基于IAHP和信息熵組合賦權的空域運行風險評估

吳仁彪 王自強 汪萬維 張妍

摘? 要： 針對傳統空域運行安全風險評估方法中存在的點值評估隨意性和間斷性等問題，該文提出基于區間層次分析法（IAHP）和信息熵法結合的空域運行風險評估方法。通過廣泛采集空域內航空器運行產生的告警信息，深入分析并挖掘出對空域運行產生影響的風險因子，構建一套新的基于“人、機、環”分類思路的風險評估多層指標體系。所提方法主要采用IAHP和信息熵方法分別對評估指標賦權，同時給出主客觀權重組合模型，既保證了評估數據的連續性，也兼顧到評估要素的客觀性，并在風險隸屬度矩陣基礎上進行模糊綜合評價。最后對某飛行情報區一段時間的運行狀態進行實例評估，結果表明，該模型在空域運行風險方面具有良好的適用性和有效性，為空中交通安全風險管理提供理論上的決策支持。

關鍵詞： 風險評估; 空域運行; 指標賦權; 組合建模; 模糊評價; 案例分析

中圖分類號： TN911.2?34; X949? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號： 1004?373X（2020）06?0051?06

Risk assessment of airspace operation based on combination weighting of

IAHP and information entropy

WU Renbiao， WANG Ziqiang， WANG Wanwei， ZHANG Yan

（Tianjin Key Laboratory of Intelligent Signal and Image Processing， Civil Aviation University of China， Tianjin 300300， China）

Abstract： As the problem of randomness and discontinuity of point value assessment in the traditional airspace operation safety risk assessment methods， a risk assessment method of airspace operation based on the combination of interval analytic hierarchy process （IAHP） and information entropy method is proposed. The warning information generated by aircraft operation in airspace is collected widely， from which the risk factors affecting airspace operation are deeply analyzed and excavated， and a new multi?level index system of risk assessment based on the classification thinking of “people， machine and environment” is constructed. In this method， the IAHP and information entropy are used to weighting the assessment indexes respectively， and the combination model of subjective and objective weightings is given， which not only ensures the continuity of the evaluation data， but also takes into account the objectivity of the evaluation elements， and the fuzzy comprehensive evaluation is carried out on the basis of risk membership matrix. The operational status of a flight information region for some time is evaluated by an example， and the evaluation result shows that the model has good applicability and validity in airspace operation risk. It provides theoretical decision support for the risk management of the air traffic safety.

Keywords： risk assessment; airspace operation; index weighting; composite modeling; fuzzy evaluation; case analysis

0? 引? 言

隨著我國空中交通流量不斷增長，空域安全形勢日益復雜，航空器飛行不安全事件時有發生，民航界高度重視空中交通運行的安全風險管理。風險評估是航空安全風險管理體系中的關鍵一環，其在后續風險控制的過程中發揮重要的作用，是保證航空持續安全的必要前提。目前從空域運行宏觀角度分析一段時間內航空器飛行產生的異常數據，定量描述其對周邊空域運行的影響程度，進而評估空域運行的整體安全風險水平的研究較少。

1） 建立風險隸屬決策矩陣[R=（rij）p×t]，規范化處理得到矩陣[R];

2） 計算第[i]個指標的信息熵：

3） 熵權模型：

2.2? 主客觀權重組合優化模型

運用上述方法可以實現評估指標的單一賦權，將兩類權重組合得到更加科學的權重是被期望的。目前的組合方法包括加權因子法、因子相乘法和離差最大化法，因子相乘法有“倍增效應”，離差最大化法適用專家對指標評價差異較大的情況。本文運用主客觀權重向量集成模型[w=αw+βw′]，組合權重通過折衷參數[α，β（α，β≥0）]調整，參數可由基于加權求和最優化模型[11]確定，模型如下：

該模型的最優解為：

將[α*，β*]進行歸一化處理即得參數[α，β]。綜合得到集成權重為：[w=（w1，w2，…，wp）]。

2.3? 建立風險隸屬度矩陣

模糊綜合評價中要求對因素集中的單因素進行評判，確定[U]到[V]的一個模糊映射，以得到評價集因素與評語集元素的隸屬度。本文運用概率統計方法[12]衡量模糊隸屬度，參加評判的[l]位專家對因素集中的每個指標隸屬的評語等級進行投票。結束投票后，確定各評估指標隸屬于各等級的頻數[lis]，計算[ris=lisl]作為第[i]指標與評語集元素[Vs]的隸屬度，模糊隸屬度矩陣[R]為：

2.4? 模糊綜合評價

針對構建的多層次指標體系結構，實現終端層到目標層的分級模糊綜合評判，終端層因素與對應的模糊隸屬度矩陣運算確定出準則層因素的隸屬向量，即一級模糊綜合評判：

式中：[D1]表示準則層指標[U1]對于評語集[V1]的隸屬向量;“[?]”表示模糊算子;[R1]為準則層因素[U1]下底層指標的隸屬度矩陣。類推因素[U2，U3]的隸屬向量[D2，D3]。準則層因素作模糊矩陣運算確定目標層因素的隸屬向量，即二級模糊綜合評判：

