空域内禀复杂性测度及其实用性研究

张进

（民航华北空中交通管理局，北京 100621）

近年来，与日俱增的民航运输总量对空中管制系统的运行提出了更高的要求，即在保证管制安全的前提下，要不断提升系统运行效率，将航班延误率控制在社会各界可以接受的范围内。空管领域从业者采用同时革新硬件、软件两步走的方式不断进行着系统革新。从硬件配置上来说，卫星导航、地空数据链通信、自动相关监视等的不断发展和应用为空管系统向纵深发展提供了基础条件。从基于性能导航、基于轨迹的空管运行、广域信息管理系统为代表的各类运行概念入手，从软件层面指明了空管未来的发展方向。在这些长远运行概念的实施过程中，部分传统概念将被新概念取代或者赋予新内涵。在此背景下，作为空管工作复杂性研究分支的空域内禀属性复杂性，因其具有数据采集精确、规避人为因素的优势得以长远发展，具有广阔的应用前景。

1 空中交通管理中的复杂性研究现状

空域内禀复杂性是空管复杂性研究的一个分支。空管复杂性概念出现于1960年，研究者就进场交通流、离场交通流与管制员工作负荷之间的关系进行了初步分析。但是，由于航班数量稀疏、监视方式落后等原因，此概念在之后很长一段时间内并没有受到空管业界的关注。用于评估空域扇区服务能力的指标为单纯的航空器架次、管制员陆空通话频度和时间统计[1]，这种传统的方法曾被广泛应用于容量评估工程项目中，并在空管系统的发展方面发挥着非常重要的作用。20世纪90年代中期，欧美国家面临交通量剧增的现实难题，部分传统方法被淘汰或革新。为了克服传统容量评估中基于航空器架次统计方法难于评定系统各组成部分间非线性关系的问题，NASA、FAA、MITRE等多家组合机构提出了动态密度概念[2]。动态密度是一类难以直接观测的多维复杂性测度指标，它们的数值变化是引起管制员任务负荷增减的根本原因，而如何确定不同维度复杂性指标的权重，是动态密度研究的核心内容。研究表明，在低交通负荷下，管制员工作负荷与航空器架次确实有很强的相关性，以往运行中基于航空器架次的负荷评估方法未遇到瓶颈正是这个原因。研究还指明，在未来20年内，高密度交通出现的频率将大大增加，采用适宜的复杂性指标进行空域性能评估与预测是当务之急。动态密度是现代空管复杂性研究的起始，提出的各类指标和思想是建立在面向空管发展的趋势之上的，是空管发展的基石之一。但是，其存在采样数据随机性高、难以反映管制意图等难以回避的问题，在实际应用中会面临或然性较高而预测性低的情况。

为了更客观地挖掘监视雷达数据本身隐含的交通信息，细分并有效表示不同维度系统特征的演进趋势，以符合认知、决策过程，规避主观负荷难以定量评估的现实，研究者又提出了空域系统内禀复杂性概念。系统科学的发展，从科学方法论上给予了新的理论支持，探索和认识空管系统的底层运行规律已逐渐成为建置新一代空管系统的基本需求和动力。在该领域内，Delahaye等最早研究分析了空中交通无序性[3]，尝试利用几何度量模型和动力系统模型对空域复杂性进行测度分析。基于以上思想的研究方法已成为国内外空管界的关注热点[4]，而研究者则从不同角度提出交通流扰动分析、交通流迫近度分析、基于Lyapunov指数的测度分析、基于连携效应的测度分析、基于交通结构的测度分析等大批研究成果，并被广泛应用于空域容量评估、流量管理系统领域。

2 内禀属性复杂性及其优势分析

2.1 交通无序性研究

从管制员的角度出发，航空器航向、速度和高度是最基本的三要素，对于构成交通关系的航空器群而言，由这基本三要素演变而来的则是相对距离和相对速度的内禀属性，分析空域复杂性的关键就是研究航空器群之间复杂而又紧密的空间联系。另一方面，二次雷达、GPS技术的成熟为空管提供了精确的位置、高度、速度信息，为挖掘雷达数据本身所隐含的交通信息，细分不同维度下的演进趋势提供了可行条件。由架次、相对距离和相对速度所反映的空域局部交通密度、汇聚度、发散度和灵敏度能有效反映航空器群内部及群之间的复杂联系。Delahaye等学者基于此定义了航迹无序性和速度无序性两类指标，其测度统称为交通无序性测度。该标准是一种几何度量标准，将相对速度协方差矩阵对应项的指数进行非线性加权，再将矩阵进行奇异值分解，对特征值求和，从而获得空域系统无序性指标。将这一标准应用于非直线飞行时具有良好的适应性和敏感性，所以可以判断，将其应用于评估终端区空域的内禀复杂性研究具有一定的价值。

2.2 交通流实时扰动分析

管制空域是一个应对各种扰动的控制系统，复杂性可视为系统应对各种交通诸元配置的管理复杂程度，具体反映为各种情况可能诱发的突发态势的交通基本要素变动量大小。针对航空器进入管制扇区后的各种情况扰动，最直观的方式是构建复杂性图示，以便向空管部门提供最直观的预警信息。在这类研究中，Lee等学者所提出的自由飞行下空域复杂性图示最具有代表性，它将航空器引起其他航空器冲突避让的最小航向改变量累积趋势映射为轮廓线的形状和色度，提供了直观、便利的空域运行细节信息[5]。此类分析是一种符合未来发展趋势的研究分支，不仅能实时勾勒出空域内禀复杂性的动态特征，还能逆向演绎所对应的交通状态，便于空管部门进行及时的流量管理，以便将交通承载能力控制在可以接受的范围之内。基于此优势，交通流扰动分析在恶劣天气下的大范围改航策略制订中具有一定的应用前景。

