航空公司運(yùn)行控制虛擬仿真多元信息可視化融合方法研究

羅鳳娥，劉 安

(中國(guó)民用航空飛行學(xué)院 空中交通管理學(xué)院，四川 廣漢 618307)

航空公司運(yùn)行控制虛擬仿真多元信息可視化融合方法研究

羅鳳娥，劉 安

(中國(guó)民用航空飛行學(xué)院 空中交通管理學(xué)院，四川 廣漢 618307)

伴隨著我國(guó)航空事業(yè)的持續(xù)擴(kuò)大,航空業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)日漸激烈；外部和內(nèi)部環(huán)境的變化將會(huì)帶來(lái)突發(fā)事件,如不能及時(shí)處理的話都會(huì)影響航空公司的日常經(jīng)營(yíng),嚴(yán)重的話甚至?xí)?dǎo)致破產(chǎn)；通過(guò)構(gòu)建航空公司運(yùn)行控制應(yīng)急管理的功能模型和結(jié)構(gòu)模型，提出了基于資源層、狀態(tài)層、決策層和操作層的四層結(jié)構(gòu)應(yīng)急管理可視化多元信息仿真模型，并給出了多元信息可視化表示方法示例；重點(diǎn)分析了運(yùn)行控制中應(yīng)急管理數(shù)據(jù)的海量、多元、可信度不同、時(shí)間敏感和難以共享等特征，并通過(guò)多元信息融合的方法構(gòu)建出航空公司運(yùn)行控制虛擬仿真模型；有助于運(yùn)行控制人員研究應(yīng)對(duì)不安全事故的策略，提高運(yùn)行控制人員理論與實(shí)踐學(xué)習(xí)相結(jié)合的能力，增強(qiáng)在應(yīng)急事件發(fā)生時(shí)運(yùn)行控制人員的情景意識(shí)，保障公司安全高效運(yùn)行。

虛擬仿真；運(yùn)行控制；可視化；多元融合

0 引言

民航業(yè)的迅速發(fā)展為人民生活帶來(lái)便利，推動(dòng)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)的發(fā)展的同時(shí)，也因應(yīng)急突發(fā)事件的多發(fā)令人擔(dān)憂。民航突發(fā)應(yīng)急事件的處置往往比較復(fù)雜，其中一個(gè)原因就是應(yīng)急事件出現(xiàn)后會(huì)隨著時(shí)間和空間的改變而發(fā)生變化甚至是惡化。普通民航突發(fā)應(yīng)急事件有時(shí)在特定條件下會(huì)誘發(fā)演化產(chǎn)生比事件本身破壞性強(qiáng)、危害性大的衍生次生事件[1]。隨著航空業(yè)的不斷發(fā)展，我國(guó)航班量每年不斷的增加，航空公司的規(guī)模在不斷的擴(kuò)大，各航空公司的運(yùn)行控制手段日趨完善合理，但各類突發(fā)不安全事件也明顯增加，如臺(tái)灣復(fù)興航空空難事件、4U9525 德國(guó)之翼空難、迪拜航空FZ981墜毀事件、埃及航空MS181班機(jī)遭劫持等不安全事件[2]。航空公司在努力做到保證航班安全的同時(shí)如何及時(shí)做出應(yīng)對(duì)不安全事故的策略成為航空公司安全運(yùn)行中不得不考慮的關(guān)鍵問(wèn)題。本文針對(duì)航空公司在航班運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)信息的海量、時(shí)變、難以共享、可信度不同和時(shí)間敏感等特征，通過(guò)多元信息融合的方法構(gòu)建航班運(yùn)行中多元信息仿真再現(xiàn)模型，有助于運(yùn)控人員及時(shí)掌握航班運(yùn)行過(guò)程中關(guān)鍵有效的信息，及時(shí)做出應(yīng)對(duì)不正常航班的策略。

1 航班運(yùn)行多元數(shù)據(jù)的可視化處理

可視化(Visualization)，是一種數(shù)據(jù)分析計(jì)算方法，它將數(shù)據(jù)或者符號(hào)轉(zhuǎn)變成為更為直觀的立體或幾何圖形，使數(shù)據(jù)的理解更加直觀化，并且能夠把復(fù)雜、時(shí)變、多維數(shù)據(jù)以可視化圖像的方式展現(xiàn)的工具。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)可視化方法一般都是基于笛卡爾坐標(biāo)系或矢量坐標(biāo)系的數(shù)據(jù)映射轉(zhuǎn)換方法，其映射的數(shù)據(jù)集對(duì)象往往都具有明顯的二維或三維物理空間特征，如柱狀圖和條狀圖、分布圖和直方圖、折線圖、樹(shù)形圖、地圖可視化等。

