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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。



1999年04月
出発空港別

那覇空港

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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 新千歳空港

ANA 15,444 (2)
2 仙台空港 ANA 4,002 (6)
3 福島空港 JAL 820 (19)
4 新潟空港 ANA 1,821 (13)

5 東京国際空港
(羽田)
JAL 28,978 (9)
ANA 47,422 (5)
JAS 27,021 (3)
JTA 636 (50)

6 小松空港 JTA 127 (100)

7 名古屋空港 JAL 2,820 (23)
ANA 8,653 (9)

8 大阪国際空港
(伊丹)
JAL 6,843 (7)
ANA 14,053 (4)
JAS 6,697 (4)

9 関西国際空港 JAL 5,518 (21)
ANA 8,711 (10)
JAS 2,606 (6)

10 岡山空港 JTA 127 (100)
11 出雲空港 JAS 947 (2)
12 広島空港 ANA 3,347 (11)
13 高松空港 ANK 378 (33)
14 松山空港 JTA 72 (100)
15 高知空港 JTA 55 (100)

16 福岡空港 JAL 9,592 (10)
ANA 13,575 (10)
ANK 3,224 (4)
HLQ 1,923 (17)

17 大分空港 ANK 252 (50)
18 長崎空港 ANK 756 (17)
19 熊本空港 ANA 3,538 (8)
20 宮崎空港 ANK 756 (17)

21 鹿児島空港 JTA 134 (100)
ANK 1,804 (21)

22 奄美空港 RAC 39 (100)
23 与論空港 RAC 49 (100)
24 北大東空港 RAC 39 (43)
25 南大東空港 RAC 78 (78)
26 粟国空港 RAC 60 (100)

27 久米島空港 JTA 605 (100)
RAC 36 (100)

28 慶良間空港 RAC 31 (100)

29 宮古空港 JTA 1,728 (60)
ANK 670 (75)

30 石垣空港 JTA 2,283 (57)
ANK 882 (71)





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 ANK:エアーニッポン HLQ:ハーレクインエア RAC:琉球エアコミューター 

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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