基于云模型的中小机场管制保障能力评价分析

引言：

社会经济的迅速发展，为社会大众提供了更多出行需要，同时，也为航空航天事业的发展带来了新的机遇与挑战。与大型机场不同，中小机场因受到多种能力的限制，在工作人员资质、设备设施管理等方面均存在一定的不足之处，因此，需尽快完成对中小机场现有管制保障能力的评价，找出能够有效提升中小机场管制能力的关键举措。

1. 云模型理论

对不确定性的两种基本形式，多种领域中均存在一定的随机性和模糊性，因此，要想更全面，准确的处理不同不确定性问题，需要使用云模型来实现定性概念与定量值之间的相互转化。

云模型主要通过期望Ex、熵En、超熵He 来表达一个定性概念的数学性质，在数据挖掘、图像或语言处理、智能决策分析等方面得到了广泛应用。

其中，期望 Ex 是指云模型内部构成在论域空间的分布期望情况，是某一特定定性概念在量化后的一类典型样本，具有较强代表性；熵En 不仅能有效反映某个特定定性概念的可度量力度，又能反映代表定性概念的要素的实际离散程度，若当前所计算熵值越大，则可说明该定性概念越宏观；超熵He 是熵的熵，即熵的不确定性度量，由熵 En 的随机性和模糊性共同构成，能够准确反映代表定性概念要素的凝聚程度，若当前所计算超熵值越大，则可说明云的离散程度越大，隶属度的随机性也就越大。

2. 构建基于中小机场的安全评估指标体系

2.1 管制系统流程分析

作为空中交通管理体系的重要组成部分之一，中小机场所使用的管制系统主要负责对区域管制范围内的航空器的指挥与管理，在避免航空器碰撞事故或飞机飞行风险的同时，有效提高机场运行效率与航空服务质量。在构建基于中小机场的管制系统云模型前，需要使用流程图分析法对当前机场的管制系统运行流程进行全面分析与梳理，主要可分为以下几个流程。

放行许可流程，是指塔台在收到机组人员发来的申请后，审核当前航空器的运行状态、飞行计划的合理性，并结合实际情况做好放飞许可。

地面滑行与塔台指挥流程，是指地面管制员在收到塔台传来的放行许可后，会根据飞机降落地的布局情况和航空器的运行特点，完成滑行路线规划，发布滑行路径及要求，塔台管制员会严格监视航空器的位置和滑行路径，接收航空器并发布继续滑行指令、进跑道和起飞许可指令。

除此之外，还包括飞机着陆及后续处理流程，塔台可在飞机飞行到一定阶段，逐步发出继续进近指令、着陆许可指令、滑行指令等。

2.2 确定基准评价云与指标评价云

严格按照全面性和科学性的原则，确定好基准评价云。

通过广泛收集中小机场历史运行记录，确定好当前机场的日常航班流量、设备设施所出现的故障次数以及故障类型等数据信息，计算出不同指标得分的最大值和最小值，先计算出当前评价样本数据的期望值和所对应概念的不确定程度，然后再计算出熵的离散值，该值为概念不确定程度和常数k 的乘积。

在完成实地勘察和数据监测后，综合考虑多种不同因素，邀请航空航天领域的专家学者和中小机场的相关负责人，对能够体现中小机场管制保障能力的数据进行打分评价，得出该指标的数字特征，形成相应的评价指标云[1]。

2.3 计算权重

2.3.1 层次分析法

层次分析法在中小机场管制保障能力评价中的应用，主要体现在主观权重的计算和确定工作中。这是一种定性与定量相结合的多准则决策分析方法，能够通过对不同因素之间的重要性对比，完成对复杂决策问题的分析，由此实现定性主观判断与定量权重数值之间的转换。

在实际工作中，需要将目标层设置为中小机场管制保障能力评价，标准层的评价指标主要涵盖飞行需求、交通设施、发展潜力、资源供应、综合环境和其他条件六个方面，同时构建判断矩阵，完成一次性检验，使用特征向量法计算出上述六个不同指标的权重。

2.3.2 熵权法

熵权法在中小机场管制保障能力评价中的应用，主要是通过分析不同指标所含有的信息量大小，以及其对目标价值的实际影响程度，来确定客观权重。信息熵与信息量、权重之间呈现出明显的反比例关系，也就是说，若当前评价指标的信息熵越小，则该指标所含有的信息量越多，对目标价值的实际影响程度越高，权重越大；反之，若当前评价指标的信息熵越大，则该指标所含有的信息量越少，对目标价值的实际影响程度越低，权重越小。

在实际工作中，需要在完成评价矩阵构建后，对所获取的原始数据进行标准化处理和归一化处理，然后利用处理后所得的新数据，构建基于中小机场管制保障能力的新评价矩阵，分别计算当前指标的熵值和相对熵值，确定不同指标的熵权 [2]。

2.3.3 组合赋权云模型

为避免单一赋权方式造成最终评价结果的不准确，需要结合基于层次分析法的主观权重和基于熵权法的客观权重，利用准则以及因素的总个数，计算出不同指标的组合权重值。

3. 指标等级与评价标准

为精准评估中小机场的实际管制保障能力，要尽快对各类一级指标进行等级划分，并由此确定好相应的指标内容和评分标准。

比如，对于安全政策与目标这一指标来说，可将其确认为安全管理一级指标下的一个二级指标，指标内容确定为当前机场是否已经在每年的预算中，完成针对人员、设备设施等多方面的投入规划。若当前中小机场的安全投入值未能满足实际运行需求，或是管制工作出现较大漏洞，则可将其评为 1-3 分；若已完成对运行阶段周期内的安全投入评价，管理体系状况良好，则可将其评为4-6 分；若安全投入状况能够完全满足中小机场安全管理目标的需要，则可将其评为7-9 分。

4. 基于云模型的中小机场管制保障能力评价

在指标影响关系评估的过程中，可以要求行业专家根据所构建的中小机场管制系统云模型，评估各个不同指标之间的影响关系，确定好能够全面体现中小机场管制保障能力的评估指标的影响度、被影响度、中心度、原因度，绘制因果关系图。另外，还可以使用灰色关联分析计算方法，将中小机场的管制保障能力视作参考序列，将人员、设备设施、运行环境、管理等指标视作比较序列，确定不同指标与管制保障能力之间的关联度，为后续中小机场的后续发展提供数据支持与保障。

完成中小机场管制保障能力的等级标准划分。一级指标的评价内容为需重点加强；二级指标的评价内容为有待加强；三级指标的评价内容为尚可；四级指标的评价内容为较好；五级指标的评价内容为非常好。

结束语：

综上所述，云模型与各种分析方法在实际工作中的应用，已取得了较为不错的成就，不仅能完成对安全评估指标体系的构建，还能充分考虑各种主客观因素，处理评价过程中所存在的各种模糊性和不确定性因素，保障管制保障能力评估结果的准确性，为中桥机场赢得更多经济效益和社会效益支撑。

参考文献：

[1] 唐卫贞 , 杨明明 , 孙维璟 , 等 . 云模型在中小机场管制保障能力评价中的应用 [J]. 物流技术 ,2023,42(03):61-66+91.

[2] 张兆宁, 石峰. 基于组合赋权云模型的塔台管制系统运行安全评估[J].安全与环境学报 ,2024,24(04):1254-1265.