基于本體的機場安全熱點特征分析方法

王潔寧，趙曉鵬，周　沅

（1.中國民航大學天津市空管運行規劃與安全技術重點實驗室，天津　300300；2.民航華東地區空管局，上海　200335）

基于本體的機場安全熱點特征分析方法

王潔寧1，趙曉鵬1，周沅2

（1.中國民航大學天津市空管運行規劃與安全技術重點實驗室，天津300300；2.民航華東地區空管局，上海200335）

針對民用機場熱點特征識別與分類需求，在Protégé中構建機場熱點的頂層概念框架并描述邏輯（DLs）表達，引入對機場安全熱點在不同層面形式化的描述，建立機場安全熱點領域本體，以FaCT++推理機將熱點按不同特征分類推理。該方法的意義在于為機場熱點特征識別信息化和熱點分類協同工作的全過程提供了一定的語義支撐，管制員可以直觀、全面地掌握熱點區域狀況。

機場安全熱點；頂層概念；領域本體；FaCT++；熱點分類

機場區域內具有發生歷史的、潛在的碰撞或跑道侵入且飛行員和司機需要著重關注的位置稱為機場熱點[1]。科學識別機場安全熱點特征，并合理地區分機場安全熱點，使管制員了解到危險類型，保障航班安全運行，防止航班與車輛相撞或追尾事件發生。

機場熱點的識別在國內尚且處于起步階段，且大都缺乏理論支撐與實踐指導[2]。北上廣等地的機場圖已標示了本場的熱點區域，但只有白云機場分析說明了機場安全熱點的成因，并對途經熱點區域的飛行員和場面特種車輛司機作出警示。研究人員針對熱點區域識別提出了結合德爾菲法、矩陣法和模糊聚類分析的三選法[3]，以及基于場面監視雷達數據提取分析飛機地面滑行軌跡識別熱點的方法[4]。國外提出由于機場道面幾何布局欠佳、地面交通流、標記標識牌不明確、燈光設置不當或者人為差錯等[5-8]都易導致熱點產生，并進一步提出用圓形或多邊形在機場圖中表示熱點。

本文針對熱點特征識別與分類問題提出采用本體建模軟件Protégé，結合自上而下的方法建立機場熱點領域本體。首先確定熱點領域本體的重要術語，將機場熱點本體定義為熱點（hotspot）、產生位置（location）、風險評估（risk assessment）、危險因素（hazard factors）等4大類，并確定類的等級關系。其次，定義類之間的屬性關系以及屬性的分面，如“風險評估”概念的子類“風險發生可能性”的取值類型為小數以及允許的取值、熱點屬性的定義域（domain）、值域（range）、單向關系和逆反關系等。最后，完成模型的創建，通過推理功能將被疊加了不同危險因素的熱點依據不同特征滿足不同的需求分類。通過構建熱點本體，有助于使熱點被計算機理解成為可能，有助于克服不同系統之間的鴻溝，有助于建立基于該模型的特征識別與分類策略。

1　本體概述

1.1本體的定義

目前本體還未形成統一的標準化定義，學術界普遍推介的定義是“本體即為可共享的概念化體系的明確的形式化說明”[9]，定義了本體的4部分含義為“概念化”、“共享化”、“形式化”和“明確化”。概念化說明是從客觀世界范疇中捕獲的相關領域概念的抽象模型，具有獨立于具體環境的特性；共享化反映的是這個領域里公認的詞匯，而非個體的共識，具有復用性；形式化指本體的數學描述的精確性，是一種可機器理解的標準化的描述方法；明確化指的是概念的定義及概念的屬性定義都是明確的。本體提供了一個用來表達和交流某些主題知識詞表的一個關系集，關系集是詞表中術語間關系的集合[10]。

1.2本體的形式化表示

Perez等[11]提出本體的建模元語，即：概念（C）、關系（R）、個體（I）、公理（A）。

1）概念，亦稱類，是一個三元組，包括概念名稱、概念屬性和概念關系。通過框架結構來表示對象的集合。集合中包含概念名稱和概念描述。

2）關系，對概念集合的關系集合下定義，即為相關領域中概念間的相互作用，在語義上主要關系有part-of、kind-of、instance-of以及attribute-of等。

3）個體，即為實例，個體是本體模型當中最小的對象，可以帶入推理機中推理，成為另外一些類的子類。

4）公理，是不需要證明的邏輯真理，例如概念B屬于概念A的范圍。

1.3本體的類型

由于不同本體的應用領域不同，本體可大致分3類，涉及具有普遍意義的客觀世界常識的本體稱為頂級本體，描述一般化的概念，如空間、時間、事件、行動等，獨立于特定的問題與領域；涉及特定學科領域的本體稱為領域本體，使用屬性、關系進行定義與描述真實世界中特定的領域知識；涉及問題求解的本體稱為問題、方法本體或應用本體[12]。本文所構建本體為領域本體。

