Luận văn thạc sĩ Kỹ thuật hàng không: Dự báo số lượt khách và số chuyến bay tại cảng hàng không Tân Sơn Nhất

MS Excel and Python are used to describe the number of flight data over the years to assess future development trends, and the focus of this topic is to use SARIMA model to analyze and e

iv

/Ӡ,&Ҧ0Ѫ1

7UkQWUӑQJFҧPѫQFiFWKҫ\F{WURQJ%ӝP{Q.ӻWKXұWHjQJNK{QJ7UѭӡQJĈҥLKӑF

%iFKNKRDĈҥLKӑF4XӕFJLD7KjQKSKӕ+ӗ&Kt0LQKÿmWҥRQKӳQJÿLӅXNLӋQWӕWQKҩWÿӇW{LWKӵFKLӋQOXұQYăQĈһFELӋWW{L[LQJӱLOӡLFҧPѫQVkXVҳFÿӃQ3*676/ê+QJ$QKÿmWұQWuQKKѭӟQJGүQW{LKRjQWKLӋQÿӅWjLQj\

7{LFNJQJ[LQÿѭӧFEj\WӓOzQJELӃWѫQFKkQWKjQKQKҩWÿӃQFiFGRDQKQJKLӋSPjW{LÿmFyÿLӅXNLӋQJһSJӥNKҧRViWYjFiFFKX\rQJLDWURQJFiFOƭQKYӵFOLrQTXDQÿmÿyQJJySQKӳQJWK{QJWLQY{FQJTXêEiXYjQKӳQJêNLӃQ[iFÿiQJÿӇW{LFyWKӇKRjQWKjQKQJKLrQFӭXQj\

7{LFNJQJ[LQJӱLOӡLFҧPѫQVkXVҳFÿӃQEҥQ/r7Kӏ3KѭѫQJ/LQKEҥQ3KҥP+ӗQJ

;XkQYjFiFEҥQVLQKYLrQOӟS4/%-.FӫD+ӑF YLӋQ+jQJNK{QJ9LӋW1DPÿmnKLӋWWuQKKӛWUӧW{LKRjQWKLӋQOXұQYăQWӕWQJKLӋS

9uWKӡLJLDQYjNLQKQJKLӋPFӫDW{LFzQKҥQFKӃQrQOXұQYăQQj\NK{QJWKӇWUiQKÿѭӧFQKӳQJWKLӃXVyW5ҩWPRQJQKұQÿѭӧFJySêYjFKӍGҥ\FӫDTXêWKҫ\F{ÿӇW{LFyWKӇEәVXQJQkQJFDRNLӃQWKӭFFӫDPuQKSKөFYөWӕWKѫQFKRQKӳQJF{QJWiFYӅVDX

;LQFKkQWKjQKFҧPѫQ

+ӑFYLrQWKӵFKLӋQ /Ç1*8<ӈ1+Ӗ1*3+Ò&

v

7Ï07Ҳ7/8Ұ19Ă1

/XұQYăQWKҥFVƭQj\FyPөFWLrXGӵEiRVӕFKX\ӃQED\ và VӕOѭӧWNKiFK thông qua CҧQJKjQJNK{QJ7kQ6ѫQ1KҩWWURQJÿLӅXNLӋQ tW[XҩWKLӋQQKӳQJELӃQFӕOӟQҧQKKѭӣQJÿӃQQJjQKKjQJNK{QJ

6kQED\7kQ6ѫQ1KҩWOjVkQED\EұQUӝQQKҩWFҧQѭӟFYӟLUҩWQKLӅXKRҥWÿӝQJED\KjQJQăP9LӋF GӵEiRYӅWăQJWUѭӣQJVӕFKX\ӃQED\YjVӕKjQKNKiFKJL~SFiFKmQJKjQJNK{QJFҧQJKjQJNK{QJF{QJW\FXQJFҩSGӏFKYөNK{QJOѭXQKjFKӭFWUiFKKjQJNK{QJ«FyQKӳQJVӵFKXҭQEӏKӧSOêYjFKLӃQOѭӧFÿҫXWѭWKtFKKӧSÿӇÿiSӭQJQKXFҫXWURQJWѭѫQJODL

/XұQYăQQj\WUuQKEj\FiFP{WҧYjWK{QJVӕNKDLWKiFTXDQWUӑQJFӫDVkQED\7kQ6ѫQ1KҩWtính tRiQQăQJOӵFÿѭӡQJFҩWKҥFiQKÿӅ[XҩWYӏWUt[k\GӵQJÿѭӡQJOăQWKRiWO\QKDQKÿѭDUDQKLӅXJLҧLSKiSÿӇWK~Fÿҭ\QӅQNK{QJOѭX

MS Excel và Python ÿѭӧFGQJÿӇP{WҧGӳOLӋXED\WURQJQKӳQJQăPTXDÿӇÿiQKJLi[XKѭӟQJSKiWWULӇQWURQJWѭѫQJODLYjWUӑQJWkPFӫDÿӅWjLQj\OjVӱGөQJP{KuQK6$5,0$ÿӇSKkQWtFKYjÿiQKJLiQKӳQJVӕOLӋXED\WKXWKұSÿѭӧFWӯFҧQJKjQJNK{QJTXӕFWӃ7kQ6ѫQ1KҩW

7ӯNKRiGӵEiRFKX\ӃQED\KjQKNKiFKVkQED\7kQ6ѫQ1KҩW

vi

ABSTRACT

This master's thesis has the aim of forecasting the number of flights and passengers passing through Tan Son Nhat Airport in the absence of major events affecting on aviation industry

Tan Son Nhat Airport is the busiest airport in the country with a lot of flight activities every year The forecast of flights and passengers growth helps airlines, airport authority, air traffic services company, aviation authority have an adequate preparation and an appropriate investment strategy to meet future needs

