韓镕駿

民航江蘇空管局，江蘇南京，211000

0 引言

空中交通管制的主要目的是維護空中交通服務和流量管理，防止航空器發(fā)生碰撞而造成重大安全事故，實現空域交通有序流動。區(qū)別于地面交通管理，空中交通事故影響因素多、管理難度大，一旦出現空中交通事故將造成嚴重、惡劣的社會影響。隨著我國航空器數量不斷增長，航空器飛行間距縮小，飛行錯高度層、無線通信干擾等問題頻發(fā)，導致航空器空中相撞風險不斷上升，被動的反饋式空中交通模式已難以適應當前空中交通管制安全管理要求。因此，有必要通過構建空中交通管制安全風險預警決策模型，實現空中交通管制由事后處理向事前預防的轉變[1]。

1 空中交通管制安全風險預警研究現狀

自20世紀60年代以來，針對空中管制安全風險預警，相關理論逐步完善，如合成指數、擴散指數等，基本形成了覆蓋風險分析、風險評價、風險預警和風險控制的風險預警管理理論體系。羅帆、佘廉在《企業(yè)組織管理危機的早期診斷及預警管理》中指出，通過構建風險預警決策系統(tǒng)，能夠實現風險因素識別、狀態(tài)監(jiān)測和風險預警，實現風險主動預防和主動控制[2]。在風險預警模式和系統(tǒng)設計方面，Peter等人詳細闡述了歐洲空中交通管制風險評估方法，即采用系統(tǒng)化、結構化方法對空中交通管制風險進行評估、預警和決策?；诋斍把芯砍晒?，空中交通管制安全風險預警機制主要集中在風險指標體系構建、風險閾值、風險監(jiān)控方法等方面，其理論具有廣泛適用性，但缺乏針對性，尤其是在空中交通管制安全風險決策領域針對性偏低，有必要構建符合空中交通管制安全風險特點的預警決策模型。

2 空中交通管制安全風險預警決策特點研究

由于空中交通管制安全風險預警與其他行業(yè)、領域存在顯著差異，一旦發(fā)生安全風險，則可能造成嚴重生命財產損失和社會不良影響，因此，有必要分析空中交通管制安全風險預警決策特點，并深入研究決策要素作用機理。

2.1 空中交通管制安全風險預警決策特點分析

空中交通管制安全風險預警決策是以預警理論為基礎，從管理角度探討如何采用預防、控制手段防范安全風險因素發(fā)展的理論。相對于常規(guī)的安全風險管理理論研究重點在于風險識別、風險監(jiān)控、風險預警等方面而言，空中交通管制安全風險預警決策理論的特點主要體現在三個方面[3]。

2.1.1 風險因素識別與風險事故的匹配性

相較于常規(guī)安全風險管理強調風險因素識別的全面性，空中交通管制安全風險預警決策理論既要防止因風險指標過少造成安全風險分析不準確、不全面導致漏警現象出現，還應當避免風險指標過多造成安全風險預警維數災難，確?？罩薪煌ü苤瓢踩L險預警指標能夠與風險事故狀態(tài)相匹配。

2.1.2 安全風險評估方法特殊性

由于安全風險指標種類較多，由此導致安全風險指標評估方法與安全風險預警決策適應性問題。由于安全風險預警評價方法較多，如何確保指標特征和安全風險預警決策需求匹配，是空中交通管制安全風險預警決策體系的關鍵。

2.1.3 安全風險預警指標閾值問題

安全風險預警指標閾值直接關系到風險指標預警輸出，其閾值設置合理性直接關系到安全風險預警結果的準確性，如閾值設置過低，則可能引發(fā)安全風險預警“虛警”現象頻發(fā)，過高則可能造成安全風險上升，因此，合理設置安全風險指標閾值是安全風險預警體系的關鍵[4]。