2.3 航空器群迫近效应分析

航空器所对应的空间关系可以分为汇聚状态、非汇聚状态和发散状态三类，由3种状态可以定义出航空器群间的迫近效应指数。从实际指挥角度看，迫近效应直接影响管制难度，如何将复杂性与实际管制工作结合起来一直是难点所在，管制员不仅要考虑单架航空器对交通态势的影响，还要考虑交通态势对该机的影响，两者之间存在微观与宏观上的统一和对立，即连携关系[6]。2个层次均直接与管制员情景认知中关于空域状态的识别和策略转换相关，可以从微观航空器所对应的关系出发，上升至对空域整体态势的描述，揭示从个体航空器至多航空器空域环境下的涌现现象，符合复杂性学科综合微观分析方法的一般原理，可以作为测度空域复杂性的基础之一。由于从建模开始就考虑了交通对管制员所产生的监视影响和冲突解脱难度，此类指标在实时流量管理和管制员负荷监控领域有较大的发展潜力。

3 内禀复杂性研究实用性分析

3.1 空域管理领域

我国现有的空域管理，尤其是空域的划设调整，多从国家安全、飞行需要、通导能力的角度出发，所划设的扇区较为粗犷。当采用这种方式处理问题遇到瓶颈时，会结合长期的数据积累分析和管制员的经验性调查对扇区进行二次调整，将指挥架次上限控制在一个门限值之下，确保地空通话频率资源足够管控交通。

目前，这种偏静态的管理方式正面临巨大的挑战——航空器数量的剧增，导致空域内禀属性在一定时间内超过管制部门可能承受范围的案例并不罕见，这严重影响航空运行安全。欧美国家所倡导的动态空域配置技术从降低管制难度出发，试图将空域系统视为有机整体，合理地将相邻复杂冲突源分配到不同管制员手中，以确保整体运行负荷在合理的平均值浮动[7]。实现动态空域配置的关键因素是即评估空域复杂性，降低多个局部复杂性过高的态势出现在一个扇区内的概率。现有内禀复杂性的研究多集中于局部空域的态势细分，这与动态空域调配的发展方向相一致。在我国空域管理日趋精细化、动态化、灵活化的背景下，内禀复杂性研究将对航空安全产生更大的实际效益。

3.2 空中交通流量管理领域

民航局空管局及各地方分局流量管理系统相继投入运行，对提升航空运行品质有极为深远的影响。随着协同流量管理思想的不断深入，未来流量管理必将渗透到空管工作的方方面面，内禀复杂性研究也将在流量管理的各个方面发挥重要的作用。从宏观层面而言，当遇到全国范围的雷雨绕飞时，可以考虑实施基于复杂性评估的中大尺度改航策略，解决目前由于管控未知因素而牺牲效率的问题，在保证安全的基础上提升枢纽机场的放行量，降低延误率，保证民航旅客的出行效率；从微观层面看，在多跑道机场终端区的运行中，由于航班时刻的安排存在不合理之处，高峰时段局部空域出现调配难度过高的情况屡见不鲜，导致空管部门不得不长时间在高负荷情况下运转，这对民航系统而言有极大的隐患。通过引入复杂性图示、复杂性测度前探窗等战术性流量管理手段，让可能导致空域迫近效应剧增的航空器短时间等待，即利用实时流量管理的思想进行精细化管理，从而将处于瓶颈状态的进近范围管制复杂程度降到可接受的范围之内，从预测角度着手减小运行的复杂性。

4 结论

综上所述，内禀复杂性研究是一种面向空管发展需求的空域效能评估方法，它可以克服传统基于架次评估的缺陷。在研究了现有空域复杂性发展的情况下，对内禀复杂性的3个重要分支进行了梳理，分析了复杂性研究在空域管理和空中交通流量管理中的实用性。

［1］赵征.空域容量评估与预测技术研究［D］.南京：南京航空航天大学，2015.

［2］FAA.Dynamic Density Metric Development and Validation Research Management Plan［R］.2002.

［3］Delahaye D，Puechmorel S，Hansman R J，et al.Air Traffic ComplexityMapBasedonNonLinearDynamical Systems［J］.Air Traffic Control Quarterly，2004，12（4）：367-388.

［4］张进，胡明华，张晨.空中交通管理中的复杂性研究［J］.航空学报，2009，30（11）：2132-2142.

［5］Lee K，Feron E，Pritchett A.Describing Airspace Complexity：Airspace Response to Disturbances［J］.Journal of Guidance，Control and Dynamics，2009，132（1）：210-222.

［6］张进，胡明华，张晨，等.空域复杂性建模［J］.南京航空航天大学学报，2010，42（4）：454-460.

［7］Gianazza D.Airspace configuration using air traffic complexity metrics［C］//7th USA/Europe ATM R&D Seminar.Spain：Barcelona，2007.