基于WSR-区间犹豫模糊的航空公司应急能力评价

张 萌，李 柯，朱明波，高仁博

(1.武汉理工大学 安全科学与应急管理学院，湖北 武汉 430070；2.武汉理工大学 管理学院 湖北 武汉 430070；3.重庆大学 资源与安全学院，重庆 400000)

航空公司作为贯穿处理航空器突发事件和非航空器突发事件整个周期的主体，如果不能及时有效地应对突发事件，将直接影响航空公司的正常运营和社会稳定。自2005年《国内投资民用航空业规定(施行)》颁布以来，一大批地方性和民营性的中小型航空公司新兴，截至2020年底，我国共有53家客运航空公司，然而，航空公司数量激增的同时，其飞行安全状况却没有得到改善。近年来，我国民航不安全事件时有发生，由于航空公司的原因导致的事故占较大比例。究其原因，发现除了我国航空公司发展起步较晚以外，航空公司应急能力水平不一也是导致事故发生的重要原因，各航空公司在应急管理体制、管理机制、管理手段等方面的水平参差不齐，而衡量各航空公司是否做好应急管理工作成为亟需解决的问题。因此，有必要开展航空公司应急能力评价工作。

当前，国内外学者对应急能力评价的研究主要集中在煤矿[1-2]、化工[3-4]、电力系统[5-6]等行业，以航空公司为对象开展的应急能力评价相对较少，主要集中在安全风险识别[7]、飞行安全预测[8]等方面。此外，在研究方法的应用方面，模糊综合评价法、神经网络法和粗糙集等是各个领域应用最广泛的方法，但上述方法也存在局限性，如模糊综合评价法对专家的依赖性比较高，会造成一定的信息重复，粗糙集对指标数据的要求较高，适用性较低，神经网络法的评价结果过于依赖指标数据，计算过程比较繁琐。

基于此，笔者基于WSR方法论，结合航空公司应急管理的全过程，建立了航空公司应急能力评价指标体系，在统筹考虑评价指标间的关联性和评价过程中的模糊性的基础上，将区间犹豫模糊理论和多准则妥协优化解(VIKOR)方法引入航空公司应急能力评价问题中，丰富了航空公司应急能力评价的研究成果，拓展了区间犹豫模糊理论的应用范畴，为航空公司应急能力建设提供理论支撑，促进航空公司应急能力的提升。

1 基于WSR的航空公司应急能力评价指标构建

WSR方法论是“物理—事理—人理”方法论的简称，是为了解决复杂问题而提出的一种将定性信息与定量数据进行有效结合的方法，既考虑了开展评价的过程中评价对象的客观性质(物理，W)，也考虑了评价过程中所涉及到的道理(事理，S)和人在其中发挥的作用(人理，R)，有机地将物理、事理、人理结合到一起。

航空公司应急能力评价是一个复杂的系统工程，是航空公司为了更好地实现对突发事件的预防和控制，针对应急管理现状，建立科学的评价指标体系，开展综合评价，明确应急管理过程中薄弱之处。而WSR方法论在处理复杂系统时有其特有的优势，它能够将研究的问题层次化，实现定性和定量的综合分析。此外，对航空公司应急能力评价的研究不仅要体现航空公司应急能力在物理、事理和人理方面的特点，还要从多层次、多维度展现航空公司应急能力的特点。考虑到航空公司应急管理是一个包含“准备-反应-恢复-准备”的循环过程，引入全过程管理理念，从时间维上将航空公司应急能力分为应急预警与准备能力、应急处置能力和善后恢复能力3个方面。由WSR方法论的特点可知，航空公司应急能力的物理层、事理层和人理层这3个层面与应急预警与准备能力、应急处置能力和善后恢复能力相对应[9]，因此，笔者基于WSR方法论的思想，重点分析航空公司应急能力评价各阶段的能力，以期为航空公司应急能力的提升提供思路。

