双重契机，尤其在人工智能、大数据、区块链等新一代信息技术加速成熟的背景下，水运行业正逐步具备实现业务、数据与智能能力深度融合的现实基础，推动由“被动跟进型信息化”向“主动重构型数智化”转变，成为时代发展的重要命题。
二、“智能联运”理念下的路径探索逻辑
“智能联运”不仅仅是信息系统的建设升级，更是面向未来物流形态的机制创新与服务重构。相较于传统依赖点状平台实现信息对接的模式，“智能联运”更加强调以数据为纽带、以场景为引导、以协同为核心的全链路智能化体系构建，其内核是跨主体、跨模式、跨区域的多维联动，其目标是在满足监管要求、提升服务效率的同时，实现对物流链条全生命周期的数字感知与智能控制。从路径逻辑上看，数智化联运的推进必须在制度设计、数据整合、技术演进与业务标准化等方面形成系统响应：一方面需要推动数据资产的统一治理、分级共享与有序流通，打通各要素主体间的数据壁垒；另一方面需要推动业务逻辑的再组织与标准流程的重建，使得各类系统、平台、接口真正能够围绕“货”为中心实现智能协同。在此基础上，通过构建可信交换机制与多级服务平台体系，逐步推动形成面向全场景的航运数智基础设施网络，为后续的智能运调、风险预判、碳排管理等创新能力提供统一支撑。
三、基于大宗散货物流服务平台的数智化实践路径
在“智能联运”理念指导下，长江水系某典型区域开展的大宗散货物流服务平台建设，提供了一条从底层数据采集到上层业务重构的数智化路径范式。该平台以煤炭、矿石、粮食等典型大宗散货运输为切入点，构建了“港航协同 ^ + 物流合 ^ { + } 信用服务”三位一体的服务架构，全面打通了港口装卸计划、船舶航行轨迹、货物流向信息、交易结算行为等关键数据，实现了水运链条核心环节的流程可视、节点可控和责任可溯（见图1）。平台一方面基于物联网与视频感知手段，构建港口作业智能感知网络，对车辆进出、货物堆存、装卸状态实现动态监测（见图2）；另一方面，借助区块链与数据网关技术，搭建多方可信交换通道，实现航运公司、货主企业、监管单位等主体之间的数据“上链共享”，保障数据来源可验证、交换可控可审。平台还引入智能规则引擎技术，对船货匹配、计划预警、异常识别等高频应用场景进行智能赋能，初步实现了“信息自动采集、计划智能生成、风险实时预警”的运行机制，极大提升了运输链条的运营效率与服务质量，形成了可复制、可推广的数智化服务样板。
下午2:24 ■ 下午2:24 下午2:24 ■ 下午2:24 □
× 智能调度 < 行程 < 行程 < 行程起始港/目的港/经停港 搜索 十新建 流程节点 四地图模式
预计10天 500+ 行程计划 历史行程 0 0 0 · .
等待过闸 祥队中 序号：XC20231124110901来开始 X 港 万州港 过两 武行港 太仓港 日的湾起始港：果园港2023-12-2909:01B 航行指引 滚动预计划 经停港：万州港 2023-12-2909:01 。 起始港 ?定位已开 白表68位目的港：太仓港 2023-12-29 09:01提防40分钟 流程节点 地围模式 · 经停港 ?南 过闸计划 X 果港 万州港 过两项 武行港 太仓港 过闹 -起始港 经停港 过州 经停港 日的港安检注意贴士 经停港：万州港 2023-12-2909：01 D 1 远程中报 2023.11.23 09:15:03 1目的港：太仓港2023-12-2909:01 2 到锚接线 2023.11.2309：:15:03 口起始港 ▼
预警通知 今天10:00 进入行程导航>> 3 滚动计划 2023.11.2309:15:03 ■指挥中心提您，鑫1688请于10:00时起航下行，预计11:00时到达石牌水域。 序号：XC20231124110901（未认镇 X · 经停港 ? 4 销地报备 2023.11.23 09:15:03 国起始港：果园港2023-12-2909:01 “锚地 “泊位过闸 ? 浴安时间：2023-11-2409:09:03经停港：万州港 2023-12-29 09:01 离泊时间：2023-11-2509:09：031 远程中报 2023.11.23 09:15:03 国目的港：太仓港2023-12-2909:01 5 安检计划 2023.11.23.09:15:032 到辐接线 2023.11.23 09:15:03 国认领3 滚动计划 2023.11.23 09:15:03 经停港 4序号：XC20231124110901 未开始 ex4 错地报备 2023.11.23.09:15:03
品 □ A 9 品 品 □ A 9 品 园 □ 4 9 品 品 □ 4 9消息通知 违章记录 异常申报 消息通知 违章记录 异常申报 行程 消息通知 违章记录 异常中服 消息通知 违章记录 异常中报
四、数据治理与可信交换的核心能力建设
在构建数智化水运物流体系的过程中，平台级数据治理能力与可信交换机制成为其可持续发展的核心支撑。首先，平台通过制定面向全链条的“最小数据单元模型”，确立了统一的数据采集规范与结构化标准，为后续数据融合和业务规则构建奠定基础。其次，结合权属识别、访问控制和加密机制，构建了“数据目录 ^ + 数据标签 ^ + 权限策略”的多维数据治理框架，实现对不同敏感等级数据的精准管理和授权调度，保障了数据流通中的合规性和安全性。在此基础上，平台引入区块链底层能力构建“可信数据交换枢纽”，通过多方共识机制记录关键数据的生成、变更、交付全过程，对物流凭证、交易行为、信用记录等核心信息实现可信确权与可追溯存证，从而打破“信息不对称”与“信用缺失”带来的制度摩擦，为后续金融、保险、税务等衍生服务提供可靠的数据基础。此外，平台还搭建了异构系统间的数据转换与接口映射机制，支持港航、海事、税务等系统的数据无缝对接，真正形成了“统一交换规则 ^ + 多元接入场景 + 动态权限调度”的数据交换能力体系。
五、“一单制”与“全链控”的标准化实践探索
为突破航运物流“多头申报、重复核验”的结构性难题，平台积极推进“一单制”标准建设，通过数据重构实现了“信息一录入、多场景复用”的业务体系重塑。基于“船、货、港、证、人”五类核心实体，平台制定统一的“航运物流电子单证”数据模型，将原有多个系统中存在冗余、冲突的信息整合为单一结构，推动运输计划、靠港报文、货物信息、清单申报等多个业务环节实现“单一数据源驱动”。在机制上，平台借助分布式主键与数据权限标记技术，为每一条单证生成唯一标识与可追踪标签，实现了全生命周期的状态控制与权限可控共享。同时，通过构建“事件驱动型”业务流程编排引擎，支持基于单证状态自动触发监管报送、系统流转、风控预警等服务，使得原本以人工、静态流程为主的物流运行模式逐步转向智能动态驱动，实现了由“流程控制”向“数据控制”的本质转型。在实践中，该“一单制”机制不仅在港航协同、航运计划生成、运输过程监控等方面显著提升效率，更在金融服务、保险理赔、合同履约等方面体现出广泛的数据信用价值，成为支撑未来航运生态共建的基础性标准体系。
六、结语：从局部建设迈向系统性数智航运格局