This thesis presents the descriptions and important operational parameters of Tan Son Nhat Airport, calculates runway capacity, proposes the position of rapid exit taxiways and recommends many solutions to boost the air traffic

MS Excel and Python are used to describe the number of flight data over the years

to assess future development trends, and the focus of this topic is to use SARIMA model to analyze and evaluate flight data collected from Tan Son Nhat international airport

Keywords: forecast, flight, passenger, Tan Son Nhat airport

vii

/Ӡ,&$0Ĉ2$1

/XұQ YăQ Qj\ Oj F{QJ WUuQK QJKLrQ FӭX FӫD Fi QKkQ W{L ÿѭӧF WKӵF KLӋQ GѭӟL VӵKѭӟQJ GүQ NKRD KӑF FӫD PGS TS Lý Hùng Anh &iF Vӕ OLӋX QKӳQJ NӃW OXұQQJKLrQFӭXÿѭӧFWUuQKEj\WURQJOXұQYăQQj\KRjQWRjQ WUXQJWKӵF7{L[LQKRjQWRjQFKӏXWUiFKQKLӋPYӅOӡLFDPÿRDQQj\

1JѭӡLWKӵFKLӋQ

/r1JX\ӉQ+ӗQJ3K~F

viii

MӨC LӨC

&+ѬѪ1*7Ә1*48$1 1

7tQKFҩSWKLӃWFӫDÿӅWjL 1

0өFWLrXFӫDÿӅWjL 5

0өF WLrXWәQJTXDQ 5

0өFWLrXFөWKӇ 5

3KҥPYLFӫDÿӅWjL 5

1.4 3KѭѫQJSKiSQJKLrQFӭX 5

3KѭѫQJSKiSÿӏQKWtQK 5

3KѭѫQJSKiSÿӏQKOѭӧQJ 5

éQJKƭDFӫDÿӅWjL 5

1.5.1 Ý nJKƭDNKRDKӑF 5

éQJKƭDWKӵFWLӉQ 6

ĈLӇPPӟLFӫDÿӅWjL 6

*LӟLKҥQFӫDÿӅWjL 7

3KѭѫQJSKiSVӱGөQJ 7

1.7.1 ĈӝFKtQK[iFFӫDGӳOLӋX 8

1.7.2 ӃWTXҧGӵNLӃQ 8

&+ѬѪ1*&Ѫ 6Ӣ/é7+8<ӂ79¬7Ә1*48$1&È&Ĉӄ7¬,1*+,Ç1 &Ӭ8&Ï/,Ç148$1 9

7uQKKuQKQJKLrQFӭXWUrQWKӃJLӟL 9

7uQKKuQKQJKLrQFӭXQJRjLQѭӟF 9

7uQKKuQKQJKLrQFӭXWURQJQѭӟF 13

ix

*LӟLWKLӋXYӅP{KuQKGӵEiR 16

2.1.1 0{KuQKGӵEiR$5,0$ 16

2.1.2 0{KuQKGӵEiR6$5,0$ 18

2.3 CiFEѭӟF[k\GӵQJP{KuQK6$5,0$ 19

&+ѬѪ1*7Ә1*48$19ӄ6Æ1%$<7Æ16Ѫ11+Ҩ7 22

&iFWK{QJWLQYӅVkQED\7kQ6ѫQ1KҩWÿmÿѭӧFF{QJEӕ 22

9ӏWUtÿӏDOê 22

&ѫVӣ KҥWҫQJ 22

7uQKKuQKKRҥWÿӝQJED\WҥLVkQED\7kQ6ѫQ1KҩWWURQJJLDLÿRҥQKLӋQ nay 35

&+ѬѪ1* 'Ӵ %È26Ӕ&+8<ӂ1 %$<9¬ 6Ӕ/ѬӦ7 +È&+7+Ð1* 48$&Ҧ1*+¬1*.+Ð1*7Æ16Ѫ11+Ҩ7 38

7uQKKuQKiSGөQJP{KuQK6$5,0$ 38

7әQJTXDQYӅGӳOLӋX 38

;ӱOtGӳOLӋX 39

.LӇPQJKLӋPÿӝWLQFұ\FӫDP{KuQK 39

.LӇPÿӏQKP{KuQK 40

.LӇPÿӏQKSKҫQGѭ 40

6RViQKNӃWTXҧGӵEiRYjWKӵFWӃQăP 42

.ӃWOXұQYӅÿӝWLQFұ\FӫDP{KuQK 49

7әQJKӧSNӃWTXҧGӵEiR 49

6RViQKNӃWTXҧGӵEiRYӟLFiFÿӅWjLÿmF{QJEӕ 60

.ӃWOXұQFKѭѫQJ 63

x

&+ѬѪ1*  Ĉӄ ;8Ҩ7 3+ѬѪ1* È1 1Æ1* &$2 1Ă1* /Ӵ& +$,

7+È&7Ҥ,6Æ1%$<7Æ16Ѫ11+Ҩ7 64

&ҧLWLӃQNKҧQăQJFӫDNKXED\ 64

1ăQJOӵFKLӋQKjQKFӫDÿѭӡQJ&+& 64

1ăQJOӵFÿѭӡQJ&+&WURQJWUѭӡQJKӧSFKӍFyWjXED\KҥFiQK 67

1ăQJOӵFÿѭӡQJ&+&WURQJWUѭӡQJKӧSFKӍFyWjXED\FҩWFiQK 70

1ăQJOӵFFӫDÿѭӡQJ&+&WURQJWUѭӡQJKӧSWjXED\ÿLYjÿӃQKӛQ KӧS 73

7tQKWRiQYӏWUt[k\ÿѭӡQJOăQWKRiWO\QKDQK 87

1KұQ[pWYӅQăQJOӵFFӫDÿѭӡQJ&+& 87

7tQKNKRҧQJFiFK[ҧÿjFӫDWjXED\WKHROêOXұQ 87

7tQKNKRҧQJFiFK[ҧÿjFӫDWjXED\WKHR'RF 95

1KұQ[pWYӅQăQJOӵFVkQÿӛ 97

&ҧLWLӃQTX\WUuQKÿLӅXKjQKWUrQNKXED\ 100

3KѭѫQJWKӭFNKDLWKiFÿѭӡQJ&+&KLӋQKjQK 100

 7tQK WRiQ ÿӅ [XҩW FKR SKpS WjX ED\ NKӣL KjQK FҳW TXD ÿҫX ÿѭӡQJ CHC 07R 104

4X\WUuQKNLӇPWUDÿѭӡQJ&+& 115

7uQKKuQKNKDLWKiFKLӋQQD\ 115

.KX\ӃQFiRFӫDWәFKӭF+.''TXӕFWӃ 116

ĈӅ[XҩWWKD\ÿәLTX\WUuQK 116

4X\WUuQKÿLӅXKjQKWjXED\NKLFyFKX\rQFѫ9,3  117

