TELKOM NIKA , Vol. 11, No. 5, May 2013, pp. 2648 ~   2656   ISSN: 2302-4 046           2648      Re cei v ed  Jan uary 17, 201 3 ;  Revi sed Ma rch 1 6 , 2013;  Acce pted Ma rch 2 5 , 2013   Demand Discipline of Air Transportation for  Passen gers      Yunqian Qu,  Jinfu Zhu   Coll eg e of Civil  Aviation, Na nji ng Un iversit y  o f  Aeronautics,  Astronautics   Nanj in g, 210 01 6, Chin a   *Corres p o ndi n g  author, e-ma i l : qu yun q i ann u aa@ 163.com       A b st r a ct   T he Yan g t z River D e lta (Y RD) regi on i n   Chin a is take n  for an exa m p l e to rese arch  de man d   discip l i ne of ai r transportatio n  for passe ng ers in this p a p e r. T he discip l i ne inc l ud es thr ee parts: de ma n d   gen eratio n, d i s t ributio and  fl ow . F i rst of al l, the k e y fact ors infl uenc in d e man d   gen era t ion  are  got  w i th   infor m ati on  ent ropy. A thres h old  is set to c h oose  more   i m p o rtant factors a nd w e ig hts of t hese fact ors ar calcul ated  at the sa me ti me.  Contri butio n ra te of a factor is define d  to  an a l y z e  the d i ffere nce of the fact ors  for different cit y . By compari n g de man d  distr i buti on  w i th a i r ports  thro ug hp ut, w e  can an a l y z e  the  de ma nd  flow . T here are some co ncl u si ons. T he factors have diffe re n t  contributio n rate to different  city for deman d   gen eratio n. Air c raft move me nt is t he most imp o rtant fact or influ enci ng  de ma nd flow . It provides  mo re   accurate basis  for m a rk et positioning and dev elop ing, airport layout in a  m u lti-airport system .      Ke y w ords : air  transportatio n ;  deman d disci p line; i n for m atio n entropy         Copy right  ©  2013 Un ive r sita s Ah mad  Dah l an . All rig h t s r ese rved .       1. Introduc tion  Dema nd  of ai r tra n sportati on in  a  regi on  is th e b a si of the pl annin g  an d d e velo pment of   an ai rpo r t. In  a region  la cki ng in  ai r tra n sportation  de m and, it  won’t   have a n y be n e fits even  if  we   provide mo re  and better  air tran spo r ta tion serv i c e. So demand  analysi s  is o ne of the most  importa nt work of  air t r an sp ortation  devel opment.  Dem and  of air tra n sp ortation  is clo s ely  relat e d   to so cial a c ti vity, economi c  devel opme n t, env ironm ent and  avia tion su pply. Dema nd of  air  transpo rtation  for pa sseng ers  have b e e n  re sea r ch e d  in lots of bi bliographi es [ 1 -5]. But the s resea r ch is mainly about  demand g e neratio n.  With contin uou s developme n t  of cities and  airpo r ts, mult i-airport  syst ems h a ve a ppea red i n   Chin a. A mul t i-airp ort sy st em mea n many  airpo r ts  exist in  a regi on of clo s ely-relate citi e s . In th e multi-airp ort  system,  anal ysis  of dem a nd  discipline of  air transpo rtation sh oul d cont ain th ree pa rts: d e mand g ene ration, dema nd  distrib u tion  and dem and  flow. This paper m a i n ly analyze s  demand di sci pline of  air   transpo rtation  for  pa sseng ers,  which p r ovide s   a m o re  a c curate  ba sis for th e pla nnin g  a n d   developm ent of airpo r ts in the increa sin g l y multi-airpo r t systems.        2. Factor s Choosing and  Weight  Calc ulation   In orde r to ref l ect problem s more  comp rehen sively a nd accu rately , we nee d to con s id er  many variabl es in the research of e c o nomy  and m anag ement. It increa se s t he com p lexity of  analysi s  inevi t ably and make s us differe nt to find  the  real characte ristics an d inhere n t discipl i ne  of things. In previou s  bi bliographi es,  princi pal  co mpone nt an alysis i s  often adopte d  [6-7].  