当前，航运物流的数智化建设已从初期的信息化探索阶段，逐步迈向以平台为核心、以数据为驱动、以智能为引擎的系统构建阶段。这不仅意味着技术手段的更新，更标志着行业治理范式、运营逻辑乃至发展理念的深层变革。长江大宗散货平台的建设实践表明，只有打破系统封闭与数据壁垒，以标准化驱动协同、以可信化保障共享，方能真正实现航运物流的降本提效与价值创造。未来，在国家层面政策引导、行业层面机制联动和企业层面主动作为的共同驱动下，水运物流的数智化将逐步完成从“点上突破”到“面上协同”、从“辅助工具”到“核心能力”的跃升，助力形成资源高效配置、运行智能感知、服务高质量发展的现代航运治理新格局。
长江智慧航道武汉创新示范段
长江航道测量中心
一、研究背景
习近平总书记高度重视交通运输事业发展，提出“要奋力加快建设交通强国、努力当好中国式现代化的开路先锋”，国务院等有关部门印发了《交通强国建设纲要》《国家综合立体交通网规划纲要》等相关文件，对智慧航道建设提出了明确要求。
2023年11月，交通运输部印发了《关于加快智慧港口和智慧航道建设的意见》，以加快建设交通强国为统领，以数字化、网络化、智慧化为主线，以提效能、扩功能、增动能为导向，以智慧化生产运营管理服务为重点，全面要求加快智慧航道建设。时隔一年，交通运输部联合国家发改委共同印发了《交通物流降本提质增效行动计划》，进一步提出“加快智慧公路、智慧航道、智慧港口、智慧枢纽等建设，为交通物流高质量发展注入更多数智元素”对智慧航道的建设提出迫切需求。
与此同时，长江航道局数字航道自2019年联通运行以来，航道监测、航道疏浚、航道救助打捞等方面提出了新的需求，怎样做到航道养护更加科学规范，进一步做到航道养护提质降本增效，是当前长江航道发展需要解决的问题。因此，开展了智慧航道的探索与建设。
二、解决方案
（一）总体思路
在前期数字航道建设工程的基础上，升级完善示范段辖区智慧航道监测设施，综合应用视频识别、数值模拟、大数据分析、数字孪生等新兴信息技术，提升航道智慧管养与智慧服务能力，打造管养新模式、服务新业态，为加快建设长江干线智慧航道，助推内河航道智慧升级提供可复制、可推广的长江经验。
（二）技术路线
在长江数字航道的基础上，升级构建“一网感知、一脑赋智、一体协同、一图服务、一套支撑”的长江智慧航道总体框架。
一网感知：在数字航道基础上，推进众源水深等新型航道测绘技术应用，新建无人机巢、
AI视频等感知设备，共享沿江气象等监测数据，升级构建一个智慧航道监测感知网。
一脑赋智：基于云化的高性能、集约化算力中心，对多源感知的航道全要素数据以及外部共享数据进行汇集，塑造一套基于真实数据的数字孪生底座，构建包含二三维水沙数学模型、航道尺度预测预报模型等多类智慧航道专业模型库，组建一个航道分析“数据大脑”。
一体协同：围绕航道核心业务，通过数据表达实时状态，构建智慧监测、智慧调度、智慧疏养等9大智慧管养模块，按照业务类型实现航道管理的信息共享、业务协同、流程优化及智慧决策，形成N个智慧应用场景。
一图服务：基于长江电子航道图的云端服务与船端服务，提供二三维联动、伴随式助导航服务，提供深水深用、航线规划等个性化、定制化航道信息服务。
一套支撑：建立智慧航道运行规则下的标准规范体系，包括业务应用、应用支撑、数据资源、基础设施、运行保障等；构建适应智慧航道的网络安全保障体系，通过技术防护、安全管理、自主可控等手段，确保智慧航道系统的稳定运行和数据安全。智慧航道总体框架如图1所示。
（三）关键技术
1.图像AI识别
通过现有监测设备，全天候实时监测航标、整治建筑物、船舶交通流、沿岸地质地貌等要素运行状态，通过数据融合与图像识别技术及时识别异常状态，并将前端监控、识别信息通过专用网络推送到“终端通讯平台”，实现网格化预警处理及远程指挥调度。图像识别采用边缘计算分析模式，构建航标、船舶图像库，具备航标、航行船舶（船名、航速、船脸）等航道要素图像识别功能，具备航标异常（位置、灯质、外观、缠绕物）、船舶碰撞等事件识别功能，具备表面流场、断面流量统计、船舶尺寸、船舶吃水等分析功能。视频识别发现异常后，支持“智慧管养平台”中的智能监测业务应用，支撑船舶与航标智能识别、航标状态异常告警、航道保护取证等应用。航标识别如图2所示。
2.水沙数学模型
构建武汉示范段（ 4 3 . 3 { k m } ）和汉江（ 0 . 9 5 { k m } ）平面二维水沙数学模型，开展水流动力及冲淤变化模拟，计算分析河道内水流流场、地形变化，为表面流场呈现、水下地形历史演变等应用提供支持。河道内一般区域网格分辨率约20-80米，局部桥墩区域分辨率不大于3米，模型精度符合《水运工程模拟试验技术规范》（JTS/T231-2021）的相关要求。依据实际测报水情，每日更新一次水流动力模拟结果。水流动力模拟如图3所示。
3．无人机无人船集群智控
将无人机无人船融合于同一管理平台之中，统一调度、远程操控，实现无人机无人船同步作业的自动化、数据融合的智能化。无人机机巢配备监测相机、温控系统等，无人机则具备六向避障功能，搭载广角、长焦和红外相机，续航时间超30分钟，作业半径约10公里，可满足 7 x 2 4 小时无人值守。无人船搭载毫米波雷达、摄像头、单波束测深仪，可快速采集水深，感知航行环境，监测水面状况并测量河道断面，为航道安全提供高效的水上快速测量支持。无人机无人船管理平台如图4所示。
4．多功能航标集成
多功能航标分为水文型与服务型，水文型航标具备水文多要素终端数据采集、航标碰撞预警、能见度监测等功能，服务型航标支持航标碰撞预警、远程视频巡检、船岸交互预警、气象要素感知监测等功能。远程视频可 3 6 0 ^ { \circ } 监控航标，船岸交互通过广域雷达、AIS电子围栏等实现多重预警，气象感知设备提供能见度、风速风向等信息。多功能航标示意图如图5所示。
5.数字孪生应用
运用数字孪生技术对物理航道实体进行建模与仿真，以航道物理基础设施为基础，以时空数据为底座，以专业数学模型为核心，以航道知识为驱动，对现实航道全要素及航道运行全过程进行数字映射、智能模拟、分析预测，与航道同步仿真运行、虚实交互。依托数字孪生模拟仿真、分析预测能力，为智慧航道提供水陆一体化三维底图服务与时空分析能力支撑，辅助航道疏浚、管理、养护业务。数字孪生平台如图6所示。
6．大数据航线规划
航线规划以“分区-分组”框架为核心，分两阶段实现船舶轨迹聚类：分区阶段用最小描述长度原则分割轨迹，识别特征点；分组阶段借基于密度的聚类算法，依加权距离函数归类相似线段，能发现任意形状簇并滤除噪声。该技术突破传统局限，适用复杂移动对象分析，参数自动选择提升实用性。此外，航路重规划 { <=slant } 2 \mathbf { s } ，支持时间最少、经济性最优等生成方式，具备港口到达时间预测、航行预警、历史轨迹回放功能，助力内河船舶优化选择经济、深水航路。航线规划如图7所示。
三、典型应用
（一）航道高效巡查
武汉示范段建设部署了3套无人机机巢、2艘无人测量船，共享接入50余路高清视频监控，探索了航道巡查由船舶巡航向远程巡航转变的技术路径。通过岸端 AI视频不间断轮巡、无人机定制航线、无人船水下地形测绘等，可直观地发现潜在的通航安全风险。如整治建筑物损毁、船舶非法采砂、违规锚泊、码头违规改扩建等，更好地协助开展航道保护工作。AI视频监控如图8所示。
（二）失常航标任务调度
