終端區(qū)飛行沖突事件情景演變網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建研究 *

程 明，李憶軒

(中國民航大學(xué) 安全科學(xué)與工程學(xué)院，天津 300300)

0 引言

交叉跑道布局正成為超大型和大型機(jī)場(chǎng)發(fā)展的趨勢(shì)，我國2019年投入運(yùn)行的北京大興機(jī)場(chǎng)和2021年投入運(yùn)營的成都天府機(jī)場(chǎng)都采用了交叉跑道的布局[1]。交叉跑道構(gòu)型，提高了運(yùn)行的復(fù)雜度和危險(xiǎn)性，需要分析機(jī)場(chǎng)終端區(qū)飛行沖突事件的演變情況，提升運(yùn)行安全。

國外交叉跑道投入運(yùn)行較早，機(jī)場(chǎng)周邊是大多數(shù)危險(xiǎn)接近發(fā)生和報(bào)告的地方[2]。美國聯(lián)邦航空局[3](FAA)對(duì)報(bào)告的危險(xiǎn)接進(jìn)行分類，并提出分類的標(biāo)準(zhǔn)。已有學(xué)者在預(yù)測(cè)飛行軌跡[4]、進(jìn)近階段危急處置技術(shù)[5]、TSAA[6]與TCAS[7]告警、軍民航?jīng)_突[8]、復(fù)飛[9]、跑道侵入[10]等方面取得了一定的研究成果。

“情景—應(yīng)對(duì)”模式是當(dāng)前突發(fā)事件應(yīng)急領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。王永明[11]提出了情景構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)體系建議。郄子君等[12]研究了災(zāi)害情景及其演化推理的區(qū)域建模方法。程明等[13]利用重大飛行事故案例提出了多層次情景空間描述模型。梁文娟等[14]構(gòu)建了面向航空器飛行事故的“情景-任務(wù)-績(jī)效”應(yīng)急模型。針對(duì)“臺(tái)風(fēng)”[15]、“LNG船舶港口泄漏”[16]、“化工園區(qū)火災(zāi)”[17]等重大突發(fā)事件的情景推演，體現(xiàn)了應(yīng)用價(jià)值。

綜上所述，機(jī)場(chǎng)終端區(qū)域主要關(guān)注提高TCAS等系統(tǒng)的性能對(duì)飛行沖突風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)防與處置，對(duì)于飛行沖突的情景演變機(jī)理研究相對(duì)較少。本文將以北京大興機(jī)場(chǎng)的側(cè)向交叉跑道布局為環(huán)境，采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論和情景分析方法，對(duì)終端區(qū)飛行沖突進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析和情景演化網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，探索研究飛行沖突事件的新思路。

1 方法

1.1 理論方法

1)情景構(gòu)建理論

本文中“情景”構(gòu)建，是把同類或相似的案例提煉出不同的情景要素，情景節(jié)點(diǎn)、片段，并按照飛行沖突事件的時(shí)間序列進(jìn)行分析，組成情景演變網(wǎng)絡(luò)。因案例的局限性和個(gè)別信息存在缺失特點(diǎn)，引入不同類型的大量案例訓(xùn)練模型，提取關(guān)鍵詞、邏輯關(guān)系，形成網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)。

2)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)基于系統(tǒng)理論、圖論和統(tǒng)計(jì)理論，通過建立事故場(chǎng)景，可直觀表征系統(tǒng)結(jié)構(gòu)間的聯(lián)系性[18-19]。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)采用帶權(quán)有向無環(huán)的稀疏矩陣連通圖G=(V,L,W)描述，適用于研究演變機(jī)理復(fù)雜、影響因素眾多且相互關(guān)系復(fù)雜的對(duì)象。側(cè)向交叉跑道飛行沖突成因多變，演變過程復(fù)雜，適用于應(yīng)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研究。其基本概念包括：節(jié)點(diǎn)度、度中心性、介數(shù)中心性、接近度中心性以及最短路徑等主要參數(shù)。

最短路徑是起始事件到達(dá)結(jié)果事件最快的途徑，邊的權(quán)重表示前1節(jié)點(diǎn)引發(fā)后1節(jié)點(diǎn)的難易程度，如式(1)所示：

σst(v)=(V,S,A)

(1)

