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至今...
智利-圣地亚哥,中国圣地亚哥。26h5m。圣地亚哥机场的对立面位于中国镇安以东,距离西安机场仅 100公里。飞这条路线与CDG只是一个方便的遮掩你的存在。
我也喜欢Aukland-Gibraltar(或Tangier或Malaga,尽管飞往GIB的航班似乎最快,而且他们的机场更有趣),因为机场在100公里的缓冲区内工作(我发现通过HKG和LHR到GIB的31h55m)。
巴拉圭Taipai-Asunción是不错的一对,但我无法通过粗略搜索找到34h5m以下的航班。
考虑到一站式连接的潜力,上海-布宜诺斯艾利斯极具诱惑力,但我无法使其在100公里范围内正常工作,地面运输可能会致命。
严格来说,这并不是一个新的答案,但是提供了一个有人可能用来寻找更好路线的对立机场数据集。继续阅读有关大多数对流机场的信息,以及有关圣地亚哥-西安航线的惊人启示。
继续这一探索,我转向a3nm 的工作,该人以前从事过一些与机场对立相关的假装。使用他的指向OpenFlights数据库的指针(根据其许可证,所有功劳都归功于该数据库),我可以获得世界各地机场和航线的数据文件。
首先,我将使用此过程将机场数据加载到PostgreSQL表中,并使该表具有PostGIS支持,以便我们可以进行空间计算。
我们将设置几个临时列,计算每个机场的对映体,然后将其转换为几何体(如果您知道自己在做什么,可能会有更好的方法。这里的一个共同主题是我们不t,实际上,知道我们在做什么):
update airports set antipode_latitude = -latitude;
update airports set antipode_longitude = 180+longitude;
update airports set antipode_longitude = antipode_longitude-360 where antipode_longitude > 180;
update airports SET antipode = ST_SetSRID(ST_MakePoint(antipode_longitude,antipode_latitude),4326);
并根据我们已经知道的一些结果检查结果:
select airports.name, city, country, iata, ST_Distance_Sphere(airports.antipode, (select airports.geom from airports where iata='SCL')) as distance from airports order by distance limit 3;
Ankang Airport Ankang China AKA 80599.02914563
Xi\\'An Xiguan Xi\\'AN China SIA 109730.42018116
Xianyang Xi'an China XIY **124745.39283865**
不好了!关于我以前的回答,我们揭示了一个毁灭性的事实。实际上,SCL-XIY距离严格的资格认证只有24公里。可以通过开始更远的距离到圣地亚哥或西安的旅程并乘坐某种机场巴士(如果您要进行72小时的往返,这将有很多时间做)来纠正此问题。确实是一个可悲的发现。
select airports.name, city, country, iata, ST_Distance_Sphere(airports.antipode, (select airports.geom from airports where iata='AKL')) as distance from airports order by distance limit 5;
Ronda Airport Ronda Spain RRA 28932.88795948
Ronda Ronda Spain 30772.20555266
Moron Ab Sevilla Spain OZP 40636.98417791
Malaga Malaga Spain AGP 73182.10790714
Sevilla Sevilla Spain SVQ 75861.92508438
好消息是结果似乎理智。现在我们可以找到最受欢迎的机场,因为为什么不呢?让我们继续愚蠢地使用数据库的趋势,因为它稍微容易些,并创建重复的暂存表,以便我们可以在两个表之间运行查询。我们还将搜索范围限制在使用IATA代码的机场,以排除数据集中的大多数随机火车站,并为我们提供最佳的机会来查找具有易于查找的商业服务的机场:
create table airports2 (like airports including all);
insert into airports2 select * from airports;
select airports.name, airports.city, airports.country, airports.iata, airports2.name, airports2.city, airports2.country, airports2.iata, st_distance_sphere(airports.antipode, airports2.geom) as distance from airports, airports2 where airports.geom && ST_Expand(airports2.antipode, 25) and airports.iata <> '' and airports2.iata <> '' order by ST_DISTANCE(airports.geom, airports2.antipode) asc limit 1;
Sultan Mahmud Badaruddin Ii Palembang Indonesia PLM Benito Salas Neiva Colombia NVA 5810.60702928
可以肯定的是,PLM和NVA非常接近:
如果您很好奇,并且我知道您确实如此,即使您取消了机场具有IATA编码的限制,PLM和NVA仍然会获胜。
现在,我们将查询100公里范围内的所有对流机场(带有IATA代码),对所有相匹配的配对条目进行修剪,并生成一个数据文件,列出366个候选城市对进行调查。如果放松头发100公里的限制,我们也可以做一个更大的设置,如果没有其他事情,我们总是可以走一点。
select airports.name, airports.city, airports.country, airports.iata, airports2.name, airports2.city, airports2.country, airports2.iata, st_distance_sphere(airports.antipode, airports2.geom) as error from airports, airports2 where airports.geom && ST_Expand(airports2.antipode, 25) and airports.iata <> '' and airports2.iata <> '' order by ST_DISTANCE_sphere(airports.antipode, airports2.geom) asc limit 1000;
在下一部分中,我们将看看是否可以找到一条更快的路线。