Ho wever, thi s  way cann o t  be applied  to every ca se. And whe n  function lo ad of prin cip a comp one nt is positive or  negative, the  meaning  of comp re hen si ve evaluation  function is  no clea r and n a m ed cla r ity is low.   Con c e p t of Entropy is o r ig inated from t her m odynami cs,  which ref e rs to th e de gree  of  cha o s in the  system. It is extende d a  more spe c ific co ncept in  different su bject s  and i s  an   importa nt parameter in dif f erent fields.  Using  the  concept of thermo dy nami c s for refe ren c e,  Clau de Elwo od Shan non  named th e a v erage  amo u n t of informa t ion as i n formation ent ro py,  excludi ng the redu ndan cy. And he g o t the mathem atical e q u a tion for information ent ropy  cal c ulatio n. If the small e r in formation  ent ropy of so me  factor i s , the  more i n form a t ion is  suppli e d ,   and  th e larg e r  function this factor is in the evaluat ion. So the greate r  its we ight is.  Therefo r e, the  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 5, May 2013 : 2648 – 265 6   2649 way to confirm weight ba sed on info rm ation entro py belon gs to ob ject ive weig ht. It is supe rior to  other ways  in mos t  c a s e s  [8].  Based  on  inf o rmatio n ent ropy, this p a p e c onfi r ms factor weight  and give minimum  weig ht thre sh old. If weight  of a facto r  is  smalle r tha n   the minimum  weig ht thre shold, the fa ctor  will be ignored in order to filter  the criti c al factor. The following are the concrete steps [9]:   A multi-attribute d e ci sio n  con s ist s  of  n o b ject s a n d  m fa ctors.  a ij   is an  ori g i nal value  of t h e   obje c i  in the fac t or  j , which forms  dec i sion matrix  A =( a ij ) n*m . Then  stand ardi ze it , namely  A’  Do normali zation for  A’ , and get matri x   R =( r ij ) n*m '' =1 = n ij ij i j i ra a       Calculate i n formatio n en tropy  E j   of the jth factor,  1 ln n ji j i j i E kr r  1l n kn .    Calculate  weig ht of the jth factor  w j 1 (1 ) ( 1 ) m jj j j wE E  , and  01 j w 1 1 m j j w    Filter factors acco rdin g to weight s, if 0. 0 1 j w delete the jth factor an d ret u rn to  . Cal c ulate   weig hts of th e re st facto r s again u n til weights  of  all the re st facto r s are mo re t han 0.0 1 , whi c mean s these factors  are effective.   To calculate  acc o rding to the s t eps from   to , we can get  c o rresponding weights   and  the key facto r s. The process of  cal c ulatio n is simpl e , and the found a t ions of filtering is cl ear.       3. Demand G e nera tion an d Distribu tio n   It assum e s th at the real  nu mber  of air trans portatio n   for pa sseng e r s in  som e  re gion is  equal to it s d e mand. A c co rding  to the  key factors a n d  their  wei g h t s ch oo sing  from the  form er  part, we  can  get the com p rehe nsive ev aluation valu of each region al unit a bout dema n d  of  air tran sp orta tion for passe ngers.  Fa ctor weight s have  been given a c co rdi ng to their inform atio n,  so we ado pt simple  weig ht method for a  numbe r of cri t ical facto r s o f  each region al unit.    ' =1 = ij ij n ij i x x x n  (1)     ' m ij ij j= 1 V= w x  (2)     First, a c cordi ng to form ula  (1),  we  ca get the o r igin al data n ondi mensi onli z ed  by usin equali z ation  method. Equ a lizatio n method ca n not  only eliminate the dimensio n, but also  maintain th distrib u tion of  values.  ij x is re spe c tively the  origi nal valu e of re gion al  unit  i  in factor  j , and  ' ij x  is the value of of regional u n it  in factor  j  afte r usin g equ ali z ation meth o d . This pap er  need s to di stribute the tot a l dema nd of  the regio n  b e long  regio n al units. So  we can turn  th e   comp re hen si ve evaluation  value to a rate of comp reh ensive eval ua tion [10].    (t) 1 n ii i i VV V  (3)     In formula (3),  i V is the dem and sha r e of  air tran sp orta tion for pa ssenge rs  of uni i  in   the  total dem and of  the   whole regi on, namely dema nd sha r e.  So  we ca g e th de mand   of air  transpo rtation  for passen g e r s of ea ch uni t.    = i i DD V  (4)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Dem and Di scipline of Air Tran spo r tation  for Passen ge rs (Y unqia n  Qu)  2650 In formula (4),  i D is the dema nd of air tran spo r tation for passeng ers for unit  i D  is the   the total demand of the wh ole regi on.       4.   Application  4.1. Case Introduc tion   Core a r ea  of  YRD in  Chi na i s  a  su per urb an  agglo m eratio n. It h a s th e core  city of  Shangh ai, in cludi ng  other 15  citie s  of  Na njing,   Ha ngzhou,  etc.  In 20 09, Y R D ha d ten   civil  airpo r ts, formi ng a a multi-a i rpo r t system.  S hangh ai Ho ngqia o  Airpo r t, Shanghai P udon g Airpo r t,  Han g zhou Xi aoshan Airpo r t and  Nanjin g Lukou Airp ort are big o nes. Th ese a i rpo r ts  can h a ve  adeq uate su p p ly of air transpo rtation.  At the same time, it is very  convenient to conne ct cities  b y   surfa c e tran sportation in t h is re gion. S o  it is as sum ed that the actual finished  through put o f  air   transpo rtation  for pa ssen g e rs of  YRD e qual s the d e m and  of this  regio n . The  o peratio ns of this  regio n ’s ai rpo r ts are not o p timistic. Mo st air port s  (ma i nly small an d medium -si z ed airp ort s ) a r in a deficit state in rece nt  years. The  studie s  of de mand ge nera t ion, demand  distributio n and  flow of air tra n sp ortation fo r pa ssenge rs in the r egi on  can h e lp the  airpo r ts  kno w  the market a nd  analyze their  own a d vanta ges a nd  sho r tcomin gs. A ll  above can he lp the airp ort s  confirm m a rket  positio ning a nd plan a rea s on able ma rketing strate gy.    4.2. Case  Ca lculation   Con s id erin g  the availability, 9 comm on stati s tical indexe s  are cho s e n : X 1 - GDP(hundred million yuan), X 2 -G DP p e r ca pita(y ua n),  X 3 -di s p o sable  perso nal  income  of u r ban   resi dent s(yu a n ), X 4 -re s ide n t pop ulation ( ten thou sa nd ), X 5 -nu m be r of  empl oyee s(ten  th ou san d ),  X 6 -the propo rtion of tert iary  indu stry (% ),  X 7 -the co mpl e ted amo unt  of  fixed investments(hun dred   million yuan), X 8 -total exports(hundre d million dollar), X 9 -num ber  of foreign tou r ist s (t en   thousand ). We can u s e  th e data  of YRD(in clu d ing  Shang hai, Zh e jiang Province and  Ji ang su  Province) to f ilter fa ctors.  The time  is from 1 998  to 2 009, a nd th data i s  g o t from the  stati s tical   yearbo oks or statistical  b u ll etin s. Be cau s e the  high -sp eed  rail way i s  ope ned  in th e YRD in  20 1 0 and the sp ee d and co mfort of ordinary railway is infe ri or to air tran spo r tation, so  we can not take   railway tra n sportation  into   con s id eratio n  for th e d e ma nd of  air tran spo r tation. T a ble 1  sho w s the  factors and  weights.       Table 1. Fa ctors a nd weig ht   X 1  X 2  X 3  X 4  X 5  X 6  X 7  X 8  X 9   O r iginal  value  0.1489  0.1304   0.0804  0.0008  0.0019   0.0064  0.1688  0.3110   0.1515   Final  value  0.1502   0.1315   0.0811  -  - 0.1703   0.3139   0.1528            After ma king   the calculatio n of 9  o r iginal  fa cto r s, th re e facto r s a r deleted. T he  weig hts  of rest facto r s are all more than 0.01  whi c h mea n s these facto r s are effective. Therefo r e,  key  factors that have impact o n  deman d of air tran spo r ta tion for passe ngers in the core area of YRD  regio n  a r e: G D P, pe capit a  G D P, urba n pe capita  disp osable  i n come, co mpl e ted  am ount of  fixed investm ents, total e x port, numb e r  of forei gn t ouri s ts. Th six facto r a r e respe c tively  expre s sed a s  x 1 , x 2 , x 3 , x 4 , x 5 , x 6 In market econ omy, the developme n t  of  social eco nomy sh ould re ply on the  harm onio u developm ent  of investment, consumpt i on and expo rtation. (1) T he are a  of YRD  regio n  only covers 2% of total territory o f  Chi na, but GDP of this region fro m  20 01 to 2009  ke eps  about  20% of  Chi na, a nd  region al total  export a s   share  of  Chin a ' s total  expo rt ha s in crea se from 3 0 % to  40%.  