跑道入侵与民航客运量的相关性及预防策略

张潮+丰婷+郑福美

摘要： 在对相关数据进行整理的基础上，对跑道入侵事件和民航客运量进行相关性分析，得出两者之间的函数关系，并建立了跑道入侵与年份之间的回归关系。结论表明，随着民航旅客运输量的增加，跑道入侵事件呈逐步上升的状态。从强化跑道入侵风险管控、加强跑道入侵监管力度、改进跑道安全监测技术三个方面，提出了对跑道入侵的预防策略。

Abstract： The relationship between runway incursions and the transportation volume of passengers is analyzed based on the collected data， ultimately coming to the functional relationship between the two variables， and establishing a regression relationship between the runway incursions and year. With the increase in the transportation volume of passengers for civil aviation， runway incursions are gradually increasing based on the research results. Finally， some recommendations are made from three aspects for prevention of runway incursions， such as reinforce risk control， strengthen supervision of runway incursions and improve runway monitoring techniques.

关键词： 跑道入侵；民航旅客运输量；相关性；预防策略

Key words： runway incursions；transportation volume of passengers；relationship analysis；precautions

中图分类号：F562 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2014）15-0019-03

0 引言

随着旅客运输量的迅速增长，许多机场出现交通拥挤情况，跑道入侵事件时有发生，成为当今困扰民航界的重大安全问题。根据美国联邦航空管理局对跑道入侵的定义，指在机场上发生的航空器、车辆、人员或者地面上的物体对正在起飞/着陆的飞机或即将起飞/着陆的飞机造成碰撞危险或导致间隔缩小的所有事件。统计结果表明，由于多跑道运行、航空器起降次数不断增加等原因，近年来国内各地机场跑道入侵事件有所增加，给民航安全运营带来了隐患。

美国学者在1998年对国内1988-1998年的跑道入侵事件进行研究，发现运输量的小幅增加会导致跑道入侵的可能性呈指数增加[1]。加拿大的研究报告说明了运输量和入侵可能性之间的关系，并指出跑道入侵可能性的增长超过了运输量的增长。虽然西方学者在跑道入侵与运输量的相关性方面有所研究，但是中国民航具有独特的背景，上述结论是否成立尚需验证。我国学者周易之、熊杰（2010）通过典型案例分析，探讨了跑道入侵发生可能性与航空运输量增长之间的因果关系，归纳了引发跑道侵入的主要原因，并提出了防范跑道入侵的建议与措施[2]。肖灿（2011）认为空中管制人员在跑道入侵的预防方面起主导作用，主要表现在鸟击或雷雨天气下的指挥[3]。霍志勤（2012）认为与航空发达国家相比，我国民航跑道入侵事件的发生具有独特的环境，跑道入侵发生的最主要因素包括飞行区管理混乱、人员车辆擅自进入跑道、无跑道侵入意识等[4]。任娜（2012）认为飞行员和管制员的高度重视是减少跑道入侵的主要手段[5]。周易之等人的研究只是通过案例定性分析了跑道入侵与航空运输量增长之间的联系，但没指出跑道入侵与民航旅客运输量之间的函数关系，缺乏统计数据分析。由于跑道入侵对旅客生命和财产安全的威胁很大，有必要针对跑道入侵与旅客运输量之间进行相关分析，了解跑道入侵随时间推移所发生的动态变化情况。

本文针对跑道入侵事件进行数据统计，分析我国民航跑道入侵事件和旅客运输量的相关性，针对旅客运输量迅速增长的发展形势制定预防策略，有利于减少跑道入侵形成因素以降低跑道入侵事件的发生概率，合理安排航行班次及空域范围，避免造成资源的不合理分配，促进我国民航运输业的有序发展。

1 数据统计分析

1.1 跑道入侵与民航旅客运输量的相关性分析

根据2006-2011年我国民航跑道入侵事件及民航旅客运输量的统计数据，笔者运用SPSS19.0软件进行了相关性分析。

从表1可知，跑道入侵与民航旅客运输量之间显著正相关，相关系数达到0.987，显著性水平在0.01以上，说明民航旅客运输量越大，出现跑道入侵等不安全事件的可能性越高；而跑道入侵与年份之间也存在较高的正相关，相关系数达到0.881，说明随着时间推移，民航旅客运输量越来越大，直接导致发生跑道入侵事件的可能性增加。

