低成本航空公司诱导特定且可识别的延误传播模式：欧盟和美国系统分析

航空运输延误及其传播的影响已被长期研究，主要从环境和移动性角度出发，使用了广泛的数据分析工具和模拟。然而，关于延误如何在每个机场周围形成中尺度结构的研究却较少受到关注。在这项工作中，我们通过重建以每个机场为中心的延误传播功能网络来解决这个问题，并使用深度学习模型研究其可识别性（即它们的独特程度）。我们发现，当这些延误传播邻域对应于低成本航空公司运营份额较高的机场时，它们具有高度的独特性；并证明了这些发现对于欧盟和美国系统以及不同方法选择的稳健性。我们进一步讨论了这种独特性的一些操作意义。