基于集對云的機坪運行管理移交安全評價研究*

李明捷，馮慶旺

(中國民用航空飛行學院 機場學院，四川 廣漢 618307)

0 引言

為促進機場運行提質增效，2013年民航局提出大型機場的機坪運行管理工作交由機場單位管理[1]。2018年4月，民航局為保證移交過程中機坪運行的安全，頒布《航空器機坪管制移交工作總體方案》[2]，明確工作目標及要求。截至2021年12月，我國已有37個機場完成或部分完成機坪運行管理移交[3]。

機坪作為運行管理移交工作實施的主要場地，是機場運行過程中最復雜的系統之一，安全影響因素多且隨機性大，因而對機坪運行管理移交下的機坪運行安全進行評價分析，對防范事故發生和提高機坪運行的安全等級具有重要意義[4]。Ribeiro等[5]通過分析飛機服務過程和服務過程總時間中每個組成部分的影響，確定影響停機坪運行的參數，并利用仿真工具對機場停機坪系統的性能和效率進行詳細分析；Feng等[6]通過提取航空事故數據庫中的機場風險項目進行關鍵性分析來定義機場風險的概率、嚴重程度和可探測性等決策因素，客觀衡量風險值并建立機場的風險評估矩陣；Uchroński[7]利用SHELL模型和Bow-Tie模型分析人為因素對機場地面運行安全產生的影響，提出1種評估員工心理物理傾向的方法；牛軍鋒等[8]利用組合賦權的方式確定權重，并結合所構建的評價指標體系，使用模糊物元分析進一步計算和評價機場運行安全；王永剛等[9]在風險因素識別過程中運用事故樹分析的方法和灰色關聯分析法分析中大型機場停機坪的安全風險，對部分風險值較大的因素提出相應管理對策；劉剛等[10]針對機場風險灰度高的特點，利用灰色聚類方法對民用機場的機坪安全風險進行評估，并結合實例驗證。

本文通過對已完成管理移交的民用大型運輸機場的機坪運行情況進行調研分析，對機坪運行管理移交這一動態過程進行深入研究和比較分析，包括在移交點前后的前置移交、通訊移交和責任移交的管理。隨后，運用PSR模型建立機坪管理移交機場的機坪運行安全評價指標體系，使用組合賦權方法確定指標權重，利用集對云模型對機坪運行風險進行評價分析，進而有針對性地提出提高機坪運行安全水平的建議與措施，以期為機坪運行安全評價提出理論參考。本文研究技術路線如圖1所示。

圖1 技術路線Fig.1 Technical route

1 機坪運行管理移交下的機坪運行安全評價指標體系構建

1.1 PSR模型

PSR模型是聯合國經合組織提出的對系統的壓力(Pressure)、狀態(State)和響應(Response)3個方面進行分析的模型[11]。機場在運行過程中，壓力(P)隨即形成，在機場運行高峰時段以及低能見等惡略天氣下，壓力尤為突出；狀態(S)為在特定時間內工作人員和設備設施所呈現的現狀；響應(R)為機場管理機構為防止安全等級降低而采取的措施。因此，狀態是壓力的結果，響應是壓力的治理績效，三者處于動態平衡的過程，如圖2所示。機坪運行管理移交是1個復雜的動態過程，其安全水平受到風險因素和采取措施這一過程的影響，PSR模型能夠展現和分析事物發展在多種因素綜合作用下的變化情況和動態機制，解釋為什么、是什么、怎么辦這3個問題，相較于傳統的人機環管模型，更能直觀地展現出當機坪運行管理移交面臨壓力時各項的狀態，以及采取響應以提升狀態應對壓力提高安全水平，因此該模型適用于機坪運行管理移交動態過程，符合實際運行情況。