+ҥQFKӃNKDLWKiFWҥLFҧQJKjQJNK{QJNKLFyKRҥWÿӝQJFKX\rQFѫ 117

xi

ĈӅ[XҩWFҧLWLӃQSKѭѫQJWKӭFSKөFYөFKX\rQFѫ 118

7UDQJWKLӃWEӏSKөFYөWjXED\ 121

&iFEӃQ\rXFҫXWjXED\SKҧLNpR± ÿҭ\ 121

ĈӅ[XҩWJLҧPWKӡLJLDQFKLӃPGөQJÿѭӡQJOăQ 123

&+ѬѪ1*.ӂ7/8Ұ19¬.,ӂ11*+ӎ 124

7¬,/,ӊ87+$0.+Ҧ2 127

3+Ө/Ө& 130

AFTN

Aeronautical Fixed Telecommunication Network

Information Publication 7ұSVDQWK{QJEiRWLQWӭFKjQJNK{QJ

ANN Artificial Neural

AR Auto Regression 7ӵKӗLTX\

ARIMA Autoregressive Integrated

Moving Average 7ӵKӗLTX\WtFKKӧSWUXQJEuQKWUѭӧW

ARIMAX

Autoregressive Integrated Moving Average with Explanatory Variable

$5,0$NqPWKHRELӃQJLҧLWKtFK

ATIS Automatic terminal 'ӏFKYөWK{QJEiRWLQWӭFVkQED\

xiii

information service

AWOS Automated Weather

Observing System +ӋWKӕQJTXDQWUҳFWKӡLWLӃWWӵÿӝQJ

BIC Bayes information

criterion 7LrXFKXҭQNLӇPÿӏQK%D\HV

COVID Corona Virus Disease %ӋQKJk\UDGRYLUXV&RURQD

CWY Clearway KRҧQJWUӕQJÿҫXÿѭӡQJ&+&

DME Distance Measuring

Equipment 7KLӃWEӏÿRNKRҧQJFiFK

ETA Estimated Time of Arrival *LӡGӵNLӃQÿӃQ

ETD Estimated Time of

GMS Geostationary

Meteorological Satellite 9ӋWLQKNKtWѭӧQJÿӏDWƭQK

HQ Hannan ± Quinn 7LrXFKXҭQNLӇPÿӏQKHannan ± Quinn

IATA International Air

Transport Association +LӋSKӝLVұQWҧLKjQJNK{QJTXӕFWӃ

ICAO International Civil

Aviation Organization 7әFKӭF+jQJNK{QJGkQGөQJTXӕFWӃ ILS Instrument landing system +ӋWKӕQJKҥFiQKEҵQJWKLӃWEӏ

xiv

LCC Low cost carrier +mQJKjQJNK{QJJLiUҿ

MA Moving Average 7UXQJEuQKWUѭӧW

MAPE Mean Absolute

Percentage Error /ӛLSKҫQWUăPWX\ӋWÿӕLWUXQJEuQK

METAR Meorological Aerodrome

MLE Maximum Likelihood

Estimation ѬӟFOѭӧQJKӧSOêFӵFÿҥL

MSE Mean Squared Error 6DLVӕEuQKSKѭѫQJWUXQJEuQK

MSL Mean Sea Level 0ӵFQѭӟFELӇQWUXQJEuQK

NDB Non-Directional Beacon ĈjLGүQÿѭӡQJY{KѭӟQJ

RMSE Root Mean Squared Error

xv

ROT Runway Occupancy Time 7KӡLJLDQFKLӃPGөQJÿѭӡQJCHC

SARIMA

Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average

ARIMA Fy\ӃXWӕ mùa Yө

SIC Schwarz Information

Criterion 7LrXFKXҭQNLӇPÿӏQKSchwarz

SIGMET

Significant Meteorological Information

7LQWӭFWKӡLWLӃWTXDQWUӑQJ

SPECI

The aviation special weather report

%ҧQWLQTXDQWUҳFNKtWѭӧQJÿһFELӋW

SVR Support Vector

Regression +ӗLTX\YpFWѫKӛWUӧ

TAF Terminal Aerodrome

VAR Vector Auto Regression 0{KuQKYHFWѫWӵKӗLTX\

VATM Vietnam Air Traffic

Management Corporation 7әQJF{QJW\4XҧQOêED\9LӋWNam

VHF Very High Frequency 6yQJFyWҫQVӕUҩWFDR

VIP Very Important Person 1KkQYұWTXDQWUӑQJFKX\ӃQED\FKX\rQ

SADIS

+ӋWKӕQJWKXVӕOLӋXVҧQSKҭPGӵEiRWKӡLWLӃWWRjQFҫX

WGS World Geodetic System +ӋWKӕQJWUҳFÿӏDWKӃJLӟL

xvii

'$1+0Ө&%Ҧ1*

Bҧng 2.1- Dӵ EiROѭӧng du khách quӕc tӃ ÿӃn )<50DFHGRQLDJLDLÿRҥn 2014

-2018 10

Bҧng 2.2 ± ĈiQKJLiP{KuQKARIMA(1,1,1) và ARIMA(2,1,2) 10

Bҧng 2.3- KӃt quҧ dӵ báo theo công trình cӫa :DL+RQJ.DQ7VXLYjÿӗng sӵ 11 Bҧng 2.4 - Tóm tҳWFiFP{KuQK6$5,0$ÿѭӧc chӑn 13

