近日航班管家發布了2019年雷雨季航班準點率報告，航班管家智慧出行實驗室通過對2019年6-8月航班準點率及延誤時長數據監測發現：2019年雷雨季極端天氣出現較為頻繁，但京津冀、長三角、珠三角城市圈主要機場及主要航空公司運行平穩，呈現出“一升一降”的趨勢：準點率小幅提升，延誤時長明顯下降。

　　大型機場中，受雷雨影響較大的首都機場、上海浦東機場、廣州白云機場準點率相比去年提高8%左右;三大航司中，中國國際航空、東方航空和南方航空準點率與去年同期相比持平，但延誤時長同比降低約10%。“一升一降”之間也是各地空中交通管理局、航空公司，以及機場的通力合作的結果。

　　一、雷雨天氣占比與機場延誤率呈正相關

　　2019年6-8月雷雨季中，三千萬級以上機場中，西安咸陽、昆明長水、成都雙流準點率排名前三，分別為78.37%、77.43%、75.26%。究其原因，以上三家機場深處內陸，受雷雨等極端天氣影響較小。

　　相比之下，上海浦東、上海虹橋、杭州蕭山、北京首都、廣州白云、深圳寶安雷雨天氣較多，以上機場雷雨天氣占比分別為12.33%、11.20%、14.45%、7.86%、18.26%、12.83%。這也直接影響以上機場的準點率。其中，杭州蕭山受雷雨影響最為嚴重，航班平均準點率僅為58.5%。

　　千萬級以上機場中表現出同樣規律，尤其是沿海城市在雷雨季受臺風極端天氣影響頻繁，延誤或取消相應增多。對比2019年和2018年6-8月準點率，溫州龍灣、南京祿口、寧波櫟社三家機場準點率均排在倒數3名。  

　　全國主要機場雷雨季準點率

　　二、受雷雨天氣影響城市圈整體準點率較去年高

　　2019年6月至8月雷雨季期間，長三角、珠三角、京津冀三大城市群整體而言，相比去年平均超過35%的延誤率，均有不同程度的改善提升。具體而言，以上三大城市群雷雨天氣占比分別為13.57%、13.94%、7.28%，延誤率為34.73%、31.84%、33.70%，平均延誤時長為42分鐘、40分鐘、45分鐘。

　　從數據可知，長三角城市群出港航班總量最高，超過17.5萬。在雷雨天氣占比為13.57%的情況下，平均延誤率由去年的35.92%下降至今年的34.73%，平均延誤時長也由44分鐘縮短至42分鐘，分別同比下降了3.32%、3.12%。

　　珠三角城市群與京津冀城市群出港航班總量相當。相比之下，珠三角城市群雷雨天氣占比為13.94%，延誤率僅為31.84%，相比去年35.44%的延誤率，同比下降超過10%;平均延誤時長也由去年的44分鐘，下降至40分鐘;京津冀城市群雷雨天氣占比為7.28%，平均延誤率為33.70%，相比去年平均35.86%的延誤率，同比下降6.01%;平均延誤時長則由去年的44分鐘，增長至今年的45分鐘。 

　　受雷雨影響城市群延誤率

　　注：每日天氣限定在6時-24時之間(0-6時航班運營班次較少，即使天氣惡劣，對航班正常性也無多大影響，故不在統計之內)

　　雷雨季熱門航線準點率

　　三、國內航司雷雨季準點率多項措施保暑運

　　雷雨季和每年暑運時間重合，一方面人流量增加，另一方面天氣不確定因素也增多。航司和機場因地制宜出臺了許多措施保障雷雨季的航班準點率。

　　今年的雷雨季節的氣候狀況總體偏差，降水呈“南多北少”分布，極端氣候事件偏多，特別是長江中下游地區和中南地區中北部降水較往年明顯偏多，對流天氣頻發。國航要求加強協同作戰和資源協調共享，加強運行經驗總結，全面增強高溫雷雨航班應急處置能力。在國內值機大廳，要求引導員們佩戴綬帶，在值機柜臺外圍、自助值機區域、安檢區域重點監控旅客排隊及大廳秩序，及時引導、分流排隊旅客。

　　南方航空在白云機場T2航站樓推行“航班推出預管理”，南航“主內”做好航班保障的監督、催促和反饋，機場“主外”做好航班的推出管理和放行時間協調。實施推出預管理的航班，從推出至滑出平均耗時5.03分鐘，比未參與航班6.14分鐘的平均耗時節省了1.1分鐘。T2航站樓全部實施“推出預管理”后，預計南航每月可節省耗時約10890分鐘，極大的提高運行效率和航班正常性。

　　東航通過調研，明確各地高峰期，增加熱門地區航線，調配更大機型，在上海虹橋、上海浦東兩大機場將進一步推行自助化服務，完善各項應急預案，做好旺季極端高溫、防臺防汛的應對。今年雷雨季節的氣候狀況總體偏差，降水呈“南多北少”分布，極端氣候事件偏多，特別是長江中下游地區和中南地區中北部降水較往年明顯偏多，對流天氣頻發，但主要航空公司準點率在去年基礎上略有提升，延誤時長有較大幅度的減少，證明在應對雷雨天氣和運力管理水平上提升明顯。

　　注：數據為國內航司到達在國內航班

　　四、案例分析：臺風“利奇馬”