1.2 跑道入侵与旅客运输量的回归分析

相关分析已表明跑道入侵与年份、旅客运输量之间存在显著相关性，但是不能说明变量之间的因果关系。本文将采用回归分析中的逐步回归法（stepwise），在逐步分析中，旅客运输量这一变量被剔除，分析结果如表2至表3所示。

根据回归分析结果，可以得出跑道入侵与年份的标准回归方程为：

跑道入侵=4.943*年份-9912.562（1）

从回归效果来看，F=13.873，达到了比较显著的水平；从线性回归直线的拟合度R2（相关系数的平方）来看，年份能解释跑道入侵变异程度的77.6%。总体来说，年份对跑道入侵的影响效果比较显著。endprint

在回归分析中将旅客运输量剔除的原因可能是由于跑道入侵和旅客运输量这两个自变量自身存在过高的相关性，如果不将旅客运输量剔除会出现sig值（显著性）过高的情况，就达不到回归分析的要求。因此，要想分析跑道入侵与旅客运输量之间的函数关系，需要将跑道入侵与旅客运输量进行曲线拟合。经过分析，发现跑道入侵与旅客运输量之间的函数关系如公式（2）所示，拟合度R2达到77.8%，说明旅客运输量对跑道入侵的影响效果比较显著。

跑道入侵次数=40.079*ln（旅客运输量）-15.846（2）

1.3 残差检验

①残差分析

通过计算预测值与实际值之间的绝对误差和相对误差，检验判断误差变动是否平稳。

绝对误差计算公式为：δ（k）=X■（k）-X■（k）（3）

相对误差计算公式为：γ（k）=■×100%（4）

②关联度分析

关联度是指两个序列（生成序列和预测序列）之间的关联程度，用来描述模型模拟值序列与原始序列值之间拟合的程度。

η（k）=■，（k=1，2…，n），

r=■■η（k）（5）

其中，η（k）是X0（k）和X1（k）序列的关联系数，r是两个序列的关联度，ρ为分辨率，0<ρ<1，一般取0.5。根据统计经验，当ρ=0.5时，如果关联度大于0.6，就说明模型的拟合精度能达到比较满意的程度。

根据上述预测函数计算得出模型一和模型二的拟合值（预测值）、关联系数、误差系数等值分别如表4和表5所示。

由表4计算得出模型一的关联度r=■■η=0.6049>0.6，可见，预测模型一拟合程度较好。由表5计算得出模型二的关联度r=■■η=0.6483>0.6，可见预测模型二拟合程度较好。

2 跑道入侵的预防策略

以上统计数据分析表明，随着我国民航旅客运输量的增加，跑道入侵事件将逐步上升，对航空安全的威胁渐增。我国民航要想减少跑道入侵事故的发生，就需要提前做好规划，采取有效的预防策略。跑道入侵由许多因素造成，包括机场复杂性、穿越跑道次数、空中运输量、飞行员缺乏机场情景意识、管制员与飞行员之间的通信、执行和判断错误等。为了防范跑道入侵风险，民航可采用以下三个方面的预防策略。

2.1 强化跑道入侵风险管控 通过采用与飞行员、管制员和机场飞行区工作人员面谈、座谈的形式，分析安全简报和近年来发生的跑道入侵事件，讨论如何预防和避免跑道入侵事件的发生。强化跑道入侵安全风险管理，运用跑道安全风险识别、数据驱动、风险评估方法，收集完整的航空安全信息数据，以便究其原因和确定风险产生的可能性和严重性，防患于未然。

2.2 加强跑道入侵监管力度 通过成立地方和区域跑道安全行动小组，制定跑道安全行动计划，根据特定机场情况来评估跑道安全问题，开发和应用跑道安全的系统性方法。为机场飞行区人员建立最低训练标准，包括熟悉机场标记、标识和照明，以及在非活动区的工作程序。建立停机坪运行标准、停机坪区域标识、地面运行以及安全培训的标准，确保进入跑道、滑行道和停机坪的所有人员，接受运行安全和机场安全管理系统方面的培训。落实空中交通管理规范，监督管制员采用国际上通行的术语来引导滑行许可，以避免在跑道和滑行道上飞行员与管制员之间出现通讯失误。