2　機場熱點本體構建

2.1本體構建基本思路

圖1為構建機場熱點本體的總體思路。這種方法既說明了構建過程中必要的步驟和思路，又相對完善地解決了本體構建中的優化問題，對今后本體的維護與優化有一定作用。

圖1　機場熱點本體建模流程圖Fig.1　Flow chart of hotspot ontology

2.2機場熱點領域分析

1）熱點特征分析

本文按照3種維度分析方法展開領域本體分析。第1種維度是從產生位置的角度挖掘熱點特征。所謂產生位置，即熱點集中于滑行道與滑行道交叉點、滑行道與跑道交叉點等道面交通狀況復雜的位置。第2種維度是從危險因素角度挖掘熱點特征。危險因素是指處于機場熱點中發揮重要作用衍生不良后果的特征因素，其具有多條特征鏈，共同形成熱點危險因素。第3種維度是從風險評估的角度挖掘熱點特征。所謂風險評估，就是由機場內熱點發生的可能性及其嚴重度共同構成。不同機場內不同熱點的可能性和嚴重度是不同的，提出風險評估有助于對熱點特征細分。本文將熱點危險嚴重程度分為A、B、C、D 4個等級[13]，A級最為嚴重，D級嚴重度最輕。A級：風險更大，需要采取特別措施才可避免碰撞事故；B級：風險繼續增加，非常有可能發生碰撞；C級：風險有所增加，但有充裕的距離和時間避免碰撞；D級：幾乎沒有可能發生碰撞。圖2為從3種維度分析機場熱點特征構成方法圖。

圖2　從3種維度分析機場熱點特征構成方法圖Fig.2　Method chart of hot spot feature analysis from three dimensions

2）危險因素來源

由于熱點危險來源由多方面構成，本文利用魚骨圖的方法優勢[14]分析危險因素，以便于發現危險的來源。結合專家評估和分析，圖3從5個主要方面進行分析，列舉熱點的主要危險因素。該方法列出了構成危險因素的5大主要類別：人為差錯、設施、機場幾何地形、地面交通流和管制員盲區，同時對這5大因素深入探究，列出危險因素的來源。在對現場的實地調研發現，這些因素在實際中以問題的形式體現出來，成為構成熱點主要危險因素。

圖3　機場熱點危險因素魚骨圖Fig.3　Fishbone diagram of hotspot hazard factors

3）危險因素分類

本文將機場熱點危險因素分為人為差錯和非人為差錯2大類，每大類由不同子類構成。人為差錯可分為管制員、飛行員和司機造成的差錯；非人為差錯可分設施、管制員盲區、地面交通流和機場幾何地形的差錯。圖4為人為差錯分類，圖5為非人為差錯分類。

圖4　人為差錯分類Fig.4　Human error classification

圖5　非人為差錯分類Fig.5　Non-human error classification

2.3本體構建

1）層次關系

熱點可以分為3個主要特征：產生位置、危險因素和風險評估。

產生位置包括滑行道/滑行道交叉口以及滑行道/跑道交叉口2個方面。

危險因素包括人為差錯和非人為差錯。人為差錯是指因為人員操作不當或者差錯而導致危險的因素，包括管制員、司機和飛行員3個方面相關差錯。非人為差錯包括機場幾何布局、地面交通流、管制員盲區和設施不清晰4個方面。其中機場幾何布局包含雙道交叉、三路交叉和多路交叉3個方面；設施不清晰包含燈光、標識、標牌3個方面。

風險評估包含可能性和嚴重度2個方面，嚴重度包括A、B、C、D 4個等級。

2）屬性公理

在機場熱點本體中，Thing（超類）含有4個類：HotSpot（熱點）、Location（產生位置）、HazardFactor（危險因素）和RiskAssessment（風險評估）。本文采用描述邏輯DLs（description logics）[15]表示屬性公理。如熱點和產生位置之間存在一對互逆對象屬性公理的描述邏輯表示為：

其中hasLocation是對象型屬性，其定義域為HotSpot，值域為Location，該屬性是isLocationOf的逆。

3）本體構建

構建機場熱點本體的類層次結構圖如圖6所示。本體概念間的層級關系可以簡要作如下說明，例如：

a）熱點的描述邏輯表示為：

本文定義熱點的原子概念由產生位置和危險因素2個概念組成。

b）HS_1的描述邏輯表示為：

圖6　本體的概念層次結構Fig.6　Structure of ontology concept

3　機場熱點本體的應用

3.1FaCT++推理

為說明機場熱點本體的推理特性，構建熱點的子類，命名為“Named HotSpot”，在Named HotSpot下創建了5個子類，為便于區分命名為“HS_1”、“HS_2”、“HS_3”、“HS_4”、“HS_5”。HS_1為具有地面交通流因素和雙道交叉因素的熱點；HS_2為具有地面交通流因素、雙道交叉因素和標識不明確因素的熱點；HS_3為具有地面交通流因素、雙道交叉因素、標識不明確因素和飛行員相關牽連差錯的熱點；HS_4為具有司機相關牽連差錯和多道口交叉因素的熱點；HS_5為具有管制員盲區因素和雙道交叉因素的熱點。為使定義的概念具有邏輯可推理性，還需要將這些因素生成為閉合公理（closure axiom），即充分必要性。圖7為HS_1中閉合公理的表達。

