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国内線





このデータは航空時刻表を基に算出したもので、実績ではありません。くれぐれもご注意ください。
また、コード・シェアや親会社便名に関わらず「運航会社」により集計しております。



2000年05月
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日本飛行場紀行



【目的空港運航路線】 / 一日平均

路線数全出発便数全提供座席数
南下順降順依存率降順
( ):依存率(%) 小数点以下四捨五入

機材別 機材シリーズ別 提供座席数別 エンジン分類別 トータル

エアライン毎 順計  出発便数 提供座席数 地点間距離累計 座席距離累計 所要時間累計 所要平均速度 実働機材数 運航路線

依存率:目的空港におけるエアライン毎の全出発便に対する当該路線への依存割合です。





1 ANA 新千歳空港

46.00 (13)
2 ANA 福岡空港 33.45 (21)
3 JAS 新千歳空港 32.35 (6)
4 JAS 福岡空港 32.10 (6)
5 JTA 那覇空港 30.32 (3)
6 ANK 福岡空港 27.42 (4)
7 JAL 福岡空港 24.00 (21)

8 ANA 那覇空港 22.45 (14)
JAL 新千歳空港 22.45 (9)

10 ANA 鹿児島空港 15.23 (21)
11 ANA 仙台空港 15.00 (13)
12 JAL 那覇空港 13.00 (15)

13 ANA 宮崎空港 12.00 (25)
ANA 松山空港 12.00 (17)

15 JAS 青森空港 11.58 (17)
16 ANA 長崎空港 11.00 (18)
17 ANA 熊本空港 10.23 (22)

18 ANA 函館空港 8.00 (25)
ANA 大分空港 8.00 (25)
JAS 仙台空港 8.00 (25)
ANK 石垣空港 8.00 (13)
JAC 出雲空港 8.00 (13)

23 ANA 新潟空港 7.00 (29)
JAS 長崎空港 7.00 (29)
JAS 釧路空港 7.00 (14)

26 JAR 高知空港 6.81 (17)
27 JAS 花巻空港 6.42 (31)
28 JAC 高知空港 5.00 (20)
29 JEX 新千歳空港 4.45 (45)

30 JAL 鹿児島空港 4.00 (25)
ANA 青森空港 4.00 (25)
ANA 秋田空港 4.00 (25)
JAS 高知空港 4.00 (25)

34 JAR 新潟空港 3.61 (23)
35 ANA 新東京国際空港
(成田)
3.42 (58)
36 ANA 旭川空港 3.00 (33)

37 ALS 高松空港 2.00 (100)
ALS 徳島空港 2.00 (100)
ANA 女満別空港 2.00 (50)
JTA 鹿児島空港 2.00 (50)
ANK 佐賀空港 2.00 (50)
ALS 福島空港 2.00 (50)
ALS 富山空港 2.00 (50)
ALS 米子空港 2.00 (50)

45 JAL 帯広空港 1.58 (37)

46 JAL 山形空港 1.00 (100)
JTA 新千歳空港 1.00 (100)
JEX 福岡空港 1.00 (0)





エアライン毎 順計  出発便数 提供座席数 地点間距離累計 座席距離累計 所要時間累計 所要平均速度 実働機材数 運航路線

依存率:目的空港におけるエアライン毎の全出発便に対する当該路線への依存割合です。

JAL:日本航空 ANA:全日本空輸 JAS:日本エアシステム
JTA:日本トランスオーシャン航空 JEX:ジャルエクスプレス ANK:エアーニッポン
JAR:ジェイ・エア JAC:日本エアコミューター ALS:中日本エアラインサービス 

空港種別 : 第1種 第2種A級 第2種B級 第3種 防衛庁管理 米軍管理 その他公共用 ヘリポート








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 ■当サイトについて
写真の楽しさに任せて飛行機を撮り捲くっていた私は、
丁度、1994年の関西国際空港開港を機に、いつも航空時刻表を片手に撮影していたスタイルから
必要な空港の時刻表をパソコンで管理するスタイルに変わっていきました。

そしてそれは、単に時刻を確認するだけだったものから、
ダイヤグラムを管理するものへと拡張していき、
やがて「いっそのこと、時刻表を丸ごと打ち込んで、データベースにしてしまおう」という発想に辿り着きました。

時刻表から読み取れるあらゆるデータを集計して、航空輸送の変遷を追うことに、
飛行機好きの私は、とても意欲が湧いたものです。

しかし、実際にプログラムを完成度の高いところまで持っていくには、
かなりの労力と時間を要しました。

正確な時刻を打ち込めるように、誤った入力を警告するルーチンに行き着くまでは苦難の連続でした。

また、解析するデータが多数に分岐するほど、3次的または4次的なデータ管理を必要とされ、
データ・ベースのスペックぎりぎりでのプログラミング・スキルを要求されました。

何度も何ヵ月分ものデータの打ち込み直しを繰り返しながら、
ようやく納得のいくデータ解析プログラムになるまで、少なくとも7年はかかったでしょうか、、、

このサイトは、このような経緯で蓄積されてきたデータ・ベースの内容を
Web上で解り易く表示させるために、数値のグラフ化とカラー・バリエィションを駆使して、
目的データ別で1ページ毎に1次的な内容になるように構成されています。

どうぞごゆっくりご覧いただき、航空便の変遷を理解される一助としていただければ幸いです。








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