2.2 空中交通管制安全風險預警決策作用機理

通過研究空中交通管制安全風險預警決策體系面臨的關鍵性問題，不難發(fā)現空中交通管制安全風險預警決策體系既要避免“虛警”問題，同時還要防范“漏警”問題。為確保安全風險預警作用機理可采用模式識別理論進行故障特征診斷描述，根據模式識別理論，假設待測系統(tǒng)指標集為x，u1為無故障假設，u2為故障假設，其類別先驗概率分別為P(u1)和P(u2)，則無故障假設概率可表示為P(x|u1)，故障概率可表示為P(x|u2)。通過采用錯誤率貝斯也最優(yōu)決策方法，假設決策閾值為T，則無故障輸出可表示為R1，故障預警輸出可表示為R2。根據上述假設，無故障輸出和故障預警輸出存在兩個交叉區(qū)域，即當指標特征分布在u1區(qū)域，但x位于R2區(qū)域內，此時預警系統(tǒng)出現“虛警”現象（FAR），可表示為：

當指標特征分布在u2區(qū)域時，且x位于R1區(qū)域內時，則安全風險預警系統(tǒng)出現“漏警”現象，漏警率（FDR）可表示為：

根據空中交通管制安全風險預警體系兩種故障問題，當采用單一決策閾值T進行預測調整，如提高檢測率，則可能導致虛警率上升，反之降低虛警率則可能導致檢測率下降，因此，針對虛警率和檢測率矛盾問題，應系統(tǒng)性構建空中交通管制安全風險決策模式才能提高安全風險預警準確率，避免出現虛警、漏警等問題。

3 空中交通管制安全風險預警決策模式研究

針對空中交通管制安全風險預警體系面臨的“漏警”和“虛警”問題，可引入安全風險預警決策模式，即在現代決策技術支持下，通過在數據采集、風險監(jiān)控、狀態(tài)診斷、預警信號輸出等環(huán)節(jié)進行風險指標重構、指標閾值確定和診斷方法優(yōu)選，提高空中交通管制安全風險預警體系準確性。

3.1 空中交通管制安全風險預警決策體系目標

空中交通管制安全風險預警決策模式是指對待測空中交通管制系統(tǒng)中安全風險指標進行科學預警和決策，以此提高預警系統(tǒng)準確性和安全性，達到防范和控制安全風險的目的。在安全風險預警決策模式下，空中交通管制預警部門依據安全管理目標確定預警監(jiān)測對象，廣泛搜集、識別安全風險指標和狀態(tài)數據，并對已識別的指標特征進行分析、選擇和優(yōu)化，其目的是找出最為顯著的安全事故風險致因，通過重點監(jiān)控風險致因，改善因安全風險指標過多導致監(jiān)控資源浪費等問題。同時，風險預警決策模式下，通過設置合理的安全風險預警指標閾值，以優(yōu)選決策器對指標閾值進行確定和檢驗，確?？罩薪煌ü苤瓢踩L險預警與空中交通管制安全管理實際相符[5]。

3.2 安全風險預警決策模式應用

安全風險預警決策模式包括指標風險狀態(tài)識別與匹配、指標冗余度判定決策、指標發(fā)展趨勢與預警方法決策、指標閾值界定等環(huán)節(jié)。

3.2.1 指標風險狀態(tài)識別與匹配

空中交通管制安全風險指標搜集、識別和選擇應圍繞安全風險指標特征與空中交通管制安全管理的適應性，確保指標選擇與安全管理相匹配。由于空中交通管制安全風險指標具有復雜性、多態(tài)性，為避免風險指標選擇過多或過少造成“漏警”“虛警”等問題，可采用Shannon熵表示指標不確定性H，可表示為：

式中，n為安全風險指標類別；P(xi)為指標狀態(tài)先驗概率分布；H(x)為指標選擇過程中需要識別的信息容量。指標識別、選擇后，安全風險預警后驗熵為指標風險狀態(tài)類別具有的不確定性，可表示為：

根據后驗熵，可對指標相對風險狀態(tài)的不確定性進行測量，即對比指標xi可觀測到風險狀態(tài)的不確定性差值，判斷指標與風險類別之間的關聯(lián)程度，并以此作為指標風險特征信息量和風險特征信息特征。根據該方法，指標不確定性差值越小，則表明指標特征信息質量較差，能夠提供的風險分類信息越少，可能導致虛警率增加。反之，當不確定性差值越大時，則虛警率下降。