武汉示范段构建了智慧监测和调度模块，实现了异常报警信息的自动分级、分类处置调度。平台监测到异常信息后，将自动调用岸端AI视频、无人机现场核查，基本实现了监测调度自动化，既避免通航安全事件，也节约了维护成本。目前航标异常信息自动监测调度准确率高于 9 9 % 。航标失常调度界面如图9所示。
（三）养护决策智能推荐
构建了航道运行“三预”智慧辅助模块，可直观地展示预测短期水位、流速、流向，预测水下地形等动态变化过程，为航道调整、航道疏浚等提供决策支撑。试运行以来，武汉局充分利用武汉示范段辅助决策功能，结合武桥水道汛期、枯水期航道测绘数据，提前预判武汉大桥桥区主航道向江中心变弯变窄的趋势，通过航标智能配布模型推荐符合要求的航标配布方案，及时开展多次调标改孔养护作业。航标智能配布界面如图10所示。
（四）测绘生产高度协同
通过建设武汉示范段似大地水准面精化模型、测绘地理信息图库一体化时空云平台、实景三维航道生产系统与数据处理系统，武汉示范段探索构建了新型测绘作业生产模式。建设了覆盖武汉局辖区约1000平方公里似大地水准面精化模型，统一了航道养护测绘的高程基准；建设了无人机、无人船水上、水下测绘生产协同作业模式，降低外业数据采集成本，提升数据采集频次和准确性；开展了众源测深关键技术研究，汇聚采集52艘约600万条社会船舶水深数据，辅助开展电子航道图数据更新以及河床地形演变预判；构建了测绘地理信息数据图库一体化生产系统，实现了“编一图一库一检”全流程一体化云端生产，处理效率更高、展示更直观。图库一体化生产作业系统如图11所示。
（五）航道服务定制便捷
深化云端服务功能，探索了主动定制的智慧航道服务新路径，可通过移动端向船舶用户提供航路推荐、伴随驾驶、二三维联动、桥梁防碰撞等典型应用场景，打造可回答20余类航运问题的AI智能助手，为航运物流企业开创性地量身打造了专属的数据产品，催生了数据服务模式的变革，拓展了航道个性化、精准化、智慧化服务的新维度。拓展船端服务系统，融合雷达、AIS、视频、电子航道图、数字孪生等信息，实现船舶周边交通状况分析与评判，识别率达 9 5 % 。构建包含违停、追越、交叉、对遇等11类要素的航行规则库，结合语音提醒实现全程伴随式船舶辅助驾驶。云端服务（伴随导助航）如图12所示，船端服务（辅助驾驶）如图13所示。
四、总结与展望
长江干线智慧航道武汉创新示范段的建设初步实现了五个方面的转变，航道要素感知由“基础覆盖”逐步向“全面立体”转变；部分养护现场作业由“人工劳动”逐步向“自动无人”转变；辅助分析由“依赖经验”逐步向“智能决策”转变；航道数据应用由“孤立分散”逐步向“协同联动”转变；航道信息服务由“被动常规”逐步向“主动定制”转变。下一步，将不断推进长江干线智慧航道建设，延伸至长江干线其他重点河段，促进长江智慧航道应用连点成线、连面成网，推进航道、海事、港口、航运协同智慧化，初步发挥智慧航道规模化效益，为长江航运的高质量发展做支撑。
数字化驱动的智慧空管运行管控研究与实践
中国民航局第二研究所王建
一、背景介绍
全球数字经济浪潮与国家“数字中国”战略部署，正加速推动经济社会各领域向数字化、智能化纵深发展。民航业作为国民经济战略性先导产业，既是数字技术应用的天然试验场，更是国家综合交通立体网络的核心节点。智慧民航建设作为交通强国战略的重要抓手，《数字中国建设整体布局规划》、《加快建设交通强国五年行动计划（2023一2027年）》、《“十四五”民航发展规划》、《智慧民航建设路线图》、《关于民航大数据建设发展的指导意见》等一系列战略，对民航现代化建设做了重要部署，持续深化“数据赋能、技术融合、生态协同”的智慧民航转型路径，成为推动民航高质量发展的关键举措。
空管系统作为保障航空安全、提升运行效率的中枢神经，其数字化转型已不仅是技术迭代的必然选择，更是服务国家战略、引领行业变革的使命担当。如何将“云大物移智链”等新一代信息技术充分运用，并改善和解决民航空管运行面临的安全态势感知不足、协同运行效率不高，智能决策辅助手段缺乏等痛点问题，以降低管制运行负荷，提升运行安全、效率和精细化管理水平，并推动空管行业从“数字化”到“数智化”发展大步迈进，对实现智慧空管建设愿景，服务“智慧民航”、“交通强国”战略，具备重要现实意义。
本文以民航二所在福建空管分局的实践为切入点，并结合民航二所其他典型智慧空管应用实践案例，系统阐释数据与智能技术深度融合下空管运行管控的创新框架与应用，以期为其他空管单位的数字化转型工作提供参考与借鉴。
二、需求与挑战
当前，空管体系内部面临因空域情况复杂多变、发展与资源不平衡带来的管制人员负荷增大、安全态势感知不足等问题，以及因缺乏数据获取渠道和量化评估手段带来的管理压力。传统的信息化方式无法满足新时代形势下空管运行管控的要求。具体表现如下：
（一）数据孤立，缺乏统筹利用
目前空管各个运行岗位均有各自的系统满足业务基本需求，但各系统间彼此孤立，尚无统一的数据格式和标准，难以实现数据交互、资源共享。各类数据没有统筹管理，安全性缺乏保障。海量生产数据没有长期保存，也尚未加以利用充分释能，导致宝贵的数据资产流失与闲置。
（二）信息有限，无法掌握全局
运行情况瞬息万变，管理者从各岗位获取的运行信息零散且时效性不强，部分基础数据依靠人工填报，准确性、客观性不足，往往浮于数字表象，难以拼凑出一个反映运行实况、贴合业务实际的完整视角。源头数据质量不高造成的信息不对称和不及时，导致管理者脱离运行情境，难以统筹全局。
（三）协同不足，缺少管控手段
各个专业领域的业务流程自成体系，多是由上级部门统建的垂直系统，存在协同不足、各自为政的困境。工作流程衔接与业务场景转化中常常存在断点，尚未整合与贯通，导致协作不顺畅，无法形成合力，严重制约了运行效能的提升。同时缺乏有效的管控手段进行规章符合性的流程监测。
（四）管理粗放，响应被动滞后
提供智能化决策支持的能力不足，资源调配方式粗放，主要依赖经验与主观判断，缺乏科学的量化方式评估与验证决策合理性。无法主动识别风险，仍停留在被动应对的模式，缺少能够综合利用多元信息的分析工具来支撑事中监测和事前预测，敏捷应对复杂多变的运行环境。
三、智慧空管运行管控研究与实践
为顺应“智慧空管”发展大势，民航二所空管公司与福建空管分局通过多年深度战略协作，在智慧空管运行管控方面开展了长期研究实践。将数字化理念与空管运行管理业务相融合，共同研发智慧空管运行管控平台，旨在实现数据共享与业务协同，支撑管理决策，提升空管运行安全与效率。
（一）平台框架研究
针对空管运行管控目前面临的挑战，智慧空管运行管控架构研究充分结合数字化理念，聚焦福建分局运行管理实际业务需求，充分应用云计算、大数据、人工智能、物联网等数字化手段，在架构设计上，基于云上数据中台构建数据能力底座，实现资源整合和数据共享；在此基础上分别构建态势感知平台、数字流程平台以及决策支持平台推动实现空管运行管控的协同、共享与智能。总体上看，研究架构从下至上组成“铁三角”模型，形成“横向协同、纵向贯通”的格局，能够为分局数字化转型提供扎实的技术架构支撑，具备整体性、灵活性和前瞻性。总体研究框架如图1所示：
