案例说明: 十机场暑运航班运行
从国际航班市场、暑运机场、航空公司和城市双机场四个主题，探索民航数据的专业分析与可视化表达。
报告来自跨平台使用包 v3，保留原统计期与历史数据，未重新查询。制作新一期报告需核验数据覆盖；不同 AI 平台的能力与支持情况可能不同。
统计期与样本范围
2026.07.01—08.31 · 62 天 · 十个主要机场 · 同期客运运行观察
数据截至: . 快照查询时间: .
- 完整样本机场
- 10 座
- 暑运观察窗口
- 62 天
- 最大机场日均执行
- 1,563 班
- 样本最低取消占比
- 6.7 %
样本核心观察
广州白云执行量居样本首位，昆明长水较 6 月日均增幅最高。
广州白云执行 9.69 万班，暑运日均 1,563 班，位居十机场样本首位。
昆明长水日均执行量较 6 月提升 31.4%。以日均比较，消除月份天数差异。
成都双流取消占计划比例最低，为 6.7%；上海浦东单日峰值为其暑运日均的 1.08 倍。
白云以 9.69 万班居十机场样本首位，昆明日均较 6 月增长 31.4%。上海两场存在同日低点，期间平均值需要结合日度波动解读。
统计方法与限制
样本含首都、大兴、浦东、虹桥、双流、天府、白云、深圳、昆明、西安十机场。按接口两类客运统计相加，每机场独立计数。机场查询使用 type=airport；城市查询结果未用于机场比较。
- 样本为十个已返回完整数据的机场，不是全国机场排名。所有样本使用 type=airport 独立机场口径。
- 窗口内每机场 62 天完整；每日 in/out 相加后 plan=act+cancel。
- 取消与延误量采用接口统计口径；不作天气、空管、机场能力的因果归因。
- 图表使用 shortName 展示机场/航司简称；entity 保留全名；所有数值保持不变。
指标定义与公式
机场执行量
每机场每日 in/out 两个互斥分类相加后的客运航班量；含到发涉及的机场计数。各机场之间存在同一航班，禁止相加当作去重全国航班总量。
暑运与前期比较
暑运窗口为 2026-07-01 至 2026-08-31，共 62 天；前期为 6 月 30 天，比较各自日均执行量。
summerDailyAverage / juneDailyAverage - 1取消占计划比例
同机场期间 cancel 合计 / plan 合计；不等于临近起飞取消率或官方正常率。
sum(cancel) / sum(plan)周内运行强度
自 7 月 1 日起每 7 天分组，末组不足 7 天保留真实天数；各组日均执行量除以本机场暑运日均，乘 100。
weeklyDailyAverage / summerDailyAverage * 100来源: VariFlight Flight Data. 查看历史数据原文（JSON）
阅读研究报告
- 国际航班市场 — 2019—2025 年中国与六国航班市场供给、年度变化与结构对比。
- 暑运机场运行 — 2026 年 7—8 月十机场航班运行规模、节奏与执行表现。
- 航空公司供给 — 2026 年 1—8 月六家航空公司的航班供给、执行与结构变化。
- 城市双机场 — 2026 年 1—8 月北京、上海、成都双机场的分工与运行格局。
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