2.3 改进跑道安全监测技术 提供足够的经费用于改进跑道安全监测技术和安全设施，并且专款专用。例如，开发基于地理信息系统和GPS定位的机场视频监测系统，对航空器、车辆、人员或者地面上的物体进行动态监测，并及时发出跑道入侵预警信号，以便及时采取预控措施。采用具有音频和视频警告功能的记忆辅助电子设备，安装在塔台控制员操作位置处，能够帮助管制员在指挥过程中及时发现危险征兆，防止发生跑道入侵事件。

3 结论

本文对跑道入侵与民航旅客运输量进行相关性和回归分析，并运用残差检验分析预测模型的拟合度。由统计分析可知，跑道入侵与民航旅客运输量之间存在显著相关性，且随着时间的推移，影响程度会逐渐加深，也就是说随着我国航空运输量的不断增长，跑道入侵的可能性也越来越大。因此，民航管理机构有必要在航空运输量逐渐增加的情况下，从强化跑道入侵风险管控、加强跑道入侵监管力度、改进跑道安全监测技术三个方面采取预防策略。

参考文献：

[1]Lincoln Lounsbury. Why a Little More Traffic makes a lot more Runway Incursions. Airline Pilot，1999（5）：52.

[2]周易之，熊杰.起飞阶段跑道入侵典型案例分析与预防措施研究[J].中国民航飞行学院学报，2010，21（1）：32-38.

[3]肖灿.跑道入侵及预防研究[J].科技创新，2011（6）：163.

[4]霍志勤.跑道侵入的威胁与差错分析及控制研究[J].安全与环境学报，2012，12（4）：192-196.

[5]任娜.浅谈跑道入侵的预防[J].科技信息，2012（9）：199.endprint

在回归分析中将旅客运输量剔除的原因可能是由于跑道入侵和旅客运输量这两个自变量自身存在过高的相关性，如果不将旅客运输量剔除会出现sig值（显著性）过高的情况，就达不到回归分析的要求。因此，要想分析跑道入侵与旅客运输量之间的函数关系，需要将跑道入侵与旅客运输量进行曲线拟合。经过分析，发现跑道入侵与旅客运输量之间的函数关系如公式（2）所示，拟合度R2达到77.8%，说明旅客运输量对跑道入侵的影响效果比较显著。

跑道入侵次数=40.079*ln（旅客运输量）-15.846（2）

1.3 残差检验

①残差分析

通过计算预测值与实际值之间的绝对误差和相对误差，检验判断误差变动是否平稳。

绝对误差计算公式为：δ（k）=X■（k）-X■（k）（3）

相对误差计算公式为：γ（k）=■×100%（4）

②关联度分析

关联度是指两个序列（生成序列和预测序列）之间的关联程度，用来描述模型模拟值序列与原始序列值之间拟合的程度。

η（k）=■，（k=1，2…，n），

r=■■η（k）（5）

其中，η（k）是X0（k）和X1（k）序列的关联系数，r是两个序列的关联度，ρ为分辨率，0<ρ<1，一般取0.5。根据统计经验，当ρ=0.5时，如果关联度大于0.6，就说明模型的拟合精度能达到比较满意的程度。

根据上述预测函数计算得出模型一和模型二的拟合值（预测值）、关联系数、误差系数等值分别如表4和表5所示。

由表4计算得出模型一的关联度r=■■η=0.6049>0.6，可见，预测模型一拟合程度较好。由表5计算得出模型二的关联度r=■■η=0.6483>0.6，可见预测模型二拟合程度较好。

2 跑道入侵的预防策略

以上统计数据分析表明，随着我国民航旅客运输量的增加，跑道入侵事件将逐步上升，对航空安全的威胁渐增。我国民航要想减少跑道入侵事故的发生，就需要提前做好规划，采取有效的预防策略。跑道入侵由许多因素造成，包括机场复杂性、穿越跑道次数、空中运输量、飞行员缺乏机场情景意识、管制员与飞行员之间的通信、执行和判断错误等。为了防范跑道入侵风险，民航可采用以下三个方面的预防策略。