Bҧng 2.5 ± Dӵ EiRJLiW{PV~QăP 15

Bҧng 2.6 ± 6RViQKOѭӧng khách dӵ báo và thӵc tӃ 5 tháng cӫDQăP 16

Bҧng 2.7 ± Dӵ báo khách quӕc tӃ JLDLÿRҥn 2018 ± 2020 16

Bҧng 4.1± KiӇu loҥi hiӋSSKѭѫQJVDL 39

Bҧng 4.2- KӃt quҧ ѭӟFOѭӧng mô hình SARIMA (1,1,0) (0,1,1) [12] 40

Bҧng 4.3 ± KӃt quҧ kiӇPÿӏnh phҫQGѭ 42

Bҧng 4.4 ± KӃt quҧ kiӇPÿӏnh Breusch-Godfrey 42

Bҧng 4.5 ± So sánh kӃt quҧ dӵ báo và thӵc tӃ OѭӧWNKiFKÿӃQQăP 43

Bҧng 4.6 ± So sánh kӃt quҧ dӵ báo và thӵc tӃ sӕ chuyӃQED\ÿLQăP 48

Bҧng 4.7- Dӵ báo vӅ sӕ chuyӃn bay và sӕ Oѭӧt khách khӣi hành 52

Bҧng 4.8- Dӵ báo vӅ WjXED\YjKjQKNKiFKED\ÿӃn tính theo tӯng tháng 56

Bҧng 4.9- Dӵ báo sӕ chuyӃQED\YjKjQKNKiFKWK{QJTXDVkQED\7kQ6ѫQ1Kҩt tính theo tӯng tháng 59

Bҧng 4.10± Dӵ báo sӕ WjXED\YjKjQKNKiFKWK{QJTXDVkQED\7kQ6ѫQ1Kҩt theo tӯQJQăP 60

Bҧng 4.11 - Tәng hӧp kӃt quҧ dӵ EiROѭӧWNKiFKQăP 63

Bҧng 5.1- TӍ lӋ các hҥng tàu bay khai thác ӣ 761QăP 65

Bҧng 5.2± Thông sӕ cӫa các hҥng tàu bay khai thác ӣ 761QăP 66

xviii

Bҧng 5.3 - Phân cách tӕi thiӇu cӫa ICAO theo hҥng nhiӉXÿӝQJWURQJJLDLÿRҥn

CHC 68

Bҧng 5.4 - Xác suҩt xҧy ra tàu bay hҥQJLED\SKtDWUѭӟc tàu bay hҥng j 68

Bҧng 5.5± Thӡi gian giãn cách trung bình cӫa các hҥng tàu bay 69

Bҧng 5.6 - Tích giӳa xác suҩt xuҩt hiӋn và thӡi gian giãn cách trung bình cӫa các hҥng tàu bay 69

Bҧng 5.7 - Xác suҩt xҧy ra tàu bay hҥQJLED\SKtDWUѭӟc tàu bay hҥng j 70

Bҧng 5.8 - Thӡi gian giӳa 2 lҫn cҩt cánh liên tiӃp cӫa các hҥng tàu bay 72

Bҧng 5.9 - Tích giӳa xác suҩt xuҩt hiӋn và thӡi gian giӳa 2 lҫn cҩt cánh liên tiӃp cӫa các hҥng tàu bay 72

Bҧng 5.10 - Phân cách tӕi thiӇu cӫa CHKVN theo hҥng nhiӉX ÿӝng trong giai ÿRҥn CHC 74

Bҧng 5.11- Phân cách tӕi thiӇu giӳa tàu bay cҩt cánh và hҥ cánh 76

Bҧng 5.12- Xác suҩt gһp nhau cӫa tàu bay cҩt cánh và hҥ cánh 76

Bҧng 5.13- Tích giӳa xác suҩt xuҩt hiӋn và thӡi gian tӕi thiӇu giӳa tàu bay cҩt cánh và hҥ cánh 77

Bҧng 5.14 - Thông tin cӫa các hҥQJWjXED\ÿLÿӃn mӝWÿѭӡng CHC 80

Bҧng 5.15 - Thӡi gian cҫn thiӃWÿӇ cҩt cánh xen giӳDWjXÿiS 81

Bҧng 5.16 - Tích giӳa xác suҩt xuҩt hiӋn tàu bay và thӡi gian giãn cách khi dùng mӝWÿѭӡng CHC 81

Bҧng 5.17 - 6RViQKQăQJOӵFÿѭӡng CHC cӫDFiFF{QJWUuQKÿmF{QJEӕ 83

Bҧng 5.18 - Phân cách giӳDWjXÿLYjÿӃQWURQJÿӅ tài sӕ (3) 86

Bҧng 5.19 - Khoҧng cách xҧ ÿjFӫa tàu bay A321 NEO 89

Bҧng 5.20 - Khoҧng cách xҧ ÿjFӫa tàu bay A321 CEO 90

Bҧng 5.21- Khoҧng cách cҫQÿӇ tàu A321 dӯQJWUrQÿѭӡng CHC 92

xix

Bҧng 5.22 ± 6RViQKQăQJVXҩt CHC cӫa TSN vӟi các sân bay khác 98

Bҧng 5.23 - Sӕ Oѭӧt khách và sӕ chuyӃn bay ӭng vӟi QăQJOӵc khai thác tҫn suҩt sӱ dөQJÿѭӡng CHC 100

