李高磊， 高揚(yáng)， 郭釩， 陳靖淞

(中國(guó)民航大學(xué)交通科學(xué)與工程學(xué)院， 天津 300300)

隨著中國(guó)民用無人駕駛航空器試驗(yàn)基地(試驗(yàn)區(qū))建設(shè)工作的不斷推進(jìn)以及低空空域的不斷開放，大型無人機(jī)市場(chǎng)潛力巨大。為保證大型無人機(jī)運(yùn)行的安全性、充分發(fā)揮大型無人機(jī)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)運(yùn)輸?shù)母咝裕磥韺?huì)有其專用的機(jī)場(chǎng)。但是，目前大型無人機(jī)機(jī)場(chǎng)建設(shè)的相關(guān)法規(guī)與標(biāo)準(zhǔn)尚屬空白，缺乏實(shí)際的建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，針對(duì)其選址問題，更是鮮有文獻(xiàn)可查，因此，有必要對(duì)其選址工作進(jìn)行深入研究。

機(jī)場(chǎng)選址是一個(gè)涉及政治、軍事、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境等多種因素相互交織的復(fù)雜系統(tǒng)工程，其研究方法可以大致分為兩類：因子評(píng)估法和數(shù)學(xué)方法[1-2]。在因子評(píng)估法方面，有學(xué)者從機(jī)場(chǎng)選址的綜合影響因素出發(fā)，以評(píng)價(jià)備選方案的優(yōu)劣，也有學(xué)者僅針對(duì)氣象條件、空域條件等某項(xiàng)單一條件進(jìn)行細(xì)節(jié)層面的技術(shù)分析，在計(jì)算方法上，往往通過層次分析法(analytic hierarchy process，AHP)、多屬性妥協(xié)解排序法(vlsekriterijumska optimizacija ikompromisno resenje，VIKOR)、優(yōu)劣解距離法(technique for order preference by similarity to an ideal solution，TOPSIS)、熵權(quán)法(entropy weight method，EWM)等兩種或者兩種以上的方法對(duì)方案進(jìn)行評(píng)價(jià)。Bahar等[3]在研究軍用機(jī)場(chǎng)選址影響因素時(shí)，確定了9個(gè)一級(jí)指標(biāo)和33個(gè)二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，采用AHP法和VIKOR法對(duì)備選方案進(jìn)行了比選分析。陳俊鋒等[4]從自然條件、水域條件、交通條件3個(gè)方面構(gòu)建了EWM-TOPSIS模型的水上機(jī)場(chǎng)選址模型。種小雷等[5]從障礙物對(duì)凈空條件影響程度和范圍兩個(gè)方面對(duì)凈空條件進(jìn)行了量化研究，為選址階段場(chǎng)址之間凈空條件優(yōu)劣的判定提供了一種新思路與方法。付薔等[6]根據(jù)候鳥的遷徙規(guī)律以及大連現(xiàn)有機(jī)場(chǎng)及遷建機(jī)場(chǎng)周邊候鳥的調(diào)查數(shù)據(jù),對(duì)比研究機(jī)場(chǎng)建設(shè)選址的不同方案對(duì)候鳥遷徒的影響。隨著計(jì)算機(jī)的不斷發(fā)展，地理信息系統(tǒng)(geographic information system，GIS)[7-9]作為因子評(píng)估法的一種輔助決策手段，被廣泛應(yīng)用到機(jī)場(chǎng)選址的研究中,GIS可將地形、地貌等自然地理環(huán)境因素可視化地呈現(xiàn)出來，使得分析的結(jié)果更加科學(xué)。在數(shù)學(xué)方法方面，往往是從費(fèi)用成本、時(shí)間成本、噪聲影響等方面進(jìn)行量化。例如，廖勇等[10]、宋花玉[11]從旅客的角度出發(fā)，分別以旅客綜合出行費(fèi)用最低和旅客出行時(shí)間最低為目標(biāo)函數(shù)，建立了非線性整數(shù)規(guī)劃模型，研究了新建機(jī)場(chǎng)的選址問題。邵夢(mèng)雪[12]、周巖[13]根據(jù)A1級(jí)和A2級(jí)通用機(jī)場(chǎng)的各自功能特點(diǎn)，建立了A類通用機(jī)場(chǎng)選址的p-中心模型和p-中值模型，為A類通用機(jī)場(chǎng)的布局規(guī)劃提供了可行的方法。徐海文等[14]根據(jù)運(yùn)輸機(jī)場(chǎng)選址階段性和影響因素的重要性，構(gòu)建了基于關(guān)鍵要素的成都第二機(jī)場(chǎng)選址的0-1整數(shù)優(yōu)化模型。在以往的機(jī)場(chǎng)選址研究，多是考慮有人駕駛航空器的運(yùn)行特點(diǎn)，然而，大型無人機(jī)機(jī)場(chǎng)選址時(shí)，必須充分考慮大型無人機(jī)系統(tǒng)的運(yùn)行特點(diǎn)。因子評(píng)估法對(duì)專家經(jīng)驗(yàn)的依賴性較強(qiáng)，然而，大型無人機(jī)機(jī)場(chǎng)作為一個(gè)極具前瞻性的課題，鮮有學(xué)者對(duì)其影響因子進(jìn)行深入分析，僅通過因子評(píng)估法分析其選址問題具有一定的局限性。數(shù)學(xué)方法往往是從給定的幾個(gè)備選方案中，篩選出綜合效益最優(yōu)的方案，這樣容易忽略掉其他更好的潛在場(chǎng)址；此外，在構(gòu)造數(shù)學(xué)模型時(shí)，以往的文獻(xiàn)多是從旅客的角度出發(fā)，然而，大型無人機(jī)機(jī)場(chǎng)未來更大可能地將應(yīng)用于支線短途貨物運(yùn)輸，在選址時(shí)應(yīng)該更多地從“貨物”的角度出發(fā)。