2.1 强化跑道入侵风险管控 通过采用与飞行员、管制员和机场飞行区工作人员面谈、座谈的形式，分析安全简报和近年来发生的跑道入侵事件，讨论如何预防和避免跑道入侵事件的发生。强化跑道入侵安全风险管理，运用跑道安全风险识别、数据驱动、风险评估方法，收集完整的航空安全信息数据，以便究其原因和确定风险产生的可能性和严重性，防患于未然。

2.2 加强跑道入侵监管力度 通过成立地方和区域跑道安全行动小组，制定跑道安全行动计划，根据特定机场情况来评估跑道安全问题，开发和应用跑道安全的系统性方法。为机场飞行区人员建立最低训练标准，包括熟悉机场标记、标识和照明，以及在非活动区的工作程序。建立停机坪运行标准、停机坪区域标识、地面运行以及安全培训的标准，确保进入跑道、滑行道和停机坪的所有人员，接受运行安全和机场安全管理系统方面的培训。落实空中交通管理规范，监督管制员采用国际上通行的术语来引导滑行许可，以避免在跑道和滑行道上飞行员与管制员之间出现通讯失误。

2.3 改进跑道安全监测技术 提供足够的经费用于改进跑道安全监测技术和安全设施，并且专款专用。例如，开发基于地理信息系统和GPS定位的机场视频监测系统，对航空器、车辆、人员或者地面上的物体进行动态监测，并及时发出跑道入侵预警信号，以便及时采取预控措施。采用具有音频和视频警告功能的记忆辅助电子设备，安装在塔台控制员操作位置处，能够帮助管制员在指挥过程中及时发现危险征兆，防止发生跑道入侵事件。

3 结论

本文对跑道入侵与民航旅客运输量进行相关性和回归分析，并运用残差检验分析预测模型的拟合度。由统计分析可知，跑道入侵与民航旅客运输量之间存在显著相关性，且随着时间的推移，影响程度会逐渐加深，也就是说随着我国航空运输量的不断增长，跑道入侵的可能性也越来越大。因此，民航管理机构有必要在航空运输量逐渐增加的情况下，从强化跑道入侵风险管控、加强跑道入侵监管力度、改进跑道安全监测技术三个方面采取预防策略。

参考文献：

[1]Lincoln Lounsbury. Why a Little More Traffic makes a lot more Runway Incursions. Airline Pilot，1999（5）：52.

[2]周易之，熊杰.起飞阶段跑道入侵典型案例分析与预防措施研究[J].中国民航飞行学院学报，2010，21（1）：32-38.

[3]肖灿.跑道入侵及预防研究[J].科技创新，2011（6）：163.

[4]霍志勤.跑道侵入的威胁与差错分析及控制研究[J].安全与环境学报，2012，12（4）：192-196.

[5]任娜.浅谈跑道入侵的预防[J].科技信息，2012（9）：199.endprint

在回归分析中将旅客运输量剔除的原因可能是由于跑道入侵和旅客运输量这两个自变量自身存在过高的相关性，如果不将旅客运输量剔除会出现sig值（显著性）过高的情况，就达不到回归分析的要求。因此，要想分析跑道入侵与旅客运输量之间的函数关系，需要将跑道入侵与旅客运输量进行曲线拟合。经过分析，发现跑道入侵与旅客运输量之间的函数关系如公式（2）所示，拟合度R2达到77.8%，说明旅客运输量对跑道入侵的影响效果比较显著。

跑道入侵次数=40.079*ln（旅客运输量）-15.846（2）

1.3 残差检验

①残差分析

通过计算预测值与实际值之间的绝对误差和相对误差，检验判断误差变动是否平稳。

绝对误差计算公式为：δ（k）=X■（k）-X■（k）（3）

相对误差计算公式为：γ（k）=■×100%（4）

②关联度分析

关联度是指两个序列（生成序列和预测序列）之间的关联程度，用来描述模型模拟值序列与原始序列值之间拟合的程度。

η（k）=■，（k=1，2…，n），

r=■■η（k）（5）

其中，η（k）是X0（k）和X1（k）序列的关联系数，r是两个序列的关联度，ρ为分辨率，0<ρ<1，一般取0.5。根据统计经验，当ρ=0.5时，如果关联度大于0.6，就说明模型的拟合精度能达到比较满意的程度。

