跑道侵入風險評價的改進網絡層次分析法研究

丁松濱，劉佳玙，徐蘇

(南京航空航天大學 民航學院，南京 211106)

0 引 言

截至2017年底，我國共有頒證民用航空機場229個，全年我國民用航空運輸機場共完成起降架次為1 024.9萬架次，較2016年增長10.9%[1]。為了滿足日益增長的民航運輸需求，航空公司擴大了機隊規模，機場方面采取增加跑道數量、跑道入口以及擴大機場設施規模等措施，以此擴增機場容量、提高跑道的使用率。但機場飛行區內交通流量的增大和機場布局的日益復雜程度大大增加了跑道入侵的風險，據FAA數據統計，2017年全年美國共發生了跑道侵入事件1 742起，較2016年增長11.7%[2]，因此制定有效的跑道侵入事件防范策略已成為保障民航飛機安全運行的重要因素之一。

國際民航組織(ICAO)將跑道侵入定義為：在機場發生的任何飛機、車輛或人員不正確地出現在指定用于飛機著陸和起飛的地面保護區的事件[3]。目前，國內外對跑道侵入相關問題做了很多研究。國外主要采用案例研究與數據分析[4]、層次分析法、故障樹[5]等方法以及通過建立統計學模型[6-7]、識別跑道侵入中的人為因素[8]、機場環境因素等來開展跑道侵入問題研究。國內通過對國際民航組織關于跑道侵入問題的研究進行綜合分析[9]，主要選取威脅和差錯管理模型[10]、基于人因可靠性的風險評估模型[11]、可拓評價物元模型[12]、SHELLO模型[13]、模糊集與改進的TOPSIS方法[14]、模糊綜合評價法[15]等不同方法開展對跑道侵入問題的研究。

國外學者通常采用數理統計的方法對跑道侵入事件相關的歷史數據進行分析，研究角度較為宏觀，較少地從影響跑道侵入事件發生的具體因素角度進行分析。國內學者在對跑道侵入風險評估的研究中通常忽略了風險之間的相互影響關系，同時也存在指標體系不夠全面的問題。

本文采用系統工程理論思想，從人員、設備、環境、管理四個角度對影響跑道侵入事件發生的關鍵因素進行分類，建立較為全面的跑道侵入風險評價指標體系；利用三角模糊數對網絡層次分析法(Analytic Network Process，簡稱ANP)進行改進，并確定指標體系中各影響因素的權重，同時反映出各因素間存在的關聯性；通過實例分析，驗證該方法的有效性與合理性。

1 改進的網絡層次分析方法

網絡層次分析法是T.L.Saaty教授于1996年正式提出的，主要解決的是具有反饋性與依賴性的網絡決策問題。而跑道侵入風險評估指標體系是一個包含多風險因素的復雜評估系統，其同層指標和上下層指標之間通常存在著相互作用和依賴性。同時由于評估指標的不確定性、部分定性指標無法具體定量化描述的特點，跑道侵入風險評估系統具有很大的模糊性。在確定指標權重時，通常選用主觀賦權法，忽略了人的主觀判斷模糊性。因此，利用三角模糊數對網絡層次分析法判斷矩陣的構造進行改進，能夠降低主觀判斷對指標權重的影響。

1.1 三角模糊數

μM(x)

(1)

1.2 網絡層次分析法

網絡層次分析法的典型結構由網絡控制層和影響網絡層組成，如圖1所示[17]。

圖1 網絡層次分析法典型的層次結構

(2)

超矩陣W只考慮到單一元素集對次準則的影響，因此超矩陣W的列向量不是歸一化的。把每個元素集作為一個元素，以SN作為準則，對元素集之間進行重要度比較，得到其他元素集的歸一化權重排序向量(a1j,a2j,…,aNj)T,aij表示第i個元素集對第j個元素集的影響權值，進而可以得到反饋影響加權矩陣

(3)

1.3 利用三角模糊數的網絡層次分析法

在對網絡層次分析法判斷矩陣構造的過程中使用三角模糊數，具體分為三步。

Step1采用三角模糊數構造判斷矩陣F=(Mij),其中

(4)

(5)

Step3將得到的綜合模糊值去模糊化。M1(l1,m1,u1)和M2(l2,m2,u2)為兩個三角模糊數，定義M1≥M2的可能度為

v(M1≥M2)=supx≥y{min[uM1(x),uM2(y)]}

(6)

(7)

定義一個模糊數大于其他K個模糊數的可能度為

v(M≥M1,M2,…,Mk)=minv(M≥Mi)
i=1,2,…,K

(8)

