空域內稟復雜性測度及其實用性研究

張進

（民航華北空中交通管理局，北京 100621）

近年來，與日俱增的民航運輸總量對空中管制系統的運行提出了更高的要求，即在保證管制安全的前提下，要不斷提升系統運行效率，將航班延誤率控制在社會各界可以接受的范圍內。空管領域從業者采用同時革新硬件、軟件兩步走的方式不斷進行著系統革新。從硬件配置上來說，衛星導航、地空數據鏈通信、自動相關監視等的不斷發展和應用為空管系統向縱深發展提供了基礎條件。從基于性能導航、基于軌跡的空管運行、廣域信息管理系統為代表的各類運行概念入手，從軟件層面指明了空管未來的發展方向。在這些長遠運行概念的實施過程中，部分傳統概念將被新概念取代或者賦予新內涵。在此背景下，作為空管工作復雜性研究分支的空域內稟屬性復雜性，因其具有數據采集精確、規避人為因素的優勢得以長遠發展，具有廣闊的應用前景。

1 空中交通管理中的復雜性研究現狀

空域內稟復雜性是空管復雜性研究的一個分支。空管復雜性概念出現于1960年，研究者就進場交通流、離場交通流與管制員工作負荷之間的關系進行了初步分析。但是，由于航班數量稀疏、監視方式落后等原因，此概念在之后很長一段時間內并沒有受到空管業界的關注。用于評估空域扇區服務能力的指標為單純的航空器架次、管制員陸空通話頻度和時間統計[1]，這種傳統的方法曾被廣泛應用于容量評估工程項目中，并在空管系統的發展方面發揮著非常重要的作用。20世紀90年代中期，歐美國家面臨交通量劇增的現實難題，部分傳統方法被淘汰或革新。為了克服傳統容量評估中基于航空器架次統計方法難于評定系統各組成部分間非線性關系的問題，NASA、FAA、MITRE等多家組合機構提出了動態密度概念[2]。動態密度是一類難以直接觀測的多維復雜性測度指標，它們的數值變化是引起管制員任務負荷增減的根本原因，而如何確定不同維度復雜性指標的權重，是動態密度研究的核心內容。研究表明，在低交通負荷下，管制員工作負荷與航空器架次確實有很強的相關性，以往運行中基于航空器架次的負荷評估方法未遇到瓶頸正是這個原因。研究還指明，在未來20年內，高密度交通出現的頻率將大大增加，采用適宜的復雜性指標進行空域性能評估與預測是當務之急。動態密度是現代空管復雜性研究的起始，提出的各類指標和思想是建立在面向空管發展的趨勢之上的，是空管發展的基石之一。但是，其存在采樣數據隨機性高、難以反映管制意圖等難以回避的問題，在實際應用中會面臨或然性較高而預測性低的情況。

為了更客觀地挖掘監視雷達數據本身隱含的交通信息，細分并有效表示不同維度系統特征的演進趨勢，以符合認知、決策過程，規避主觀負荷難以定量評估的現實，研究者又提出了空域系統內稟復雜性概念。系統科學的發展，從科學方法論上給予了新的理論支持，探索和認識空管系統的底層運行規律已逐漸成為建置新一代空管系統的基本需求和動力。在該領域內，Delahaye等最早研究分析了空中交通無序性[3]，嘗試利用幾何度量模型和動力系統模型對空域復雜性進行測度分析。基于以上思想的研究方法已成為國內外空管界的關注熱點[4]，而研究者則從不同角度提出交通流擾動分析、交通流迫近度分析、基于Lyapunov指數的測度分析、基于連攜效應的測度分析、基于交通結構的測度分析等大批研究成果，并被廣泛應用于空域容量評估、流量管理系統領域。

2 內稟屬性復雜性及其優勢分析

2.1 交通無序性研究

從管制員的角度出發，航空器航向、速度和高度是最基本的三要素，對于構成交通關系的航空器群而言，由這基本三要素演變而來的則是相對距離和相對速度的內稟屬性，分析空域復雜性的關鍵就是研究航空器群之間復雜而又緊密的空間聯系。另一方面，二次雷達、GPS技術的成熟為空管提供了精確的位置、高度、速度信息，為挖掘雷達數據本身所隱含的交通信息，細分不同維度下的演進趨勢提供了可行條件。由架次、相對距離和相對速度所反映的空域局部交通密度、匯聚度、發散度和靈敏度能有效反映航空器群內部及群之間的復雜聯系。Delahaye等學者基于此定義了航跡無序性和速度無序性兩類指標，其測度統稱為交通無序性測度。該標準是一種幾何度量標準，將相對速度協方差矩陣對應項的指數進行非線性加權，再將矩陣進行奇異值分解，對特征值求和，從而獲得空域系統無序性指標。將這一標準應用于非直線飛行時具有良好的適應性和敏感性，所以可以判斷，將其應用于評估終端區空域的內稟復雜性研究具有一定的價值。

2.2 交通流實時擾動分析

管制空域是一個應對各種擾動的控制系統，復雜性可視為系統應對各種交通諸元配置的管理復雜程度，具體反映為各種情況可能誘發的突發態勢的交通基本要素變動量大小。針對航空器進入管制扇區后的各種情況擾動，最直觀的方式是構建復雜性圖示，以便向空管部門提供最直觀的預警信息。在這類研究中，Lee等學者所提出的自由飛行下空域復雜性圖示最具有代表性，它將航空器引起其他航空器沖突避讓的最小航向改變量累積趨勢映射為輪廓線的形狀和色度，提供了直觀、便利的空域運行細節信息[5]。此類分析是一種符合未來發展趨勢的研究分支，不僅能實時勾勒出空域內稟復雜性的動態特征，還能逆向演繹所對應的交通狀態，便于空管部門進行及時的流量管理，以便將交通承載能力控制在可以接受的范圍之內。基于此優勢，交通流擾動分析在惡劣天氣下的大范圍改航策略制訂中具有一定的應用前景。

