本書以聯(lián)合空域管制基礎(chǔ)理論與方法為研究對象，結(jié)合國際國內(nèi)近年來的應用實踐與理論研究情況，系統(tǒng)闡述了空域管制的基本原則、業(yè)務方法、組織流程、工作程序及系統(tǒng)技術(shù)和有關(guān)模型算法等，為構(gòu)建戰(zhàn)場聯(lián)合空域管制理論體系，掌握伴隨信息技術(shù)發(fā)展而逐步形成的戰(zhàn)區(qū)空域管制系統(tǒng)建設(shè)、技術(shù)應用、效能評估等為核心的作戰(zhàn)空域管理體系提供參考。

本書共分為9章，可劃分為4個部分，第1部分(第1章)介紹機場的基本知識及機場場道巖土工程的發(fā)展，第2部分(第2-7章)為巖土工程工作內(nèi)容，分別為工程測量、工程勘察、巖土工程設(shè)計、場道施工、土基試驗檢測、運營期機場道面檢測與評估，第3部分(第8章)介紹了智慧機場的應用與發(fā)展，第4部分(第9章)為實踐工作中存在的問題及解決

本書積極追蹤機場場面運行仿真和風險識別評估技術(shù)的前沿與發(fā)展動態(tài)，系統(tǒng)介紹了場面運行模擬預演和風險管理的幾個核心技術(shù)。全書共分5章，內(nèi)容涵蓋機場場面運行仿真和風險識別理論研究和應用分析，主要包括：機場場面運行技術(shù)研究內(nèi)容及其發(fā)展與趨勢；機場場面元素及運行過程；機場場面運行仿真模型；場面運行風險評估和沖突識別；沖突多發(fā)地帶

本書闡述了如何通過空中交通管理優(yōu)化實現(xiàn)民航綠色發(fā)展的理念和方法。按照明確理念構(gòu)建指標指標測算實證評估建模優(yōu)化的研究引線，針對綠色空中交通發(fā)展的關(guān)鍵問題，綜合考慮環(huán)境影響、運行效率、經(jīng)濟效益等核心因素，基于航空器運行的四維航跡，研究構(gòu)建了一套綠色-經(jīng)濟綜合效能最優(yōu)的空中交通運行管理理論與方法體系，對民航綠色規(guī)劃制定、環(huán)境

本書從全球視野描述了我國民航業(yè)的歷史發(fā)展、產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)建以及新時代戰(zhàn)略布局，介紹了民航發(fā)展歷史與趨勢、交通運輸方式、中國航油成長歷程、航空油料、國內(nèi)外供油體系特點、全國供油網(wǎng)絡(luò)布局、國內(nèi)外合作共贏、智慧航油生態(tài)圈建設(shè)、產(chǎn)業(yè)鏈成本運營、生物航空煤油研究、民航油料未來藍圖等各個方面。

本書以中國航油信息與數(shù)字化建設(shè)為獨特視角，深入剖析了“智慧航油”建設(shè)過程中的點點滴滴，從信息技術(shù)創(chuàng)新應用、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、數(shù)據(jù)應用深化拓展、安全體系堅強保障、管理措施有力支持等方面向讀者呈現(xiàn)了智慧航油體系的全景圖，將企業(yè)數(shù)字化建設(shè)的過程進行了宏觀又細致入微的展示，是研究智慧航油建設(shè)與發(fā)展必備的工具書。

本書聚焦供油工程建設(shè)項目風險管理，從風險辨識、分析評價和監(jiān)督管控等全業(yè)務流程入手，詳細介紹了建設(shè)項目各階段、各方面風險的種類、特點及管控方法，在引入前沿理論的同時，通過翔實的具體實踐案例分析，對供油工程建設(shè)項目風險管控與監(jiān)督進行了全面論述。

本書以豐富的案例和深入的分析，探究中國航空油料供油工程的建設(shè)發(fā)展與創(chuàng)新，從介紹中國古代建筑發(fā)展與傳承、詳述古代建筑適用性和功能性入手，結(jié)合民航建筑工業(yè)化的發(fā)展趨勢、進程以及頂層設(shè)計，對建筑數(shù)字化和智能化的未來進行展望，秉承持續(xù)創(chuàng)新精神，基于物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的應用，使得航空油料供油工程的各個環(huán)節(jié)更加智能化，

本書的主要內(nèi)容包括安全學基本原理、民航安全管理基本原理、管制員疲勞風險管理以及空中交通管制差錯管理等內(nèi)容。本教材面向民航空管安全管理對于基本理論方法的實際需要，具有追求安全理論系統(tǒng)性和追蹤空管安全管理知識前沿性的特點。

本書分為工具篇、理論篇、案例篇等三大篇：工具篇在空中交通中典型數(shù)據(jù)介紹的基礎(chǔ)上，重點介紹Python的基本使用以及在數(shù)據(jù)分析中常用的Numpy、Pandas、Matlitplot等模塊；理論篇中介紹了聚類、樸素貝葉斯、決策樹、集成學習等經(jīng)典機器學習算法的基本概念及使用方法；案例篇中以航班延誤預測和機場聚類為例，詳細介紹