基于PSR和未确知测度的空管运行系统风险评估

岳仁田，高 静

（中国民航大学空中交通管理学院，天津 300300）

随着中国空中交通量的快速增长，不安全事件发生数量也在增长，促使管理方式逐步转向事前的预测预防。建立科学的空管运行系统风险评估指标体系，并采取有效的方法对空管运行系统进行风险评估尤为重要。

国内外对空管运行系统风险评估的研究日渐丰富：Pasquini 等[1]构建了全面考虑空管运行环境的安全评估体系，并开发了一种综合方法来评估空管运行环境；Peter[2]应用系统的、结构化的综合方法评估空管系统的安全风险；张晓全等[3]运用SHELL（software，hardware，environment，liveware）模型识别空管风险因素集，并使用灰色关联分析对系统进行了定量评价；张兆宁等[4]通过分析危险天气下管制系统运行过程，建立了基于信息熵的管制运行风险评估模型；赵嶷飞等[5]从“人—机—环—管”4 个方面构建了空管运行系统评价指标体系，并运用集对分析方法评价了管制单位风险程度。国内外学者构建的空管风险评估指标体系考虑了系统的各个方面，具有较高的借鉴和参考意义，但考虑各指标间的相互影响和相互关系的研究较少，而压力-状态-响应（PSR，pressure-state-response）模型以“发生了什么，为什么发生，应该如何做”表征风险评估指标之间的联系[6]，已经在道路交通[7]、电网[8]等领域得到了一定应用。

基于以上分析，运用PSR 模型从“产生风险的压力因素，压力作用下系统内各部分状态，为使系统更好发展做出的努力”3 个方面出发，阐述空管运行系统风险的产生和发展过程，构建风险评估指标体系并进行评估，可为空管运行系统的安全管理提供技术支持。

1 基于PSR 模型的风险评估指标体系构建

由于空管运行系统具有复杂性，要实现合理、准确的评估，必须建立完备且科学的指标体系。

PSR 模型最初应用在环境问题指标体系的构建中，突出了环境受到的压力和其发生退化之间的因果关系，从压力、状态、响应3 个方面综合、深入地分析了从问题发生到对策措施制定的全过程。

在分析空管运行系统不安全事件，参考相关文献[3-5]和民航空管运行单位实施安全管理体系（SMS，safety management system）建设指导手册的基础上分析管制运行过程，采用PSR 模型[6-8]划分并构建空管运行系统风险评估指标体系，其模型的逻辑思维关系如图1所示，以此将指标体系分为压力指标P、状态指标S 和响应指标R 3 类。