Devel oped  e c on o m y and  con s is tent in crea se of exp o rt i m prove s   regi nal  eco nomi c  vitality and foreign e c on om ic rel a tion s, whi c h will ef fectively pro m ote dema n d   gene ration  of air tra n spo r tation for  bu si ness p a sse n gers in thi s  region.  (2)  G D P of YRD region   and u r ba n p e r capita di sposable in co me are more  than the nat ional ave r ag e. Numb er of  air  leisu r e travel ers h a s in cre a se d with the improv em e n t of reside nts' paying a b ility.   Meanwhi le,  with rich tourism re so urce s in this re gi on, fo reign t ouri s ts nu mb er as a  sha r e of China h a increa sed  fro m  6% in  20 0 1  to 1 3 .88%  in 20 09.  Air trans p ortation is  th e first i m porta nt way of   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 5, May 2013 : 2648 – 265 6   2651 traveling for foreign tourists. So  rapi d devel opment of touri s m will  strongly support  the   developm ent of air tran spo r tation for thi s  regi on.  (3 ) The se co nd i m porta nt factor is compl e ted   amount of fixed inve stmen t s. It is the g eneral  term  of the wo rkl o ad an d rel a tive expen se s of  fixed investm ents that wa s built an d p u rcha sed  re cently in a ce rtain pe riod i n  the form o f   curre n cy. Increa se of inve stment s will  bring  th e gro w th of econo my, employment and in co me.  All of these will promote d e m and in crea se  of air tran sp ortation for p a ssen gers.   Data of 16 cities in YRD  core re gion i s  used with f o rmul a (1 ) to formula (4 ).  The  deman d dist ri bution of air transportatio n  for pa sseng er s. Part of the results a r e listed in table 2.      Table 2. De m and ge neratio of each  city(million p eopl e)  i   city 2001   2003   2005   2007   2009   1 Shanghai  1014.53   1160.55   1966.83   2447.68   2764.48   2 Nanjing  188.63   211.49   366.06   473.74   551.63   3 Wuxi  172.45   221.32   377.71   496.78   564.82   4 Changzhou   88.39   115.43   203.30   274.11   340.64   5 Suzhou  294.36   438.91   801.92   1064.74   1238.84   6 Nantong   83.23   97.67   177.58   251.07   328.92   7 Y angzhou   60.46   71.19   125.94   186.06   248.36   8 Zhenjiang   71.87   84.59   144.35   201.93   266.04   9 Taizhou  47.60   54.99   100.62   152.46   204.33   10 Hangzhou   253.58   275.96   451.36   597.70   699.36   11 Ningbo   173.69   219.11   379.05   506.27   593.18   12 Jiaxing  99.61   125.91   218.97   278.19   327.01   13 Huzhou   59.00   73.16   124.71   161.23   192.51   14  Shaoxing  98.74  129.31   213.40   284.49   337.49   15 Zhoushan   46.55   56.97   99.88   147.26   183.98   16 Taizhou2  78.40   99.44   160.56   212.75   234.52       4.3. Case  An aly s is  It takes citie s  as no de s of  deman d di stri bution i n  the   regio n . And  a i rpo r ts  are  no des  for dema nd flow.     4.3.1. Deman d  Gener a tio n   (1)  Differe nces of key factors. De gre e  of influen ce on dem an d gene ratio n  of key  factors is different from o ne anothe r. So it is  nece s sary to make quantitative analysis o n  the   differen c e s  in  key factors i n  each city. Here a  ne w index is defin ed, name s  a s  contrib u tion  rate.  the sha r of weight of f a ctor j i n  co mpre hen sive  evaluation  value of city i is define d  as  contri bution  rate of factor j to city i.    ' = ij j i ij Cw x V  (5)     In Equation  (5),  C ij  i s  the  contri bution  rate of facto r   to c i ty  i , other  symbol s h a ve the  same   me anin g   a s  above. The  ta ble 3 shows  th e con t ri bution  rate   of differe nt fa ctors to  16   cities  in 2009.    Table  3 sho w s th at the  same  facto r   has  differe nt impa ct to d i fferent citie s . For  Han g zhou ( i =10), the orde r of contri buti on rate of si factors i s : numbe r of foreign tou r i s ts  >  compl e ted a m ount of fixed investme nts > total  exp o rt  > G D > per  capita  G D P > u r b an  per  capita di sp osable in come.  For Na njing ( i =2), the o r d e r is: amo unt  of fixed asset investment  >   GDP >  numb e r of forei gn t ouri s ts  > pe capita  GDP  > total export > urban p e capita dispo s a b le   incom e Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Dem and Di scipline of Air Tran spo r tation  for Passen ge rs (Y unqia n  Qu)  2652 Table 3. Co ntribution  rate o f  key factors  i x 1  x 2   x 3   x 4   x 5   x 6   1 12.40%   3.12%   1.99%  10.35%   53.24%   18.90%   2 17.47%   15.25%  8.81%  26.23%   15.15%   17.09%   3 20.13%   17.91%  8.44%  22.93%   20.85%  9.73%   16.84%   20.81%  13.29%  27.15%  14.45%   7.46%   5 14.23%   12.34%  4.05%  12.99%   41.69%   14.70%   19.90%   15.25%  12.17%  29.72%  15.39%   7.58%   17.03%   20.79%  14.90%  23.23%   7.31%   16.74%   14.32%   25.65%  15.00%  20.60%   6.02%   18.40%   18.41%   21.66%  16.86%  30.96%   9.34%   2.77%   10 16.61%   13.33%   7.32%   17.77%  17.59%  27.38%   11 16.19%   15.98%   8.79%   18.33%  29.50%  11.22%   12 13.36%   20.56%  14.39%  20.46%  17.08%  14.15%   13 13.15%   25.39%  23.04%  17.97%   9.59%   10.86%   14 16.03%   20.07%  15.17%  16.96%  21.14%  10.63%   15  6.60%   37.35%  24.94%  11.81%   9.20%   10.09%   16 19.68%   18.69%  19.85%  19.29%  19.43%   3.06%         (2)  Dem and  pre d ication.  Wh en  maki ng ma rket p l an, airpo r ts sh ould  not  only   con c e n trate  on its thro ug hput, but also sho u ld con s ide r  the de mand of air t r an spo r tation  for  passe nge rs i n  airpo r t cove rage. In that ca se, it  is ne ce ssary to predict dem and . First, accord ing  to key factors and histo r ica l  data, fit  the curv e of de m and ge neration. Then p r e d icted value  o f   key factors a r e take n into the curve e quation,  so  we ca n get the future de mand ge nera t ion.  T a k i ng  C h ang z h o u ( i =4 ) a s  example  and  usin g multipl e  linea reg r e ssi on a nalysi s  with  data f r om  2001 to 20 09,  we ca n get the followi ng e quation:     = 1984. 53 + 27. 51 + 30. 82 -2741. 21 -7214. 71 + 88092. 82 -1109843 44 1 4 2 4 3 4 4 4 5 4 6 Dx x x x x x  (6)     Symbolic me aning  of equ ation (6 ) i s  the same  as above. R=0 . 992, R 2 =0.984. It   mean the model  i s  wel l   con s i s tent with  samp l e   data he re.  Whe n  si gnifi cant level  is0.025,  F=70. 9. It rep r esents that i ndep ende nt v a riabl es  ha s remarka b le  lin ear rel a tion with  dep end ent  variable. The r efore, we co u l a c curately predi ct  d e ma nd of  Cha n g z hou i n  the fut u re  by eq uati o n   (6).     4.3.2. Deman d  of Distribu tion   With the d e velopme n t of eco nomy, de mand of ai r t r an spo r tation  for pa sseng ers i n   each  city ha s b een  in cre a sin g  yea r   b y  year. Bu t region al  d e m and dist ributi on  i s  cent rali zed.  From  200 1 to  2009, Sh ang hai ha s th e m o st de man d   all the time,  whi c h d e ma n d  sh are is ab out  one-thi r d  of t o tal dem and   in YRD  co re  regio n . And   Zhou sha n  h a s the  le st de mand,  whi c only  take s up 2%.      