結合上述思路，在空中交通管制安全風險預警決策模式下，指標識別、選擇和確定應盡量選擇不確定性信息質量好的指標，改善指標與空中交通管制安全風險預警體系不適應、不匹配問題。

3.2.2 指標冗余度判定決策

指標冗余度決策即對安全風險指標風險狀態(tài)維數進行劃分。由于空中交通管制安全風險指標具有復雜性、多態(tài)性，在有限樣本情況下，指標特征維數越多，安全風險預警體系越復雜，對輸出結果影響越大，當特征維數超過限制后，個別指標為特征維數變化可能引發(fā)“虛警”和“漏警”問題，因此，在指標特征維數評估和監(jiān)測時，應將冗余狀態(tài)剔除、合并，以此提高指標狀態(tài)判斷的準確性，降低系統(tǒng)負載。結合該思路，假設指標特征集為Y，特征yi∈Y，Si∈Y-{xi}，風險狀態(tài)集為u，則假設指標特征Fi為非相關特征，當S'Si時，則P(u│Si,Si')=P(u|Si')。當P(u│Si)=P(u│Si-{Yi})時，即指標特征Fi屬于冗余特征維數S，Y-{xi}中已包括該冗余狀態(tài)信息，可將該冗余特征去除或合并。

針對指標特征冗余度進行度量時，可通過冗余度占比進行評價。即必要特征與冗余特征之和與特征集維數之比確定，當特征冗余度越低時，表明指標特征冗余度越小，指標特征與安全風險預警輸出結果的相關性越高，反之則表明指標特征冗余度偏高，指標特征與預警輸出結果相關性越低，預警準確度下降，可能出現虛警、漏警等問題的風險增大[6-7]。

3.2.3 指標發(fā)展趨勢與預警方法決策

指標發(fā)展趨勢與預警方法決策是為解決安全風險預警中指標監(jiān)測方法適應性問題提出的決策方法，是確定預警信號等級的關鍵環(huán)節(jié)，即安全風險指標狀態(tài)診斷決策器。由于安全風險預警分析方法多樣且實現方法存在顯著差異，決策器選擇和應用直接影響空中交通管制安全風險特點匹配性和風險預警結果準確性，當決策器與空中交通管制安全風險特點不匹配時，可能導致安全風險預警結果錯誤率上升，從而增加虛警率和漏警率，因此，應在指標發(fā)展趨勢監(jiān)測和預警方法選擇中引入決策模式，即采用數學模型對預警方法進行比較和匹配性判斷。假設決策器為f，與f匹配的特征為xi，且xi∈x，則采用決策器f產生的診斷錯誤率e可表示為：e=minf(x)，當e值越小時，代表該預警方法準確性越高，指標特征與決策器匹配度越高，安全風險預警方法越好，反之則表明預警方法與空中交通管制安全風險指標匹配度越低，方法適用性越差。

3.2.4 指標閾值界定

指標閾值界定即對風險指標狀態(tài)程度進行確定。由于安全風險預警體系中預警結果輸出基于指標風險狀態(tài)評價，而指標風險狀態(tài)分類則依賴于指標狀態(tài)閾值確定，即指標狀態(tài)超出風險閾值時系統(tǒng)觸發(fā)告警。指標閾值確定時，可根據指標狀態(tài)、量程、類型、危險程度等性質進行確定，并通過系統(tǒng)試驗方法聯(lián)動調整優(yōu)化，以此提高指標閾值設置的合理性[8-9]。

4 結語

新時期背景下，隨著我國航空器數量、架次不斷增加，空中交通管制復雜性增大，安全風險上升，通過深入研究空中交通管制安全風險預警決策方法，可將風險預警理論應用于空中交通管制實踐，科學優(yōu)化空中交通管制安全風險預警系統(tǒng)，提高空中交通管制安全風險預警準確性、安全性，降低空中交通事故發(fā)生風險，有效解決空中交通管制安全風險預警系統(tǒng)存在的漏警、虛警等問題。結合本文研究結論，在空中交通管制安全風險預警中引入決策方法，應從指標識別、指標狀態(tài)冗余度分析、預警方法與指標特征匹配度、指標閾值設置等方面著手，通過不斷優(yōu)化調整，提高空中交通管制安全風險預警系統(tǒng)準確性。