因此，現(xiàn)結(jié)合因子評(píng)估法和數(shù)學(xué)方法各自的優(yōu)點(diǎn)，充分考慮大型無人機(jī)機(jī)場(chǎng)選址的特殊性，按照初選址、預(yù)選址、比選址的選址時(shí)間序，一步步縮小選址范圍，以期為未來大型無人機(jī)機(jī)場(chǎng)的選址工作提供理論支持。

1 大型無人機(jī)機(jī)場(chǎng)選址影響因素分析

本研究的大型無人機(jī)機(jī)場(chǎng)可允許起降起飛全重在5 700 kg以上超視距飛行的高風(fēng)險(xiǎn)大型固定翼無人機(jī)，其選址的部分影響因素與運(yùn)輸機(jī)場(chǎng)選址相似，但是，大型無人機(jī)機(jī)場(chǎng)在選址時(shí)又受到諸多特殊因素的制約。例如，為優(yōu)先保證載人航空器的安全運(yùn)行，大型無人機(jī)適宜在相對(duì)隔離的空域飛行，即在航線密度小、空域資源較為充足的地區(qū)；出于安全的考慮，大型無人機(jī)不宜在人口密度較大的地區(qū)運(yùn)行；為保證機(jī)場(chǎng)建成后的良好經(jīng)濟(jì)效益，其選址宜在對(duì)航空運(yùn)輸依賴性較強(qiáng)的地區(qū)；目前中國(guó)自主研制的AT200、HY100等大型無人機(jī)多在6 000 m以下中低空飛行，因此，對(duì)于選址區(qū)域的中低空氣象條件應(yīng)著重考慮。

通過查閱大量文獻(xiàn)并結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)，按照影響因素的重要性和選址階段性，將其歸納為限制性因素、風(fēng)險(xiǎn)性因素、經(jīng)濟(jì)性因素3個(gè)等級(jí)。限制性因素是指影響大型無人機(jī)安全運(yùn)行的空域環(huán)境和地理環(huán)境，風(fēng)險(xiǎn)因素是指可能對(duì)大型無人機(jī)造成安全風(fēng)險(xiǎn)的潛在因素；經(jīng)濟(jì)性因素是指大型無人機(jī)場(chǎng)建成后所產(chǎn)生的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益。各影響因素的具體描述詳見表1。