根据上述预测函数计算得出模型一和模型二的拟合值（预测值）、关联系数、误差系数等值分别如表4和表5所示。

由表4计算得出模型一的关联度r=■■η=0.6049>0.6，可见，预测模型一拟合程度较好。由表5计算得出模型二的关联度r=■■η=0.6483>0.6，可见预测模型二拟合程度较好。

2 跑道入侵的预防策略

以上统计数据分析表明，随着我国民航旅客运输量的增加，跑道入侵事件将逐步上升，对航空安全的威胁渐增。我国民航要想减少跑道入侵事故的发生，就需要提前做好规划，采取有效的预防策略。跑道入侵由许多因素造成，包括机场复杂性、穿越跑道次数、空中运输量、飞行员缺乏机场情景意识、管制员与飞行员之间的通信、执行和判断错误等。为了防范跑道入侵风险，民航可采用以下三个方面的预防策略。

2.1 强化跑道入侵风险管控 通过采用与飞行员、管制员和机场飞行区工作人员面谈、座谈的形式，分析安全简报和近年来发生的跑道入侵事件，讨论如何预防和避免跑道入侵事件的发生。强化跑道入侵安全风险管理，运用跑道安全风险识别、数据驱动、风险评估方法，收集完整的航空安全信息数据，以便究其原因和确定风险产生的可能性和严重性，防患于未然。

2.2 加强跑道入侵监管力度 通过成立地方和区域跑道安全行动小组，制定跑道安全行动计划，根据特定机场情况来评估跑道安全问题，开发和应用跑道安全的系统性方法。为机场飞行区人员建立最低训练标准，包括熟悉机场标记、标识和照明，以及在非活动区的工作程序。建立停机坪运行标准、停机坪区域标识、地面运行以及安全培训的标准，确保进入跑道、滑行道和停机坪的所有人员，接受运行安全和机场安全管理系统方面的培训。落实空中交通管理规范，监督管制员采用国际上通行的术语来引导滑行许可，以避免在跑道和滑行道上飞行员与管制员之间出现通讯失误。

2.3 改进跑道安全监测技术 提供足够的经费用于改进跑道安全监测技术和安全设施，并且专款专用。例如，开发基于地理信息系统和GPS定位的机场视频监测系统，对航空器、车辆、人员或者地面上的物体进行动态监测，并及时发出跑道入侵预警信号，以便及时采取预控措施。采用具有音频和视频警告功能的记忆辅助电子设备，安装在塔台控制员操作位置处，能够帮助管制员在指挥过程中及时发现危险征兆，防止发生跑道入侵事件。

3 结论

本文对跑道入侵与民航旅客运输量进行相关性和回归分析，并运用残差检验分析预测模型的拟合度。由统计分析可知，跑道入侵与民航旅客运输量之间存在显著相关性，且随着时间的推移，影响程度会逐渐加深，也就是说随着我国航空运输量的不断增长，跑道入侵的可能性也越来越大。因此，民航管理机构有必要在航空运输量逐渐增加的情况下，从强化跑道入侵风险管控、加强跑道入侵监管力度、改进跑道安全监测技术三个方面采取预防策略。

参考文献：

[1]Lincoln Lounsbury. Why a Little More Traffic makes a lot more Runway Incursions. Airline Pilot，1999（5）：52.

[2]周易之，熊杰.起飞阶段跑道入侵典型案例分析与预防措施研究[J].中国民航飞行学院学报，2010，21（1）：32-38.

[3]肖灿.跑道入侵及预防研究[J].科技创新，2011（6）：163.

[4]霍志勤.跑道侵入的威胁与差错分析及控制研究[J].安全与环境学报，2012，12（4）：192-196.

[5]任娜.浅谈跑道入侵的预防[J].科技信息，2012（9）：199.endprint