数据能力底座是整个智慧空管运行管控平台的支撑和资源依托，搭建私有云平台实现对计算、存储、网络、安全等异构基础设施的资源整合，并提供一系列技术组件为应用研发运行提供高效支撑；搭建云上数据中台，对海量多源异构空管运行数据按照统一模型、标准进行采集和存储，构建空管数据主题库，并为各空管应用提供统一的数据交互与共享，支撑大数据挖掘与人工智能应用；
依托数据能力底座提供的资源与数据，分别打造态势感知平台、数字流程平台、决策支持平台三大应用平台，为空管局的数字化转型和给内外部单位提供支撑。
其中态势感知平台是基于大数据智能分析，对空管运行的流量、效率、安全、负荷等方面进行实时的监控、预测和空域运行态势分析复盘，实现对空域运行态势的全局掌握并对运行风险进行快速响应。
数字流程平台从管制、通导、气象和安全等部门的空管运行管控业务出发，进行流程数字化改进，统一流程与标准，规范运行流程，把控安全风险，并推动空管运行管控业务从线下走向线上，以实现更加高效安全的内部协同与外部协作。
决策支持平台基于对空管运行的全域态势感知和流程数字化，聚焦对流程效率和决策效率提升，深度融合数字化技术与空管运行场景，针对空管运行的关键业务适时地提供决策建议，加强业务洞察力，实现对空管运行管控的赋能。
（二）平台建设实践
1.云上数据中台建设，打通数据壁垒
打通空管数据壁垒，需要联通的基础设施与标准化的数据管理规范，并通过对大数据分析获取业务洞察，为上层应用提供统一环境和服务，研究通过在福建空管分局建设云上数据中台来实现这一需求。智慧空管运行管控平台总体架构如图2所示。
多元主体 今空管 机场 航司 军方 监管 D 通航
智慧协同
全时域 空管运行态势监控 安全态势评估 运行态势多维复盘 多场景 品 '3'
态势感知 管制人为因素分析 运行效能评估 安全态势智能预测 智能决策 智慧运行 智慧管理 智慧运维
空管数据中台 空管业务中台 二
行安务 流量 设备理务 务 安全运行 管制员像 设备能行控 数据 ... 统一安全管理 二二 统一运维管理能中心 中心 中心 中心 二二数据采集 数据治理 数据集市 数据仓库 数据共享
i数据底座 平台能力 多数 数据存储 A 人工智算法 O 可 iloT底座 理
云平台 云管理 燕 计算 D 存储 器 网络 安全 基础设施 西 传感 FRFDa RFID云服务 里 视频 终端 [] 二维码
信息化基础设施是空管系统稳定运行的基石，传统信息化建设采用服务器 ^ { + } 集中存储 ^ + 网络设备 ^ { + } 安全设备的烟肉建设模式，灵活性和扩展性受限，运营维护困难。云平台具有去耦合、可重构、自动化、整体性、弹性化等特点，保障空管业务稳定运行，同时降低系统维护复杂度。因此研究采用云平台作为分局空管系统的资源底座，实现基础设施的集中化、现代化和敏捷化。并集成IoT底座，实现对设备资源的统一动态监控与管理。
由于空管局各类系统前期建设时往往采用独立建设的方式，同时核心系统采用主用、备用、应急三套并行的方式，造成了空管数据不互通的现状，且各套空管系统遵从的数据标准不一，难以共享。通过云平台的建设完成了资源整合和信息系统的统一运行后，需要进一步通过云上数据中台和业务中台建设实现统一的空管数据和业务视图。
云上数据中台以构建空管数据资源化能力为核心，依托云平台技术底座，打通多源异构数据壁垒，覆盖“采集-治理-共享”全生命周期。通过数据整合汇聚计划、监视、气象等空管运行数据，分类存储数据仓库，形成全域数据资源池；治理管控基于空管行业标准，对数据进行清洗、去重、加密脱敏及模型标准化，确保数据质量合规与跨系统互通；数据主题服务则将共性数据主题化和服务化，构建流量管理数据、空域管理数据、气象管理数据等数据模型，通过API接口与可视化工具，为上层业务系统提供标准化数据服务，驱动精细化决策与区域协同。
云上业务中台聚焦空管共性业务能力的下沉与流程重构，实现从分散建设到平台化赋能的转型。其一，通过共性业务下沉，将航班动态调度、空域资源分配等高频场景抽象为标准化业务模块，形成可复用的“业务主题库”，减少重复开发；其二，基于业务流程标准打通，统一空管单位的业务接口协议与交互规范，优化应急响应、流量协同等跨系统流程，减少业务孤岛；其三，借助业务解耦与敏捷响应机制，通过模块化设计与版本化迭代，快速适配不断变化和升级的空管运行管控业务需求。数据中台和业务中台协同构建“数据驱动业务、业务反哺数据”的闭环体系，为空管现代化转型提供可持续的技术支撑。
2．全时域态势感知，把控运行安全
基于大数据智能分析技术，构建全时域数字化态势感知体系，通过实时预测、监控、分析与复盘空管运行的流量、效率、安全及负荷等核心指标，实现对运行安全的全局把控。该平台以空域动态监控、运行品质评估、数据深度挖掘、人员绩效管理及运行复盘为核心能力，形成覆盖“事前预警一事中管控一事后优化”的全流程闭环管理，为空管精细化决策与风险防控提供技术支撑。平台部分研究和应用界面截图示意如图3所示：
具体而言，空域运行动态监控模块通过实时引接计划与航迹数据，在地图界面同步呈现航班飞行状态、跑道占用及异常告警信息，实现空域态势可视化感知；运行品质监测模块依托指标体系与评价模型，对管制服务全流程进行量化分析，生成“运行态势一张图”辅助决策；数据分析模块通过统计挖掘流量负荷关联规律、管制间隔分布特征及历史航迹规律，支撑空域资源配置优化与风险预警；管制员绩效模块基于通话负荷、保障架次等数据构建量化考核模型，提升人员管理效能；态势复盘模块则通过多要素时间轴对齐与可视化回溯，助力事件根因分析与经验沉淀，推动运行管理持续改进。
3．流程数字化改进，构建协同生态
智慧空管运行管控平台以流程数字化重构为核心，依托云平台与大数据技术整合分散管理系统与数据资源，贯通“运行前一运行中一运行后”全周期管控流程，推动管理方式从人工向在线自动化转型，构建“业务流与数据流共生”的协同生态。通过将安全管理体系与数字化手段深度融合，平台将风险管控“探针”嵌入运行全链条，实现风险“事前预防、事中干预、事后溯源”的动态闭环管理，助力安全管理向数据驱动、系统化治理升级。
具体而言，运行前聚焦资源智能调配与态势预判，通过资质管理、智能排班及班前准备等功能优化资源配置；运行中依托全流程数字化监测，实时跟踪空域、设备及人员状态，同步推送任务指令、流量控制等关键信息，强化跨部门协同效率；运行后通过数据统计、绩效评估及智能分析提炼运行指标，支撑管理决策优化。平台同步集成互联网、物联网技术，打通内部分局流程协同、外部上下游协作及设备环境交互链路，构建全域互联的数字网络，为空管精细化运营与生态协同提供平台化支撑。
4．智能化决策支持，实现业务赋能
智慧空管运行管控平台依托业务孪生数据与大数据分析能力，深度融合AI技术与空管业务场景，构建智能化决策支持体系，通过全流程自动化与实时数据驱动优化管理效能，降低运行风险。平台以“运行前预判一运行中干预一运行后优化”为主线，将智能模型嵌入决策链条，实现资质管理、风险预警、资源配置等核心业务的精准赋能，推动空管运行从经验驱动向数据智能驱动的转型。
具体而言，运行前阶段通过资质数据自动关联与智能排班系统，结合人员画像预置运行预案；运行中借助实时监控与AI告警触发机制，动态优化流程合规性，并基于语音识别技术解析管制指令规范性，提升指挥安全；运行后依托数据分析模型量化评估绩效指标，生成管理优化策略。同时，平台引入机器视觉技术实时监测管制员行为状态，结合自然语言处理构建管制语音数据库，实现能力数字化评价与针对性培训建议，为空管业务全链条提供智能化技术支撑，强化风险防控与决策科学性。