2 三階段選址方法

在上述三級(jí)影響因素的基礎(chǔ)之上，提出了三階段選址方法。在初選址階段，建立研究區(qū)域的地理信息空間數(shù)據(jù)庫，以排除掉諸如山脈、河流、居民區(qū)等限制性區(qū)域，并利用K-means聚類算法確定具體的初選址區(qū)域。在預(yù)選址階段，針對(duì)初選址區(qū)域中存在的一些風(fēng)險(xiǎn)性因素，構(gòu)建EWM-TOPSIS模型來篩選出運(yùn)行條件較好的幾個(gè)預(yù)選區(qū)域。在比選址階段，針對(duì)上述的預(yù)選區(qū)域，構(gòu)建以最小化加權(quán)距離為目標(biāo)函數(shù)的p-中值模型來保證機(jī)場(chǎng)建成后能取得良好的收益，具體框架見圖1。

2.1 基于GIS的初選區(qū)域分析

為排除研究區(qū)域內(nèi)諸如空域限制區(qū)、居民區(qū)、河流、山脈等限制性因素，應(yīng)用ArcGIS10.2軟件的篩選、緩沖區(qū)分析、插值分析、疊質(zhì)分析等功能對(duì)研究區(qū)域進(jìn)行詳細(xì)分析，主要分為4個(gè)步驟。

步驟1繪制各限制性影響因素專題圖層。將研究區(qū)域根據(jù)限制性因素劃分為適宜區(qū)和不適宜區(qū)，利用ArcToolbox工具箱中的“重分類”將其賦值為“0”和“1”，分別繪制出空域制約分級(jí)圖、坡度分級(jí)圖、土地利用分級(jí)圖、水系分級(jí)圖、居民區(qū)分級(jí)圖、自然保護(hù)區(qū)分級(jí)圖等各項(xiàng)專題圖層。

步驟2疊置分析。為保證各圖層在疊加中對(duì)影響因子權(quán)重的影響，通過采用兩兩加權(quán)疊加后再重分類的步驟，以此得到滿足宏觀安全選址條件的初選大區(qū)域。

表1 大型無人機(jī)機(jī)場(chǎng)選址影響因素分析Table 1 Analysis on influencing factors of large UAV airport location

圖1 大型無人機(jī)機(jī)場(chǎng)選址流程Fig.1 Large UAV airport site selection process

步驟3初選大區(qū)域聚類分析。為了進(jìn)一步精確選址區(qū)域的范圍，利用ArcMap柵格計(jì)算器提取多邊形面積大于3 km2的柵格圖及每個(gè)柵格的形心坐標(biāo)點(diǎn)，依據(jù)基于歐氏距離的K-means算法，根據(jù)實(shí)際情況確定K個(gè)聚類中心。

步驟4獲取初選區(qū)域。綜合分析K個(gè)聚類中心，結(jié)合重慶市的實(shí)際情況篩選出若干個(gè)初選區(qū)域集合，流程見圖2。

圖2 初選址流程Fig.2 Initial site selection process

2.2 基于EWM-TOPSIS模型的預(yù)選區(qū)域分析

在初選址階段，獲取的部分初選址區(qū)域可能存在一些潛在的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。因此，在預(yù)選階段，充分考慮初選區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)性因素，利用熵權(quán)法確定表1中風(fēng)險(xiǎn)性因素的權(quán)重值，利用加權(quán)TOPSIS法對(duì)初選址方案進(jìn)行優(yōu)劣排序，來篩選出安全運(yùn)行條件較好的預(yù)選址區(qū)域，模型計(jì)算過程如下。

步驟1標(biāo)準(zhǔn)化處理。設(shè)有m個(gè)潛在運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)影響因子，n個(gè)擬選場(chǎng)址方案，xij為第i個(gè)影響因子下的第j個(gè)選址方案的值，建立選址的原始評(píng)價(jià)矩陣X=(xij)m×n。為消除不同指標(biāo)之間數(shù)量級(jí)的差異，采用式(1)對(duì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理，得到評(píng)價(jià)矩陣Y=(yij)m×n，其中，i=1,2,…,m;j=1,2,…,n。