图1 PSR 模型逻辑思维图Fig.1 Logical diagram of PSR model

1.1 压力指标

压力指标表征空管运行系统中存在的扰动，能够描述系统在运行过程中可能诱发不安全事件的风险因素。压力指标可着重从交通量和外部环境两方面来分析，包含以下5 个指标。

1）航班保障架次增长情况P1

该指标反映空管运行系统航班保障量较上月（上一时期）同期航班保障量的增长情况，可用来衡量空管运行系统压力增长情况。

2）人均航班保障量情况P2

该指标反映空管运行系统平均航班保障量的工作压力，从“人机比”维度，即管制员人均航班保障量来反映了工作量，保障量增加时，管制工作保障压力也会增加。

3）空域环境复杂程度P3

复杂的空域环境会给管制员指挥航空器增加难度，会使非常规情况下的指挥难度和风险大大增加。

4）恶劣天气状况P4

不可控且影响范围较大的恶劣天气往往给管制员的指挥增加难度，成为管制员巨大的压力源之一。恶劣天气包括雷暴、低空风切变、大雾等。

5）薪酬影响程度P5

薪酬水平会影响管制员的工作积极性，过低的薪酬待遇往往成为管制员的压力源之一。

1.2 状态指标

状态指标表征空管运行系统的运行状态，可从以下5 个方面进行分析。

1）管制技能熟练程度S1

熟练的管制技能有助于管制员在各种不利情况下及时做出正确的决策，此项指标是管制员工作状态的重要体现。

2）管制员错、忘、漏情况S2

在大流量和复杂的空域环境条件下，管制员易出现疲劳状态，使得“错、忘、漏”等差错的发生概率增大，反映了管制员在压力情况下呈现的状态。

3）规章违反情况S3

在管制工作中，管制员在压力因素作用下易出现违反规章的情况，该指标反映管制员的规章遵守情况。

4）班组胜任程度S4

班组是整个空管系统中最小的组织结构单元，班组运行状态直接影响空管运行系统的安全性，班组胜任程度从一个侧面反映了空管运行系统的状态情况。

5）空中交通流状态S5

空中交通流在时间和空间上的不均衡程度从一个侧面反映了空管运行系统的状态。

1.3 响应指标

响应指标是指管制单位为提高空管运行系统的安全和效率，减小不安全事件出现概率，提高系统状态采取的应对措施，包含以下5 种情况。

1）定期安全培训情况R1

定期进行安全培训与考核提升管制技能，例如模拟大流量和空域限制等情景练习，可以最大限度地预防、控制和降低各种突发事件对系统造成的伤害。

2）空域资源优化配置情况R2

对现阶段的空域情况进行综合分析，并对其进行优化配置。合理划分空域资源可以提升飞行安全性，减少压力因素对状态带来的影响。

3）流量管理措施情况R3

预先对交通流进行合理管理，在应对恶劣天气、军航活动和突发事件时使用适当的流量管理措施，可减少不安全事件发生的可能性。

4）应急预案完备情况R4

完备的应急预案可以控制、减轻或消除突发事件引起的严重危害，能使空管运行系统应对压力因素更加有效。

5）班组建设管理情况R5

班组建设涉及多方面因素，可反映空管运行系统在班组管理中存在的问题。从班组建设管理角度减小压力带来的影响，可使系统状态变得更加稳定。

根据以上分析，建立了基于PSR 模型的空管运行系统风险评估指标体系，如图2所示，涉及的各影响指标之间发生交互作用，处在一个动态平衡之中。运用PSR 模型进行整个系统的全方面分析，着重从空管运行系统的风险因素、系统运行状态、管理规章制定和应急等方面评估空管系统安全，并不只是针对其中的某一环节。

图2 基于PSR 模型的空管运行系统风险评估指标体系Fig.2 Risk assessment index system of ATC operation system based on PSR model

2 基于信息熵-未确知测度的评估过程

未确知测度理论可以充分考虑系统的不确定性，减小指标体系的不确定性带来的影响，并且可以进行定量分析，获得较为准确的评估结果，目前已经成功应用在多个领域的风险评估工作中[9-11]。

假设评估对象有n 个，即指标空间X={x1，x2，…，xn}，每个评估对象有m 个评估指标，即评估指标空间I={I1，I2，…，Im}，则评估对象xi风险评估指标测量值可表示为m 维向量Zi=（xi1，xi2，…，xim）。对于xij有p个评估等级，记评估等级空间U={C1，C2，…，Cp}，其中Ck表示第k 个评估等级。设k 级比k+1 级强，即Ck＞Ck+1，则称{C1，C2，…，Cp}为评估等级空间U 上的一个有序分割类[12]。

2.1 单指标未确知测度

假设uijk=u（xij∈Ck）（i=1，2，…，n；j=1，2，…，m；k=1，2，…，p）表示测量值xij属于第k 个评估等级Ck的程度，且要求u 满足“非负有界性”“归一性”和“可加性”，即