（三）平台应用效果
平台重塑了管理理念，推动分局管理模式由经验式、被动式向前瞻式、主动式转变。平台汇集的多元海量的运行数据提供了全量样本，相较于传统抽样式的安全检查，能够更贴切地刻画空管运行全貌、辨明潜在关联；操作留痕实现了有据可查，显有助于抽丝剥茧、追本溯源；积累的数据资源为科学地量化效能提供了依据，也为趋势预测筑牢了基础。
平台提供的数字化应用为捕捉偏离线索、识别风险点、统筹空域资源、规避重大风险等提供依据与支撑。借助这些安全工具的辅助，既能清晰地显露运行规律，又能主动发现离群点，帮助运行管理人员聚焦短板，疏通赌点，并借由局部的改进带动整体的提升，有力促进了规范化运行与精细化管理。
平台业务流程数字化涵盖了分局、部门、科室三个层级，管制、通导、气象、情报四大专业，23个一线运行岗位，实现了全运行时域的覆盖。解放了封闭于各专业垂直系统的数据资源，打造一体化运行的协同生态，消除业务隔阂，通过数据的有序流动和流程的有机融合，构建了横向联动、上下一致的运行情境。智慧空管运行管控研究与运行实景如图4所示：
智慧空管运行管控平台为分局的运行管理业务的提升效果已初步显现，未来，随着平台研究建设走向深入，更多有价值的数据积累和更精细化、智能化的应用将会促进分局运行管理迈向更高的台阶。
四、其他智慧化应用实践
在智慧空管建设的多维探索中，智慧空管运行管控平台的实践为行业数字化转型奠定了重要基础，而更深层次的智能化应用场景拓展则进一步彰显了数字技术赋能空管业务的潜力。接下来聚焦二所在当前空管领域的其他典型前沿实践，系统梳理多机场群协同管控、运行信息集成化处理及管制数字李生画像等典型创新案例。这些实践均以数智技术为支撑，通过平台化架构与智能化工具，破解空域资源碎片化、信息交互低效及人员能力评估粗放等长期痛点，推动空管运行从局部优化向全域协同、从经验驱动向数据智能驱动的跨越。以下将结合具体应用场景，深入剖析其技术路径、功能设计及实践价值，为空管行业智慧化升级提供更多参考。
（一）多机场群一体化协同运行管控平台
该平台聚焦大型机场群协同运行中的空域资源碎片化、多主体信息孤岛及应急联动迟滞等核心问题，通过构建全域态势感知与智能决策体系，实现机场群间空域、时隙等资源的动态统筹管理。平台整合空管、机场、航司等多源异构运行数据，打通战略规划、战术调配与实时管控全流程，支持常态运行下的协同放行、空域灵活划分，以及极端天气、突发事件等场景下的交通流动态推演与快速恢复。依托多模态数据融合与数字孪生技术，为各运行方提供统一的情景意识与交互式决策支持，显著提升复杂空域环境下的资源利用效率与运行韧性。
平台创新采用“感知-预测-协同-评估”闭环机制，深度融合深度时空建模与多智能体决策技术，可精准预测空域交通流态势并生成多层级协同方案。通过智能协商机制实现时隙资源的动态调配与自动分配，同步生成可视化协同指令链，确保跨区域、多主体的指令精准传导与执行反馈。系统搭载的超大规模实时仿真能力，可支持机场群全域交通流的多预案推演与效能验证，为空域资源优化、航班延误消解及应急协同提供全流程技术支撑，有效缩短特殊场景下的运行恢复周期，为大型机场群一体化运行提供标准化、智能化的协同管控范式。平台总体运行态势管控示意如图5所示：
（二）智慧空管运行信息综合显示及处理系统
智慧空管运行信息综合显示及处理系统是针对航班快速增长与管制效率提升需求设计的综合性解决方案。该系统通过优化操作流程、强化数据流转效率、深度整合多源业务数据及引入智能化辅助功能，全面提升了空管运行的效率与安全性，能够有效应对传统综显系统操作繁琐、信息分散及决策支持不足等痛点，为民航空管部门提供高效、可靠的技术支撑。
具体而言，系统以灵活高效、功能全面为核心优势，支持页面布局、表单配置及权限管理的深度自定义，满足多样化业务场景需求。其覆盖飞行计划、航行情报、气象监测、设备状态等核心业务模块，并集成 NAIP 资料查询、气象数据实时展示、管制资料云端共享等实用功能，实现全量数据的一站式处理与分析。同时，系统采用国产自主可控技术架构，兼容本地化与云平台部署，具备完善的容灾机制与精细化权限控制，保障数据安全与运行稳定。通过智能算法赋能决策支持，结合考勤管理、交接检查等运行辅助工具，进一步强化了空管业务的智能化管理水平，为空管部门的高效协同与精准决策提供全面支持。系统主界面示意如图6所示：
Ae智空管综合信息处理与显示系统 . 原州中费仟务 服务器江碳岸 14:28:062024.07.3)度灯 进遥灯 电道边灯☆ 滑行道灯 闪光灯 天府进场通波 天府禹场通波 二离港 进港 离场序 进场序12:55 2:55 1255 12.55 DODO-53J DO DO-63K与 >>>>>>>>> D GCR6640 GCRB640 CCR6640 GCR6640 ·XLN 雷达引导FQG-UG XLN XL-63KZHHH ZHHH ZHHH ZHHHBZ 8Z-531 BZ BZ-63K
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主要任务 +新 置 机场信息 +新增换
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（三）管制员数字孪生画像智能应用平台
管制员数字孪生画像智能应用平台是基于空管业务特性与人才管理需求构建的智能化决策支持系统，通过融合多维数据建模与人工智能技术，创新性构建覆盖管制员能力全要素的数字孪生体系。该系统深度整合空管运行数据、人员档案及动态监测信息，依托特征工程与关联分析技术，形成可动态演进的管制员能力评估模型，为空管人力资源管理数字化转型提供核心支撑。
平台以数据驱动为核心突破传统管理模式，创新研发岗位适配度评估、班组协同优化、个性化能力提升等智能模块。通过构建“能力评估-风险预警-决策优化”的闭环管理链路，系统在战略层面支撑人才梯队建设规划，在预战术层面实现班组资源配置优化，在战术层面精准匹配培训与排班需求。其核心优势体现为动态感知人员能力变化、精准识别岗位适配风险、智能生成闭环改进策略，以及持续沉淀行业人才标准，为空管单位提升人力资源配置效能、强化安全运行保障能力、加速专业人才成长提供智能化解决方案。平台功能界面示意如图7所示：
五、结语
“借智慧之势，取智慧之法，成智慧之道”。数字化转型是智慧民航建设中的必答题。本文所述智慧空管运行管控的研究与相关实践，聚焦空管运行管控当前的痛点问题，以数字化手段打造共享、协同、智能的平台化服务，促进加快空管业务变革与运行管理进化，并通过长期多方应用实践，取得了一定成果。这与“建成透彻感知、泛在互联、智能协同、开放共享的智慧民航体系”的智慧民航发展目标吻合。未来也将深度融合技术与业务，研用结合，用数字思维助力智慧空管建设，用智慧空管共绘智慧民航美好蓝图。
混合运行策略下多跑道机场到达起飞窗设置关键技术和应用
中国民航大学中国民用航空华北地区空中交通管理局王莉莉 李亚飞 金京蒋曦钟灵李文峰 鲁胜男 张兆宁 马晓阳彭鹏
一、技术简介