圖2 PSR模型Fig.2 PSR model

1.2 基于PSR的機坪運行管理移交安全評價指標構建

通過查閱和分析大量機坪管理移交的相關文獻，同時從民航局網站、《從統計看民航》、《機場年度工作報告》、《大型民用運輸機場運行安全保障能力綜合評價管理辦法》[12]及中國交通運輸行業研究數據庫獲取相關數據信息，對機坪管制工作人員開展問卷調查以及相關領域的專家交流分析，基于PSR模型框架，針對機坪運行管理移交流程，從壓力、狀態和響應3個方面，選取19個指標建立機坪運行管理移交安全評價指標體系。其中，壓力指標分為運輸壓力、負荷壓力和資源壓力，包含7個2級評價指標；狀態指標分為設施狀態、工作狀態和信息狀態，包含8個2級評價指標；響應指標分為業務響應、制度響應和改進響應，包含4個2級評價指標。具體機坪運行管理移交下的機坪運行安全評價指標如圖3所示。

圖3 機坪運行管理移交安全評價指標體系Fig.3 Index system of safety evaluation on apron operation management transfer

2 指標權重確定

2.1 層次分析法

層次分析法是確定權重的常用方法[13]，其關鍵在于構造判斷矩陣，一般計算步驟如下：邀請行業專家對指標的重要程度進行判定，在各評價指標的兩兩對比中反映出相互關聯程度，形成層次結構模型，進而構造判斷矩陣，然后對判斷矩陣的一致性指標CR進行一致性檢驗，最后計算出主觀指標權重ωk，如式(1)～(2)所示：

(1)

(2)

式中：CR為一致性指標，若CR<0.1,此判斷矩陣所計算的權重可信度較高；λMAX為判斷矩陣的最大特征值；RI為指標個數所對應的實數；ωk=(ω1,ω2,ω3,…,ωs)；Vi為判斷矩陣的積；i為指標序列；s為指標總數。

2.2 熵值法

熵值法通過計算指標的離散程度來度量對評價結果的影響大小，從而確定權重。指標的熵值越大離散程度越小，所包含的信息量越小，權重分配也就越小[14]，客觀權重向量ωz表達式如式(3)所示：

(3)

式中：ωz=(ω1,ω2,ω3,…,ωm)；eij為第j項指標在第i個評價對象中所占權重；m為指標總數。

2.3 組合賦權

由于層次分析法在確定指標權重過程中往往倚重專家經驗，熵值法依賴于足夠多的樣本數據，信息缺乏將對權重計算結果產生影響。因此，將2種方法組合賦權使指標權重更接近實際，使用距離函數計算向量間的差異程度，從而確定權重分配。定義主客觀權重的歐幾里得度量函數為d(ωk,ωz)，組合賦權表達式如式(4)～(7)所示：

(4)

d(ωk,ωz)2=(α-β)2

(5)

α+β=1

(6)

ωi=αωk+βωz

(7)

式中：α，β為分配系數；ωi為組合權重，ωi=(ω1，ω2，ω3，…，ωs)。

3 基于集對云的機坪管理移交下機坪安全評價模型構建

3.1 集對聯系數

集對理論[15]是分析不確定問題的理論方法，在不確定的系統中，將具有一定聯系的事物以集合的形式構造為集對，集對間的共同特性、差異特性和對立特性分別稱為同一度、差異度和對立度，用同一度、差異度、對立度形成聯系數[16]，將事物間的模糊關系以聯系數的形式量化表述，如式(8)～(9)所示。其中，式(8)為三元聯系數，式(9)為五元聯系數。

μ1=a+bi+cj

(8)

式中：μ1為三元聯系數；a，b，c分別為同一度、差異度、對立度分量，且a+b+c=1；i，j分別為差異度分量系數、對立度分量系數。

μ2=a+b1i1+b2i2+b3i3+cj

(9)

式中：μ2為五元聯系數；b1，b2，b3為差異度分量，且a+b1+b2+b3+c=1；i1，i2，i3為差異度分量系數。

3.2 正態云模型

假定系統中指標i為一定數值組成的定量論域，等級j是論域上的定性概念，將i中的任意元素x在等級j上的1次隨機實現記為μij，μij在i上的分布稱為隸屬云，記為云n(x)，(x,μij)稱為云滴[17-20]。各指標在等級j的云聯系度如式(10)～(13)所示：