如果，則將向量歸一化處理即為評價結果向量[B]。根據最大隸屬度原則確定運行風險等級，? ? 最后使用參數表征法反模糊化，等級參數向量[ηv]與評價結果向量[B]進行乘法算子運算，評估風險值[N=ηv?BT]，[ηv]元素取表2中區間的中間值，即[ηv=（35，50，65，80，95）]。

3? 實例分析

本文通過搜集國內某繁忙情報區一段時間內的綜合運行數據，實例驗證評估模型。

3.1? 構建風險評估指標體系

借助文獻[13]中動態評估的思路，在專家知識基礎上深入分析綜合運行情報數據，同時參照表1空域運行風險評估指標體系，由于該區實際運行中位置報告缺失、航跡異常中斷、最低安全高度、特殊代碼7500、特殊代碼7600、特殊代碼7700和油量偏差7項相關的風險并不常見，而且該時段也并未出現此類風險，最后確定出15項評估終端指標，如表3所示。該指標體系隸屬于表1中具有相對完整性的空域運行風險評估指標體系，作為“全集”指標體系的“子集”指標體系，仍然適用于評估模型，體現出評估指標動態性特點。

3.2? 建立風險評估因素集和評語集

按照該15項指標在構建的評估指標體系中的層次分類關系，將各層指標組成因素集，如下所示：

評語集[V]表示評價等級的集合，將空域運行安全狀態分為5個層級：

對應描述為“風險低”“風險較低”“風險中等”“風險較高”“風險高”。

3.3? 計算各因素IAHP權重

邀請5位航空安全專家參與評判，參照表1將風險評價指標體系中同一準則層下的各因素兩兩之間重要度比較，并賦區間值。按照2.1.1節中IAHP的計算步驟1～步驟3得到5位專家對因素集[U1～U3]和子因素[U11～U33]評價的權重區間，分布如表4所示。

3.4? 計算各因素主客觀權重與組合優化權重

由第2.1.2節方法計算出[U1～U3]的集值權系數向量[w=（0.275 1，0.455 1，0.269 8）]。根據2.1.3節中熵權確定步驟1）～步驟3），計算各因素的客觀權系數向量[w′]，由本文數據組，權重集成優化模型自動求出[α=0.507 4，β=0.492 6]，得到各因素組合權重向量[w]。各因素集值權重、熵權和組合權重分布如表5所示。

3.5? 多層次模糊綜合評價

邀請20位航空安全專家，將因素集中各因素隸屬于評語集各等級的情況征求專家的評定意見，經過模糊統計分析得出各因素隸屬于各等級的概率，組合成風險等級隸屬矩陣[Ri]，見表6。將上文的終端層指標集成權重系數與相應的隸屬度矩陣算子相乘得到評價向量[Di=w?Ri]，結果為：

完成終端層指標評判后，計算[B=w?D]，得到準則層因素歸一化評價向量：

由反模糊化計算得到綜合風險評估值[N=60.614 0]，表明該飛行情報區運行風險水平為Ⅲ級風險中等。

3.6? 結果分析

同樣采用AHP對上述飛行情報區算例分析，圖1所示是兩種方法實施評估后等級隸屬的比較，兩者結果趨向一致。AHP評估結果有時存在模糊性，本文中的IAHP和信息熵組合賦權的方法更能強化評估結果的區分，具有更好的準確性和合理性，即該情報區該時段的風險狀態較大程度隸屬于Ⅲ級。另外，管制指令違背、飛行程序違背、速度突變、短期沖突、禁區入侵、監視信號失效及通信信號失效的在綜合風險中所占權重相對較大，管制空域安全管理人員應該特別關注上述7項指標的相關信息，以及加強該情報區運行的風險管理。

3.7? 可信度和有效度

本文的風險評估過程由航空安全專家群對不同指標評分和評定等級，采用Kendall和諧系數衡量評估結果的可信度，利用SPSS統計分析工具的Reliability Analysis模塊，對15個終端評估指標多變量分析計算出Kendall和諧系數為0.853（接近于1），說明評估具備很高的內部一致性可信度。指標的選取參照了ICAO和民航局發布的安全法規中安全風險間隔，并邀請多位航空安全專家多輪訪談討論確認。另外，同一專家仍進行不同間隔期重復評判，超過20位專家參與到評估中，具有很高的內容效度。采用SPSS工具探索性因素分析后KMO檢驗值為0.791（介于0.6～0.8），證明評估結果的結構有效度良好。

4? 結? 語

本文從航空器飛行產生的告警信息中挖掘提取空域運行風險因子，分類綜合后構建出空域風險評估指標體系，通過IAHP分析結合信息熵方法實現了專家對評估指標的柔性和客觀判斷。應用該模型對一段時間某飛行情報區的運行進行評估算例分析，結果顯示該區運行安全水平為風險中等。最后對比出本文算法的優勢，并對評估的可信度和有效度進行了驗證，為空中交通安全風險管理提供理論上的決策支持。

注：本文通訊作者為汪萬維。

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