本研究针对大型繁忙机场多跑道混合运行情况下的飞行冲突管控难题，创新性地提出了基于飞机运动学方程和碰撞风险理论构建到达起飞窗（ADW）的一揽子技术方案，包括是否构建ADW的筛选方法、碰撞风险模型构建、参数获取和处理方法、ADW位置精准计算、ADW运行辅助工具开发、ADW管制运行程序等多个技术内容，从而最终达到精细化、可视化地管控不同构型多跑道的同时安全、高效运行。项目组共取得了相关研究内容的5项国家发明专利、1项计算机软件著作权，2项技术奖、多篇核心期刊论文。
研究成果已在北京大兴国际机场成功应用四年以上（如图1所示），未出现一例不安全事件，证明了相关理论和技术成果在大型复杂机场多跑道运行安全管控中的有效性和经济效益。通过实施ADW技术，成功降低了北京大兴国际机场侧向跑道运行的安全风险，提高了管制指挥的精度，减轻了管制员的工作负荷，显著提升了大型国际枢纽机场的安全水平、运行容量和效率。
（一）ADW窗简介
FAA文件7110.65X中第3-9-8节规定了航空器在交叉跑道或者开口V形跑道等非平行跑道上运行的规则。它要求管制员在指挥时注意控制离场飞机，以防备与另外一条跑道上航迹有交叉的进近或离场的飞机之间发生飞行冲突。在其网站上提到可以通过设定ADW来控制风险。
如图2所示，ADW是在跑道中心线上、进近方向这一边划设一个矩形框。当一组跑道同时运行时，如果一条跑道上在ADW口范围里有正在进近的飞机，则另外一条跑道上的飞机不允许起飞。只有ADW内没有飞机，另一条跑道上的飞机才可以发布起飞指令。图2只是给出了一种情况的示意图，实际上每条跑道的每个方向如有需要都可以划设。进一步也可以扩展到其他运行模式，例如两跑道的飞机同时起飞离场，向一个点汇聚飞行的情况。
ADW问题主要研究的就是如何确定ADW的长度和位置。基于碰撞风险理论建立ADW的理论计算模型的思想就是通过建立合适的碰撞风险计算模型，使得按这个模型计算结果划设的ADW可以保障正常运行情况下，跑道间同时运行的航空器的碰撞风险是在可接受范围内。
（二）到达起飞窗边界实现方法
如若不同跑道构型组合同时进离场运行风险超出安全标准，需要建立到达起飞窗来保持两机安全间隔，过程如下：
模型中水平两个方向积分的上下限均可认为是碰撞可能发生的范围，一般积分上下限互为相反数，因此侧向和纵向分别以两机机身长度均值、两机翼展均值作为上半部分积分区间，其相反数则为下半部分积分区间；
由于到达起飞窗范围主要取决于起始位置，为求解到达起飞窗起始位置设计了递进式评估算法（如图3所示），具体步骤如下：
1、沿跑道中心延长线取足够远处任一风险可接受位置作为初始可行位置；
2、以该位置作为可行区间起始位置，取跑道入口后 9 0 0 { { m } } 为终止位置，最终到达起飞窗范围一定是可行区间的子集；
3、二分初始可行区间，以可行区间中点位置为试验点，计算从中点位置进离场航空器同
时进近起飞的碰撞风险 R _ { { c } } ( x ) 是否满足最低安全目标水平 R _ { { c } } = 5 { x } 1 0 ^ { - 9 } ：4、如若风险值满足要求，则到达起飞窗起始位置依然处于中点值至跑道入口后 9 0 0 { { m } } 区
间内，如若不满足，则可以确定区间中点至跑道交叉点是无效区间，需进一步扩大可行区间，
取无效区间中点为新可行区间起点；5、定义差值 \Delta = R _ { { c } } - R _ { { c } } ( x ) ，经过步骤3和步骤4的迭代计算后，跑道中心延长线上某点
处最终满足 \operatorname* { l i m } \Delta = 0 ^ { + } ，则到达起飞窗起始位置最终划定；6、输出到达起飞窗长度与同时复飞离场的碰撞风险总风险值。
二、创新情况
针对大型枢纽机场复杂构型的多跑道同时运行安全管控问题，抓住其核心关键是保证同时运行的飞机之间的相互空间距离处于合适的安全水平，达到安全和效益综合最优的目标，因此提出考虑复杂运行环境的各种影响因素，基于飞机运动学方程和碰撞风险理论构建飞机同时运行时的碰撞风险评估模型，基于碰撞风险模型，根据可接受的安全水平，设计快速算法，反推出ADW设置的精准位置。进一步对本理论进行扩展，分析近距跑道、交叉跑道的适用特征，最终给出适合于不同跑道构型和运行模式的多跑道机场到达起飞窗（ADW）的全流程设置方法。同时考虑管制员的使用需求，开发界面友好的可用于塔台管制指挥的ADWTOOL辅助决策系统。
到达起飞窗（ADW）实际就是一个控制起飞的区域，当该区域有进近飞机时，侧向跑道上的离场飞机不能被允许起飞。通过查阅国内外文献，FAA的规章《ORDERJO7110.65Y》中提出推荐交叉跑道使用ADW来避免运行冲突，但没有阐述ADW该如何设立。也有学者通过蒙特卡洛仿真建立ADW，但方法麻烦、耗时长，还不能保证结果的完全正确。本项目在ADW概念基础上，有针对性地对这个领域的空白进行了研究，从无到有地给出了解决多跑道机场运行冲突的ADW设置全流程方法和技术，保障了国内首个侧向跑道的安全运行，也对安全评估理论研究做出了理论创新。
（一）首次提出了ADW设置的全流程技术方法
项目组系统地提出了混合运行策略下多跑道机场到达起飞窗设置的方法论；分析偏航情况碰撞盒体型的变化，引入碰撞概率比，分析了进近偏航角度对碰撞风险的影响，提出了管制控制策略；采用球形曲面间隔层代替传统平面间隔层，改进碰撞概率比计算方法，提高了冲突风险计算的精确度；系统地提出了参数获取方法和处理方法，尤其是管制员人因方面，保证了计算的准确性和实用性。
（二）首次提出了针对不同构型多跑道运行机场，精准确定ADW位置的通用技术方法
针对近距跑道，建立了动态间隔计算模型，构建了安全碰撞风险计算模型，给出如何确定ADW位置的方法；针对侧向跑道，构建考虑侧向跑道夹角的动态间隔计算模型，结合复飞尾流影响计算模型，给出此情况下ADW确定方法；针对交叉跑道，提出冲突全域概念，提出建立交叉跑道基于ADW理论的前窗、后窗方法；最终，在总结上述研究的基础上，给出了基于运动学方程和位置误差的碰撞风险概率模型范式，提出了ADW边界确定通用方法。
（三）在大兴国际机场高级场面引导系统上首次开发了ADWTOOL管制指挥辅助工具，统一了塔台、终端、机组的情景意识
项目组通过分析管制运行特点和管制员操作过程，提出了ADWTOOL管制指挥辅助工具的设计思想和功能，开发了实用系统，实现了ADWTOOL功能模块与塔台电子进程单进行联动，用颜色表明当前状态；对航空器位置、高度、速度数据进行综合分析，确定航空器具体位置；对电子进程单的操作进行警示和警告，辅助管制员进行指挥。
三、效益分析
本项目提出了混合运行策略下多跑道机场到达起飞窗设置的全流程步骤和方法，首次开发了应用于高级场面引导系统的ADWTOOL管制指挥辅助工具，并应用于北京大兴国际机场日常塔台管制工作中，取得了明显的经济效益和社会效益。
（一）经济效益
