持続可能な空港地上運用に向けて：定時性・効率性・炭素排出制御を両立する滑走路・タクシーウェイシステムの多目的協調スケジューリング手法

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a novel multi-objective optimization framework for airport surface operations with demonstrated sustainability gains, useful for further research in air-ground collaboration.

🏢実務担当者:Offers a practical tool for airport operators and airlines to reduce fuel costs and emissions while improving punctuality, directly supporting sustainability reporting.

🏛政策担当者:Highlights the potential of operational optimization to achieve aviation emission reduction targets, informing policy on airport efficiency and green aviation.

高密度空港における地上混雑とタキシング遅延は、地上段階の燃料消費と排出が空港総排出量の大きな割合を占めることから、航空の持続可能性をますます制約している。既存の研究は通常、航空交通流管理と地上リソースのスケジューリングを分離しており、定時性、環境便益、およびリソース利用率の協調的最適化を妨げている。本論文は、空陸協調意思決定を指向した滑走路・タキシーウェイシステムのための多目的最適化手法を提案し、計算離陸時刻（CTOT）遵守制約を統合する。CTOT逸脱、総タキシング時間、および滑走路作業負荷の不均衡を最小化する3目的混合整数計画モデルを定式化する。双方向エリートフィードバック機構を備えたハイブリッド知能アルゴリズムSSA-SCA-NSGA-IIを、このNP困難問題に対処するために設計する。検証には、北京大興国際空港のピーク期間中の58便の出発便の実運用データを使用する。結果は、提案手法がパレートフロント上で効果的なトレードオフを達成することを実証している：CTOT遵守率は77.6%から89.7〜96.6%に向上；総タキシング時間は692分から551〜635分に短縮；二重滑走路の利用不均衡は5.2%から1.7〜3.8%に低下。これらの改善は定量化可能な持続可能性の利益につながる：ピーク1時間あたりの燃料消費は1425〜3525 kg削減され、CO2排出は4503〜11,139 kg削減される。さらに、定時性の19パーセントポイント改善により、旅客遅延コストが低下し、管制官の調整作業負荷が軽減される。環境的持続可能性（カーボンフットプリント削減）、経済的持続可能性（燃料および運用コスト削減）、および社会的持続可能性（サービス定時性と労働効率）を同時に推進することにより、本フレームワークは、持続可能な開発目標（SDGs）に沿ったグリーン空港地上運用のための、測定可能で、監視可能であり、政策に関連する意思決定支援ツールを提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Surface congestion and taxiing delays at high-density airports increasingly constrain aviation sustainability, as ground-phase fuel consumption and emissions constitute a significant share of total airport emissions. Existing studies typically decouple air traffic flow management from ground resource scheduling, hindering coordinated optimization of punctuality, environmental benefits, and resource utilization. This paper proposes a multi-objective optimization method for runway-taxiway systems oriented toward air–ground collaborative decision-making, integrating Calculated Take-Off Time (CTOT) compliance constraints. A tri-objective mixed-integer programming model is formulated to minimize CTOT deviation, total taxiing time, and runway workload imbalance. A hybrid intelligent algorithm, SSA-SCA-NSGA-II, is designed with a bidirectional elite feedback mechanism to address this NP-hard problem. Validation uses real operational data of 58 departure flights during a peak period at Beijing Daxing International Airport. The results demonstrate that the proposed method achieves effective trade-offs on the Pareto front: CTOT compliance rate increased from 77.6% to 89.7–96.6%; total taxiing time decreased from 692 min to 551–635 min; and dual-runway utilization imbalance declined from 5.2% to 1.7–3.8%. These improvements translate into quantifiable sustainability gains: fuel consumption is reduced by 1425–3525 kg and CO2 emissions by 4503–11,139 kg per peak hour, alongside a 19-percentage point improvement in punctuality that lowers passenger delay costs and reduces controller coordination workload. By simultaneously advancing environmental sustainability (carbon footprint reduction), economic sustainability (fuel and operational cost savings), and social sustainability (service punctuality and labor efficiency), the framework provides a measurable, monitorable, and policy-relevant decision-support tool for green airport surface operations aligned with sustainable development goals (SDGs).

• openalex https://doi.org/10.3390/su18136837first seen 2026-07-08 05:22:40