基于云模型的空管安全運行保障能力評價

唐家文，董兵，王超峰

（1.中國民用航空飛行學院空中交通管理學院，廣漢618307）

（2.中國民用航空飛行學院機場工程與運輸管理學院，廣漢618307）

0 引 言

空中交通管理（Air Traffic management），簡稱為空管，其核心任務是保障空中交通安全、維護空中交通秩序、促進空中交通順暢。隨著民航運輸的高速發展，愈益彰顯出空管安全運行保障能力存在的瓶頸問題。相關研究表明，空管監控不當不力是造成航空器空中相撞的主要原因，比例達到74.3%。因此，研究空管安全運行保障能力的綜合評價問題，對正確認識空管安全運行保障能力現狀，發現影響空管安全運行保障能力的主要因素，制定空管安全運行保障能力的整改措施，提高空管系統安全管理水平等具有顯著的理論價值和現實指導意義。

對于空管安全保障的探索，國內外主要從三個方面開展了研究。第一方面主要是對空管安全運行保障中的風險問題開展研究，在對空管安全危險源識別的基礎上開展了安全風險評價研究，提出了降低安全風險的措施；第二方面主要基于國際民航組織（ICAO）所倡導的民航安全管理體系建設問題，研究了如何在空管系統中開展安全管理體系建設等方面的問題；第三方面針對保障空管安全運行的一些基本要素開展了相關研究，主要涉及空管系統安全信息、設備保障、組織支持、安全文化、安全績效等內容。

針對空管安全運行保障能力進行整體評價的研究還較為缺乏，鑒于空管安全運行保障能力整個系統的復雜性，以及影響空管安全運行保障能力的各因素所具有的模糊性和隨機性，模糊綜合評價法等傳統方法對空管安全運行保障能力難以得到有效評價結果。云模型是在模糊理論與概率理論基礎上發展起來的，通過引入熵和超熵的概念解決了定性問題轉換為定量問題過程中存在的模糊性和隨機性問題。

本文提出基于云模型的空管安全運行保障能力評價模型，在系統分析空管安全運行保障的需求和特點的基礎上，構建空管安全運行保障能力評價指標體系，運用排隊理論計算評價指標的權重，通過對評價數據進行逆向云發生器處理得到因素層的評價云，經過云代數運算分別得到準則層和目標層的綜合云，對綜合云與基準云進行正向云發生器處理后，根據圖形對比，得到空管安全運行保障能力的等級。

1 空管安全運行保障能力評價指標體系構建

1.1 空管安全運行保障能力評價指標

空管安全運行保障能力是指在空中交通安全運行過程中，通過安全風險管理、安全文化管理、專業技術能力、安全保障投入、組織管理程序以及設備運行能力等安全管理組織程序和生產要素的集成，保障空中交通管理能夠在可接受的安全期望（或者安全水平）下，空管單位安全正常運行的能力。目前關于空管安全運行保障能力尚未形成一套確定的評價指標體系，難以對空管安全運行保障能力開展全面性研究。

空管安全運行保障能力評價指標體系的構建必須遵循系統性、科學性、全面性、可比性和可行性等原則，評價指標的選取不僅要充分反映保障空管安全運行管理的內容，還應結合中國民航局已經實施的《空管安全審計》和《空中交通服務安全評估系統》等管制規定，同時在廣泛征求空管安全專家建議的基礎上，構建空管安全運行保障能力評價指標，如表1所示，該評價指標是由6個準則層指標和26個指標層指標構建組成的遞階層次結構。

表1 空管安全保障能力指標Table 1 Air traffic management safe support ability index

續表

1.2 確定評價指標權重

對指標進行準確的權重賦值是開展空管安全運行保障能力評價的前提。傳統的權重取值方法主要有主觀賦權法和客觀賦權法。主觀賦權法是在綜合了評價專家的知識、經驗與偏好等基礎上給出權重值；客觀賦權法主要依據評價指標的原始數據，通過數學模型計算得到指標的權重值。主觀賦權法具有運算簡單的優點，但是容易受到專家主觀性影響；客觀賦權法容易受到原始數據的干擾，可能會出現與實際情況不符的情況，這些都會對指標權重確定的準確性帶來影響。為確保評價指標權重獲取的公正性與合理性，能夠良好體現主觀性與客觀性，指標權重的求解可采用

