目前的空中交通复杂性指标是根据 ATM 不同管理层的利益来定义的。这些层级有不同的目标，实际上它们会竞争以最大化自己的目标，从而导致决策分散。这种分散性以及相互竞争的 KPA 需要透明和中立的空中交通信息来为可解释的行动铺平道路。在本文中，我们引入了单架飞机复杂性的概念，以确定每架飞机对空中交通整体复杂性的贡献。此外，我们描述了一种扩展此概念的方法，以定义复杂社区，即在特定空域中贡献大部分复杂性的相互依赖的飞机群。为了展示该方法，开发了一种可视化算法不同输出的工具。通过基于合成和真实历史流量的用例，我们首先表明该算法可用于形式化控制器决策以及指导控制器做出更好的决策。此外，我们研究如何使用所提供的信息来提高决策者对不同空域用户的透明度，这也有助于提高公平性和公正性。最后，进行敏感性分析，以系统地分析每个输入如何影响方法。