張宗路 張兆寧
中國民航大學,國家空管運行安全技術重點實驗室,天津 300300
跑道入侵是一種嚴重影響機場安全,容易導致災難性人員傷亡事故的不安全事件。跑道入侵是一個普遍的問題,每個機場都存在跑道入侵的風險,而且隨著交通量的增長,跑道入侵也將不斷增加。根據加拿大運輸部的一項研究,一個機場的交通量增加20%將使跑道侵入可能性增大140%[1]。跑道入侵已經成為各國民航組織急需解決的問題。
國際民航大國很早就開始對跑道入侵進行研究。從2001 年開始,F(xiàn)AA 跑道安全辦公室每年都發(fā)布一個跑道安全報告,對美國跑道安全狀況及發(fā)生的跑道入侵進行統(tǒng)計和分析,在防止跑道入侵的工作上取得了明顯成效[2];2001 年,ICAO 空中航行委員會開始采取行動解決跑道入侵問題,并于2006 年發(fā)布了《防止跑道入侵手冊》[3];2007 年,EUROCONTROL 經過大量的事故數(shù)據統(tǒng)計和實地調研,應用列表式方法建立了跑道入侵風險評價模型(ARIA)[4-5];2012 年2 月,Dohyun Kim 等以韓國金浦機場為研究對象,提取出15 個跑道入侵風險評價指標,使用層次分析法確定指標權重,并應用故障樹分析法對金浦機場跑道入侵風險進行了評價[6]。
國內對跑道入侵的研究起步較晚。2007 年,孫瑞山等分析了國際上對跑道入侵的研究成果以及所采取的預防對策和措施,為開展中國跑道入侵問題的研究提供了借鑒和引導[7]。2008 年高揚等綜合運用時間序列分析方法,建立美國民航運輸安全中的機場跑道入侵的ARMA 模型,揭示出民航跑道入侵的動態(tài)變化規(guī)律[8]。2010 年,許桂梅等將認知可靠性與失誤分析方法運用于跑道入侵風險評價,提出了一種跑道入侵風險評價的新方法,構建了基于人的可靠性的跑道入侵風險評價模型[9]。同年,徐桂梅、黃圣國又從人-機-環(huán)境系統(tǒng)工程的角度建立了跑道入侵風險評價指標體系對跑道入侵風險進行了評價[10]。
上述建立的評價指標體系太過籠統(tǒng),指標體系中所有評價指標均為定性指標,降低了評價的準確性和可執(zhí)行性。而且,在風險等級評價時,采用受主觀因素影響很大的專家打分的方法,評價結果缺乏客觀性。影響跑道入侵的因素有很多,包括人為因素、環(huán)境因素、管理因素等,本文僅討論環(huán)境因素對跑道入侵的影響。本文擬在分析出引起跑道入侵的具體環(huán)境因素后,建立定量的評價指標體系,并使用非線性可拓綜合評價法對機場跑道入侵風險等級進行評價。
影響跑道入侵的因素有很多,據統(tǒng)計有400 多個因素都會直接或間接的影響跑道入侵[4]。文中按照國際權威機構觀點的高頻指標原則對影響跑道入侵的環(huán)境因素進行篩選,對于出現(xiàn)頻率較小的環(huán)境因素,在該評價中不予討論。文中將篩選出的環(huán)境因素分為直接環(huán)境因素和間接環(huán)境因素,并建立評價指標體系。利用直接環(huán)境因素下的各評價指標建立評價建議值體系,為可拓綜合評價中物元的確定提供依據。間接環(huán)境因素對跑道入侵的影響比較復雜,引入風險系數(shù)對評價建議值體系中相關評價指標的取值進行處理,將間接環(huán)境因素對跑道入侵的影響通過直接環(huán)境因素體現(xiàn)出來。
本文借鑒國內外對跑道入侵影響因素分析的研究成果[11-12],結合跑道安全專家意見,對跑道入侵影響因素進行歸納總結,并篩選出影響跑道入侵的環(huán)境因素。利用篩選出的直接環(huán)境因素和間接環(huán)境因素建立如圖1 所示的跑道入侵風險評價指標體系。直接環(huán)境因素是指該因素可以直接影響跑道入侵,而間接環(huán)境因素則是通過影響其他因素間接的影響跑道入侵。
圖1 基于環(huán)境因素的跑道入侵風險評價指標體系Fig.1 Evaluation index system of runway incursion risk assessment based on the environmental factors