分布圖(也稱散點(diǎn)圖)和直方圖其實(shí)是一種特殊的柱形圖，它們顯示了離散和連續(xù)字段值的比例。分布圖能夠展示非數(shù)字類型的、離散的字段值在數(shù)據(jù)集中存在的比例及數(shù)目。分布圖其中一個(gè)非常典型的用途就是可以反映數(shù)據(jù)的不平衡性。直方圖，也被稱作為頻率圖，是用圖表的方式去展示不同的數(shù)值在數(shù)據(jù)集中所占的百分比，也能夠用來(lái)揭示數(shù)據(jù)的不平衡性[5]。

折線(曲線)圖也是基于柱形圖的一種拓展，主要用于在二維的X-Y坐標(biāo)系上表示兩個(gè)連續(xù)數(shù)據(jù)維的交叉點(diǎn)的值，不同的交叉點(diǎn)采用折線或曲線連接起來(lái)[6]。通常用于描繪基于時(shí)間維度的數(shù)據(jù)變化。樹(shù)形圖以樹(shù)的形式表達(dá)數(shù)據(jù)集，每一層的樹(shù)的分支都是基于不同的屬性值，這些屬性在數(shù)據(jù)集內(nèi)具有層次結(jié)構(gòu)。

除了傳統(tǒng)的柱狀圖、折線圖等這些簡(jiǎn)單的二維三維映射方法之外，還有一些在以上方法以及數(shù)據(jù)可視化基本元素的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的更為復(fù)雜的數(shù)據(jù)可視化方法，此類方法根據(jù)其不同的可視化映射基本原理可以分為基于層次的技術(shù)、基于圖標(biāo)的技術(shù)、面向像素技術(shù)、基于幾何的技術(shù)和基于圖形的技術(shù)等。

本文采用了可以實(shí)現(xiàn)多變量可視化的雷達(dá)圖分析法來(lái)進(jìn)行多元數(shù)據(jù)可視化的處理。多元變量數(shù)據(jù)的可視化一直是人們關(guān)注和研究的熱點(diǎn),從多年來(lái)各研究者的研究成果來(lái)看，其研究成果的主要表現(xiàn)形式分為兩類:一類是能夠讓在多維空間的數(shù)據(jù)點(diǎn)與平面上某種特定的幾何圖形相互對(duì)應(yīng),該幾何圖形也能夠反應(yīng)多維數(shù)據(jù)的一些主要的特征或者數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系[8];另外一類是對(duì)于多維、易變的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維、簡(jiǎn)化處理,在盡量保留原始信息的同時(shí)將多維數(shù)據(jù)降低為一維數(shù)據(jù),進(jìn)而使多維數(shù)據(jù)能夠在平面坐標(biāo)系下進(jìn)行呈現(xiàn)于處理。雷達(dá)圖數(shù)據(jù)可視化就是一種可實(shí)現(xiàn)多變量數(shù)據(jù)可視化的一種方法，其主要是將多維數(shù)據(jù)與雷達(dá)圖進(jìn)行一一對(duì)應(yīng)，使多維數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)可視化。也被稱為星形圖。

2 航班運(yùn)行多元信息數(shù)據(jù)融合及模型的建立

2.1 多元數(shù)據(jù)的來(lái)源及處理

航空公司的運(yùn)控中心在公司正常生產(chǎn)的運(yùn)作的過(guò)程中具有非常重要的作用，對(duì)于整個(gè)公司而言相當(dāng)于公司的大腦，在運(yùn)控中心里面需要匯集各種各樣的信息，其中包括氣象信息、航行通告、機(jī)場(chǎng)信息、飛行數(shù)據(jù)、管制信息等。尤其是在應(yīng)急事件發(fā)生時(shí)，運(yùn)控中心需要及時(shí)收集處理所有的信息，并將有效、重要得信息進(jìn)行發(fā)布、傳遞，并根據(jù)收集到的信息及時(shí)做出決策，如何處理如此多元、龐大的數(shù)據(jù)成為航空公司亟待解決的問(wèn)題。