(1)

(2)

步驟2計(jì)算第i項(xiàng)影響因子下第j個(gè)方案所占比重。

(3)

步驟3計(jì)算第i項(xiàng)影響因子的熵值。

(4)

其中，定義當(dāng)Rij=0時(shí)，RijlnRij=0。

步驟4計(jì)算第i項(xiàng)影響因子的權(quán)重。

(5)

步驟5用向量規(guī)范化計(jì)算原始評(píng)價(jià)矩陣。X=(xij)m×n的規(guī)范矩陣X′=(x′ij)m×n為

(6)

步驟6確定加權(quán)規(guī)范矩陣Z。

Zij=wix′ij

(7)

步驟7計(jì)算每個(gè)影響因子的正負(fù)理想解。

(8)

步驟8計(jì)算選址方案到正理想解和負(fù)理想解的距離。

(9)

(10)

步驟9計(jì)算評(píng)價(jià)對(duì)象到正理想解的貼近度。

(11)

2.3 基于p中值模型的比選區(qū)域分析

步驟1問題描述。經(jīng)過上述步驟的分析，可以篩選出N個(gè)全條件較好的預(yù)選址區(qū)域。接著，考慮預(yù)選址區(qū)域的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀以及各預(yù)選址區(qū)域與各需求中心之間的運(yùn)輸距離，從N個(gè)預(yù)選址區(qū)域中選擇P個(gè)區(qū)域，以使P個(gè)預(yù)選址區(qū)域到各需求中心的加權(quán)總距離最短。

步驟2模型假設(shè)。①以市/縣的行政中心來表示不同的需求中心；②各預(yù)選址區(qū)域到各需求中心的距離用歐氏距離來表示；③每個(gè)需求中心至少有一個(gè)擬建機(jī)場(chǎng)為其提供服務(wù)。

步驟3參數(shù)說明。U、V分別代表需求中心和預(yù)選場(chǎng)址的集合，u∈U、v∈V；ωuluv代表從預(yù)選場(chǎng)址v到各需求中心u的加權(quán)距離；fv為0、1變量，若選擇在v處建機(jī)場(chǎng)，則值為1，否則為0；fuv為0、1變量，若機(jī)場(chǎng)v為需求中心u提供服務(wù)，則值為1，否則為0。

步驟4模型建立。依據(jù)前文的分析和假設(shè)，確定大型無人機(jī)機(jī)場(chǎng)選址的p-中值模型如下。

(12)

(13)

(14)

(15)

fv,fuv∈{0,1},u∈U,v∈V

(16)

式中：目標(biāo)函數(shù)式(12)表示預(yù)選址區(qū)域到各需求中心的總距離最??；式(13)表示建立大型無人機(jī)機(jī)場(chǎng)的個(gè)數(shù)；式(14)表示每個(gè)需求中心只由一個(gè)機(jī)場(chǎng)提供服務(wù)；式(15)表示只有機(jī)場(chǎng)v被選中時(shí)，才能為需求中心u提供服務(wù)；式(16)表示約束條件的0，1決策變量。

圖3 初選址分析程序及結(jié)果Fig.3 Analysis procedure and results of primary site selection

3 面向支線物流的大型無人機(jī)機(jī)場(chǎng)選址案例分析

3.1 數(shù)據(jù)來源

中國(guó)中西部地區(qū)具有多高原、山地和沙漠的復(fù)雜地理環(huán)境，城市與城市之間的陸上貨物運(yùn)輸成本較高，這些地區(qū)快速增長(zhǎng)的電商物流對(duì)支線航空物流的市場(chǎng)需求越來越迫切。中國(guó)自主研制的AT200等大型商用無人機(jī)具有超短距起降、長(zhǎng)航程、高業(yè)載等多方面的優(yōu)勢(shì)，將其用于支線航空物流能夠有效解決行業(yè)的痛點(diǎn)。案例分析選取的區(qū)域是重慶市，重慶市四面環(huán)山，是長(zhǎng)江上游地區(qū)的商貿(mào)物流中心和國(guó)家物流樞紐。重慶市路況復(fù)雜，在此建立大型無人機(jī)機(jī)場(chǎng)，開展支線航空物流業(yè)務(wù)，能夠有效提升重慶市與周邊城市的貨物轉(zhuǎn)運(yùn)效率。

