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机场规划说明书

机场规划课程设计说明书

题目：

福州市长乐机场总体规划方案设计

任课老师：

王志强

组员：

刘玉涛、毛浩、马钰轩、秦昌林

第一章主要任务及设计思路

1.1主要任务

主要设计任务：

1、航空业务量预测（包含近期、远期和终端）；

2、跑道方位选取；

3、机场总体方案设计与比选（飞行区、航站区、货运区、对外交通极其其他功能区的构型、布置）；

4、推荐方案近期总平面规划。

1.2设计思路

第二章近年珠海及珠江地区各项指标统计

2.1珠海市各项指标统计表

表1珠海市各项指标统计表

年份

GDP（亿元）

进出口贸易总额（亿美元）

珠海货运量（吨）

2001

367

98

7785

2002

411

128

8159.9

2003

477

168

7543.6

2004

546

218

9731.6

2005

635

257

7980.8

2006

750

328

8872.7

2007

887

399

10750.1

2008

992

468

11139

2009

1038

374

13759.6

2010

1203

435

17578.8

2.2珠江地区各机场近10年客运量统计表

表2珠江地区各机场近10年客运量统计表

年份

广州

深圳

珠海

汕头

湛江

2001

13829250

7774969

603837

870084

321482

2002

16014411

9352662

744110

806690

348997

2003

15012496

10842800

585264

691935

329777

2004

20326238

14253046

753904

827295

400127

2005

23558274

16283071

657117

913276

313650

2006

26222037

18356069

799125

985874

308233

2007

30958467

20619300

1041080

1115179

314410

2008

33435472

21400400

1121831

1091095

302837

2009

37048712

24486406

1385858

1266407

396263

2010

40975673

26713610

1819051

1727934

484499

2.3各机场近10年货邮运量统计表

表3珠江地区各机场近10年货邮运量统计表

广州

深圳

珠海

汕头

湛江

2001

456270.1

211554

7785

11398.4

2005.9

2002

496879.7

288644

8160

9856.1

1840.1

2003

453738.1

353597

7544

7982.8

1284.6

2004

506988.3

423271

9732

8083.4

1821.9

2005

600603.9

466476

7981

8758.1

1530.3

2006

653261.3

559244

8873

8729.5

1605.9

2007

694925.98

616046

10750

9012.6

1536

2008

685867.9

598036

11139

8491

1329.7

2009

955269.7

605469

13760

9088.7

1590.3

2010

1144455.7

809125

17579

10842.5

1969.6

2.4风频率表

表4风频率表

风向

北

北东北

东北

东东北

东

东东南

东南

南东南

南

南西南

西南

西西南

西

西西北

西北

北西北

无风

风速

0-5.9

0.8

6

0.3

4

2.3

1.5

0.6

1.3

0.4

1

12

3.3

4.6

7.9

1.2

13

18

6.0-7.9

0.1

2.3

0.8

0.8

0.1

0.1

0.1

0.1

0

0.5

1

0.3

0.4

2.3

0.2

1.6

-

8.0-9.9

0

1.7

0.5

0.4

0.1

0

0

0

0

0.4

0.4

0.1

0.1

2.1

2

0.5

-

10.0-12.9

0

1.1

0.2

0.2

0

0

0

0

0

0.4

0.1

0

0

1.3

0.1

0.1

-

13.0-14.9

0

0

0

0.1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0.1

0

0

-

15.0以上

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

-

第三章航空业务量预测

3.1趋势外推法

趋势外推法是较成熟的方法，主要用于短期预测。

用此法预测航空业务量时，先要收集历史资料。

接着用图解法或回归分析法，得出航空业务量随时间变化的拟合曲线。

然后根据曲线的变化趋势推测今后的航空业务量。

3.1.1趋势外推法一

1、数据统计

2、预测

（1）货运量预测

模型曲线：

误差分析：

2004

8873

10120

2006

11139

12255

2007

10750

11187

由于误差的波动很大，所以我采用指数平滑对＠的值进行不断的调整，知道差不多的时候在那些还是不能调整好的就去两组或者两组以上数据的平均值然后进行误差分析，如图这是2004、2006、2007这三年去平均的结果

