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J-GLOBAL ID：202202262464996383   整理番号：22A1036279

中国の航空輸送ネットワークにおける空港リスク伝搬の解析【JST・京大機械翻訳】

Analysis of Airport Risk Propagation in Chinese Air Transport Network

著者 (9件)： Zhang Xuejun (National Key Laboratory of CNS/ATM, School of Electronic and Information Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Zhang Xuejun (Beijing Key Laboratory for Network-based Cooperative Air Traffic Management, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Zhang Xuejun (Beijing Laboratory for General Aviation Technology, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Zhao Shuaizhe (National Key Laboratory of CNS/ATM, School of Electronic and Information Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Zhao Shuaizhe (Beijing Key Laboratory for Network-based Cooperative Air Traffic Management, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Zhao Shuaizhe (Beijing Laboratory for General Aviation Technology, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Mei Hao (National Key Laboratory of CNS/ATM, School of Electronic and Information Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Mei Hao (Beijing Key Laboratory for Network-based Cooperative Air Traffic Management, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Mei Hao (Beijing Laboratory for General Aviation Technology, Beihang University, Beijing 100191, China)
資料名： Journal of Advanced Transportation  (Journal of Advanced Transportation)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0581A  ISSN： 0197-6729  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,空港間の密接な結合により,空港リスク伝播が大きな課題となっている。しかし,ネットワークレベルでは完全には理解されていない。空港リスクは,接続された資源のために,他の空港を通して移動することができる。本研究では,空港遅延と飽和を含む2つのリスク因子を考察し,指数を適合させ,リスク系列を形成するためのクラスタリングアルゴリズムに基づくリスク結合モデルを提案した。リスク伝播機構を理解するために,著者らはGranger因果律試験に基づくリスク伝播ネットワークを構築して,著者らはリスク伝播ネットワークの進化を分析するために複合ネットワーク理論を適用した。時間と空間の観点からリスク伝播の規則的パターンを研究した。ネットワーク解析を通して,リスク伝播プロセスにおいて4つの時間段階を見つけて,リスク伝播における空港の参加は,空港サイズと正相関を持った。さらに,より大きな空港は,非占有および正常状況におけるリスク伝播を防ぐ傾向があるが,一方,小さな空港は, busしい状況において,大きな空港より良好に機能した。結論として,本研究は,その重要な時間転換点の前に,リスク伝播のスケールを制御する際に航空会社または航空交通管理者を支援することができる。リスク伝播における臨界空港レベルと関連要因を同定することによって,それらはまた,対応するリスク制御手段を通して単一空港リスクとリスク参加を減少することができて,最後に,リスクの大規模な拡大を避けて,より多くの飛行の遅れまたは解除を縮小した。Copyright 2022 Xuejun Zhang et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 航空輸送 ,  *ネットワーク ,  *リスク ,  航空交通管制 ,  *空港 ,  臨界 ,  順相 ,  危険因子 ,  結合モデル ,  航空会社
準シソーラス用語： ネットワーク解析 ,  Granger因果律 ,  ネットワーク理論 ,  ネットワーク進化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 航空輸送・サービス一般  (TE01010X) ,  交通調査  (TB01031B)

引用文献 (48件)：

• P. Belobaba, A. Odoni, C. Barnhart, The Global Airline Industry, John Wiley & Sons, Hoboken, NJ, USA, 2009.
• K. Cai, J. Zhang, W. Du, X. Cao, "Analysis of the Chinese air route network as a complex network," Chinese Physics B, vol. 21, no. 2, 2012.
• X. Sun, V. Gollnick, S. Wandelt, "Robustness analysis metrics for worldwide airport network: a comprehensive study," Chinese Journal of Aeronautics, vol. 30, no. 2, pp. 500-512, 2017.
• A. E. Motter, Y. C. Lai, "Cascade-based attacks on complex networks," Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics, vol. 66, 2002.
• N. Kafle, B. Zou, "Modeling flight delay propagation: a new analytical-econometric approach," Transportation Research Part B: Methodological, vol. 93, no. partA, pp. 520-542, 2016.

タイトルに関連する用語 (6件)： 中国 ,  航空輸送 ,  空港 ,  リスク ,  伝搬 ,  解析