随着航空运输业的高速发展,中国乃至全球范围内空中交通管制大区之间协调不畅、航班延误频发等问题也不断显现,因此,适应未来发展的空管改革措施势在必行,如何对空中交通管理区域进行合理划分才能更好地满足未来空中交通发展需求就是一项很重要的工作。本文基于航空大数据,研究全球进行空中交通管理区域如何划分,才是有利于空中交通高效运行的。本文基于“同一流量管理区域内航空器联系紧密,流量管理区域与流量管理区域联系相对稀疏”的划分理念出发,使用聚类算法进行区域划分。在方法选择上,对K-means聚类、DBSCAN聚类和FCM聚类算法三种聚类算法的计算结果比较,选择对流量管理中心具有鲁棒性的FCM聚类算法作为流量管理区域划分算法;接着,为克服FCM聚类算法需要主动输入区域划分个数的缺点,引入综合区域划分评价指标。为克服原生FCM聚类算法无法得出流量管理区域边界的缺点,本文提出了聚类边界识别算法。得出了中国的流量管理区域宜划分成新“西北”、新“华北”和“华南”三大管理区,全球的流量管理区域宜划分成“亚洋”、“欧非”和“美洲”三大管理区的结论;最后,在使用考虑高铁影响的灰色重力模型对未来“机场对”的航班量进行预测的基础上,对未来中国大陆地区的流量管理区域进行划分,结果表明未来的流量管理区域依然划分为“西北”、“华北”和“华南”三大管理区,但管理区域边界将有所变动。