天氣對(duì)航空公司的航班正常運(yùn)行具有非常大的影響，由于天氣原因?qū)е潞娇展竞桨鄠浣凳窃诤娇展窘?jīng)常發(fā)生的應(yīng)急問(wèn)題，如何在目的地機(jī)場(chǎng)及備降機(jī)場(chǎng)著陸天氣標(biāo)準(zhǔn)不符合降落標(biāo)準(zhǔn)的時(shí)候快速選擇出該航班的備降機(jī)場(chǎng)，需要航空公司運(yùn)控中心及時(shí)而有效的做出決策，以免因航班的燃油不足而導(dǎo)致更多的事故發(fā)生[11]。本文就針對(duì)航班備降過(guò)程中所需氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化、融合處理，使運(yùn)控中心能夠?qū)桨鄠浣邓钄?shù)據(jù)的掌握更加簡(jiǎn)單、高效，有助于及時(shí)做備降決策。

2.2 多元數(shù)據(jù)可視化表示

數(shù)據(jù)多元圖表示是多元數(shù)據(jù)分析的一種非常重要的方法，其在數(shù)據(jù)可視化分析過(guò)程中具有非常廣泛的應(yīng)用，特別是在多元、多維數(shù)據(jù)可視化分析方面具有很大的優(yōu)越性。多元圖的表示方法具有很多種，研究中經(jīng)常用到的有雷達(dá)圖、散點(diǎn)圖、平行坐標(biāo)圖等。不同的多元圖表示方法具有不同特征，但其數(shù)據(jù)可視化表示的共性是一樣的，都是通過(guò)歲數(shù)據(jù)的降維處理將多維數(shù)據(jù)映射到二維空間中。本文采用了雷達(dá)圖數(shù)據(jù)可視化方法來(lái)實(shí)現(xiàn)多維數(shù)據(jù)的表示，給出了針對(duì)多元、多維的天氣數(shù)據(jù)采用雷達(dá)圖的方法實(shí)現(xiàn)可視化表示的示例。從這些雷達(dá)圖中可以清楚看出各個(gè)方面的數(shù)據(jù)，更加直觀的顯示出不同元、不同層次的數(shù)據(jù)量，這種應(yīng)急管理多維數(shù)據(jù)雷達(dá)圖可視化表示方法給出了航空公司運(yùn)行控制中氣象狀態(tài)直觀的信息，極大地方便了航空公司的運(yùn)控決策。見(jiàn)圖1～圖7。

圖1 風(fēng)速圖

圖2 云量圖

圖3 重要天氣圖

圖4 跑道視程圖

圖5 能見(jiàn)度圖

圖6 云高圖

圖7 風(fēng)向圖

2.3 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理與融合

在數(shù)據(jù)融合處理過(guò)程中，首先是通過(guò)氣象網(wǎng)站接收數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行輸入，根據(jù)民航相關(guān)的規(guī)章標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行篩選。其次是將篩選好的數(shù)據(jù)再次進(jìn)行分類，根據(jù)數(shù)據(jù)的性質(zhì)，將數(shù)據(jù)分為主要數(shù)據(jù)和次要數(shù)據(jù)，其中主要數(shù)據(jù)主要是一些對(duì)飛機(jī)著陸過(guò)程中起決定性的數(shù)據(jù)，次要數(shù)據(jù)主要是對(duì)飛機(jī)著陸過(guò)程標(biāo)準(zhǔn)具有一定的影響作用的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)優(yōu)化過(guò)程中，首先是日通過(guò)主要數(shù)據(jù)源對(duì)影響航班的各個(gè)因素進(jìn)行最優(yōu)化篩選及組合，得到一個(gè)可行域。然后在通過(guò)次要數(shù)據(jù)對(duì)可行域進(jìn)一步優(yōu)化，從而得到最終的結(jié)果。數(shù)據(jù)融合過(guò)程如圖8所示。

圖8 數(shù)據(jù)融合流程圖

主數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)優(yōu)化，從各數(shù)據(jù)源中選出對(duì)航班著陸具有直接影響的因素能見(jiàn)度、跑道視程、云底高三個(gè)因素。由于該三個(gè)因素的數(shù)據(jù)在一定程度上是相互獨(dú)立的，滿足現(xiàn)行規(guī)劃的條件，因此在優(yōu)化過(guò)程中選擇單純形法來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化。記：能見(jiàn)度為x1，跑道視程為x2，云底高為x3，目標(biāo)值為z取目標(biāo)函數(shù)為：MAXz=x1+x2+x3。根據(jù)計(jì)算結(jié)果對(duì)機(jī)場(chǎng)進(jìn)行簡(jiǎn)單的排序。

