機械学習による滑走路の離着陸容量の短期的予測手法に関する研究

• 研究課題/領域番号: 24K07722
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分22050:土木計画学および交通工学関連
• 研究機関: 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所
• 研究代表者: 山田 泉 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, 電子航法研究所, 主任研究員 (20450702)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円); 2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2024年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
• キーワード: 航空交通管理 / 需要容量バランシング / 交通容量 / 空港面 / 待ち行列

研究開始時の研究の概要

空港における航空機の地上走行の混雑緩和のため行われている出発便のTSAT(Target Start-up Approval Time)運用をより効率化するためには、出発便の交通量を抑制するために駐機場からの出発時刻に間隔を付ける際のパラメータとして用いられる離着陸容量の値について、気象条件等による変動に応じた可変の値を用いる必要がある。本研究では、TSAT運用が行われている成田国際空港を対象として、離着陸容量の変動と気象条件等の諸要因との定量的関係の解明、さらには、離着陸容量を事前（出発の1～数時間前）に予測する手法の開発を進める。