式中：σst(v)表示2個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的最短路徑；V={v1,v2,v3,…,vn}是節(jié)點(diǎn)的集合；S={s1,s2,s3,…,sn}是節(jié)點(diǎn)之間邊的集合；A是邊權(quán)值的集合。

3)風(fēng)險(xiǎn)熵

飛行沖突事件各節(jié)點(diǎn)間的風(fēng)險(xiǎn)傳遞過程具有不確定性，需以概率表征，即邊權(quán)值。而復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)路徑搜索算法多是通過遍歷加法運(yùn)算為基礎(chǔ)。由于概率的不可加性，引入具有可加性的概率風(fēng)險(xiǎn)熵對(duì)風(fēng)險(xiǎn)傳遞狀態(tài)進(jìn)行度量[20]。如式(2)所示：

I=-lnp

(2)

式中：I表示風(fēng)險(xiǎn)事件的風(fēng)險(xiǎn)熵；p為風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的概率。

1.2 側(cè)向交叉跑道運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)分析

飛行沖突情景的初始風(fēng)險(xiǎn)因素的擾動(dòng)將引發(fā)多種風(fēng)險(xiǎn)因子的非線性演變，最終引發(fā)飛行沖突?；谇捌谶\(yùn)行經(jīng)驗(yàn)及收集國內(nèi)外類似運(yùn)行條件(包括：側(cè)向交叉跑道、超大型機(jī)場(chǎng)、氣象條件等)的飛行沖突案例數(shù)據(jù)，側(cè)向交叉跑道運(yùn)行環(huán)境下的飛行沖突主要安全風(fēng)險(xiǎn)如表1。

表1 側(cè)向交叉跑道機(jī)場(chǎng)終端區(qū)飛行沖突的主要安全風(fēng)險(xiǎn)Table 1 Main safety risk of flight conflict in terminal area of lateral cross runway airport

1.3 模型構(gòu)建流程

大興機(jī)場(chǎng)交叉跑道進(jìn)近階段飛行沖突情景演化網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建的步驟如下：

1)收集整理民航涉及交叉跑道運(yùn)行的法律法規(guī)，分析大興機(jī)場(chǎng)運(yùn)行環(huán)境和自然環(huán)境相關(guān)數(shù)據(jù)資料。

2)整理2010—2019年飛行沖突事件及其相關(guān)事件共4 633起[20]。

其中國內(nèi)飛行沖突案例71起[20]。此類案例主要選取國內(nèi)與大興機(jī)場(chǎng)運(yùn)行環(huán)境類似，且擁有多條跑道的大型國際機(jī)場(chǎng)(例如首都機(jī)場(chǎng))終端區(qū)的運(yùn)輸航空事件。

同時(shí)，由于全球范圍交叉跑道沖突案例相對(duì)稀少，經(jīng)檢索各國航空事故事件數(shù)據(jù)庫獲得交叉跑道運(yùn)行機(jī)場(chǎng)的飛行沖突事故/事件共46起[20]，作為飛行沖突案例的補(bǔ)充數(shù)據(jù)。

相關(guān)事件案例包括中止進(jìn)近、中斷起飛、跑道不可用、航空器地面活動(dòng)和無人機(jī)等共計(jì)5類事件的案例集。

3)構(gòu)建不同類型案例下的情景組及演化模型，確定演化模型的相關(guān)參數(shù)，包括節(jié)點(diǎn)、邊、權(quán)重等。

4)結(jié)合導(dǎo)致飛行沖突的主要安全風(fēng)險(xiǎn)(表1)，分析其重要程度，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，并繪制復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)圖。

2 實(shí)證分析

2.1 實(shí)驗(yàn)假設(shè)

大興機(jī)場(chǎng)飛行沖突的實(shí)驗(yàn)背景設(shè)定，如下：

1)11L/29R跑道投入運(yùn)行：使用29R跑道進(jìn)行落地，進(jìn)近的航空器中止進(jìn)近并復(fù)飛，其航跡與其他跑道上進(jìn)行起降的航空器出現(xiàn)航跡交叉，可能導(dǎo)致飛行沖突的風(fēng)險(xiǎn)。