令z′(ci)=minv(Mi≥Mk)，i=1,2,…,K，則可得到Z′=[z′(c1),z′(c2),…,z′(cn)]T，將Z′做歸一化處理后得到構造超矩陣所需的指標排序向量Z=[z(c1),z(c2),…,z(cn)]T。

2 構建跑道侵入風險評價網絡層次結構模型

2.1 建立跑道侵入風險評價指標體系

跑道侵入風險管理涉及到機場、空中交通管制、航空公司三個方面和多種因素，是一個整體的、復雜的、動態的系統。人-機-環境系統工程理論將“人-機-環境”作為系統中的三大要素，研究各個要素間信息傳輸的相互關系。基于此系統工程思想，并充分考慮管理因素對跑道侵入風險管理的作用，從人員、設備、環境、管理四個角度對影響跑道侵入事件發生的風險因素進行分類，結合國內外跑道侵入實際案例的屬性與相關專家的研究成果[3-5,13-15,18]建立跑道侵入風險評價指標體系，如表1所示。

2.2 跑道侵入風險評價的網絡層次結構模型

綜合分析所構建指標體系中各級指標之間的相互作用關系，構建跑道侵入風險評價網絡層次結構模型，如圖2所示。

表1 跑道侵入風險評估指標體系R

圖2 跑道侵入風險評估網絡層次結構模型

3 實例分析

機場飛行區交通流量的增加將會提升跑道侵入事件發生的風險，因此，選取國內某干線機場作為實例分析對象，分析結果將更具有針對性與實際意義。依據上述跑道侵入風險評估網絡層次結構模型，利用改進的網絡層次分析法對該干線機場跑道侵入風險進行研究。

3.1 構造未加權的初始超級矩陣

采用傳統的1～9標度法，根據準則對該機場跑道侵入風險評估網絡層次結構模型中的各因素進行兩兩重要度比較，利用三角模糊數表征專家的重要度判斷決策，構建模糊判斷矩陣，通過去模糊化得到各指標因素的權重，進而得到初始加權超矩陣。分別以一級指標管制員風險R1元素集中的各元素作為評估基本面，基本面元素的影響將通過元素集R1中其他元素的兩兩重要度比較獲得。以R11短時遺忘作為評估基本面為例，根據三位國內民航業專家的判斷決策，得到指標元素R12、R14、R16間的三個成對比較矩陣。

利用式(4)綜合整理判斷矩陣H11、H12、H13中的三角模糊評判值，得到模糊判斷矩陣F

利用式(5)，計算出R12、R14、R16的初始權重值，分別為

同理，可得

以此類推，可以得到二級指標未加權超矩陣

3.2 建立指標元素集的權矩陣

指標元素集權重矩陣的計算采用與計算二級指標初始超級矩陣相同的方法，將R1、R2、R3、R4、R5、R6元素集作為一個元素，針對其中某個元素集進行兩兩重要度比較，得到以該元素集作為準則下其他元素集的歸一化排序向量(a1j,a2j,…,a6j)T，整合后可得指標元素集權重矩陣為

3.3 超矩陣運算

表2 跑道侵入風險評估指標權重值

3.4 結果分析

從表2可以看出：管制員工作負荷(0.109)、管制員情景意識喪失(0.087)、飛行員操作偏差/疏忽(0.083)為產生跑道侵入的主要風險因素。通過對識別的指標元素和跑道侵入風險評估網絡層次結模型的整體分析可見，權重值較高的指標對其他風險因素的影響范圍較大或較易受到其他風險因素影響，使得跑道侵入事件的不安全狀態產生了傳遞，增加了系統整體風險事件發生的概率。

4 結 論

(1) 本文從機場、空中交通管制、航空公司三個方面對造成跑道侵入風險的風險源因素進行識別，采用系統工程思想，從人員-環境-設備-管理四個角度出發，將跑道侵入風險源因素分類并建立指標體系。結合三角模糊數與網絡層次分析法，構建跑道侵入風險評估二級指標初始超矩陣與指標元素集權重矩陣，通過計算得出管制員工作負荷、管制員情景意識喪失、飛行員操作偏差/疏忽為產生跑道侵入的主要風險因素。

(2) 根據改進的跑道侵入風險評估網絡層次模型，不僅可以得出指標元素的相對重要度排序與各指標元素之間的相互影響關系，同時避免了人的主觀判斷的影響。基于此可以更好地提高機場跑道侵入風險管理的有效性與針對性，并為進一步對跑道侵入風險程度進行評估奠定基礎。