Bҧng 5.24 - Cӵ ly tӕi thiӇu cӫa tàu vӅ ÿiSWUrQ5ÿӇ WjXWUrQ/ÿѭӧc phép cҩt cánh 101

Bҧng 5.25 - Cӵ ly tӕi thiӇu cӫa tàu vӅ ÿiSWUrQ5ÿӇ WjXWUrQ/ÿѭӧc phép cҩt cánh 103

Bҧng 5.26 - Thông sӕ các bӅ mһt giӟi hҥn CNV 107

Bҧng 5.27 - Thông tin vӅ chiӅu cao tàu bay 112

Bҧng 5.28 - Tính xác suҩt va chҥm bҵng CRM 114

Bҧng 5.29 - ThӡLÿLӇm kiӇPWUDÿѭӡng CHC 116

Bҧng 5.30 - 3KѭѫQJiQNKDLWKiFNKLFyFKX\rQFѫÿL 119

Bҧng 5.31 - 3KѭѫQJiQNKDLWKiFNKLFyFKX\rQFѫÿӃn 121

Bҧng 5.32 - ThӡLJLDQNpRÿҭy tàu bay 122

xx

'$1+0Ө&+Î1+

Hình 1.1 - TӍ lӋ WăQJWUѭӣng hành khách hàng không 2005-2015 1

Hình 1.2 - 7ăQJWUѭӣng khách cӫa ngành hàng không tӯ QăPÿӃn 2017 cӫa mӝt sӕ Qѭӟc tiêu biӇu 2

Hình 1.3 - Sӕ Oѭӧng hành khách ngành hàng không thӃ giӟi tӯ ÿӃn 2018 3

Hình 1.4 - Sӕ Oѭӧt khách ngành hàng không ViӋt Nam tӯ ÿӃn 2017 4

Hình 2.1- /ѭӧng du khách quӕc tӃ ÿӃn F.Y.R Macedonia 9

Hình 2.2 ± /ѭӧQJGXNKiFKÿLÿӃQĈjL/RDQJLDLÿRҥn 1996 ± 2006 12

Hình 2.3 ± BiӃQÿӝng cӫDJLiW{PV~JLDLÿRҥn 2011-2016 14

Hình 3.1 - 6ѫÿӗ 6kQED\7kQ6ѫQ1Kҩt 25

Hình 3.2 - 6ѫÿӗ bӕ WUtÿѭӡQJOăQVkQÿӛ YjFiFÿLӇm nóng (hot spot) [15] 26

Hình 3.3 - Sӕ chuyӃn bay theo tӯng tháng tҥL 7kQ 6ѫQ 1KҩW JLDL ÿRҥn 2015 ± 2019 36