綜合考慮相關專家的意見,選取機場塔臺管制人員、飛行員、車輛駕駛員以及有關專家共30 名為調查對象,結合機場的實際運行經驗,給出了直接環(huán)境因素下的各評價指標關于不同風險等級的評價標準建議值,建立如表1 所示的跑道入侵風險等級評價建議值體系。通過該體系可以確定可拓綜合評價中的經典域物元。由于“跑道在積雪或積冰情況下運行”因素統(tǒng)計起來比較困難,無法得到它的風險系數(shù),并且,它對跑道入侵的影響也比較小,所以將它和直接環(huán)境因素一起討論。這里跑道入侵風險等級按照國際民航組織建議的評判標準分為三個級別:低風險、中等風險、高風險[3]。
風險系數(shù)用來表明間接環(huán)境因素對跑道入侵的影響。定義某因素的風險系數(shù)為:
風險系數(shù)體現(xiàn)了某一因素對跑道入侵發(fā)生概率的影響,當風險系數(shù)大于1 時,表明該因素的出現(xiàn)會提高跑道入侵發(fā)生的概率。例如,如果某一因素的風險系數(shù)是2,說明在該因素影響下機場運行發(fā)生跑道入侵的概率是正常運行時的2 倍。
表1 跑道入侵風險等級評價建議值體系Tab.1 Evaluation index suggested value system of runway incursion risk assessment
跑道穿越風險系數(shù) Rcro由風險系數(shù)的概念,要得出 Rcro需要知道在跑道穿越過程中發(fā)生的跑道入侵次數(shù)和跑道入侵的總次數(shù)。通過對40 多家機場發(fā)生跑道入侵的資料統(tǒng)計得出,一架正在進行跑道穿越的航空器發(fā)生跑道入侵的風險要比正常運行的航空器高出一倍[4]。而在現(xiàn)實運行中,包含跑道穿越的運行只占全部運行的一小部分,本文認為包含跑道穿越的運行在全部運中所占的比重 x 與Rcro成簡單的線性關系。
低能見度風險系數(shù) Rvis能見度與跑道入侵的關系特別密切。當能見度降低時,機場發(fā)生跑道入侵的概率增大,尤其當能見度低于1000 m 時,機場發(fā)生跑道入侵的概率迅速增大到原來的10 倍。為了簡化低能見度對跑道入侵的影響,本文取能見度為1500 m 時為基準。當能見度高于1500 m 時,視為該條件下的運行為正常運行,當能見度小于或等于1500 m 時,機場發(fā)生跑道入侵的概率增大為正常運行時的5.7 倍[4]。當然,Rvis的取值也與低能見度下的運行在全部運行中所占的比重y 有關,其函數(shù)關系如式(2)所示。如果某機場在低能見度下的運行次數(shù)占全部運行次數(shù)的20%,那么,風險系數(shù) Rvis=1+4.7×0.2=1.94。
夜間或黎明運行風險系數(shù) Rnig事故統(tǒng)計數(shù)據顯示,22%的跑道入侵事故發(fā)生在夜間或黎明,并且在該時段的航空器運行量占總運行量的11%[13]。根據式(1)得到航空器在夜間或黎明時運行發(fā)生跑道入侵的概率增大為正常運行時的(0.22/0.11)/(0.78/0.89)=2.3 倍。Rnig與夜間或黎明時運行在全部運行中所占的比重Z 的線性函數(shù)如下所示。
混合運行風險系數(shù) Rgen通過對歐洲機場跑道入侵數(shù)據進行分析,約有17%的跑道入侵事件同時包含通用航空運輸和商業(yè)航空運輸,并且通用航空運行量占總航空運行量的15%[14]。所以,由式(1)可計算混合運行會使跑道入侵風險增大(0.17/0.15)/(0.83/0.85)=1.2 倍。Rgen與通航運行在全部運行中所占的比重m 的函數(shù)關系如下所示。
經過對大量跑道入侵事件統(tǒng)計分析得出,跑道布局和使用情況下的七個指標 u1i(i=1,2,…,7)受到“跑道穿越、低能見度、夜間或黎明時運行”的影響,機場的三個指標 u2i(i=1,2,3)除此之外還受到“通航和商業(yè)航空混合運行”的影響,從而增大跑道入侵發(fā)生的概率。本文通過使用風險系數(shù)對各評價指標的取值進行處理,來體現(xiàn)間接環(huán)境因素對跑道入侵的影響。令 v1i(i=1,2,…,7)和 v2i(i=1,2,3)表示處理后的各評價指標的取值。
非線性可拓綜合評價法是以可拓學的物元模型和可拓集合、關聯(lián)函數(shù)理論為基礎而創(chuàng)立的多元數(shù)據量化決策的一種新方法。文中在建立評價所需的物元模型的基礎上,針對傳統(tǒng)關聯(lián)函數(shù)在處理邊界問題時與現(xiàn)實不符的缺陷,提出改進的關聯(lián)函數(shù)。然后對物元進行歸一化處理,消除量綱的影響。將評價指標在所統(tǒng)計的跑道入侵事件中出現(xiàn)的頻率和層次分析法相結合,確定各級評價指標的權重。最后計算評價指標關于不同風險等級的關聯(lián)度,對待評價機場的跑道入侵風險等級進行評定。