圖7　閉合公理在本體分類中的應用示例Fig.7　Application example of closure axiom in ontology

針對不同熱點特征的不同現狀，為區分這5個熱點而試驗性地定義了2類熱點：第1類為Interesting_ Hotspot：包含地面交通流因素和雙道交叉因素的熱點；第2類為“Twoways_Intersection_Hotspot”，包含雙道交叉因素的熱點。然后使用Protégé 4.2中的FaCT++推理機[16]，對給出的試驗用熱點分類。針對Interesting_ HotSpot，通過推理，只有HS_1符合要求；定義一類熱點Twoways_Intersection_HotSpot為含有雙道交叉口因素的熱點，通過推理機推理，得到只有除HS_4外的其他熱點均含有雙道交叉口因素。使用推理機后類的分類推理圖如圖8所示。

圖8　使用推理機后的分類推理圖Fig.8　Reasoned inference graph

3.2風險程度選擇

FaCT++推理機不僅能對定義的熱點按照特征分類，而且能選擇單個熱點實例的風險程度。上文提到，在熱點風險評估類中含有風險可能性這一子類，定義2個熱點實例（individual），分別命名為：“example hotspot1”，類型（Type）為HS_2，數據屬性中風險可能性為0.002；“example hotspot2”，Type為HS_3，數據屬性中風險可能性為0.004。現在定義一類熱點命名為“Random_Hot Spot”，其為風險可能性大于0.002的熱點。使用推理機后，結果如圖9所示，推理機在Random_HotSpot的members中選擇了example hotspot2作為其子類。

3.3案例推理

為驗證模型的有效性，本文選擇文獻[17]中一案例推理驗證。圖10所示機場圖中B1滑行道與兩條跑道同時交叉的陰影區域為一熱點，飛行員需要得到管制許可方可穿越B1滑行道停止線進入跑道，但此時飛機途經滑行道和兩條跑道交叉區域時，極有可能發生跑道混淆而誤入另一條跑道造成跑道侵入事件，對其他在該跑道著陸或起飛的航空器造成潛在危險。

圖9　使用推理機后對實例的分類Fig.9　Classification of reasoned individuals

圖10　機場熱點圖Fig.10　Hotspot case

根據上述案例，可推斷出如下結論：

通過上述分析，在Protégé 4.2軟件中建立如圖11所示熱點的實例B1，通過FaCT++推理得出該熱點案例對應的熱點類型，分別是：機組相關熱點、三路交叉熱點，如圖12所示。根據推理結果，機組在進入B1熱點區域時，應當特別注意三路交叉點的復雜地形情況，核實清楚具體進入的跑道方位，避免發生錯入跑道事件。

圖11　熱點實例B1描述Fig.11　Individual of hot spotcase B1

圖12　FaCT++推理結果Fig.12　Reasoning results by FaCT++

4　結語

針對民用機場熱點的特征識別與分類需求，提出了一種基于本體的機場熱點特征識別與分類方法：

1）機場熱點本體模型使用了FaCT++推理機，對熱點特征進行歸類，細分不同熱點的特征。相對于傳統經驗識別方法，能更精確地對熱點分類和識別；

2）機場熱點本體模型引入了選擇熱點風險大小的功能，基于此的熱點特征歸類不僅讓管制人員了解到熱點危險種類，而且能直觀地認識到風險可能性。

本文主要從屬性和概念等價性2個方面對機場熱點風險進行了歸類和推理，下一步工作是建立以語義Web規則語言（SWRL）描述模型，開發用于機場熱點管理語義規則推理方法。

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（責任編輯：劉智勇）

Ontology-based approach for airdrome safety hotspots analysis

WANG Jiening1,ZHAO Xiaopeng1,ZHOU Yuan2
（1.Tianjin Key Lab of ATM Operation Planning and Safety Techniques,CAUC,Tianjin 300300,China; 2.Air Traffic Control Bureau of East China,Shanghai 200335,China）

According to the demands for characteristics identification and classification of civil airdrome hotspots,the toplevel concept framework of hotspots is built using with Protégé tool,the core terminology is validated by descriptive logics,introducing formalized description of airport safety hot spots at different levels.A domain ontology is established,in which hotspots are classified in accordance with features based on FaCT++.This approach has benefits on common knowledge construction of airport hotspots identification and classification.It can also help controllers to know hotspots'risk level directly and completely.

airdrome safety hotspots;top-level concept;domain ontology;FaCT++;hotspots classification

X949；V351

A

1674-5590（2016）04-0016-05

2015-11-27；

2015-12-31

中央高校基本科研業務費專項（3122013P008，3122014P040）；國家空管委基金項目（GKG201410003）

王潔寧（1966—），男，甘肅蘭州人，研究員，博士，研究方向為空管運行安全及空管系統仿真.