Table 4. De m and share    Shanghai  Nanjing  Hangzhou   Changzhou   Zhoushan   2001  35.84%   6.66%   8.96%   3.12%   1.64%   2002  34.62%   6.21%   8.83%   3.19%   1.63%   2003  33.78%   6.16%   8.03%   3.36%   1.66%   2004  33.81%   6.03%   7.80%   3.29%   1.62%   2005  33.27%   6.19%   7.63%   3.44%   1.69%   2006  32.16%   6.14%   7.81%   3.42%   1.81%   2007  31.64%   6.12%   7.73%   3.54%   1.90%   2008  31.17%   6.09%   7.76%   3.70%   1.98%   2009  30.46%   6.08%   7.71%   3.75%   2.03%       Table 4 sho w the dema nd sha r e of some  cities. As  the   re pre s entative s   of   larg e   cities, dem an d sha r e of Shang hai, Nan jing and  Han g zh ou ha s b een de crea si ng year by year.  Me a n w h ile de ma n d  sh ar e o f  sma ll an d mid d l e-s i ze d c i ties   s u c h   as   C h an gz h o u  a n d  Z h ou sha n   kee p s incre a s ing  ra pidly.  Contin uou s i n crea se  of  d e mand  provides a g ood   market b a si s for   airpo r ts in  sm all and middl e-si ze d citie s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 5, May 2013 : 2648 – 265 6   2653 4.3.3. Deman d  Flo w   In Table  5,  Pudong  airp ort an d Hon gqiao  airp ort  are  merged.  It is assu m ed that  airport  s e rv es  the  c i ty, where it  is  loc a te d f i rstly. Dema nd fini shin g  rate  =airp o rt  throug hput/d emand  of th e city where  airp ort i s   lo cated.  Wh en  the de mand  finishin g rate is  bigge r th an  1, the  airp ort attract s   de mand  of  oth e citie s  ex cept the  lo cal  dem and. S o   passe nge rs i n flow ha ppe n s . On the  co ntrary, if  dem and finishing  rate is l e ss t han 1, it sh o w that the airpo r t coul dn't co mplete local  deman d.  And  this is outflo w . For exam ple, the dem and  finishin g rate  of Na njing  a i rpo r t in 2 0 0 1  is  149.2 4 %, whi c rep r e s ent Nanjin g airport  wa s a  node  with p a s seng er inflo w  in 2 001. T h e dema nd fini shin g rate  of  Ning bo ai rpo r t in 2009 i s  o n ly  67.96%, whi c sho w s th at Ning bo ai rport was  pa ssen ger  outflo w  no de an only com p let e d   67.96% of local deman d.      Table 5. De m and flow    passenger thro u gh put (million)  demand finishing rate    2001   2005   2009   2001   2005   2009   Shanghai 2066.04   4146.23   5699.96   203.65%   210.81%   206.19%   Nanjing 281.52   538.59   1083.72   149.24%   147.13%   196.46%   Wuxi 3.63  61.91   221.79   2.10%   16.39%   39.27%   Changzhou  12.65   31.62   53.52   14.31%   15.55%   15.71%   Nantong  7.35  8.93  22.03   8.83%   5.03%   6.70%   Hangzhou  298.13   809.26   1494.47   117.57%   179.29%   213.69%   Ningbo  121.90   253.29   403.14   70.18%   66.82%   67.96%   Zhoushan  25.07   39.79   44.80   53.85%   39.84%   24.35%   Taizhou2 14.81   22.59   52.67   18.89%   14.07%   22.46%       Acco rdi ng to passe nge r throug hput in 2 009,  the ten regio nal airp orts a r e cla s sified  into four types  by quick  c l us ter:    1)  sup e r la rge ai rpo r t, includi n g  Pudong a n d  Hon gqiao  a i rpo r ts;   2)  large ai rp ort, inclu d ing  Nanj ing and  Han g z ho u airp ort s ;   3)  middle - si zed  airpo r ts, in clu d ing Wuxi an d Ning bo airp orts;    4)  small ai rpo r ts, the rest four airpo r ts.   The  real  p a ssenge r th rou g hout of  ea ch  type of  airp ort s  kee p in cre a sin g   from 20 01  to  2009, b u t the  ch angin g  tre nd of d e ma n d  finishi ng  ra te is diffe rent . Dema nd fin i shin g rates  of  ultra large a n d  larg e airports are  more than 1.  So th ese  airp orts  are p a sse n g e r inflo w  no d e s.  The  ca pacity  of two  airport s  in  Sha ngha i is  gradua lly   clo s e to  saturation, which i nevitably lea d to red u ctio of se rvice  qu ality  and in crease of flight  delay. The r ef ore, p a sse n g e rs be gin to f l ow   to othe r la rge  airp ort s   re ce ntly. The ma rket  con c e n tra t ion of two ai rports in  Shan ghai  starte d t o   redu ce afte r reaching its p eak. Nanjing  and Ha ng zho u  airpo r ts obt ain a benefit firstly. Dema nd  finishin g rate s of  sm all a nd mi ddle - si zed ai rpo r ts a r e l e ss th an  1, that me an s in  YRD  co re   regio n , le ss throu gho ut of  middle  an small  ai rport s  i s  n o t la ck of dem and,  but b e cau s e  of  deman d outflow.        