案例說明: 十機場暑運航班執行
從國際航班市場、暑運機場、航空公司和城市雙機場四個主題，探索民航資料的專業分析與視覺化表達。
報告來自跨平臺使用包 v3，保留原統計期與歷史資料，未重新查詢。製作新一期報告需核驗資料覆蓋；不同 AI 平臺的能力與支援情況可能不同。
統計期與樣本範圍
2026.07.01—08.31 · 62 天 · 十個主要機場 · 同期客運執行觀察
資料截至: . 快照查詢時間: .
- 完整樣本機場
- 10 座
- 暑運觀察視窗
- 62 天
- 最大機場日均執行
- 1,563 班
- 樣本最低取消佔比
- 6.7 %
樣本核心觀察
廣州白雲執行量居樣本首位，昆明長水較 6 月日均增幅最高。
廣州白雲執行 9.69 萬班，暑運日均 1,563 班，位居十機場樣本首位。
昆明長水日均執行量較 6 月提升 31.4%。以日均比較，消除月份天數差異。
成都雙流取消佔計劃比例最低，為 6.7%；上海浦東單日峰值為其暑運日均的 1.08 倍。
白雲以 9.69 萬班居十機場樣本首位，昆明日均較 6 月增長 31.4%。上海兩場存在同日低點，期間平均值需要結合日度波動解讀。
統計方法與限制
樣本含首都、大興、浦東、虹橋、雙流、天府、白雲、深圳、昆明、西安十機場。按介面兩類客運統計相加，每機場獨立計數。機場查詢使用 type=airport；城市查詢結果未用於機場比較。
- 樣本為十個已返回完整資料的機場，不是全國機場排名。所有樣本使用 type=airport 獨立機場口徑。
- 視窗內每機場 62 天完整；每日 in/out 相加後 plan=act+cancel。
- 取消與延誤量採用介面統計口徑；不作天氣、空管、機場能力的因果歸因。
- 圖表使用 shortName 展示機場/航司簡稱；entity 保留全名；所有數值保持不變。
指標定義與公式
機場執行量
每機場每日 in/out 兩個互斥分類相加後的客運航班量；含到發涉及的機場計數。各機場之間存在同一航班，禁止相加當作去重全國航班總量。
暑運與前期比較
暑運視窗為 2026-07-01 至 2026-08-31，共 62 天；前期為 6 月 30 天，比較各自日均執行量。
summerDailyAverage / juneDailyAverage - 1取消佔計劃比例
同機場期間 cancel 合計 / plan 合計；不等於臨近起飛取消率或官方正常率。
sum(cancel) / sum(plan)周內執行強度
自 7 月 1 日起每 7 天分組，末組不足 7 天保留真實天數；各組日均執行量除以本機場暑運日均，乘 100。
weeklyDailyAverage / summerDailyAverage * 100來源: VariFlight Flight Data. 檢視歷史資料原文（JSON）
閱讀研究報告
- 國際航班市場 — 2019—2025 年中國與六國航班市場供給、年度變化與結構對比。
- 暑運機場執行 — 2026 年 7—8 月十機場航班執行規模、節奏與執行表現。
- 航空公司供給 — 2026 年 1—8 月六家航空公司的航班供給、執行與結構變化。
- 城市雙機場 — 2026 年 1—8 月北京、上海、成都雙機場的分工與執行格局。
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