　　臺風“利奇馬”運動軌跡

　　雷雨季周期內，臺風“木恩”、“韋帕”、“利奇馬”、“白鹿”先后登陸我國，造成沿海地區大面積航班延誤、取消。

　　以下以今年登陸的最強臺風“利奇馬”為例，時間線顯示臺風對機場及航班的影響。

　　自8月10日01時45分，第九號臺風“利奇馬”在浙江省溫嶺市城南鎮登陸，至8月13日14時其被中央氣象臺停止編號。臺風“利奇馬”挾帶著狂風暴雨，席卷中國東部的若干省份，對浙江省、上海市、江蘇省、山東省造成巨大損失。

　　“利奇馬”自浙江溫嶺登陸當天12:00，據航班管家智慧出行實驗室數據，上海浦東機場、虹橋機場分別取消了89.29%、96.19%的進出港航班，寧波櫟社和杭州蕭山機場也取消了85.21%和82.89%的航班。

　　各大航空公司和機場積極應對“臺風”可能造成的影響，提前通知旅客航班被取消，提出免費退改簽政策，減少旅客經濟損失。

　　機場航班方面，臺風“利奇馬”于8月9日開始逐步影響浙江沿海機場起降，至8月11日造成溫州龍灣、杭州蕭山、寧波櫟社、上海浦東、上海虹橋、南京祿口、青島流亭，以及濟南遙墻8個機場大面積取消、延誤。

　　“利奇馬”夾帶的風雨導致沿海主要機場航班大面積取消

　　溫州龍灣機場影響時間：8月9日8:00-20:00

　　區間內總量 211 架次，進出港取消 154 架次，取消率 72.99%

　　進出港延 5 誤架次，延誤率 8.77%

　　正常率 24.64%

　　杭州蕭山機場影響時間：8月9日14:00-8月10日8:00

　　區間內總量 552 架次，進出港取消 355 架次，取消率 64.31%

　　進出港延誤 129 架次，延誤率 65.48%

　　正常率 12.32%

　　寧波櫟社機場影響時間：8月9日15:00-8月10日15:00

　　區間內總量 267 架次，進出港取消 232 架次，取消率 86.89%

　　進出港延誤 13 架次，延誤率 37.14%

　　正常率 8.24%

　　上海浦東機場影響時間：8月9日18:00-8月11日3:00

　　區間內總量 1755 架次，進出港取消 1577 架次，取消率 89.86%

　　進出港延誤 130 架次，延誤率 73.03%

　　正常率 2.74%

　　上海虹橋機場影響時間：8月9日20:00-8月11日6:00

　　區間內總量 1002 架次，進出港取消 947 架次，取消率 94.51%

　　進出港延誤 40 架次，延誤率 72.73%

　　正常率 1.50%

　　南京祿口機場影響時間：8月10日7:00-21:00

　　區間內總量 593 架次，進出港取消 187 架次，取消率 31.53%

　　進出港延誤 148 架次，延誤率 36.45%

　　正常率 43.51%

　　“利奇馬”于8月11日20時50分許在山東省青島市黃島區沿海再次登陸，登陸時中心附近最大風力有9級(23m/s) ，此后其移入渤海海面并不斷減弱，最終于8月13日14時被中央氣象臺停止編號 。

　　青島流亭機場影響時間：8月11日1:00-16:00

　　區間內總量 335 架次，進出港取消 212 架次，取消率 63.28%

　　進出港延誤 39 架次，延誤率 31.71%

　　正常率 25.07%

　　濟南遙墻機場影響時間：8月11日4:00-8月12日4:00

　　區間內總量 378 架次，進出港取消 68 架次，取消率 17.99%

　　進出港延誤 120 架次，延誤率 38.71%

　　正常率 50.26%

　　五、結語

　　

　　中國境內受夏日雷雨天氣影響嚴重的東部地區恰好也是中國經濟最活躍、航班航線最密集的區域。受氣候變化影響，極端天氣增多，暑期客運高峰和737MAX停運造成的運力下降，更為雷雨季航班準時準點運行增加了不確定性。

　　但在客觀天氣環境較差的情況下，京津冀、長三角、珠三角城市圈的重要機場以及前十大航空公司的延誤率和延誤時長同比去年都有不同程度的下降，準點率平穩提升，證明中國民航在應對不穩定天氣時越來越有能力兼顧旅客的安全和準時。

　　數據說明

　　數據周期：2019年6月1日至2019年8月31日

　　大陸機場等級：根據中國民用航空局發布的2018年民航機場吞吐量排名表，將中國大陸機場按旅客吞吐量劃分為千萬級機場、200萬-1000萬級機場和200萬級以下機場。

　　出港準點航班：滿足以下兩個條件之一的航班：1)實際起飛時間-計劃起飛時間<30分鐘;2)離開登機口時間-計劃起飛時間<15分鐘;

　　出港準點率：出港準點航班量÷實際出港總航班量×100%;

　　起飛延誤時長：實際起飛時間-計劃起飛時間，若提前起飛，則起飛延誤時長為0;

　　起飛平均延誤時長：起飛延誤時長總和÷實際出港航班量;

　　到港準點航班：滿足以下兩個條件之一的航班：1)實際到達時間-計劃到達時間<30分鐘;2)到達登機口時間-計劃到達時間<15分鐘;

　　到港準點率：到港準點航班量÷實際到港總航班量×100%;

　　到達延誤時長：實際到達時間-計劃到達時間，若提前到達，則到達延誤時長為0;

　　到達平均延誤時長：到達延誤時長總和÷實際到港航班量。