式中：

n

為評價指標數量；

i

為參與評價的指標排隊等級，是根據評價指標的重要程度對指標進行排序，當評價指標處于相同的等級時，

i

的取值相同，但是當

i

=1時，

ω

′=1。采用專家咨詢，對評價指標進行等級排序，根據公式（1）得到評價指標的絕對權重

ω

′，通過對

ω

′歸一化計算得到評價指標的相對權重值

ω

。

2 空管安全運行保障能力云模型

2.1 云模型理論

20世紀90年代李德毅院士提出了云模型，其主要思想為：假定

U

為一個可精確度量的定量論域，

C

為

U

上的定性概念。當定量值

x

屬于

U

中某一值時，同時也屬于

C

中的一個隨機數，

x

在

C

中的確定度為

μ

(

x

)∈[0，1]，并且

μ

(

x

)的分布滿足：

則每一個

x

對應一個云滴，

x

在該論域

U

上的分布稱為云。通常(

E

，

E

，

H

)三個參數被用于表示云模型的特性，其中

E

表示云滴在論域區間的期望值，反映云滴在論域空間的位置；熵

E

表示云滴的取值范圍，用于綜合度量定性概念的模糊性；超熵

H

反映熵的不確定性，表示云的厚度，是對論域空間隨機性的度量。

云模型中通過采用云發生器在定性語言和定量數值之間進行不確定性的轉換，云發生器有正向和逆向兩種。其中，正向高斯云算法被廣泛應用，實現步驟為：

（1）生成一個以

E

為期望值，

H

為方差的高斯隨機數

E

′=

NORM

(

E

，

H

)；

（3）計算云滴的隸屬度，其確定度值為

（4）將

x

作為確定度

μ

在數域中生成的云滴；（5）重復以上步驟，直到

N

個云滴生成為止。

2.2 確定評語集和基準云

基于空管安全運行保障能力的運行特性，征詢空管安全專家建議，將空管安全運行保障能力分為五個等級，分別對應保障能力極低、較低、一般、較高、極高，各等級的具體分值區間如表2所示。

表2 空管安全運行保障能力標準量化值Table 2 Standard quantization value of safe operation support ability

根據表2中的空管安全運行保障能力等級，結合云模型理論，可得到空管安全運行保障能力評價的基準云模型，其云數字特征通過式（4）~式（6）計算得到。

式中：

x

和

x

分別為保障能力等級分值區間的上下限；

l

為常數，可根據評價指標的模糊閾度進行取值，且不宜取值過大，本文取

l

=0.05。

由式（4）~式（6）計算基準云的數字特征，如表3所示。應用正向云發生器算法通過Matlab得到基準云云圖，如圖1所示。

表3 基準云數字特征Table 3 Digital characteristics of benchmark cloud

圖1 基準云云圖Fig.1 Benchmark cloud diagram

2.3 確定指標層各個評價指標的評價云

評價專家根據表2中的標準，基于中國民航局已經實施的《空管安全審計》和《空中交通服務安全評估系統》等管制規定，對空管安全運行保障能力每個評價指標進行具體打分，得到每個評價指標的得分數據

x

，通過逆向云發生器對數據進行處理，得到每個評價指標的安全保障能力評價云

A

，其數字特征為

2.4 計算綜合云

將評價指標的評價云與對應的權重進行模糊合成，分別得到準則層和目標層的綜合云。以準則層的綜合云

A

為例，其數字特征為

2.5 計算結果評價

根據計算可得空管安全運行保障能力的綜合評價云、熵及超熵，通過與標準云進行對比分析，能夠對空管安全運行保障能力現狀進行判斷與評價，從而確定空管安全運行保障能力的評價等級。

3 實證分析

基于所構建的空管安全運行保障能力評價指標，邀請10位空管領域的安全運行管理專家進行專家評分，運用云模型理論對西南某空管分局的空管安全運行保障能力進行實證評價。

3.1 確定評價指標權重

對空管安全管理專家進行反復征詢，按照重要程度對評價指標排序，根據式（1）得到準則層和指標層的指標權重，計算結果如表4～表5所示。

表4 準則層指標權重Table 4 Index weights at the criterion level

表5 指標層Cij指標權重Table 5 Cij index weight of the index layer

3.2 二級指標評價云

按照空管安全運行保障能力標準，通過10位空管安全運行管理專家對評價指標進行專家評分，基于云模型中的逆向云發生器原理，根據式（7）~式（9）得到指標層評價指標的評價云。每個保障能力指標的數字特征和保障能力排序結果如表6所示。

表6 評價云Table 6 Index evaluation cloud

3.3 綜合云評價

根據式（10）~式（12），由模糊合成運算對準則層評價指標做綜合云評價。同理，將準則層的評價云與其權重進行模糊合成運算，得到空管安全運行保障能力綜合云，即目標層的綜合云。具體結果如表7所示，可以看出：