2.3 航空器群迫近效應分析

航空器所對應的空間關系可以分為匯聚狀態、非匯聚狀態和發散狀態三類，由3種狀態可以定義出航空器群間的迫近效應指數。從實際指揮角度看，迫近效應直接影響管制難度，如何將復雜性與實際管制工作結合起來一直是難點所在，管制員不僅要考慮單架航空器對交通態勢的影響，還要考慮交通態勢對該機的影響，兩者之間存在微觀與宏觀上的統一和對立，即連攜關系[6]。2個層次均直接與管制員情景認知中關于空域狀態的識別和策略轉換相關，可以從微觀航空器所對應的關系出發，上升至對空域整體態勢的描述，揭示從個體航空器至多航空器空域環境下的涌現現象，符合復雜性學科綜合微觀分析方法的一般原理，可以作為測度空域復雜性的基礎之一。由于從建模開始就考慮了交通對管制員所產生的監視影響和沖突解脫難度，此類指標在實時流量管理和管制員負荷監控領域有較大的發展潛力。

3 內稟復雜性研究實用性分析

3.1 空域管理領域

我國現有的空域管理，尤其是空域的劃設調整，多從國家安全、飛行需要、通導能力的角度出發，所劃設的扇區較為粗獷。當采用這種方式處理問題遇到瓶頸時，會結合長期的數據積累分析和管制員的經驗性調查對扇區進行二次調整，將指揮架次上限控制在一個門限值之下，確保地空通話頻率資源足夠管控交通。

目前，這種偏靜態的管理方式正面臨巨大的挑戰——航空器數量的劇增，導致空域內稟屬性在一定時間內超過管制部門可能承受范圍的案例并不罕見，這嚴重影響航空運行安全。歐美國家所倡導的動態空域配置技術從降低管制難度出發，試圖將空域系統視為有機整體，合理地將相鄰復雜沖突源分配到不同管制員手中，以確保整體運行負荷在合理的平均值浮動[7]。實現動態空域配置的關鍵因素是即評估空域復雜性，降低多個局部復雜性過高的態勢出現在一個扇區內的概率。現有內稟復雜性的研究多集中于局部空域的態勢細分，這與動態空域調配的發展方向相一致。在我國空域管理日趨精細化、動態化、靈活化的背景下，內稟復雜性研究將對航空安全產生更大的實際效益。

3.2 空中交通流量管理領域

民航局空管局及各地方分局流量管理系統相繼投入運行，對提升航空運行品質有極為深遠的影響。隨著協同流量管理思想的不斷深入，未來流量管理必將滲透到空管工作的方方面面，內稟復雜性研究也將在流量管理的各個方面發揮重要的作用。從宏觀層面而言，當遇到全國范圍的雷雨繞飛時，可以考慮實施基于復雜性評估的中大尺度改航策略，解決目前由于管控未知因素而犧牲效率的問題，在保證安全的基礎上提升樞紐機場的放行量，降低延誤率，保證民航旅客的出行效率；從微觀層面看，在多跑道機場終端區的運行中，由于航班時刻的安排存在不合理之處，高峰時段局部空域出現調配難度過高的情況屢見不鮮，導致空管部門不得不長時間在高負荷情況下運轉，這對民航系統而言有極大的隱患。通過引入復雜性圖示、復雜性測度前探窗等戰術性流量管理手段，讓可能導致空域迫近效應劇增的航空器短時間等待，即利用實時流量管理的思想進行精細化管理，從而將處于瓶頸狀態的進近范圍管制復雜程度降到可接受的范圍之內，從預測角度著手減小運行的復雜性。

4 結論

綜上所述，內稟復雜性研究是一種面向空管發展需求的空域效能評估方法，它可以克服傳統基于架次評估的缺陷。在研究了現有空域復雜性發展的情況下，對內稟復雜性的3個重要分支進行了梳理，分析了復雜性研究在空域管理和空中交通流量管理中的實用性。

［1］趙征.空域容量評估與預測技術研究［D］.南京：南京航空航天大學，2015.

［2］FAA.Dynamic Density Metric Development and Validation Research Management Plan［R］.2002.

［3］Delahaye D，Puechmorel S，Hansman R J，et al.Air Traffic ComplexityMapBasedonNonLinearDynamical Systems［J］.Air Traffic Control Quarterly，2004，12（4）：367-388.

［4］張進，胡明華，張晨.空中交通管理中的復雜性研究［J］.航空學報，2009，30（11）：2132-2142.

［5］Lee K，Feron E，Pritchett A.Describing Airspace Complexity：Airspace Response to Disturbances［J］.Journal of Guidance，Control and Dynamics，2009，132（1）：210-222.

［6］張進，胡明華，張晨，等.空域復雜性建模［J］.南京航空航天大學學報，2010，42（4）：454-460.

［7］Gianazza D.Airspace configuration using air traffic complexity metrics［C］//7th USA/Europe ATM R&D Seminar.Spain：Barcelona，2007.