(1)物理-应急预警与准备能力

在应急预警与准备阶段，航空公司突发事件主要有以下特点：①复杂性，造成航空公司突发事件的因素众多，飞行过程中突遇极端天气、机组人员人为差错、航空器故障等都会引起航空公司突发事件；②破坏性，航空公司的服务对象是公众，一旦发生突发事件，如果不能及时采取有效的措施，不仅会造成人员伤亡，还会产生恶劣的社会影响[10]。航空公司作为飞机的直接运营方，其需要在该阶段构建覆盖全面的应急反应体系，一旦出现突发情况，能够从专业角度给空中机组提供支持，防止事故的发生。

WSR方法论中的物理层是研究事物的客观性质，在航空公司突发事件应急能力评价中，物理层分析主要体现在航空公司能够在早期认识突发事件的特点和本质，即在应急预警与准备阶段，航空公司能够制定相关的法律法规，明确安全隐患，确保监测设备的灵敏性。

(2)事理-应急处置能力

在应急处置阶段，航空公司突发事件的处理过程涉及到政府、民航局、机场、空管局、医疗机构、消防、网络媒体、公众等多个主体。作为承运人，航空公司需要尽快成立应急领导小组，及时将机上旅客座位情况、机组人员状况、飞机型号、机上货物现状、预计飞行计划等通报给有关部门，以确保机场、民航局等能够制定针对性的应急救援措施。此外，航空公司还需要建立完善的媒体公关程序，统一信息发布渠道，维护好与公众的关系。

WSR方法论中的事理层是利用事物的方法、道理去认识事物，合理地安排各参与主体[11]。在航空公司突发事件应急管理评价中，事理层主要体现在航空公司在事件发生时，航空公司辅助机场、当地政府等开展救援活动，及时发布新闻，即在应急处置阶段，航空公司按照“统一领导、综合协调、分类管理、分级负责、属地管理”的原则，协调好公司内外部的应急处置工作。

(3)人理-善后恢复能力

在善后恢复阶段，由于航空公司突发事件种类众多，既包含自然灾害、旅客突发疾病等常见突发事件，还包含旅客群体性事件、航空器失去联系、海外撤侨等航空公司特有的突发事件，无论发生上述哪一类事件都会波及众多人员，因此航空公司需要做好遇难乘客、家属和机组人员的保障工作。此外，为避免发生同类事故，航空公司需要配合民航局开展相关调查，找出事故发生的根本原因。

WSR方法论中的人理层是在以人为本的原则上，考虑人与组织、人与社会等关系，减少事故损失，实现效益最大化。在航空公司突发事件应急管理评价中，人理层主要体现在航空公司在事件发生后，分析事故原因，降低同类事故发生概率，即在善后恢复阶段，协助民航局做好事故调查工作，并做好紧急事件后的旅客安置工作。综上所述，航空公司应急管理能力评价指标体系如图1所示。

图1 航空公司应急能力的WSR模型

2 基于区间犹豫模糊VIKOR法的航空公司应急能力评价模型

航空公司应急能力评价是一个复杂的系统工程，由于构建的航空公司应急能力评价指标体系中涉及的指标较多，且各指标间无法进行绝对的量化，不能用精确的数值进行评价，因此选用区间犹豫数进行评价。其次，考虑到航空公司突发事件的复杂性和决策者的不确定性，例如在评价过程中，不同的航空公司面临突发事件的类型和严重程度会不同，因而评价过程充满犹豫性和模糊性，为解决这一问题，将区间犹豫模糊理论引入到航空公司应急能力评价问题中，区间犹豫模糊理论能够较好地解决评价指标的不确定性问题，避免决策信息的丢失，呈现出更加客观真实的评价结果。此外，考虑到航空公司应急能力评价属于多属性决策问题，评价专家由于实际经验和事物认知上的差异，对各航空公司的应急管理能力存在参照依赖和风险规避的现象，因而笔者引入VIKOR方法研究航空公司应急管理能力问题，此外，由于VIKOR方法只能处理属性值为精确数的问题，笔者将经典VIKOR方法拓展为基于区间犹豫模糊的多属性决策方法，具体的计算过程如下所示。