E

綜合評價云結果為8.589 4，

E

綜合評價云結果為0.286 4，

H

綜合評價云結果為0.077 5；準則層和目標層的綜合云熵值和超熵值都在［0.23，0.35］和［0.05，0.10］之間，其值都比較小，表明評價結果是可靠穩定的。

表7 綜合評價云Table 7 Comprehensive evaluation cloud

3.4 安全運行保障能力等級確定

基于正向云發生器，通過Matlab繪出準則層和目標層的綜合云與基準云的對比圖，據此可以得到準則層和目標層空管安全運行的保障能力等級，具體如圖2~圖7所示。

圖2 安全風險管理B1評價云Fig.2 Cloud graph of evaluative cloud B1

圖3 安全文化管理B2評價云Fig.3 Cloud graph of evaluative cloud B2

圖4 專業技術能力B3評價云Fig.4 Cloud graph of evaluative cloud B3

圖5 安全保障投入B4評價云Fig.5 Cloud graph of evaluative cloud B4

圖6 組織管理程序B5評價云Fig.6 Cloud graph of evaluative cloud B5

圖7 設備運行能力B6評價云Fig.7 Cloud graph of evaluative cloud B6

3.5 結果分析

根據所得到的空管安全運行保障能力目標層的云數字特征和基準云的數字特征，采用Matlab畫出對比圖，如圖8所示，圖中深色為基準云，淺色為目標層的綜合云。

圖8 基準云與綜合云Fig.8 Reference cloud and integrated cloud

該空管分局整體安全運行保障能力等級期望值為8.589 4，從圖8可以看出：其云滴主要集中于［8，10］，說明空管安全運行的總體保障能力介于較高與極高之間；熵值為0.286 4，超熵值為0.077 5，說明云層厚度較小，運行保障能力的評價結果是可靠穩定的。

根據六個準則層指標的云數字特征，將準則層的期望值按照從大到小排序，得到空管安全運行保障能力的優先級順序依次為安全風險管理、專業技術能力、設備運行能力、安全保障投入、安全文化管理、組織管理程序。從圖2~圖7可以看出：六個準則層指標的云數字特征值都落在較高與極高的區間，表明這些指標的保障能力都是比較強的，尤其是安全風險管理指標，其保障能力等級期望值為8.917 9，是所有指標中評價值最高的；而組織管理程序是所有準則層指標中評價值最低的，其保障能力等級期望值為7.971 7，說明相對而言組織管理程序是準則層中最薄弱的，應加強空管安全保障能力中的組織程序建設。

將指標層評價指標的期望值按照從小到大進行排序，得到組織交流有效性

C

、組織結構合理性

C

、團隊合作精神

C

、安全責任意識

C

、基礎設施投入

C

、安全價值觀建設

C

等指標的安全保障能力期望值是最低的。從表6可以看出：組織交流有效性

C

、組織結構合理性

C

、團隊合作精神

C

的安全保障能力期望值分別為7.800 0、7.860 0和7.970 0，幾乎都處于安全保障能力的較高區間內，這對組織管理程序

B

評價產生了負面的影響；同樣由于安全責任意識

C

和安全價值觀建設

C

的安全保障能力期望值也較低，也直接影響了安全文化管理

B

的評價結果。

基于云模型的評價結果，該空管分局在下一階段的安全運行保障能力建設中，應重點增強組織交流有效性的建設，改進組織結構的合理性，提升團隊合作精神，還應該加強對員工安全責任意識的培養和落實安全價值觀建設。

將本文的云模型評價方法與層次分析法和模糊綜合評價方法的評價結果進行對比，具體結果如表8所示，可以看出：三種方法的評價結果是非常接近的，但是基于云模型的空管安全運行保障能力評價能夠充分利用評價數據的有效信息，實現空管安全保障能力等級分界的模糊化，并且借助云模型中的熵和超熵展現了評價結果的穩定性和可靠性，同時通過云圖增強了直觀性和可視性。

表8 三種方法的評價結果對比Table 8 Comparison of assessment result between three methods

4 結 論

（1）基于空中交通管理安全運行保障所面對的復雜性和不確定性，構建了空管安全運行保障能力云模型評價模型，實現了定性概念與定量數值的有效轉換，實踐證明其評價結果是可靠的、穩定的。

（2）引入云模型對空管安全運行保障能力進行評價，不僅可以通過云圖直觀形象地給出空管安全運行保障能力的評價結果，而且能夠找出影響空管安全運行保障能力的主要因素，明確了改進空管安全運行保障能力的具體方向，為有效解決空管安全運行保障能力評價問題提供了一種新思路。