Dema nd flo w  of air tran sp ortation fo r p a ssen ger i s   actually the  airpo r t sele ction of   passe nge rs.  In multi-airp o r t system, there a r e more than one  airpo r ts a r ou nd a city. So a  passe nge r who travel s by  air  woul d se lect on e ai rp ort to leave  or  sele ct on e  airp ort to re ach  whe n   he retu rns. Dem and flow  ap pea rs whe n   the ch o s en  airp ort i s   not located in  the city wh ere   the pa sseng er is. T here  are m any fa ctors in flue n c ing  dema n d  flow, su nch  as a r ea  of the   terminal, n u m ber  of ch eck-in  co unte r s,  numbe r of  b oardi ng g a te s, su rface tra n sp ortation ti me,  flight frequ en cy, navigatio n co ndition,  etc. Shan gha i, Nanjin g,  Ni ngbo and Ch ang zho u   airp orts  stand   for  the four cate gori e s se par ately. There a r e  two  cu rves in   Figures 1, 2,  3, 4, which a r e   prop ortio n s o f   throug hput and  flight mo vement  chan ging  with tim e . Flight mov e ment  refle c ts the   numbe r of ai r ro utes  and  flights of an  airpo r t.  It is the su pply of air tra n sp ortation from  the  airpo r t. Passenge r thro ug hput sh ows the outcome o f  demand flo w     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Dem and Di scipline of Air Tran spo r tation  for Passen ge rs (Y unqia n  Qu)  2654 F i g u r e   1 .   S ha ng ha i   a i r p or t 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 12 3456 7 8 9        F i g u r e   2 .   N an gj i n a i r p or t 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 1 2 3 456 78 9     F i g u re   3 .   N i n gb a i rp ort 0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 1 2 3 456 78 9   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 5, May 2013 : 2648 – 265 6   2655 F i g u r e   4 .   C ha ng z h ou   a i r po r t 0 0. 001 0. 002 0. 003 0. 004 0. 005 0. 006 0. 007 0. 008 0. 009 12 345 678 9       Whateve r  whi c h type of airports, chan gi ng tr end of two curve s  is  basi c ally co n s iste nt  whi c h sho w s there is la rge co rrelatio n betwe en p a ssen ger th rough put and  flight movement  whe n  d e man d  is  sufficie n t. It mean s the  numbe of  ai r ro utes an d fli ghts  have  a  major imp a ct  on   regio nal ai r transportatio n   deman d flow.  In the  p r emi s of suffici e n dema nd, middle  a nd small    airpo r ts  sh oul d plan m a rke t  accurately  and  carry  out  marketing a c tively to increase air  rout es  and imp r ove flight freque ncy in order that  airpo r t woul d  redu ce de ma nd outflow.       5. Conclusio n   Dema nd di sci p line of ai r transportatio n   for pa sseng e r con s i s ts of  three p a rt s i n  this   pape r: de ma nd g ene ratio n , dema nd  di stributio n a n d  dema nd flo w . It takes the  YRD  co re  re g i on   as  example.  In dem and  gene ratio n   analysi s , ba sed on  information e n tro p y and  weight  threshold,  it  coul d g e t wei ght when  sel e cting  the  six  key  facto r s i n fluen cing  re gional  dem a n d   gene ration  of  air tra n sportation for pa sseng ers.  Th e sele ction  is b enefi c ial  to sim p lify th e   compl e xity of cal c ulatio n a nd can b a si cally reflec t th e overall pe rspective of the  pro b lem. Th en,   a new ind e x - cont ribution  rate is given  to analyze the differen c e s  of the sam e  factor to e a ch   city. Secondl y, in demand distrib u tion a nalysi s , dema nd distri butio n in YRD core regio n  pre s ents  centralization .  