称u 为未确知测度，简称测度[9-11]，则评估对象xi单指标测度评估矩阵为

在构建单指标测度评估矩阵时，首先构建单指标测度函数。在较多的构建方法中，直线型未确知测度函数应用最广泛、最简易，故采用直线型未确知测度函数。

2.2 信息熵法确定权重系数

权重确定方法的客观与否影响到评价结果的准确性，采用信息熵的方法确定各项指标权重可以减少主观因素带来的影响。

设wij表示评估指标Ij（j=1，2，…，m）相对于其他指标的重要程度，且wij还需满足：0≤wij≤1，则称wij为指标Ij的权重[9]。权重的计算如下

式中

2.3 多指标综合测度

2.4 置信度识别准则

已知C1＞C2＞…＞Cp，采用置信度识别准则，设置信度λ（0.5≤λ≤1），且令

此外，若未确知测度uik满足：0≤uik≤1，

则认为评估样本xi属于级别Ck0。

2.5 空管运行系统风险评估流程

根据提出的评估方法步骤绘制出空管运行系统风险评估流程，如图3所示。

图3 空管运行系统风险评估流程图Fig.3 Flowchart for risk assessment of ATC operation system

2.6 评估指标分级

为有效评估空管运行系统风险等级，在参考文献[12]的基础上，将评估空间分为Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅵ，Ⅴ5 个等级，其中：评分>90 为Ⅰ级，81～90 为Ⅱ级，71～80 为Ⅲ级，61～70 为Ⅵ级，≤60 为Ⅴ级。5 个风险等级分别对应风险性低、风险性较低、风险性中等、风险性较高、风险性高5 个级别，即整体评估等级空间U={C1，C2，C3，C4，C5}，具体数据如表1所示。

3 实例评估及分析

选取某空管单位作为评估对象，向该单位经验丰富的管制员发放45 份问卷，回收40 份，通过对问卷进行数据分析获得了指标统计值，对应的具体数值如表2所示。

表2 空管运行系统风险评估指标值Tab.2 Risk assessment index value of ATC operation system

3.1 单指标测度函数构建

根据式（4）有关单指标测度函数的定义和表1中有关各指标评判标准，构建空管运行系统风险评估的各指标测度函数，进而求得各指标的测度值。具体指标测度函数曲线如图4所示。

图4 单指标测度函数曲线Fig.4 The curve of single-index measurement function

3.2 单指标测度评估矩阵计算

由表2的指标统计值和式（4）单指标测度函数求得单指标测度评估矩阵

3.3 指标权重确定

根据信息熵法的思路，由式（5）、式（6）和式（9）中的数据计算各指标的权重为

3.4 多指标综合测度评估向量计算

根据单指标未确知测度矩阵和各评估指标计算得出的权重，由式（7）得到该空管运行系统风险评估的多指标综合测度评估向量

u1×5=（0，0.152，0.369，0.356，0.128）

3.5 置信度识别

根据置信度取值范围，取置信度λ=0.5，在已得到的多指标综合测度评估向量基础上，由式（8）计算当p0=3 时，从小到大有0.152+0.369=0.521＞0.5，即该空管单位运行系统风险等级为Ⅲ级；从大到小，0.128+0.356+0.369=0.853＞0.5 评估等级也为Ⅲ级。由此可见，从两方面对管制单位评估结果一致，由此可判定该管制单位的风险等级为Ⅲ级。

3.6 结果分析

根据置信度识别结果，该管制单位的风险评估等级为Ⅲ级，即风险性中等，可预防接受，需针对性处理。

通过分析式（9）得到，航班保障架次增长情况、恶劣天气状况和薪酬影响程度风险等级较高，对空管运行系统造成压力。该单位管制的空域环境复杂，空域限制多，交通流量大，人均航班保障量多，管制员和空中交通流在压力作用下呈现紧张状态。该单位定期安全培训、应急预案完备情况和班组建设管理等响应工作对于增强管制员技能熟练程度，减少管制员错、忘、漏和改善班组胜任程度产生作用，一定程度上降低了人员因素对系统产生的影响，但对于规章违反情况作用力度相对较小，后续工作中应加强规章制度建设。此外空域资源优化配置和流量管理措施的完备性仍有待改进和加强。

该单位近年来发生不安全事件属于可控范围，评估结果与管制单位实际情况相符，验证了该方法的有效性和可行性。

4 结语

基于PSR 模型从压力、状态、响应3 个角度构建风险评估指标体系，应用信息熵法和未确知测度理论相结合评估空管运行系统风险等级。实例表明，PSR模型和未确知测度可用于空管运行系统的风险评估，且评估结果与实际情况吻合度较高。影响因素的分析有助于空管单位及时采取应对措施，进一步保障空管运行系统的安全。下一步可针对特定类型的管制单位调整指标，构建适用于特定管制类型的评估指标体系，还可以尝试应用于空管运行系统亚健康评估。