Hình 3.4 - Sӕ Oѭӧt khách theo tӯng tháng tҥL7kQ6ѫQ1KҩWJLDLÿRҥn 2015 ± 2019 37

Hình 4.1 - Dӵ báo cӫa tác giҧ NguyӉn Thanh Tính vӅ sҧQOѭӧng hành khách 61

Hình 4.2 ± Dӵ báo cӫa tác giҧ La UyӇn Hoa vӅ sҧQOѭӧng hành khách 62

Hình 5.1 ± &iFWUѭӡng hӧSWjXED\ÿѭӧc phép cҩt cánh 71

Hình 5.2 - +DLÿѭӡng CHC khai thác riêng biӋt 73

Hình 5.3- +DLÿѭӡng CHC song song so le nhau 74

Hình 5.4- KDLWKiFKDLÿѭӡQJEăQJVRQJVRQJ 75

Hình 5.5± KDLWKiFÿѭӡng cҩt hҥ cánh 78

Hình 5.6 - &iFWUѭӡng hӧp phân cách nhiӉXÿӝng cҫQÿѭӧc xét 85

Hình 5.7- NhiӋWÿӝ trung bình hàng tháng tҥi TP.HCM 91

xxi

Hình 5.8 - Cӵ ly 1738m tính tӯ ÿҫu thӅPÿѭӡng CHC 94

Hình 5.9 - &iFTXmQJÿѭӡQJKmPÿjFӫDWjXED\ÿiS 95

Hình 5.10 - Sӕ Oѭӧt cҩt hҥ cánh hàng giӡ tҥL7kQ6ѫQ1KҩWQăP 99

Hình 5.11± Tàu bay dӯng chӡ WUѭӟFÿѭӡng CHC 07R 104

Hình 5.12± Các bӅ mһt giӟi hҥQFKѭӟng ngҥi vұt 106

Hình 5.13- Mô tҧ bӅ mһW³,QQHU$SSURDFK´ 108

Hình 5.14± Hình chiӃu cҥnh bӅ mһt Inner APP 109

Hình 5.15 - Hình chiӅu bҵng và hình chiӃu cҥnh bӅ mһt VSS 110

Hình 5.16 - 7jXED\OăQGѭӟi mһt phҷng VSS và Inner APP 110

Hình 5.17- Ĉӝ cao bӅ mһt OAS 111

Hình 5.18± Tàu bay cҳWTXD5SKtDGѭӟLWjXED\ÿiS 113

Hình 5.19 ± Tàu bay cҳWTXD5SKtDGѭӟi các mһt phҷng giӟi hҥn CNV 113

Hình 5.20 ± 6ѫÿӗ bӃQÿӛ TXDÿrPWҥL&+.7kQ6ѫQ1Kҩt 122

1

&+ѬѪ1* TӘNG QUAN 1.1 Tính cҩp thiӃt cӫDÿӅ tài

1KӳQJQăPJҫQÿk\QJjQKKjQJNK{QJNKXYӵF&KkXÈÿDQJFyQKӳQJEѭӟFSKiWWULӇQKӃWVӭFҩQWѭӧQJWURQJÿy9LӋW1DPÿѭӧF,$7$GӵÿRiQOj PӝW trong QăP QѭӟFFyWӕFÿӝWăQJWUѭӣQJKjQKNKiFK FDRQKҩWѭӟFWtQKWULӋXOѭӧWNKiFKPӟLWURQJWәQJVӕWULӋXOѭӧWJLDLÿRҥQ- 7ӯQăP, hãng hàng không JLiUҿ/&&V FӫD9LӋW1DPÿҫXWLrQFҩWFiQKÿmWҥRUDVӵFҥQKWUDQKYӅJLiFҧYjFKҩW OѭӧQJ GӏFK Yө ÿHP ÿӃQ FKR KjQK NKiFK QKLӅX OӵD FKӑQ SK KӧS KѫQ &NJQJFKtQKVӵFҥQKWUDQKQj\ÿmJySSKҫQYjRYLӋFWKD\ÿәLWKyLTXHQGLFKX\ӇQFӫDÿҥLÿDVӕQJѭӡLGkQFKX\ӇQGҫQWӯSKѭѫQJWLӋQÿѭӡQJEӝKRһFÿѭӡQJVҳWVDQJÿѭӡQJKjQJNK{QJĈLӅXQj\ÿmWK~Fÿҭ\VӵSKiWWULӇn cӫDQJjQKKjQJNK{QJӣ9LӋW1DP 7KHREiRFiRFӫD1JkQKjQJWKӃJLӟLWKuPӭFÿӝWăQJWUѭӣQJKjQKNKiFKWӯQăP2005-FӫDQJjQK+jQJNK{QJ9LӋW1DPOj>@

2

Hình 1.2 - 7ăQJWU˱ͧQJNKiFKFͯDQJjQKKjQJNK{QJWͳQăPÿ͇QFͯD

P͡WV͙Q˱ͣFWLrXEL͋X[32]

Hình 1.2 cho WKҩ\WӕFÿӝWăQJWUѭӣQJKjQKNKiFKFӫD9LӋW1DPOjYѭӧWWUӝLVRYӟLWUXQJEuQKFӫDNKXYӵFFKkXȱ 7KiL%uQK'ѭѫQJ 'Rÿy9LӋW1DPOjWKӏWUѭӡQJWLӅPQăQJYӅQJjQKKjQJNK{QJÿӕLYӟLFiFQKjÿҫXWѭ9jRQăPÿmFyWKrPKmQJKjQJNK{QJ%DPERRPӟLÿLYjRKRҥWÿӝQJJySSKҫQYӁQrQEӭFWUDQKÿDGҥQJYӅKjQJNK{QJGkQGөQJ9LӋW1DP

3

Hình 1.3 - 6͙O˱ͫQJKjQKNKiFKQJjQKKjQJNK{QJWK͇JLͣLWͳÿ͇Q

[34]

4

Hình 1.4 - 6͙O˱ͫW NKiFKQJjQKKjQJNK{QJ9L͏W1DPWͳÿ͇Q>@

HìQKFKRWKҩ\VӕOѭӧQJNKiFKGLFKX\ӇQEҵQJÿѭӡQJKjQJNK{QJFӫD9LӋW1DPQJj\FjQJWăQJÿһFELӋWOjOѭӧQJNKiFKTXӕFQӝLӢQѭӟFWDWKuVkQED\OӟQQKҩWYjQKӝQ QKӏS QKҩW FKtQK Oj VkQ ED\ 7kQ 6ѫQ 1KҩW YӟL QăQJ OӵF WKHR TX\ KRҥFK FKRQăPOjWULӋXOѭӧWNKiFKPӛLQăPSKrGX\ӋWQăP QKѭQJÿӕLYӟLQKXFҫX KjQJ NK{QJ WăQJ WUѭӣQJ PҥQK QKѭ KLӋQ QD\ WKu QăQJ OӵF FӫD 7kQ 6ѫQ 1KҩWNK{QJÿӫÿӇÿiSӭQJVӕOѭӧQJKjQKNKiFKÿLÿӃQKjQJQăP'Rÿy7Kӫ7ѭӟQJFKtQKSKӫÿm SKr GX\ӋWÿӅ iQ [k\ GӵQJVkQED\/RQJ7KjQK NKӣLF{QJ YjR TXêII/2020 và GӵNLӃQ KRjQWKjQKYjRQăP>@

1KѭYұ\QӃXNӃKRҥFKÿѭӧFWKӵFKLӋQWKHRÿ~QJWLӃQÿӝWKuYjRQăPVkQED\Long 7KjQKÿѭӧF[k\GӵQJKRjQWҩWVӁFKLDVҿKҫXKӃWJiQKQһQJFKRVkQED\7kQ6ѫQ1KҩWWKӃQrQWDFKӍFҫQJLDWăQJQăQJOӵFFӫD7kQ6ѫQ1KҩWÿӇÿiSӭQJQKXFҫX YұQ WҧL KjQJ NK{QJ ÿӃQ KӃW QăP  ĈӇ OjP ÿѭӧF ÿLӅX ÿy FҫQ Fy QKӳQJQJKLrQFӭXFөWKӇÿӇGӵEiRQKXFҫXKjQKNKiFKKjQJKRiÿLYjÿӃQWҥLVkQED\7kQ6ѫQ1KҩWÿӇWӯÿyFyKѭӟQJSKiWWULӇQFӣVӣKҥWҫQJJLҧLTX\ӃWQWҳFWURQJQKjJDYjWUrQNKXED\/XұQYăQQj\WUuQKEj\YӅYLӋFGӵEiRVӕFKX\ӃQED\YjKjQKNKiFKÿLÿӃQVkQED\7kQ6ѫQ1KҩWWURQJ JLDLÿRҥQ± YjÿӅ[XҩWPӝWVӕêNLӃQJLDWăQJQăQJOӵFÿѭӡQJ&+&WK~Fÿҭ\QӅQNK{QJOѭX