次要數(shù)據(jù)源的優(yōu)化，從各數(shù)據(jù)源中選出對(duì)航班著陸具有間接影響的因素風(fēng)速、風(fēng)向、重要天氣及云量。通過(guò)次要數(shù)據(jù)源在對(duì)上述結(jié)果進(jìn)行輔助優(yōu)化，由于次要數(shù)據(jù)源對(duì)航班的影響水平不同，本文在確定指標(biāo)權(quán)重的過(guò)程中采用了模糊層次分析法(FAHP)[12]，在分析的過(guò)程中首先確定各因素指標(biāo)的權(quán)重，然后通過(guò)模糊綜合評(píng)判法對(duì)總體指標(biāo)實(shí)現(xiàn)綜合評(píng)價(jià)。

具體步驟如下：

第一步：建立影響飛機(jī)著陸因素的層次指標(biāo)體系，如圖9所示。

圖9 航班延誤預(yù)警指標(biāo)體系

第二步：在進(jìn)行模糊層次分析法進(jìn)行分析的過(guò)程中,將不同因素作兩兩對(duì)比分析，而且對(duì)因素的重要程度做量化分析,可以得到模糊層次分析法的模糊判斷矩陣N=(Nij)n×n,并對(duì)矩陣的性質(zhì)進(jìn)行判斷，是否具有如下性質(zhì):

a)Nii=0.5,i=1,2,…,n;

b)Nij+Nji=1,i,j=1,2,…,n;

由此獲取的判斷矩陣稱為模糊互補(bǔ)判斷矩陣。為了定量描述計(jì)算過(guò)程中的意兩個(gè)方案關(guān)于某一特定的準(zhǔn)則得出的相對(duì)的重要程度,本文通過(guò)如下表所示的0.1～0.9標(biāo)度法給出數(shù)量標(biāo)度。

若Nij∈[0.1,0.5),則表示因素mj要比因素mi重要;Nii=0.5表示兩個(gè)因素相比較同等重要;若Nij∈(0.5,0.9],則表示因素mi要比因素mj重要。依據(jù)上面的數(shù)字標(biāo)度,因素N1,N2,…,Nn進(jìn)行相互比較,則得到如下模糊

表1 0.1～0.9數(shù)量標(biāo)度

互補(bǔ)判斷矩陣:

(1)

第三步：計(jì)算各層次指標(biāo)的權(quán)重w。

本文采用了通用公式確定權(quán)重,該公式包含了模糊一致性判斷矩陣的判斷信息及其優(yōu)良特性,便于計(jì)算機(jī)編程實(shí)現(xiàn)且計(jì)算量小并,極大的減小了實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中的復(fù)雜程度。求解模糊互補(bǔ)判斷矩陣權(quán)重公式如下:

(2)

為判斷式(2)得到的權(quán)重值是否合理,還應(yīng)該對(duì)比較判斷矩陣的一致性進(jìn)行檢驗(yàn)。當(dāng)一致性檢驗(yàn)得到的數(shù)值偏移過(guò)大時(shí),說(shuō)明最終的決策依據(jù)由得到的權(quán)向量計(jì)算結(jié)果來(lái)代替是非常不可靠的。因此本文為了進(jìn)一步檢驗(yàn)該判斷矩陣的一致性原則，對(duì)模糊判斷矩陣的相容性來(lái)進(jìn)行進(jìn)一步計(jì)算。

定義1:設(shè)矩陣N=(Nij)n×n及(Bij)n×n同是模糊判斷矩陣,稱:

(3)

式(3)為N、B的相容性指標(biāo)計(jì)算公式。

(4)

式(4)的結(jié)果為特征矩陣N稱為決策者態(tài)度的判斷矩陣。當(dāng)N的相容性指標(biāo)I(N,W)≤N時(shí),則判定該矩陣為滿意一致性的。策者所要求的模糊判斷矩陣的一致性越高則N越小,一般取?=0.1。對(duì)于現(xiàn)實(shí)中的實(shí)際問(wèn)題,一般是通過(guò)M個(gè)專家給出同一因素集X上進(jìn)行兩兩比較來(lái)判斷矩陣Nk=(Nij(k))(k=1,2,...,m),可以分別確定權(quán)重集的集合W(k)1W(k)=(W(k)1,W(k)2,…,W(k)3(k=1,2,…,m)對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn):