Shanghai, the bigge st city in  the area, take s u p  about one -third d e man d Ho wever, the  trend of ce ntralization is  sl owin g do wn  year by year.  Deman d  gen eration of  sm all  and mi ddle - si zed  citie s  in t he a r ea i s  in cre a si ng m o re and  more.  Thro ugh  re co gnisi ng  curre n situation an d  future tende ncy of dema nd distri but io n in its servi c e ra nge, airport ca n make a   better pla n . Finally, in dem and flow, the  most impo rtant factor th a t  influence s  region al dema n d   flow is the n u mbe r  of air route s  and fli ghts of  airp ort. The more air ro utes an d the highe r the  flight freque n c y it has, the  more d e stin ation t he pa ssen gers  coul d arrive  and  the more flig hts  they coul d select, the more  attrac tive to passengers the airport  w ill has. Therefore, large  airports  are pa sseng e r   inflo w   n ode s while mo st  middle and small  airpo r ts are pa sseng e r   outflo w   n o d e s.  In YRD co re  region, mid d le and sm al l airport s  are  located in small and mid d le-sized citi es.  These ai rpo r t s  have  defi c i t s be cau s e  o f  less thro ug hout. Actuall y , these ai rp orts  do n o t l a ck   deman d. Through givin g  accurate market or ie nta t ion and de mand an alysis, ca rrying  out  marketing a c t i vely, seekin g  more air  rout es an flights, middle and  small  airport s  wo uld re du ce   passe nge r ou tflow and in crease its throu ghout.       Referen ces   [1]   W i ndle  R, Dresner M. Air port Cho i ce i n  Multip le-a irp o rt Regi ons.  Journ a l of T r ansp o rtatio n   Engi neer in g . 1995; 12 1(4): 33 2-33 7.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Dem and Di scipline of Air Tran spo r tation  for Passen ge rs (Y unqia n  Qu)  2656 [2]   VA Profill idis.  Econom etric a nd F u zz y M o d e ls for th F o r e cast of D e ma nd i n  the  Airp o r t of Rho des .   Journ a l of Air T r ansp o rt Mana ge me nt . 2000;  6(2): 95-1 00.   [3]   Z hang W enc h ang. Patterns  and D y n a mics  of Regi on al Pa sseng er F l o w s  in Chi na si nc e the 19 80s.   Scienti a  Geogr aph ica Sin i ca 200 4; 24(4): 38 5-39 0.  [4]   Jiao Pe ng pe n g . F o recastin g Metho d  an d Its Mechan ism of Impacts on Airport  Passen g e r   T h roughp ut.  Journa l of T r ans p o rtation  Syste m s E ngi ne erin g an d Infor m ati on T e c hno lo gy . 200 5; 5(1):   107- 110.   [5]   W e i Xi n, F eng  Xi ngj ie. Pred i c ting the Air p o r Passeng er T h roughp ut Based on  a Sup port Vecto r   Regr essio n  Mo del.  Jour nal  of Civil Avi a tio n  U n iversity of Ch i n a . 200 1; 22(3) : 45-47.   [6]   Z hou Y i xin g , Z han Li, W u  Y ue. Stud of  C h in a’s Urba n C entral   it H i era r ch y .   Ar ea l R e search  an d   Devel o p m ent . 200 1; 20(4): 1- 5.  [7]   W ang W e nfan g. Res earch  o n  Meas ur em en t of Custom er  Equit y   of Airl in es. MaD T hesi s . Nanj in g:   Coll eg e of Civil  Aviation, Na nji ng Un iver sit y  o f  Aeronautics  a nd Astrona utic s; 2010.   [8]   Guo Yaj un, Yi  Pingta o . A Mul t i-eval uatio n C oncl u sio n  Ag gr egati on Met h o d  Base d o n  Si ngu lar Va lu e   Decom positi o n .   Journal of No rtheastern U n iv ersity (Natura l  Scienc e) . 200 7 ;  28(2): 278-2 8 1 [9]   Ke Z hao. T he Rese arch of Gra y  A l gor ithm  and Info rm atio n Entrop y i n  R oute Pl ann in g Optimizatio n .   Indon esi a  Jour nal of Electric al  Engin eeri n g . 2 012; 10( 8):  [10]   Liu  Xi aomi ng.  Intellig enc e Comp utation a l  Based Ai r P a ssen ger Flo w   D i strib u tion  in Uncerta i n   Enviro nment.  PhD T hesis. N anji ng: C o ll eg e  of Civil  Av iati on, Na nji ng U n iversit y   of Ae rona utics an d   Astronautics; 2 008.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.