(1)构造区间犹豫模糊矩阵。航空公司应急能力评价是一个多属性决策问题，选取航空公司X={X1,X2,…,Xm}构成的集合作为方案集，评价指标C={C1,C2,…,Cn}构成的集合作为属性集，则该问题共包括m个方案和n个属性[12]。邀请民航领域的专家对航空公司Xi所满足评价指标Cj的程度进行评分，评分结果构成的区间犹豫模糊决策矩阵如式(1)所示。

(1)

(2)最大偏差法确定权重。航空公司突发事件涉及到政府、民航局、空管局、机场、公众等多个主体。此类包含多个主体的评价，决策者站在不同的角度，会得到截然不同的结果。既为了体现决策过程的客观性，又能够反映决策专家之间的观念冲突，笔者运用最大偏差法求解各评价指标权重，最大偏差法的思想为：当各决策专家对评价指标之间的偏差越大，评价指标所占权重越大，反之，评价指标的评价结果偏差越小，则占有越小的权重[13]。在区间犹豫模糊环境下，由于各指标的权重是完全未知的，权重确定过程可归结为一个优化问题。

区间犹豫模糊环境下的最大偏差法求解权重是利用区间犹豫模糊距离测度来衡量备选方案Xi在属性Cj下和其他备选方案的偏差值，如式(2)所示。

(2)

(3)

式中：Dj(ω)为所有备选方案在属性Cj下和其他方案的总偏差。

为了使所有备选方案与其他备选方案之间的总偏差最大，构造下列函数进行计算。

(4)

对模型进行优化的具体计算步骤如下所示。

①构造优化模型。

(5)

②构造拉格朗日函数，求解非线性模型。

(6)

③对拉格朗日函数求偏导。

(7)

④求解得权重。

(8)

(3)确定各个评价指标的理想解

(9)

(10)

(4)计算Si、Ri和Qi。

(11)

(12)

(13)

②计算各航空公司的群体效益值Si、个别遗憾值Ri和利益比率Qi。

(14)

(15)

(16)

式中：S*=minSi；S-=maxSi；R*=minRi；R-=maxRi；υ∈[0,1]为决策机制系数，当υ=0.5时，表示决策者不存在明显的偏好，因此取υ=0.5。

(5)确定各方案排序。

对各航空公司进行排序，并确定应急能力最佳的航空公司。Si越小，相应的群体效益越大，Ri越小，个别遗憾越小。在满足基本条件的基础上，依据Qi进行排序，Qi越小，则航空公司应急能力越好[15]。

(6)敏感性分析。

计算υ取不同的值时，评价结果有无变化。

3 实例分析

航空公司要提高应急管理水平，就要做到事前有准备、事中及时响应、事后总结经验。为衡量国内航空公司应急能力，选取X1、X2、X3、X4共4家航空公司作为方案集，应急预案体系(C1)、应急知识培训(C2)等13个评价指标作为属性集，选取来自航空公司、政府、机场、空管局等单位的5位评审专家，其中2位专家来自航空公司的应急管理人员，另外3位分别来自民航局的应急管理人员、机场的应急管理人员、空管局的应急管理人员，各评价指标的权重完全未知。

(1)构建区间犹豫模糊决策矩阵。邀请各评价专家结合各航空公司实际情况对13个指标给出评价信息，得到区间犹豫决策矩阵。各评价专家的评价信息如表1所示。

由于表1中的区间犹豫模糊数的元素个数不同，为了方便运算，按照上文的拓展原则将每个区间犹豫模糊数的元素个数统一扩展为3，扩充得到的区间犹豫模糊标准化决策矩阵如表2所示。

