Network Optimization and Dynamic Traffic Flow Control

【Optimizing Air Route Networks and Dynamic Air Traffic Flow Management】

航空路ネットワークの最適設計と動的な航空交通流量の管理

Over the years, we have recognized air traffic management as a complex socio-technical system composed of various elements, including hardware (aircraft, airport and terminal infrastructure) and software (operational support tools for aircraft and ground operations), as well as the human society involved in aircraft operations. Taking airports as nodes in a network, our focus lies on the flow of air traffic, which involves multiple flight paths continuously experiencing inflow and outflow, aiming to maximize the number of aircraft landing and taking off at airports while reducing arrival and departure delays and fuel consumption. We have been engaged in the design, evaluation, and implementation of automated systems that support controllers and pilots in their navigation and operations. Recent research has revealed that the structure of transportation networks itself can potentially cause congestion and accidents. Therefore, this study aims to integrate the design of air route networks with the dynamic control of air traffic flow, striving to achieve optimal air traffic that alleviates congestion.

これまでに、航空交通管理を ハードウェア（航空機・空港やターミナルビルなどのインフラ）、ソフトウェア（航空機および地上の運航支援ツール） だけでなく、航空機の運航に関るプレーヤを含む人間社会といった多様な要素から構成される巨大社会技術システムと捉え、空港をノードとする複雑ネットワーク、すなわち複数の飛行経路を、時間変化しながら流入・流出する航空交通流を対象に、空港に離着陸する航空機数を最大化し、到着・出発遅延時間と燃料消費量を削減し、管制官やパイロットの操縦・操作を支援する自動化システムの設計、評価、実装に携わってきました。 近年の研究では、しばしば交通ネットワークの構造自体が渋滞や事故を誘発する可能性があることが判明しています。そこで本研究では、航空路ネットワークの設計と動的な航空交通流量の制御を連成させ、渋滞を解消する最適な航空交通の実現を目指しています。

【Passenger and Cargo Flow in Airport Networks】

空港ネットワークにおける旅客流・物流

In the past, there have been no examples of mobility design that combines the design of network structures (routes, roads) with dynamic traffic volume control, simultaneously managing infrastructure and time. However, the applications for such integration are expanding across various domains. For instance, let's consider a scenario where passengers arriving at an airport move through the terminal building and flow into the city center using trains or automobiles. This concept can be applied to the design of passenger flow dispersion and guidance, as well as the design of railway and road networks, and infrastructure within stations. Therefore, in this research, we are focusing on the development of an airport network that optimizes the flow of passengers and cargo traffic between airports, the airport surface, and within airport management, along with the development of dynamic control methods. Specifically, in collaboration with Narita International Airport, we aim to optimize the flow of passengers and cargo traffic resulting from the construction of a third runway and the extension of existing runways, contributing to the realization of the new Narita Airport concept. Furthermore, we strive to establish a systematic approach to airport design by using Narita Airport as a test case and laying the foundation for a comprehensive methodology in airport design.

これまでに、空港・駅などをノードとしたネットワーク構造（経路・道路）の設計と動的な交通量の制御を連成させ、インフラと時間管理を同時に行うモビリティ設計は例がありませんが、その応用先は至るところに拡がっています。例えば、空港に到着した旅客がターミナルビルを移動し、鉄道や自動車を利用して都心に流れる状況を想定します。旅客をどのように分散・誘導させるかについての動線設計や、鉄道・道路網と駅構内などのインフラの設計にも応用できることが期待されます。そこで本研究では、空港間、空港地上面、空港内マネジメントにおいて、ヒト・モノの流れを最適化する空港ネットワークの構築と動的な制御手法の開発に取り組んでいます。具体的には、成田国際空港と連携し、3本目の新設滑走路や滑走路の延伸によって増加するヒト・モノの流れを最適化し、新しい成田空港構想の具現化に寄与するとともに、同空港をテストケースにした、空港設計の体系的方法の基盤の構築を目指しています。

【Characterizing Air Traffic Networks via  Aviation Big Data】

航空ビッグデータによる航空交通ネットワークの特徴づけ

Due to lack of data, previous studies have only considered static network topologies and have not accounted for the dynamic air traffic flows on the network. The availability of large-scale aircraft surveillance data and numerous other digitalized operational records has opened up new research opportunities. As a result, collating air traffic flow data for specific regions has become more accessible. Figure 2 presents the flight trajectories of all aircraft within the Flight Information Regions (FIRs) of Japan and People's Republic of China in one day. We develop a data-driven framework that identifies the structural characteristics of an air traffic network using actual tracking data. The methodological framework includes several new statistical measures and data analytic techniques to summarize airspace availability, network structure, and utilization patterns. We apply this framework to analyze the air traffic networks within  FIRs of Japan and People's Republic of China.