(10)

(11)

(12)

He=s

(13)

式中：μij為指標i對應等級j的云聯系度；Exij，Enij分別為指標i對應等級j的期望與熵；Aij,max，Aij,min分別為指標i對應等級j最大與最小邊界；He為各指標對應等級的超熵，主要反映為云滴的離散程度，即云層的厚度；s為常數，可依據實際需要調整。

3.3 確定綜合云聯系度

為確保在某一等級下指標的云聯系度更具有可信性，使用Python通過正向云發生器運行N次，歸一化處理得到的云聯系度μij如式(14)所示：

(14)

式中：N為指標總數；k為指標序列。

隸屬于不同等級的云聯系度之和一般不為1，導致各指標的云聯系度不具有可比性，故對各等級下的云聯系度進行標準化處理，如式(15)所示：

(15)

式中：t表示聯系數，若聯系數為三元，t=3，若聯系數為五元，t=5。

將所確定的組合權重矩陣與各指標的綜合云聯系度結合，根據計算得出機坪運行安全評價系統綜合云聯系度S，如式(16)所示：

(16)

將各評價等級的期望值與綜合云聯系度加權計算綜合云期望值，其次根據最大確定度原則選取熵和超熵[21-22]，最后繪制安全等級云圖。

4 實例分析

4.1 樣本選擇及數據收集

為了驗證本文提出的機坪運行管理移交安全評價方法的有效性，以國內某已采取機坪運行管理移交的大型機場為例，通過查找民航局公布的《2019年民航機場生產統計公報》、邀請機坪運行指揮的一線工作人員對指標進行賦值打分、進行實地調研的方式，收集評價指標體系中各個二級指標的數據，結合云圖的分布特性并且參考《運輸機場總體規劃規范》[23]、《首都機場航班運行質量評估考核實施細則(修訂稿)》[24]，將綜合評價的安全狀態劃分為5個等級，分別對應[1～1.5]為安全、(1.5～2.5]為較安全、(2.5～3.5]為一般安全、(3.5～4.5]為較不安全、(4.5～5]為不安全，依次用序號Ⅰ～Ⅴ表示。具體評價指標等級劃分如表1所示。

4.2 指標權重

首先利用層次分析法對評價體系的指標進行兩兩對比，形成層次結構模型得到判斷矩陣，根據式(2)得出權重ωk，且一致性指標CR=0<0.1，可信度較高；利用收集到的運行數據，構建熵值計算模型，根據式(3)得出權重ωz，并將所得權重利用歐幾里得度量函數進行組合賦權，各指標權重值如表2，圖4所示，準則層P、S、R權重如表3所示。可以看出部分指標權重用不同的方法計算存在著一些波動，這是由于主觀經驗和實際運行存在著差別，使用歐氏距離組合賦權可以最大限度減少信息的損失，使賦權的結果盡可能與實際結果接近。

4.3 綜合云聯系度計算

根據上文所述，將研究對象實測值代入式(10)中，計算出每個指標在各個等級下的同一度、差異度和對立度，得出指標層綜合云聯系度。為使各等級下的聯系度之和等于1，將計算結果進行歸一化處理。將所確定的組合權重矩陣，與指標層歸一化綜合云聯系度結合，計算出準則層綜合云聯系度，重復歸一化過程和加權遞進過程，得到綜合云聯系度，具體結果如表4所示。

表1 機坪運行安全評價指標等級劃分Table 1 Level classification on evaluation indexes of apron operation safety

表2 指標權重計算結果Table 2 Calculation results of index weights

最終得出的綜合云模型的云聯系度S=(0.418 8,0.412 3,0.073 9,0.000 7,0.094 8)，經過計算得出安全等級為1.941 3，位于區間(1.5～2.5]，屬于等級Ⅱ較安全范圍，且與該區間期望值2十分接近。根據數字特征值利用Python的matplotlib庫繪制云圖，并與標準云圖疊加得到綜合評價云圖，如圖5所示。