給定事物的名稱N 和它關于特征c 的量值v,以有序三元組R=(N,c,v)作為描述事物的基本元稱為物元[15]。在可拓綜合評價模型中,物元包括經典域物元 Ro、節(jié)域物元 RP和待評價物元 Rq。根據表1 中各評價指標的建議值范圍,確定該評價模型中的各個物元。
式中,Ro為經典域物元。[N N1N2…Nm]是可拓評價空間F 的一個分割,其中 Nj表示跑道入侵所劃分的第j 類風險等級。Ci表示影響跑道入侵的第i 個評價指標。Vj=(V1jV2j…Vnj),其中Vij=(aij,bij)為風險等級Nj關于評價指標Ci所建議的量值范圍,既不同風險等級關于對應的評價指標的經典域。
式中,RP為節(jié)域物元。P 表示風險等級的全體,Vip為P 關于Ci的取值范圍,既P 的節(jié)域。
式中,Rq為待評價物元。q 表示待評價機場的風險等級,vi表示經風險系數(shù)處理后的各評價指標的取值。
非線性可拓綜合評價法中的關聯(lián)度的概念和模糊綜合評價法中的隸屬度的概念相似,都表征某一評價指標相對于某個風險等級的隸屬程度。本文針對傳統(tǒng)關聯(lián)函數(shù)在處理邊界問題時與現(xiàn)實不符的缺點,對關聯(lián)函數(shù)進行了改進,改進后的關聯(lián)函數(shù)如下:
式中:
Kj(vi)表示第i 個指標相對于第j 類風險等級的關聯(lián)度。
在物元模型的建立過程中,由于各評價指標的性質不同,單位不同,不能直接進行比較,為消除量綱的影響,對各物元模型進行規(guī)一化處理。
上述跑道入侵風險等級評價建議值體系中二級評價指標的權重是根據各評價指標在所統(tǒng)計的跑道入侵事件中出現(xiàn)的頻率確定的,某指標出現(xiàn)的頻率越高,說明該指標對跑道入侵的影響越大,所占的權重也就越高。對于一級評價指標權重,由于“跑道在積冰或積雪情況下運行”因素統(tǒng)計起來比較困難,所以無法直接根據指標出現(xiàn)的頻率計算權重。本文采用層次分析法[16],根據對所統(tǒng)計的跑道入侵事件進行分析,對每一指標進行客觀判斷,得到各個評價指標之間重要程度的判斷矩陣,再用冪法求出判斷矩陣的最大特征向量,將該特征向量規(guī)范化就可得到一級評價指標的權重。
式中,Kij(q)為第i 一級評價指標相對于第j 類風險等級的關聯(lián)度;wil為二級評價指標權重。
式中 Kj(q)表示綜合關聯(lián)度;Wi為一級評價指標權重。
則評定待評價機場的跑道入侵風險等級為j′。
稱上式中 j*為待評價物元的級別變量特征值,例如j '=1,j*=1.8 表示待評價物元風險等級屬于第一類偏向第二類,嚴格來講屬于第1.8 類,從 j *中可以看出偏向另一類的程度。
通過中國民用航空局網站,民航資源網,《航行資料匯編》及《民航行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公告》等相關資料,對某機場運行數(shù)據進行統(tǒng)計分析,確定該機場跑道入侵風險評價指標體系中各項指標的取值及風險系數(shù)。根據表1 中的數(shù)據建立評價所需的經典域物元和節(jié)域物元。數(shù)據經過處理之后,一級評價指標“跑道布局和使用情況、機場情況、跑道在積冰或積雪情況下運行”所對應的經典域物元、節(jié)域物元和待評價物元如下所示:
該機場各間接環(huán)境因素的風險系數(shù):
評價指標體系中一級評價指標權重 Wi和二級評價指標權重 wil:
一級評價指標相對于跑道入侵各風險等級的關聯(lián)度分別為:
綜合關聯(lián)度為:
式中,j '=2,所以,評定該機場基于環(huán)境因素的跑道入侵風險等級為中等風險。又因為級別變量特征值 j *=1.72,所以,該機場基于環(huán)境因素的跑道入侵風險等級屬于中等風險且偏向低風險,從 j*可以看出偏向的程度。
通過對該機場實際運行安全現(xiàn)狀進行調研發(fā)現(xiàn),機場運行中雖然存在跑道繁忙、滑行道布局及運行規(guī)程不合理等問題,增加了跑道入侵發(fā)生的風險,但基本不會導致嚴重跑道入侵事件的發(fā)生,與評價結果基本吻合,驗證了該評價方法的可行性。