- ;iFÿӏQKYӏWUt[k\WKrPÿѭӡQJOăQWKRiWO\QKDQK

- ĈӅ[XҩWJLҧLSKiS ÿӇFҧLWKLӋQQăQJOӵFNKXED\

1.3 Phҥm vi cӫDÿӅ tài

- Không gian: &ҧQJKjQJNK{QJ7kQ6ѫQ1KҩW

- Thӡi gian: 'ӳOLӋXÿѭӧFWKXWKұSWӯÿӃQ1/12/2019

ĈӅWjLVӁGӵEiRVӕFKX\ӃQED\YjQKXFҫXYұQWҧLKjQKNKiFKWҥLFҧQJKjQJNK{QJ7kQ6ѫQ1KҩWGӵEiRcho QăP

1.4 3KѭѫQJSKiSQJKLrQFӭu

1.4.1 3K˱˯QJSKiSÿ͓nh tính

7KӭQKҩWWKDPNKҧRFiFWjLOLӋXFiFF{QJWUuQKQJKLrQFӭXWUѭӟFÿk\OLrQTXDQÿӃQÿӅWjL

1.5.2 éQJKƭDWK͹c ti͍n

- Giúp các hãng hàng không ELӃW ÿѭӧF OѭӧQJ NKiFK WURQJ WѭѫQJ ODL ÿӇ [k\ GӵQJFKLӃQOѭӧFSKiWWULӇQÿӝLWjXED\QJXӗQQKkQOӵFSKiWWULӇQPҥQJOѭӟLÿѭӡQJED\YjGӏFKYөNKiFKKjQJ

- *L~SFҧQJKjQJNK{QJ7kQ6ѫQ1KҩWQҳPÿѭӧFQKXFҫXKjQKNKiFKÿӇTX\KRҥFKOҥLÿѭӡQJEăQJÿѭӡQJOăQVkQÿӛWjXED\[k\GӵQJPӟLKRһFQkQJFҩSQKjJD và WX\ӇQWKrPQKkQYLrQ ÿӇSKөFYөVӕOѭӧQJKjQJNKiFKWURQJWѭѫQJODL[k\GӵQJKӋWKӕQJDQQLQKÿӇÿҧPEҧRDQQLQKDQWRjQKjQJNK{QJ

- *L~SQKjFKӭFWUiFKKjQJNK{QJ9LӋW1DPFQJYӟLF{QJW\FXQJFҩSGӏFKYөEҧRÿҧPKRҥWÿӝQJED\ WKҩ\ÿѭӧFQKXFҫXFҩSWKLӃWSKҧLFҧLWLӃQ FiFSKѭѫQJWKӭFED\ÿLÿӃQVkQED\7kQ6ѫQ1KҩWEDQKjQKFiFTX\ÿӏQKWKtFKKӧSÿӇÿLӅXKjQKED\DQWRjQYjKLӋXTXҧTX\KRҥFKYQJWUӡLYjWKLӃWNӃPҥQJOѭӟLÿѭӡQJED\ÿӇWӕLѭXKyD KLӋXVXҩWNKDLWKiF ED\QkQJ FҩSWUDQJ WKLӃWEӏWK{QJWLQOLrQ OҥF GүQ ÿѭӡQJFNJQJQKѭKXҩQOX\ӋQÿӝLQJNJQKkQYLrQÿӇÿiSӭQJQKXFҫXNKDLWKiF

- /XұQYăQ FNJQJ ÿӅ[XҩW YӏWUt [k\ÿѭӡQJOăQWKRiWO\QKDQKÿӇQKjFKӭFWUiFKYjFѫTXDQOLrQTXDQFkQQKҳFOӧLtFKYjFKLSKtWURQJYLӋF[k\GӵQJ

1.6 ĈLӇm mӟi cӫDÿӅ tài

7KӡLJLDQJҫQÿk\WuQKKuQKWҳFQJKӁQӣVkQED\7kQ6ѫQ1KҩWOjPӝWYҩQÿӅPDQJWtQKWKӡLVӵҧQKKѭӣQJNK{QJFKӍÿӃQQJjQKKjQJNK{QJPjFzQOLrQTXDQÿӃQFiFQJjQKNKiFQKѭJLDRWK{QJGXOӏFKGӏFKYө«'RÿyWURQJQKӳQJQăPYӯDTXDcó FiFÿӅWjLNKiFFNJQJQJKLrQFӭXYӅFKLӃQOѭӧFSKiWWULӇQVkQED\7kQ6ѫQ1KҩWFөWKӇOjQJKLrQFӭXFӫD$'&&ÿӅ[XҩW[k\WKrPQKjJDKjQKNKiFKӣSKtD1DP [8]

7

3KѭѫQJiQQj\ÿmÿѭӧFEӝ*LDRWK{QJYұQWҧLWK{QJTXDYjWUuQKFKR7Kӫ7ѭӟQJFKtQKSKӫSKrGX\ӋW1JRjLUDFzQFySKѭѫQJiQFӫD$'3LÿӅ[XҩW[k\QKjJD7YӅ KѭӟQJÿѭӡQJ+RjQJ+RD 7KiPTXұQ7kQ%uQKVDXÿyÿӃQ QăPWKu[k\WKrPQKjJDKjQJKyDӣSKtD%ҳFVkQED\7kQ6ѫQ1KҩW>@%rQFҥQKÿyFzQFySKѭѫQJiQFӫDWKjQKSKӕ+ӗ&Kt0LQKÿӅ[XҩW PӣUӝQJQKjJDÿӇWăQJF{QJVXҩW