2)模型為有向有權(quán)網(wǎng)絡(luò)，度最大的節(jié)點(diǎn)為涉及飛行沖突事件最多的致因因素。

2.2 模型參數(shù)

通過節(jié)點(diǎn)即關(guān)鍵詞，與邊即關(guān)鍵詞之間的邏輯聯(lián)系，形成情景演化網(wǎng)絡(luò)的粗模型，后通過對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行篩選與合并等，多次迭代后，形成優(yōu)化的情景演化復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型(見圖1)，參數(shù)如表2所示。

圖1 飛行沖突事件演變復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)Fig.1 Complex network diagram for evolution of flight conflict incidents

表2 模型參數(shù)Table 2 Model parameters

優(yōu)化的結(jié)果如表2：

1)模型網(wǎng)絡(luò)較為松散，節(jié)點(diǎn)相互間的聯(lián)系不緊密，少量節(jié)點(diǎn)具有較大的度，符合無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的特征；

2)優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)平均度為5.017，即每個(gè)節(jié)點(diǎn)平均與5個(gè)其他節(jié)點(diǎn)相連，符合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的小世界特性；

3)迭代后的網(wǎng)絡(luò)平均路徑長度為3.273和網(wǎng)絡(luò)直徑為9，均顯著增加，網(wǎng)絡(luò)邏輯性增強(qiáng)；同時(shí)，平均聚類系數(shù)為0.331，節(jié)點(diǎn)之間聚集效應(yīng)有所降低，演化性增強(qiáng)。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果討論

1)度及度分布

飛行運(yùn)行中，航空器是飛行任務(wù)的主要承載體。入度方面，“航空器”入度124,為最大值，可以作為風(fēng)險(xiǎn)演化過程的起始節(jié)點(diǎn)。

表3中，多個(gè)涉及高度的節(jié)點(diǎn)度值較大，結(jié)果完全符合飛行沖突發(fā)生與高度強(qiáng)相關(guān)的實(shí)際情況。

表3 節(jié)點(diǎn)度及度中心性Table 3 Nodes degree and degree centrality

2)介數(shù)中心性

由表4可知，“航空器”和“起飛”節(jié)點(diǎn)的介數(shù)中心性值最大，表明從這2個(gè)節(jié)點(diǎn)經(jīng)過的最短路徑條數(shù)最多，在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)過程中起著“起始點(diǎn)”作用，符合現(xiàn)實(shí)。

表4 介數(shù)中心性Table 4 Betweenness centrality

表4中，節(jié)點(diǎn)“高度1 000～2 000 m”、“高度2 000～3 000 m”、“高度3 000～4 000 m”和“高度5 000～6 000 m”的介數(shù)中心性明確了飛行沖突發(fā)生的最短路徑所涉及的主要高度，對(duì)于運(yùn)行中飛行沖突的預(yù)防具有重要的參考。

3)接近度中心性

接近度中心性值反映出節(jié)點(diǎn)位于網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中的位置，值越大節(jié)點(diǎn)越靠近網(wǎng)絡(luò)中心，對(duì)于實(shí)際而言，這類節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)聯(lián)系最多，能夠更快地到達(dá)網(wǎng)絡(luò)的其他地方。

表5中“下降至5 000 m”的接近度中心性為1，在表3、表4中，節(jié)點(diǎn)“高度5 000～6 000 m”也在其中具有較高的重要性，說明在預(yù)防飛行沖突事件的過程中應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注5 000～6 000 m高度層。

表5 接近度中心性Table 5 Closeness centrality

航空器在運(yùn)行過程中需要管制人員通過監(jiān)視雷達(dá)對(duì)其飛行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)視，所以“監(jiān)視雷達(dá)”處于網(wǎng)絡(luò)重要位置。

“潛在火災(zāi)或煙霧”、“航跡不穩(wěn)定”和“GPS間歇性不工作”均與設(shè)備故障有關(guān)，“緊急定位發(fā)射器信號(hào)”是在管制員無法聯(lián)系到航空器時(shí)使用，該節(jié)點(diǎn)也與無線電設(shè)備故障有關(guān)。在介數(shù)中心性(表4)的結(jié)果中，“發(fā)動(dòng)機(jī)故障”在其中具有較高重要性，屬于設(shè)備故障。