專家A權(quán)重模糊互判矩陣為：

得權(quán)重向量為W1=(0.381 0.303 0.316)

根據(jù)式(4),N1計(jì)算結(jié)果為:

根據(jù)式(3),N1和W1*的相容性指標(biāo)為:I(N1,W1*)<0.1,故認(rèn)為模糊判斷矩陣N1是滿意一致的,因此W1的分配合理。

專家B權(quán)重模糊互判矩陣：

計(jì)算的權(quán)重向量為W1=(0.383 0.267 0.350)

N1的特征矩陣計(jì)算結(jié)果為:

N1與W1*的相容性指標(biāo)為:I(N1,W1*)<0.1,故認(rèn)為模糊判斷矩陣N2是滿意一致的,因此W2的分配合理。

綜合兩個(gè)專家的意見(jiàn)后,權(quán)重向量可表示為:

W=(0.383 0.284 0.333)

依次按風(fēng)速、重要天氣、風(fēng)向、云高、云量、跑道視程和能見(jiàn)度,對(duì)備選方案建立模糊判斷矩陣。專家通過(guò)對(duì)各因素進(jìn)行兩兩比較進(jìn)行判斷并根據(jù)表1進(jìn)行打分,進(jìn)而得到模糊矩陣R。為了便于論述,本文在論述的過(guò)程中僅提供了一個(gè)專家的評(píng)判矩陣。對(duì)于有多個(gè)專家進(jìn)行參于的評(píng)判案例,就需要用同樣的方法進(jìn)行模糊判斷矩陣及判斷矩陣間的滿意相容性和滿意一致性進(jìn)行檢驗(yàn)。

第四步：計(jì)算綜合評(píng)判結(jié)果：B=W·R，其中B=[b1,b2,…,bn]，是系統(tǒng)總體性能對(duì)應(yīng)評(píng)價(jià)集，W是權(quán)重向量，R是主數(shù)據(jù)源因素評(píng)價(jià)權(quán)重。根據(jù)最終評(píng)判集B對(duì)各個(gè)機(jī)場(chǎng)對(duì)航班的綜合影響指數(shù)進(jìn)行評(píng)定，得出最終的優(yōu)化排序結(jié)果，并將結(jié)果進(jìn)行可視化處理。

考慮到各種數(shù)據(jù)源的數(shù)量級(jí)不同，因此本文在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理的過(guò)程中以百分比的形式進(jìn)行表示，通過(guò)對(duì)航空公司近幾年來(lái)的氣象數(shù)據(jù)匯總，并根據(jù)民航相應(yīng)的規(guī)章與標(biāo)準(zhǔn)找出各種氣象數(shù)據(jù)的參考值，根據(jù)參考值對(duì)新獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行百分比量化處理。將量化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化融合處理，得到機(jī)場(chǎng)天氣數(shù)據(jù)信息圖，如圖10所示。在圖10中，B實(shí)線表示目前該機(jī)場(chǎng)實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)或者最新的氣象數(shù)據(jù)，A實(shí)線表示該氣象影響因素的標(biāo)準(zhǔn)值，該標(biāo)準(zhǔn)值是通過(guò)航空法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)中的規(guī)定以及通過(guò)航空公司近幾年的氣象數(shù)據(jù)積累得到的。通過(guò)A和B數(shù)據(jù)線的對(duì)比，使這種進(jìn)行數(shù)據(jù)融合后的氣象數(shù)據(jù)雷達(dá)圖可以清楚的看出機(jī)場(chǎng)的天氣狀況是否超出標(biāo)準(zhǔn)，非常有利于運(yùn)行控制人員及時(shí)有效的做出決策。