在使用ADW前，由于01L/19R跑道的标准复飞程序和11L运行的航空器在空中航径汇聚，极大地影响交叉跑道的运行效率。在使用ADW后，侧向跑道理论起降小时容量由12架次提升至30架次。侧向跑道到达起飞窗是大兴机场空管单位确保运行安全的重要程序，有效降低了整体多跑道运行的安全风险，同时也为后期优化间隔，提升运行效率奠定了基础。ADW减少了了滑行距离和放行等待时长，C类航空器出港平均节约滑行时间1.3分钟，E类航空器出港平均节约滑行时间1.59分钟，年度预计节约地面耗油 380500KG，预计节约成本 285.78万元。使用ADW后，运行程序简洁易操作，运行安全更加有保障；在特殊天气影响期间，较少受天气或风向限制，极大提升特定方向航班放行效率；侧向跑道使用，减少了滑行距离和放行等待时长，北向运行期间，每个航班平均滑行时间约7分钟，节约成本460000元。
（二）社会效益
通过ADW 的使用，支持了我国首个侧向跑道的使用，在保障安全的前提下最大化地发挥了侧向跑道的经济效益，减少了航班延误，缩短了航班滑行时间，为旅客带来了时间成本的减少。ADW为促进侧向跑道的运行效率提高做出了贡献，空管部门通过设置ADW有效管控了侧向跑道的航班运行安全，经过四年的使用，效益显著。侧向跑道使用增加了运行的灵活性、减少了滑行距离、缩减了耗油时间，对节能减排工作提供了有益的支持。厦门航空公司参与了ADW的实际运用，运行安全风险得到了有效控制，运行效率和效益得到了很大提升。使用侧向跑道ADW运行，每年节约地面耗油 5 7 5 0 0 {kg } ，减少了温室气体排放，在节能减排方面效果显著。
航空5GAeroMACS技术在机场场面智慧应用
上海民航华东通信网络发展有限公司
一、前言
随着公共运输航空空中资源的日益饱和，航班延误问题愈发凸显，为了应对这一挑战，提升空管运行效率，航空新技术的应用显得尤为迫切。国际民航组织在第十二届航行大会上通过并颁布了第四版《全球空中航行计划》，该计划详细阐述了航空系统组块升级（ASBU）方法，旨在通过绩效改善领域和时间框架（Block0至Block3）来明确现代空中航行系统的实施路径，从而为未来航空技术的发展提供清晰的路线图。国际民航组织预测全球航班增长图如图1所示。
在通信方面，现有VHF/HF/窄带卫星/ACARS等通信手段存在带宽不足、单位带宽成本高等问题，难以支撑交通态势信息动态监视、海量气象态势信息传输、机载传感数据实时共享、四维计划航迹高效协商等航空通信业务需求。国际民航组织制定了地空数据通信领域路线图，包括AeroMACS（航空机场场面移动宽带通信系统）、LDACS（L波段数字航空通信系统）以及下一代卫星通信等在内的宽带通信新技术。这些技术的引入，将有力推动航空通信的进步。
2012年，国际民用航空组织正式建议将AeroMACS作为国际标准，分别在2016年和2017年，AeroMACS 技术写入了ICAO 附件以及发布正式指导手册。而 5G-AeroMACS 是我国在国际上率先提出的航空移动机场通信系统，在2022年进入ICAO通讯专家组正式议程。
从2021年到2022年，民航局逐步进行推动航空5G-AeroMACS技术和应用的落地，包括发布《新一代航空宽带通信技术路线图》、《航空5G机场场面宽带移动通信系统建设应用实施方案》等，确定首批试点示范项目申报，上海虹桥、成都双流、广州白云、鄂州花湖作为首批试点示范机场。
航空5GAeroMACS技术作为AeroMACS民航专用网络的升级版，不仅符合ICAO国际标准，还拥有专属的工作频率，确保了其作为民航专属网络的高安全性。该技术充分利用了5G 通信技术的低时延、高可靠性和大带宽等优势，支持在高速移动状态下设备的接入，为机场场面宽带移动通信系统提供了强大的技术支持。
与现有机场生产通信系统相比较，5GAeroMACS在数据通讯领域具有全面领先的优势（见图2）。其主要优势包括民航专用频段、服务对象全面、全国民航组网、单站容量、覆盖范围、典型带宽、时延等多个方面。
二、航空5GAeroMACS技术架构
航空5GAeroMACS系统由基础网络、三方协同数据融合平台和各场景应用系统构成。
基础网络分为空侧端、地面端、用户端。系统基础设施由各节点基站射频模块、核心机房的信号汇聚单元、基带处理单元以及核心交换机、服务器等设备组成，机场场面区域由个人便携终端、机载终端、车载终端和配套的交互平板组成，由此构成整个5GAeroMACS 基础网络架构。
基站是5G系统的核心基础设施，建设基站的目标是实现机场场面区域的全面覆盖，确保航空器和地面设备在任何时候、任何地点都能获得稳定、可靠的通信服务。以上海虹桥机场为例，基站分别部署在跑道的两侧，分别在雷达站、航站楼等共8个节点建设了20套基站。机场的飞机运行区域、检查与维修区域，车辆运行区域，工作人员作业区域等已全部实现了无线通信网络信号覆盖（见图3）。网络建设完成后，对虹桥机场场面区域进行信号覆盖打点测试。实测网络信号质量优秀和良好覆盖率达 9 9 . 5 % ，实测网络性能参数包括信息接受功率、信号与干扰噪声比、带宽、时延都符合建设要求。现场设施设备施工工艺满足了防雷、防腐蚀、抗风、抗震、防鼠、防虫、防尘、防沙、防水的相关标准和要求（见图4）。
三方数据交互平台是5GAeroMACS系统的重要组成部分，为空管、机场、航司三方提供一个安全、高效的数据共享与协同平台。通过数据对接，参与方之间能建立共同的情景意识，并支持航空器滑行引导等应用场景所需的数据共享。数据融合平台不断完善丰富数据内容，目前已实现交互场监数据、塔电航班状态、航班滑行路径、推出时间、跑道运行模式、机头朝向、车辆上跑道审批及批复、车辆位置、车辆告警等数据。通过三方数据交互平台的建设，空管目前已将场监信号、跑道运行模式、塔电航班状态、管制确认路径和机头朝向等信息通过三方平台共享至机场机坪管制、航空器可视化PAD及机场车辆PAD，机场车辆和管制塔电通过三方平台传递跑道巡检申请、申请批准答复以及实时获取车辆定位数据。三方数据交互平台功能如图5所示。
5GAeroMACS应用前端 空管系统前端5GAeroMACS网络 空管生产网络5GAroMACS应用系统平台 空管系统测试平台（上海机场建设） （塔电/场监测试系统）推出时间 滑行路径 授权上跑道 申请上跑道 机头朝向航空器位置 航空器位置 塔电状态 跑道模式 飞行区地图三方数据共享平台机场车辆管理系统 塔电系统 航空器引导系统场监系统 机场总线 空管CDM系统
三、航空5GAeroMACS在智慧机场中的应用
（一）航空器可视化滑行引导
航空器可视化滑行引导系统，通过滑行路径数字化、场面/进近航空器位置同步、流量信息自动获取等数字化方案，解决了之前容易产生的语音歧义、场景意识无法同步及管制员处理信息过多等造成不安全事件的可能性。
通过航空器滑行引导系统、5G机载天线、5G机载PAD、机坪电子进程单系统、进程单PAD 辅屏共同实现了可视化滑行引导。系统提供航班路径及推出时间，机坪管制可在进程单上即时查看，并在PAD副屏上可看到所选航班的当前位置及未来路径。系统把路径推送到5G机载PAD上，使得飞行员可以看到自己航班的当前位置及后续滑行路径。
在虹桥机场，使用东航一架飞机由空管塔台、机坪管制员、机组联合对该场景进行实际测试验证，三方人员可在不同界面实时查看到航班的实时位置及滑行路线（见图6），使得参与方具备相同的场景意识，这也是国内外首家使用航空器成功进行滑行引导的实际验证测试。飞机驾驶舱机载内驾驶员通过PAD查看滑行路线画面如图7所示。
（二）航空器场面提升滑行效率