4)綜合值

本文節(jié)點(diǎn)的綜合值定義為度中心性、介數(shù)中心性和接近度中心性相加取平均值，以綜合值描述各節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要程度如表6所示。

從綜合值的結(jié)果來看“監(jiān)視雷達(dá)”、“潛在火災(zāi)或煙霧”、“緊急定位發(fā)射器信號(hào)”和“航跡不穩(wěn)定”均與設(shè)備故障有關(guān)，表明設(shè)備故障是導(dǎo)致飛行沖突事件發(fā)生的主要致因因素。

高度是導(dǎo)致飛行沖突的重要因素，“高度1 000～2 000 m”在度中心性、介數(shù)中心性和綜合值的結(jié)果中均有節(jié)點(diǎn)涉及。

5)最短路徑

指定“起飛”、“進(jìn)場(chǎng)”節(jié)點(diǎn)作為起始節(jié)點(diǎn)，將可能導(dǎo)致飛行沖突發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)因素：“中止進(jìn)近”、“避讓”、“沖突”、“復(fù)飛”和“重新進(jìn)近”節(jié)點(diǎn)作為終止點(diǎn)，如表7。采用Dijkstra算法[21]計(jì)算飛行沖突情景演化的最短路徑，并引用案例集所在地區(qū)的航班起降架次計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)熵和概率值，結(jié)果如表8、表9。

表7 最短路徑的節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽Table 7 Node labels of shortest path

表8 邊權(quán)值Table 8 Edges weights

表9 最短路徑Table 9 Shortest path

表9結(jié)果顯示：

1)進(jìn)場(chǎng)航空器在高度4 000～5 000 m的下降過程中最容易造成中止進(jìn)近，起飛航空器的減速最容易引發(fā)中止進(jìn)近；

2)“盤旋等待”最容易導(dǎo)致進(jìn)場(chǎng)航空器“沖突”，“雷陣雨”最容易導(dǎo)致進(jìn)場(chǎng)航空器“復(fù)飛”，并且“中止進(jìn)近”和“復(fù)飛”具有因果關(guān)系；

3)進(jìn)場(chǎng)航空器在“下降到4 800 m”時(shí)有避讓的情況發(fā)生，該節(jié)點(diǎn)接近高度5 000 m，結(jié)合前文，飛行沖突事件的預(yù)防應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注高度在5 000 m范圍內(nèi)的情況；

4)起飛過程中“發(fā)動(dòng)機(jī)故障”直接造成航空器復(fù)飛，在“跑道入口”會(huì)直接引發(fā)飛行沖突；

5)最短路徑V1→V7的概率為3.39×10-7排在首位，表明起飛過程中導(dǎo)致落地航空器重新進(jìn)近，最可能引發(fā)飛行沖突的風(fēng)險(xiǎn)，而且其概率值處于“偶然的”(1×10-7<1×10-5)等級(jí)，結(jié)合嚴(yán)重度，風(fēng)險(xiǎn)屬于“不可接受”等級(jí)[22]。因此，交叉跑道構(gòu)型的機(jī)場(chǎng)終端區(qū)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)起飛過程中航空器位置的監(jiān)控，避免飛行沖突情況發(fā)生。

4 結(jié)論

1)飛行沖突類事件的案例分析、關(guān)鍵詞提取、情景演變網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建所需的過程和繪圖均可由計(jì)算機(jī)程序完成，當(dāng)有新的案例引入，或產(chǎn)生新的節(jié)點(diǎn)時(shí)，模型將自動(dòng)構(gòu)建新的網(wǎng)絡(luò)。

2)識(shí)別出飛行沖突控制的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)主要為設(shè)備故障有關(guān)節(jié)點(diǎn)，包括“監(jiān)視雷達(dá)”、“潛在火災(zāi)或煙霧”、“航跡不穩(wěn)定”和“緊急定位發(fā)射器信號(hào)”。

3)機(jī)場(chǎng)終端區(qū)飛行沖突多發(fā)的高度，進(jìn)場(chǎng)為1 000 m及其以下、2 000～3 000 m、3 000～4 000 m；離場(chǎng)為5 000 m附近。

4)最短路徑發(fā)生概率最大為：“起飛→重新進(jìn)近”，概率值為3.39×10-7，實(shí)現(xiàn)了對(duì)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的量化。