研究的氣象數(shù)據(jù)來源于國(guó)家氣象數(shù)據(jù)中心，收集了重慶市周邊氣象站點(diǎn)近10年的數(shù)據(jù)；重慶市的道路、水系、30 m精度的DEM數(shù)據(jù)等來源于地理空間數(shù)據(jù)云；重慶市的土地利用、居民區(qū)、自然保護(hù)區(qū)、土壤特性數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)來源于資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心；重慶市的現(xiàn)有機(jī)場(chǎng)部分?jǐn)?shù)據(jù)由openstreetmap網(wǎng)站下載；重慶市的空域規(guī)劃相關(guān)數(shù)據(jù)源自《中國(guó)民航航行資料匯編》；重慶市的相關(guān)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來源為《重慶統(tǒng)計(jì)年鑒2020》及重慶市統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。

3.2 初選區(qū)域分析

通過對(duì)重慶市的空域環(huán)境以及DEM數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、道路、水系等矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行場(chǎng)址適宜性分析，按照2.1節(jié)的初選址方法路線，篩選出9個(gè)滿足宏觀安全性的初選區(qū)域，初選流程及選址結(jié)果見圖3。

3.3 預(yù)選區(qū)域分析

依據(jù)表1中列出的風(fēng)險(xiǎn)性因素，獲取9個(gè)初選方案的各風(fēng)險(xiǎn)性的影響因子的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，由式(1)計(jì)算得到評(píng)價(jià)矩陣Y為

(17)

根據(jù)式(2)～式(5)，依次計(jì)算出11個(gè)風(fēng)險(xiǎn)性因素的權(quán)重值，見表2。

根據(jù)式(6)～式(11)，依次計(jì)算出9種選址方案與理想方案的正理想解和相對(duì)貼近度，得出優(yōu)劣排序結(jié)果，見表3。

3.4 比選區(qū)域分析

經(jīng)過初選、預(yù)選階段，得到安全性較好的前5個(gè)預(yù)選址區(qū)域依次為：場(chǎng)址9、場(chǎng)址5、場(chǎng)址7、場(chǎng)址3、場(chǎng)址2，由于場(chǎng)址9處于重慶市西南邊界，與其他縣市相距太遠(yuǎn)，經(jīng)濟(jì)性太差。比選階段，選取場(chǎng)址5、場(chǎng)址7、場(chǎng)址3及場(chǎng)址2進(jìn)行經(jīng)濟(jì)性分析。

從重慶市現(xiàn)有機(jī)場(chǎng)實(shí)際出發(fā)，仙女山機(jī)場(chǎng)和武陵山支線機(jī)場(chǎng)可以輕松輻射南川區(qū)及以東6個(gè)區(qū)縣；萬州五橋機(jī)場(chǎng)可為萬州區(qū)以北等8個(gè)區(qū)縣提供支線航空貨運(yùn)服務(wù)，比選址階段暫不考慮此14個(gè)區(qū)/縣。鑒于江北國(guó)際機(jī)場(chǎng)主要負(fù)責(zé)重慶市的干線航空貨物運(yùn)輸，而大型無人機(jī)機(jī)場(chǎng)主要負(fù)責(zé)短途支線航空物流，因此，這里認(rèn)為，在研究大型無人機(jī)機(jī)場(chǎng)的選址時(shí)不考慮江北國(guó)際機(jī)場(chǎng)對(duì)其貨源的爭(zhēng)奪?；趐-中值的比選址計(jì)算過程如下。