本文針對機場跑道入侵風險評價進行了初步研究。在建立跑道入侵風險評價指標體系的基礎上,應用層次分析法確定指標權重,并利用可拓學中物元模型和關聯(lián)函數(shù)的理論,建立跑道入侵風險評價模型。通過實例分析,結果與實際相符,驗證了該評價方法的可行性。文中建立了量化的評價指標體系,增強了評價的客觀性。應用可拓綜合評價法對跑道入侵風險進行評價時,通過關聯(lián)度和級別變量特征值綜合反映出待評價機場屬于某一風險等級的程度,使得評價結果更加詳細、準確。同時該評價方法中物元模型建模方便,并可以根據實際情況靈活調整評價指標和標準,便于計算機實現(xiàn)。
[1]Transportation Safety Board of Canada.National civil aviation safety committee subcommittee on runway incursion final report[R].Canada:Transportation,2000.
[2]Federal Aviation Administration.Federal aviation administration runway safety report[R].United States:Federal Aviation Administration,2005.
[3]Benjamin Aymond.Manual for preventing runway incursion[S].Europe:International Civil Aviation Organization,2006.
[4]Page Yvonne,Adamson Paul,Miart Eric et al.Development of a computer based aerodrome runway incursion assessment(ARIA)[C].Belgium:EUROCONTROL,2007.
[5]Page Yvonne,Adamson Paul,Miart Eric,et al.A computer based aerodrome runway incursion assessment quick user Guide[Z].Belgium:EUROCONTROL,2007.
[6]Kim Dohyun,Yang Hanmo.Evaluation of the risk frequency for hazards of runway incursion in Korea[J].Journal of Transport Management,2012,(23):31-35.
[7]孫瑞山,馬 平.跑道入侵初步研究[J].中國民航大學學報,2007,25(1):85-87.
[8]高 揚,李 陽.利用ARIMA(自回歸移動平均)模型對跑道入侵事件的分析及預測[J].中國安全科學學報,2008,18(11):25-30.
[9]許桂梅,黃圣國.基于人因可靠性的跑道入侵風險定量分析研究[J].科學技術與工程,2010,10(19):4715-4719.
[10]許桂梅,黃圣國.基于改進關聯(lián)函數(shù)的跑道入侵風險可拓評價[J].人類工程學,2010,16(4):56-59.
[11]張曉全,楊文濤.基于灰色系統(tǒng)理論的跑道入侵原因分析[J].安全與環(huán)境學報,2010,10(5):160-162.
[12]羅 軍,林雪寧,閆永剛.基于貝葉斯網絡的跑道入侵影響因素研究[J].安全與環(huán)境學報,2012,12(3):196-199.
[13]Australian Transport Safety Bureau.Aviation safety research paper runway incursions:1997 to 2003[R].Australian:Australian Transport Safety Bureau,2004.
[14]Air Line Pilots Association.White paper on runway incursions[R],Australian:Air Line Pilots Association,2007.
[15]蔡 文,楊春燕.可拓工程方法[M].北京:科學出版社,2000.
[16]李 亮.評價中權系數(shù)理論與方法比較[D].上海:上海交通大學,2009.