表1 区间犹豫模糊决策矩阵

表2 区间犹豫模糊标准化决策矩阵

(2)计算属性权重。根据上述区间犹豫模糊标准化决策矩阵，运用式(8)计算属性权重得：

ω=(0.063,0.065,0.068,0.067,0.070,0.085,

0.092,0.087,0.084,0.100,0.079,0.066,0.074)。

(3)确定理想解。

运用式(9)和式(10)确定区间犹豫模糊的正理想解和负理想解分别为：

(4)计算Si、Ri和Qi。根据式(11)～式(16)计算各航空公司的群体效益值Si、个体遗憾值Ri和利益比率Qi，当υ=0.5时的计算结果如表3所示。

(5)确定各方案的排序。根据表3的结果，按照Qi值对4个航空公司的应急能力进行排序的结果为：X4>X3>X1>X2。因此，应急能力最佳的为X4航空公司。

表3 基于VIKOR的航空公司应急能力评价结果

(6)敏感性分析。VIKOR方法是一种带有参数的决策方法，为更好地衡量在相同的权重系数和评价信息下，不同的决策机制系数对评价结果的影响，笔者在υ∈[0,1]中每间隔0.1取值，对参数决策机制系数进行敏感性分析，计算结果如表4所示。

由表4可知，决策机制系数υ的变化会引起排序结果的改变。当0<υ≤0.2时，排序结果为X4>X3>X1>X2，最佳妥协解为X4，X4航空公司应急能力最佳；当0.2<υ≤0.6时，排序结果为X4>X3>X1>X2，最佳妥协解为X4，X4航空公司应急能力最佳；当0.6<υ≤1时，排序结果为X1>X3>X4>X2，最佳妥协解为X1，X1航空公司应急能力最佳。排序结果随折衷系数的不同而发生变化，说明评价结果对υ的取值较敏感。

表4 不同折衷系数下航空公司应急能力综合评价值

表5 基于TOPSIS航空公司应急能力评价结果

根据CIi值的大小可得到，选取的航空公司应急能力的排序结果为X1>X3>X4>X2，X1航空公司应急能力最优，与VIKOR方法在折衷系数取υ=0.5时所得到的应急能力最优的航空公司不同。主要原因为专家在打分过程中对地面技术支持(C10)、应急联动能力(C7)、应急通信保障(C8)、航班监控能力(C6)等权重占比较大的指标的偏好较大，TOPSIS法由于自身的局限性，无法较好地考虑专家的偏好度问题。由此可见，VIKOR方法采用的群体效益值和个体遗憾值综合来表征各航空公司应急能力的优劣更加符合实际情况。

通过上述的评价分析，提出对策建议：①完善运行管理系统，保障安全飞行。从物理层的分析来看，对航空器进行运行状态监测是必不可少的，尤其对于应急能力不强的航空公司，应该不断完善运行管理系统的建设，对运行控制中心的软硬件设备进行改进。②完善应急联动机制，提升航空公司组织协调能力。从事理层的分析来看，对于协调联动能力相对一般的航空公司，航空公司在突发事件发生时，迅速成立突发事件应对小组，第一时间向社会公众通报事件相关情况，避免网络谣言传播造成不良影响。③完善援助制度，保障旅客权益。从人理层的分析来看，对于家庭援助能力与其他航空公司有所差距的航空公司而言，要重视家属援助工作，及时安抚家属情绪，事先制定好家属援助相关制度，对遇难旅客进行赔偿。

4 结论

笔者基于区间犹豫模糊理论和VIKOR方法构建了航空公司应急能力评价模型，在综合考虑评价指标不确定性和专家偏好的基础上，利用最大偏差法和区间犹豫模糊理论解决了评价指标权重计算问题，运用VIKOR方法确定了各航空公司应急能力最终排序结果。通过方法对比表明，基于区间犹豫模糊理论和VIKOR方法的航空公司应急能力评价模型具有较好的实用性，评价结果可为各航空公司提升应急管理水平提供理论参考。