航班飞行轨迹异常是航空公司与监管机构在航班运行监控中的关注重点,航班偏航的自动化识别与监控是核心问题之一.本文提出一种基于盛行交通流分析的航班飞行偏航实时识别方法.首先对航班历史轨迹数据进行标准化、归类、拆分、清洗等处理,获取具有航班属性的航迹簇;随后对航迹簇数据进行基于局部密度的空间聚类(local density based spatial clustering algorithm with noise,LDBSCAN)分析,获得能够表征航班一般运行规律与模式特征的盛行交通流分析结果;最后,对航班实时飞行轨迹点与盛行交通流数据进行局部离群因子(local outlier factor,LOF)分析比对,感知当前飞行轨迹的偏离程度,进而判定航班飞行是否出现偏航行为.结果表明:本文提出的航班飞行偏航识别方法能够准确识别航班的盘旋、绕飞等偏航动作.