上海虹桥国际机场采用双跑道运行模式，滑跑规则较为复杂，场面航空器数量常年维持在容量上限附近，航班高峰期易出现航班排队进入跑道的情况，跑滑系统的整体运行效率有待进一步提升。航空器场面提升滑行效果，通过多方数据共享，整合运行数据资源；通过大数据计算，建立场面多目标多时间维度，多点运动轨迹的冲突和预测；通过运筹优化，并通过5G AeroMACS传输至各运行主体一线，实现更准确推出开车及滑出，减少滑行时间和场面冲突，提升机场场面整体运行效率。场面滑行监控图如图8所示。
（三）无线助航灯控制
无线助航灯控制系统作为为机场场面航空器、车辆等目标提供监测、控制、滑行路径规划及引导服务的综合集成信息处理系统，可通过处理机场场面各监测源信息及控制灯光系统，为空管塔台管制与机坪管制提供自动监视、控制、路径规划及滑行引导服务。当前控制灯光系统的方式主要为基于电力线载波通讯，存在线路老化、施工工作量大、施工周期长、故障排查难、维护成本高等缺陷。基于航空5GAeroMACS通信技术，将原有电力线载波方式的数据传输改进为无线传输方式，可显著减少施工工作量和施工周期，以及灯光控制系统的运行维护成本。无线助航灯控制演示如图9所示。
（四）防车辆侵人跑道
在机场运行中，车辆侵入跑道是一个严重的安全隐患。为了有效预防这一问题，通过高精度地图和5GAeroMACS ^ + 北斗差分技术实现车辆定位，通过与塔电系统的实时对接，从而提高车辆驾驶员的态势感知能力和接近告警能力。车辆驾驶员通过车载平板和5G 网络向管制
员申请进出跑道权限。机场监管端负责掌握飞行区车辆作业态势。塔台端则负责审批车辆上跑道申请，切换跑道状态，并能同步显示车辆违规闯入电子围栏的告警。同时在塔电辅屏上，还可以显示车辆的实时位置、周边航空器/车辆位置。防车辆侵入跑道演示图如图10所示。
（五）车辆低能见度运行及场面防冲突
大型机场作为交通枢纽，夜班航线繁忙。在夜间、大雾等工作环境可视性较差的情况下，如何保证车辆的安全、高效运行，实现车辆运行的高效运行管控是机场当局面临的一个难题。
基于航空5GAeroMACS通信网络和融合北斗的高精度定位系统车载终端，实现车辆在场面和受遮蔽区域的高精度定位和高频次数据传输，结合高精度机场数字地图，配合电子化的机场目视助航设施数据，对车辆驾驶员提供精准的行驶指引导航，实现低能见度情况下车
辆在场面上安全、可靠运行，解决现有低能见度情况下车辆运行难题。机场场面监控图如图11所示。
（六）站点设施数据传输
站点设施数据传输利用了多点定位系统备份链路进行了远端传输测试。以虹桥机场为例，在西场监、塔台分别部署了5G 移动终端，将西场监收发站的远端站点数据通过5GAeroMACS网络传输至塔台中央处理系统。经过测试，通过5G系统传输的多点定位数据，与原有光纤链路传输的数据内容完全一致，传输延时平均为57毫秒，满足分布式场面多点定位系统数据传输要求。
四、展望
为更好推进5GAeroMACS建设应用，今后将在民航局指导下，加强相关法规标准体系建设，逐步完善与“机一车一场道一设施”协同运行配套的相关标准规范。强化系统设备研发制造，指导工业界研发适用于场面空侧应用场景的多类型航空5GAeroMACS基站和终端设备，为民航各业务用户提供匹配的设备和产品。推动网络建设和核准，强化航空5GAeroMACS网络与其他网络的多网融合，提升空管、机场、航空公司的协同运行能力和水平，促进 5GAeroMACS机场场面运行全阶段、全流程、全场景的深入推广应用。
‘静态常规指引标志牌+动态智能诱导屏”在旅游景区的应用 以雁荡山风景名胜区指引系统优化设置为例
宛岩12牛鑫范新科王韩麒方源1（1.宁波宁工交通工程设计咨询有限公司，2.宁波工程学院）
一、项目概况
近年来随着人民生活水平的显著提升，机动车保有量持续增长，旅游业的快速发展使其成为重要产业。雁荡山风景名胜区位于浙江省温州市东北部海滨，横跨乐清市、永嘉县及温岭市，总面积约450平方公里，包含 500 多个景点，分属八大核心景区分别为灵峰、灵岩、大龙湫、三折瀑、雁湖、显胜门、羊角洞、仙桥。史称“东南第一山”，拥有“海上名山”“寰中绝胜”之誉，是中国十大名山之一、国家5A级景区及世界地质公园。雁荡山风景名胜区的主要景点见图1所示。
2019 年雁荡山风景区全年累计接待游客1018.06万人次。雁荡山景区的整体面积较大，因此自驾游成为了度假休闲的主要出行方式。由于雁荡山的地理特征和景区的复杂结构使得游客在游览过程中容易迷失方向。景区内有多个主要景点和分支景区，游客在游览时可能由于缺乏明确的指引标识而浪费大量时间在寻找路标、迷失路径，甚至错过了核心景点。尤其对于外地游客，语言障碍和地理环境的陌生感，使得指引信息对于引导游客游览至关重要。但由于现有的指引标志缺乏统一性和规范性以及信息更新的滞后性和适应性不足等问题，不仅影响了游客游览的体验，而且影响景区的整体形象。2020年我单位受雁荡山管委会委托，对雁荡山风景名胜区指引系统进行优化研究。
二、现状调查
雁荡山风景名胜区核心景区集中于白芙线上，为雁荡山景区的主要开发及旅游区域。现状标志牌点位主要集中在白芙线和G104省道，其中包含景点确认标志29块、景区指引标志34块、公路指路标志14块、停车场指引标志5块。具体点位及部分标牌现状如下图2所示：
三、问题分析
经过对雁荡山风景名胜区的现状指引标志进行实地的调查，得出雁荡山风景区指引标志主要存在以下问题：
1、指引标志缺乏统筹，设置布局不完善。雁荡山景区的整体指引标志较为混乱，没有进行统一规划和安排，部分区域旅游标识布局凌乱，存在标识牌安放地点、角度不合理等问题。2、景区指引标志缺乏层次性，没有形成合理的分级体系。由于景区指引标志缺乏层次感，导致车辆无法由远及近的明确目的地的大体位置，给驾驶员带来一定的认知偏差。3、标志大小和颜色存在差异。雁荡山同一层次的景区指引标志大小和颜色都不相同，整体样式繁多。使整个景区的指引标志较为混乱且不美观。4、版面信息缺乏连续性，普遍存在无英文及不规范英文。现状景区的指引信息缺乏一定的连续性，导致在指引过程中出现断层，不便于游客驾车游玩。部分标志牌英文翻译不准确，英文大小写存在有一定的错误，影响了雁荡山景区走向国际的发展目标。5、停车场管理混乱，由于景区较大、停车场分散，游客无法及时获取停车场信息，导致了部分停车场利用率不高和部分停车场饱和等情况。
四、解决思路
从雁荡山风景名胜区的道路交通，自然特色，乡村文化等全域旅游发展综合条件出发，以相关规划的指导意见为基础，结合雁荡山景区自身的特色，全面系统的分析梳理出雁荡山景区指引标志的不足。结合“智慧景区”建设，依托景区大数据为支撑云平台，设置景区内智慧诱导屏 ^ + 景区各停车场停车数量指引标志，实现道路通行状况和各停车场停车状况实时预告。助力雁荡山风景名胜区实现“智能化、智慧化”管理和服务，开创智慧景区新变革。从“点”（旅游景点布局）“线”（景区指引路线）“面”（指引标志设置版面）三个层次来研究旅游交通指引系统，增强指引信息的系统性，提高版面信息的易读性和景区的可游玩性。其目的主要包含以下两个方面：
（1）完善旅游服务体系：通过对雁荡山景区指引标志的优化，将雁荡山旅游指引标志系统进行完善，加强雁荡山的服务设施建设。