(1)利用ArcGIS10.2的“要素轉(zhuǎn)點(diǎn)”功能生成24個(gè)縣(區(qū))以及4個(gè)比選址方案所在鄉(xiāng)(鎮(zhèn))的形心點(diǎn)，得到直角坐標(biāo)系下各形心點(diǎn)的x、y坐標(biāo)。

(2)將各形心點(diǎn)坐標(biāo)導(dǎo)入MATLAB R2018a軟件求得比選址方案到達(dá)各需求中心的歐氏距離矩陣luv。

(3)研究區(qū)域的支線航空物流需求量與研究區(qū)域的國(guó)民生產(chǎn)總值密切相關(guān)，因此，式(12)中的權(quán)重系數(shù)ωu可通過式(18)計(jì)算，公式為

(18)

式(18)中：λ為某一需求中心的國(guó)民生產(chǎn)總值；τ為各需求中心的國(guó)民生產(chǎn)總值的總和。

具體求解結(jié)果見表4和圖5～圖7，其中，圖4～圖6中的點(diǎn)A1、A2、A3、A4分別為擬選場(chǎng)址2、場(chǎng)址3、場(chǎng)址5、場(chǎng)址7，點(diǎn)1～24分別為各縣區(qū)的形心點(diǎn)。

從大型無人機(jī)機(jī)場(chǎng)的運(yùn)行安全和重慶市的發(fā)展實(shí)際出發(fā)，為避免設(shè)施的重復(fù)建設(shè)，節(jié)約建設(shè)成本，新建一個(gè)或者兩個(gè)大型無人機(jī)機(jī)場(chǎng)更為合適。因此，綜合分析選址的安全性和經(jīng)濟(jì)性，根據(jù)具體建設(shè)機(jī)場(chǎng)個(gè)數(shù)，若新建1個(gè)大型無人機(jī)機(jī)場(chǎng)，場(chǎng)址5為最優(yōu)方案；若新建2個(gè)大型無人機(jī)機(jī)場(chǎng)，場(chǎng)址7和場(chǎng)址2為最優(yōu)方案，3個(gè)場(chǎng)址位置如圖7所示。

表4 p-中值模型求解結(jié)果Table 4 Solution results of p-median model

表2 潛在運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)影響因子的權(quán)重值Table 2 Weight value of potential operation safety risk impact factors

表3 選址方案優(yōu)劣排序Table 3 Ranking of site selection schemes

圖4 建1個(gè)大型無人機(jī)機(jī)場(chǎng)Fig.4 Build a large UAV airport

圖5 建2個(gè)大型機(jī)場(chǎng)Fig.5 Build two large UAV airport

圖6 建3個(gè)大型無人機(jī)機(jī)場(chǎng)Fig.6 Build three large UAV airport

圖7 比選址結(jié)果Fig.7 Analysis results of comparison site selection

4 結(jié)論

根據(jù)大型無人機(jī)的運(yùn)行特點(diǎn)，將大型無人機(jī)專用機(jī)場(chǎng)選址所涉及的諸多關(guān)鍵影響因素歸納為限制性因素、風(fēng)險(xiǎn)性因素、經(jīng)濟(jì)性因素3個(gè)等級(jí)，在考慮選址階段性劃分的基礎(chǔ)之上，提出了集成地理信息系統(tǒng)(GIS)、熵權(quán)-TOPSIS模型和p-中值模型的綜合選址方法。一方面，通過客觀的方法量化了大型無人機(jī)機(jī)場(chǎng)選址的影響因素；另一方面，利用GIS將選址結(jié)果可視化呈現(xiàn)，極大地提高了機(jī)場(chǎng)選址的時(shí)間效率，能夠快速篩選出潛在的適宜選址區(qū)域。通過對(duì)面向支線物流的大型無人機(jī)機(jī)場(chǎng)選址的案例分析，驗(yàn)證了方法的有效性和可行性。提出的大型無人機(jī)機(jī)場(chǎng)選址方法具有一定的普適性，可為今后開展大型無人機(jī)機(jī)場(chǎng)的選址工作提供理論參考。