lên 60 WULӋXOѭӧWNKiFK PӛLQăP>@

*ҫQÿk\QKҩWOjEDÿӅWjLWKҥFVƭFӫDFiFWiFJLҧ 1JX\ӉQ7KDQK7tQK>@/D8\ӇQ+RD>@Yj7{0DL/DQ>@ÿӃQWӯTUѭӡQJĈҥLKӑF%iFK.KRD± Ĉ+4*tp.HCM FNJQJQJKLrQFӭXYӅWuQKKuQK 7kQ6ѫQ1KҩWKLӋQWҥLGӵEiRQKXFҫXWURQJWѭѫQJODLYjÿӅ[XҩWSKѭѫQJiQWăQJQăQJOӵFNKDLWKiFӢEDÿӅWjLWUrQFiFWiFJLҧGQJFiFSKѭѫQJ SKiS Gӵ EiR QKѭ SKkQ WtFK QKkQ TXҧ SKkQ WtFK KӗL TX\ SKkQ WtFK FKXӛLWKӡLJLDQYY sDXÿyGQJFiFNӃWTXҧWURQJTXiNKӭÿӇNLӇPFKӭQJÿӝFKtQK[iFFӫDP{KuQKYjFKӑQUDP{KuQKGӵEiRJҫQFKtQK[iFQKҩWÿӇGӵEiRFKRWѭѫQJODL ĈLӇPPӟLFӫDÿӅ WjLQj\Oj GQJP{KuQK6$5,0$ÿӇGӵEiRVӕFKX\ӃQED\YjKjQKNKiFKWK{QJTXDFҧQJKjQJNK{QJ7kQ6ѫQ1KҩWÿӃQKӃWQăP

ĈӅ WjL FNJQJ WtQK WRiQ OҥL QăQJ OӵF ÿѭӡQJ &+& Yj SKkQ WtFK ÿLӇP NKiF QKDX YӟLFiFKWtQKFӫDQKӳQJWiFJLҧNKiF NKLVӱGөQJ ÿѭӡQJ&+&PӣUӝQJWtQKQăQJOӵFFӫD PӝW ÿѭӡQJ EăQJ Yj FkQ QKҳF OӧL tFK FӫD YLӋF [k\ WKrP ÿѭӡQJ OăQ WKRiW O\QKDQKÿӅ[XҩWYLӋFFҧLWLӃQTX\WUuQKFӫDWjXED\OăQUDFҩWFiQKӣÿҫX/ÿӇthúc ÿҭ\QӅQNK{QJOѭXFөWKӇOjWtQKWRiQNKҧQăQJPӝWWjXED\OăQWUrQÿѭӡQJOăQ:FyWKӇFҳWTXDÿҫXÿѭӡQJ&+&5ÿӇVDQJÿѭӡQJ&+&/YjRWKӡLÿLӇPFyWjXED\ÿDQJYӅÿiSÿѭӡQJEăQJ51JRjLUD OXұQYăQ FzQFyQKӳQJÿӅ[XҩWNKiFÿӇWăQJNKҧQăQJNKDLWKiFKLӋQKjQKJLҧPFKұPWUӉGHOD\ WUrQNKXED\FӫDVkQED\7kQ6ѫQ1KҩW

1.7 Giӟi hҥn cӫDÿӅ tài

1.7.1 3K˱˯QJSKiSV͵ dͭng

PKѭѫQJSKiSP{KuQK6$5,0$ÿѭӧFVӱGөQJFKRPөFÿtFKQJKLrQ FӭXFӫD ÿӅWjL

9

&+ѬѪ1* &Ѫ6Ӣ LÝ THUYӂT VÀ TӘ1*48$1&È&Ĉӄ TÀI NGHIÊN

CӬU CÓ LIÊN QUAN 2.1 Tình hình nghiên cӭu trên thӃ giӟi

2.1.1 Tình hình nghiên cͱXQJRjLQ˱ͣc

9LӋFGӵEiRQKXFҫXGLFKX\ӇQEҵQJÿѭӡQJKjQJNK{QJUҩWTXDQWUӑQJWURQJYLӋFSKiWWULӇQNLQKWӃYjFѫVӣKҥWҫQJFӫDPӝWNKXYӵFQJoài ra NӃWTXҧGӵEiR FNJQJҧQKKѭӣQJÿӃQYLӋFTX\KRҥFKYQJWUӡLOҳSÿһWFiFWUDQJWKLӃWEӏKӛWUӧNK{QJYұQNLӇPVRiWNK{QJOѭXSKiWWULӇQFiFORҥLWjXED\PӟL«

NJKLrQFӭXFӫDBiljana Petrevska (2017) [1] ÿmGQJ GӳOLӋXGXNKiFKKjQJWKiQJWӯQăPÿӃQÿӃQ2013 ÿѭDYjRP{KuQKARIMA ÿӇGӵEiRPӭFWăQJWUѭӣQJ ÿӕLYӟL OѭӧQJ GXNKiFKTXӕFWӃÿӃQ)<50DFHGRQLDÿӃQ QăP

Hình 2.1- /˱ͫQJGXNKiFKTX͙FW͇ÿ͇QF.Y.R Macedonia [1]

+uQKWiFJLҧ3HWUHYVNDP{WҧVӵGDRÿӝQJFӫDOѭӧQJNKiFKTXӕFWӃÿӃQ F.Y.R 0DFHGRQLDÿӗWKӏNK{QJFyWUөFWXQJWKӇKLӋQÿѫQYӏFӫDOѭӧQJNKiFK

% 3HWUHYVND ÿm GQJ  P{ KuQK Oj $5,0$  Yj $5,0$  ÿӇ Gӵ EiROѭӧQJGXNKiFK TXӕFWӃWӯQăPÿӃQQăP EҵQJ SKҫQ PӅP(-views 6.0 ÿѭӧFNӃWTXҧQKѭVDX

431.734 438.887

441.907 448.618

449.476 447.619

455.107 439.247

30.364 34.339

732.424 841.348

12,628 14,506

0,068097 0,067685

%̫QJ2.2 ± ĈiQKJLiP{KuQKARIMA(1,1,1) và ARIMA(2,1,2) [1]

%ҧQJFKRWKҩ\FҧKDLP{KuQKOj$5,0$ Yj$5,0$