圖10 機(jī)場(chǎng)天氣數(shù)據(jù)信息圖

2.4 模型的建立

根據(jù)本章2.3節(jié)中所論述的多元數(shù)據(jù)雷達(dá)圖可視化表示方法，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)航空公司在進(jìn)行運(yùn)行控制應(yīng)急管理中所涉及到的多元、多維應(yīng)急數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理，從而可以簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度，便于運(yùn)控人員的決策。圖 11 為航空公司運(yùn)行控制多元數(shù)據(jù)可視化融合及應(yīng)急決策模型示意圖。從模型中可以看出，這是一個(gè)實(shí)現(xiàn)多元信息數(shù)據(jù)融合可視化處理的系統(tǒng)模型。系統(tǒng)由信息數(shù)據(jù)輸入層、雷達(dá)圖信息融合層和結(jié)果呈現(xiàn)層三個(gè)層次組成。在數(shù)據(jù)處理的過(guò)程中，需要對(duì)多元數(shù)據(jù)進(jìn)行降維、歸一化處理，再通過(guò)多級(jí)數(shù)據(jù)融合處理將數(shù)據(jù)映射到結(jié)果呈現(xiàn)層，并在雷達(dá)圖中展現(xiàn)數(shù)據(jù)處理后的數(shù)據(jù)點(diǎn)，將多維數(shù)據(jù)按照一定的規(guī)則轉(zhuǎn)換成輸出定量數(shù)據(jù)，而輸出的信息變量就可以給出這個(gè)系統(tǒng)處在哪種工作模式，并給出表示系統(tǒng)模式的特征信息。該模型能夠采用多個(gè)層次對(duì)原始的多元數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步降維、抽象處理，既能夠有效地降低原始信息的數(shù)據(jù)量，減小計(jì)算的復(fù)雜程度，又可以最大限度地減少信息的失真，并且使多源數(shù)據(jù)間的相關(guān)聯(lián)系更加容易的呈現(xiàn)。

圖11 航空運(yùn)行數(shù)據(jù)可視化融合和應(yīng)急決策模型示意圖

3 結(jié)論

本文通過(guò)構(gòu)建航空公司運(yùn)行控制應(yīng)急管理的功能模型和結(jié)構(gòu)模型，提出了基于資源層、狀態(tài)層、決策層和操作層的四層結(jié)構(gòu)應(yīng)急管理可視化多元信息仿真模型，并給出了多元信息可視化表示方法示例。重點(diǎn)分析了運(yùn)行控制中應(yīng)急管理數(shù)據(jù)的海量、多元、時(shí)間敏感、可信度不同和難以共享等特征，并通過(guò)多元信息融合的方法構(gòu)建出航空公司運(yùn)行控制虛擬仿真模型。給出面向航空公司運(yùn)行控制在應(yīng)急管理過(guò)程中涉及道德多維、多元數(shù)據(jù)通過(guò)信息融合方法來(lái)實(shí)現(xiàn)可視化表示的示例。文中所設(shè)計(jì)的方法和模型對(duì)于進(jìn)一步研究航空公司運(yùn)行控制中非常規(guī)突發(fā)事件應(yīng)急管理信息系統(tǒng)建設(shè)，特別是對(duì)非常規(guī)突發(fā)事件多元信息的可視化處理具有很好的借鑒意義。

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Multi Information Fusion and Visualization Simulation Method of Airlines Operating Control

Luo Fenge, Liu An

(College of Air Traffic Management, Civil Aviation Flight University of China, Guanghan 618307, China)

With the continuous expansion of China's aviation industry, the competition between the aviation industry increasingly fierce. Changes in external and internal environment will bring unexpected events, if they don’t deal with the case properly, it will affect the daily operation of the airline, the worst case may even lead the airline to bankruptcy. This paper by constructing airline operations control and structural model of emergency management proposed based on the resource level, state level, decision-making and operational level four-layer structure of emergency management information visualization multivariate simulation model, and gives a visual representation of information pluralism examples of methods. Focuses on the massive operation control of the emergency management of data, multiple, time-varying, time-sensitive, difficult to share and credibility of different characteristics, and build a virtual airline operations control simulation model by multivariate information fusion. Help studied operational control to deal with unsafe incidents strategy to enhance the capacity of operational control personnel learning combining theory and practice,enhanced in an emergency event occurs control personnel situational awareness to ensure safe and efficient operation of the company.

virtual simulation; operational control; visualization; multi-amalgamation

2016-04-07；

2016-06-21。

中國(guó)民用航空飛行學(xué)院科研基金學(xué)生科技活動(dòng)基金(X2015-35)；民航局安全能力項(xiàng)目(14014J0260004)。

羅鳳娥(1972-)，女，碩士生導(dǎo)師，教授，主要從事航空運(yùn)行方向的研究。

1671-4598(2017)02-0181-05

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.02.050

TP18

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