圖4 指標權重對比Fig.4 Index weight comparison

4.4 結果分析

機坪運行是1個動態復雜的過程，其安全性具有一定的模糊性，圖5所展示的綜合評價云圖，對安全狀況進行直觀的展示，并且從中可以看出運行過程中伴隨的隨機性和模糊性。根據云模型的3E原則進行檢驗，En/3=0.14，He=0.03，符合En/3>He，評估結果可靠。

表3 P，S，R權重計算結果Table 3 Calculation results of P,S,R weights

表4 指標綜合云聯系度Table 4 Comprehensive cloud connectivity of indexes

圖5 綜合評價云圖Fig.5 Comprehensive evaluation cloud diagram

由圖5計算可知，案例機場的機坪運行安全等級為1.941 3，幾乎與等級Ⅱ的標準評價云圖相重疊，屬于較安全范圍。但部分指標的同一度系數相對較低，還有提升的空間，對準則層綜合云聯系度進行分析，壓力(P)、狀態(S)和響應(R)的綜合云聯系度分別為：

SP=(0.401 2,0.389 8,0.182 6,0.002 2,0.024 2)

SS=(0.397 4,0.413 3,0.014 6,0,0.174 7)

SR=(0.480 1,0.439 8,0.043 3,0,0.036 8)

圖6 準則層綜合云聯系度對比分析Fig.6 Comparative analysis on comprehensive cloud connectivity of guideline layer

對比分析如圖6所示。通過對比分析可知，壓力(P)的各等級云聯系度總體呈逐漸減小的趨勢，但差異度1和差異度2始終保持較高的狀態，特別是差異度2為三者最高，對安全等級評定有較大的影響。對照表4可知，壓力中進港平均滑行時間C5的同一度只有0.001，差異度1為0.37，差異度2為0.56，進港平均滑行時間為12.46 min，因此建議該機場采取措施縮短進港滑行時間，保障航班運行的流暢性。

狀態(S)的同一度最低，為0.397 4；差異度1處于較高的狀態，為0.413 3；對立度在三者中最高，為0.174 7，應針對具體指標提高安全水平。其中，標志標識設置完備情況C8的綜合云聯系度為(0.02,0.68,0.08,0.000 1,0.22)，該指標對狀態(S)的影響程度最大，因此建議機場及時檢查機坪各標志標識的清晰程度，提高標志標識的辨識度。

響應(R)的同一度最高，為0.480 1，但是差異度1的數值最大，為0.439 8，說明響應(R)中的指標多數處于Ⅰ～Ⅱ級的安全狀態。通過對照表4可知，機坪運行指揮員的培訓時長C16的差異度1最高，為0.82，制度響應中機坪應急救援預案編制與演練C18的差異度1為0.76，2項指標所反映的信息不利于提升機坪運行安全等級，因此建議增加機坪運行指揮員培訓時長，提高員工素質和工作能力，重視機坪應急救援預案的編制與演練，確保應急救援力量及時有效。

5 結論

1)根據PSR模型，從壓力、狀態和響應3個方面構建機坪運行管理移交下的機坪安全評價指標體系，使指標分類更加細致合理，采用歐幾里得度量函數進行組合賦權，使權重有效地綜合決策者意愿和客觀信息。

2)將集對理論與云模型相結合構建集對云耦合模型，通過Python將計算結果轉換為云圖，可以直觀地看出評價結果兼顧隨機性和模糊性，所得到的研究結果比較準確，符合機坪運行的實際，為機坪運行安全評價提供新的思路。

3)對實例進行分析，得出案例機場機坪管理移交下運行的總體安全等級，并且通過分析云聯系度可以得出對總體評價結果影響較大的指標，評價對象應對相應指標進行提升，以確保機坪運行的安全，提高安全等級。