Figure 3 illustrates the proposed framework. Based on the actual flight trajectories of aircraft, all intersection points generated by the trajectories are extracted to construct intersecting trajectories. By applying methods such as clustering, shortest path finding, and optimization, an Air Traffic Network is generated with the clustered intersection centers as nodes and the flight routes as edges. Further analysis of this real-world-like air traffic network focuses on structural characteristics such as important nodes, degree distribution, and network vulnerabilities.

Preliminary findings indicate that there are differences in the distribution of congestion hotspots and network resilience within air traffic networks across different countries. The undergoing study aims to accurately identify the actual behavior and complexities of an air traffic network, which may not be captured by existing methods.

データ不足のため、これまでの研究では、静的なネットワーク・トポロジーのみが考慮され、ネットワーク上の動的な航空交通の流れは考慮されていませんでした。大規模な航空機追跡データや、その他多数のデジタル化された運航記録が利用可能になったことで、新たな研究機会が生まれました。その結果、特定の地域の航空交通流データを収集することが、より身近になりました。図2は、中国と日本の飛行情報区（FIR）内のすべての航空機の1日の飛行軌跡を示しています。これを受けて、我々は、実際の追跡データを用いて航空交通ネットワークの構造的特徴を特定するデータ駆動型フレームワークを開発しています。このフレームワークには、空域の利用可能性、ネットワーク構造、利用パターンを集約するためのいくつかの新しい統計的尺度とデータ分析技術が含まれています。そして、このフレームワークを日本のFIRと中国のFIR内の航空交通ネットワークの分析に適用します。

図3は提案するフレームワークを示しています。まず、航空機の実際の飛行軌跡に基づいて、軌跡によって生成されるすべての交点が抽出され、交差軌跡が構築されます。そして、クラスタリング、最短経路探索、最適化などの手法を適用して、クラスタ化された交差点をノード、飛行経路をエッジとする航空交通ネットワークを生成します。この実世界に類似した航空交通ネットワークの分析は、重要なノード、次数分布、ネットワークの脆弱性などの構造的特徴に焦点を当てています。

予備調査の結果、航空交通ネットワーク内の混雑ホットスポットの分布とネットワークの回復力には、国によってさまざまな違いがあることがわかりました。現在進行中の研究では、既存の手法では把握できない航空交通ネットワークの実際の挙動と複雑性を正確に特定することを目的としています。

【Optimal Design of the Structure of Japanese Air Traffic Network】

日本の航空交通ネットワークの構造の最適設計

Air traffic can be viewed as a network where airports are nodes and the routes connecting airports are edges. Analyzing such an aviation network using the insights from complex network science is considered an effective approach. Various types of networks have been studied in complex network science, each with different spatial characteristics. In the context of air traffic networks, the structure of the network influences factors such as congestion, the spread of delays, and resilience during disasters.

In our lab's ongoing research, we are focusing on efficient methods for adding routes to improve the overall robustness of the air traffic network. Robustness refers to the network's ability to minimize its reduction in size when certain airports become inoperable due to disasters or terrorism. A highly robust air traffic network is more likely to retain its functionality as critical infrastructure even during emergencies.

While adding new routes can enhance the robustness of the aviation network, the effectiveness of these additions varies depending on where the routes are added, as illustrated in Figure 4. Our research explores which route addition strategies can most efficiently improve the robustness of the aviation network from a network science perspective, contributing to the optimal design of aviation networks.

航空交通は、空港をノード（頂点）とし、それらを結ぶ航路をエッジ（辺）としたネットワークとして捉えることができます。この航空交通ネットワークの分析には、複雑ネットワーク科学の知見が有効です。複雑ネットワーク科学では、さまざまなネットワークのタイプがあり、それぞれ異なる空間的特性を持っています。航空交通ネットワークにおいても、その構造が混雑度や遅延の伝播、災害時のレジリエンスなどの特性に関連しています。

現在進行中の研究では、航空交通ネットワーク全体の頑健性を向上させるための効率的な路線追加手法に焦点を当てています。頑健性とは、例えば災害やテロが発生した際に、ネットワーク全体の影響を最小限に抑える能力のことです。頑健性の高い航空交通ネットワークは、これらの状況においても機能を維持できる可能性が高いとされています。

航空交通ネットワークの頑健性を向上させるためには、新たな路線の追加が有効ですが、どのような路線をどこに追加するかによって頑健性の改善度合いは異なります（図4）。この研究では、ネットワーク科学の観点から最適な路線追加手法を探求し、航空交通ネットワークの設計最適化に寄与することを目指しています。