2、客运量预测

模型曲线：

误差分析：

2002

1041080

960478

2003

585264

749007

2005

744110

676422

2007

657117

776514.5

2010

1819051

1750213

处理方法同货运量的一样，这是对2002、2003、2005、2007、2010四年的去平均的结果。

通过以上的的处理就可以很好的把误差控制在15%一下能够较好的预测其客货运量。

3、预测结果

客运量

货邮运量

3.1.2趋势外推法二

（1）货运量预测：

模型曲线：

误差分析：

由上表可知，误差很小，所以可以采用该模型进行预测。

预测结果：

预测年

年份

序号

预测货运量

近期

2015

14

33981.92

中期

2020

19

60540.67

远期

2040

39

258590.67

（2）客运量预测

模型曲线：

误差分析：

年份

序号

预测值

真实值

误差

2001

0

652521

603837

0.080624

2002

1

634732

744110

-0.14699

2003

2

616943

585264

0.054128

2004

3

643702

753904

-0.14618

2005

4

715009

657117

0.0881

2006

5

830864

799125

0.039717

2007

6

991267

1041080

-0.04785

2008

7

1196218

1121831

0.066309

2009

8

1445717

1385858

0.043193

2010

9

1739764

1819051

-0.04359

由上表可知，误差很小，所以可以采用该模型进行预测。

预测结果：

预测年

年份

序号

预测客运量

近期

2015

14

3878219

中期

2020

19

7130374

远期

2040

39

31275994

3.2计量经济法

前面介绍的趋势外推法，是根据航空业务量本身的历史发展趋势，去推测未来的航空业务量。

并没有考虑影响发展趋势的各个因素。

如果影响发展趋势的主要因素变了，则趋势外推法作出的预测是不准确的。

计量经济法是在仔细分析航空业务量与影响它的各个主要因素之间相互关系的基础上，去推测未来的航空业务量。

下面我们采用计量经济法进行珠海机场航空业务量的预测，主要分为两部分：

一部分是选择双因素（进出口贸易总额和珠海人口）对珠海的货运量和旅客量进行预测；另一部分是选择单因素（GDP）对珠海的货运量和旅客量进行预测。

3.2.1计量经济法一（双因素）

1、货运量数据资料见表1

2、进出口贸易总额预测

模型曲线：

误差分析：

由上表可知，误差较小，所以可以采用该模型进行预测。

预测结果：

预测年份

出口贸易总额（亿美元）

2015

682.45

2020

890.6

2040

1723.2

3、货运量预测

（1）初始预测

预测模型：

Y=1255.47X0.37

预测结果：

预测误差分析：

误差较大，需要进行数值调整

（2）误差调整

采用多次移动平均法：

年份

货运量Y

一次平均

二次平均

三次平均

2001

7785

7785

7785

7785

2002

8160

8160

8160

8365.5

2003

7544

8946

8946

8642.125

2004

9732

9732

9124.25

9247.375

2005

7981

9302.5

9548.75

9575.25

2006

8873

9365.5

10026.25

10149.375

2007

10750

10750

10750

10582.625

2008

11139

11139

11139

12255

2009

13760

13760

13760

13760

2010

17579

17579

17579

17579

一次平均后：

此次调整后比初始误差减小，尝试着进行下次调整。

二次平均后：

此次调整后误差又比上次减少，尝试着再次进行调整。

三次平均：

此次调整后，比上次误差增多，对比之下采用第二次结果

（3）预测结果

4、客运量资料

5、人口预测

模型曲线：

预测结果：

6、客运量预测

（1）初始预测

预测模型：

Y=1.02X2.76

预测结果：

预测误差分析：

误差较大，需要进行数值调整

（2）误差调整

采用多次移动平均法：

一次平均后：

此次调整后比初始误差减小，尝试着进行下次调整。

二次平均后：

此次调整后误差又比上次减少，尝试着再次进行调整。

三次平均：

此次调整后，比上次误差减少切大都在误差范围内，对比之下采用这次结果

（3）预测结果

7、客货预测量汇总

3.2.2计量经济法二（单因素）

1、客货运量数据资料

年份