空中交通管制安全风险预警决策模式探索

空中交通管制安全风险预警决策模式探索

李誉哲

（新疆机场(集团)有限责任公司  830000）

摘要：随着航空业的迅速发展，空中交通的密度和复杂性不断增加，空中交通管制也面临着越来越多的安全风险挑战，有效的安全风险预警决策是确保飞行安全的关键。本文旨在探索有效的空中交通管制安全风险预警决策模式。首先，文章概述了空中交通管制及其安全风险，

然后，探讨了空中交通管制安全风险预警决策模式理论基础。接着，构建了一种基于大数据的空中交通管制安全风险预警决策。通过科学的风险评估算法预测可能的安全隐患，并为管制员提供及时准确的决策支持，以期显著提升空中交通管制的安全性和效率。

关键词：空中交通管制；安全风险；预警决策

引言

随着全球航空业的迅猛发展和航空器数量的急剧增加，空中交通流量呈现出前所未有的增长态势。这种增长不仅带来了航空运输的高效和便捷，同时也给空中交通管制带来了前所未有的挑战。空中交通管制作为保障航空安全的重要环节，其安全风险预警决策模式的构建和完善显得尤为重要。传统的空中交通管制安全风险预警模式往往依赖于人工经验和定性分析，难以实现对海量数据的实时处理和精确分析。因此，探索基于现代信息技术、大数据分析和人工智能等先进技术的空中交通管制安全风险预警决策模式，对于提升空中交通管制的安全水平、降低风险事故发生的概率、保障航空业的可持续发展具有重要意义。

1.空中交通管制及其安全风险概述

1.1基本原理与流程

空中交通管制是确保航空器在空中安全、有序和高效运行的重要手段。其基本原理在于通过一系列规则、程序和设施，对航空器的飞行活动进行计划、组织、协调、控制和监视。空中交通管制流程主要包括飞行计划的受理与审批、飞行中的实时监控与调整、以及飞行结束后的记录与分析。管制员利用先进的通信、导航和监视设备，与飞行员和其他管制单位保持密切联系，确保航空器之间的间隔、高度和航向符合规定要求，从而避免空中相撞和其他潜在风险。此外，空中交通管制还包括对复杂气象条件、特殊飞行事件、紧急情况的快速反应和妥善处理。

1.2主要风险因素识别

空中交通管制中的风险因素多种多样，主要风险源包括，人为因素：如管制员疲劳、工作负荷过大、误判或沟通误解等。技术设备故障：雷达系统、通讯设施、导航设备失灵。外部环境影响：恶劣天气、地理障碍物、突发军事活动或无人机入侵空域。航空器状态：飞机机械故障、仪表指示错误或飞行员操作失误。系统性问题：不完善的运行程序、规章标准滞后、人员培训不足等。

风险类型包括，空间接近风险：飞机之间未能保持足够的垂直或水平间距。指令错误：发出的飞行指令存在误导或不准确。信息传递风险：飞行计划、气象信息或其他关键数据传递中的延误或遗漏。协调失败：不同空管单位间交接环节的失误。应急处置风险：面对突发事件的应对能力和预案执行有效性。

1.3现有安全风险管理存在的挑战

风险识别与评估的局限性，目前的风险识别与评估方法可能无法全面、准确地识别所有风险源和评估其影响程度。这可能导致一些潜在风险被忽视，增加了事故发生的可能性。预警系统的效能问题，现有的预警系统可能存在误报、漏报等问题，影响了其预警效能的发挥。此外，预警指标的设置也可能不够科学、合理，导致预警结果不够准确。决策流程的优化需求，随着航空交通量的不断增加和技术设备的不断更新，现有的决策流程可能需要进一步优化。这包括提高决策速度、确保决策质量、加强跨部门协作等方面。跨部门协作与信息共享的挑战，空中交通管制涉及多个部门和机构，在实际操作中，由于各种原因（如沟通不畅、利益冲突等），跨部门协作和信息共享可能面临一些挑战。导致信息不流通、资源浪费等问题，影响空中交通管制的整体效果。

2.空中交通管制安全风险预警决策模式理论基础

2.1风险预警理论与模型

风险预警理论是空中交通管制安全风险预警决策模式的核心基础。它主要关注于如何在风险发生前，通过一系列的分析和预测手段，及时识别出潜在的安全风险，并为决策者提供有力的预警信息。这种理论强调对风险因素的实时监控和动态分析，以及对风险发展趋势的准确预测。

在风险预警模型中，通常包括风险识别、风险评估、风险预测和风险响应四个主要环节。风险识别是通过收集和分析各种数据，识别出可能对空中交通管制安全造成威胁的风险因素；风险评估是对识别出的风险因素进行量化和定性分析，评估其发生的可能性和对安全的影响程度；风险预测是基于历史数据和风险评估结果，利用预测模型和方法，对风险发展趋势进行预测；风险响应是根据风险预测结果，制定相应的风险控制措施和应急预案，以应对可能发生的风险事件。

2.2数据驱动的智能决策方法

随着大数据技术的快速发展，数据驱动的智能决策方法在空中交通管制安全风险预警决策中发挥着越来越重要的作用。这种方法主要利用大数据分析和人工智能技术，对海量的空中交通管制数据进行挖掘和分析，提取出有价值的信息和知识，为决策者提供科学、准确的决策支持。

数据驱动的智能决策方法通常包括数据收集与预处理、特征提取与选择、模型构建与训练、决策分析与优化等步骤。首先，通过收集各种来源的空中交通管制数据，并进行预处理和清洗，确保数据的质量和可用性；然后，利用特征提取和选择方法，从数据中提取出与安全风险预警相关的特征；接着，构建和训练预测模型，如机器学习模型、深度学习模型等，对安全风险进行预测和评估；最后，根据预测结果和决策需求，进行决策分析和优化，制定出科学、合理的决策方案。

2.3大数据技术在空中交通管制中的应用

大数据技术的快速发展为空中交通管制领域带来了革命性的变革。通过应用大数据技术，可以实现对海量空中交通管制数据的实时处理和分析，提取出有价值的信息和知识，为安全风险预警决策提供有力支持。

在空中交通管制中，大数据技术的应用主要体现在以下几个方面：首先，通过收集各种来源的空中交通管制数据，如航班数据、气象数据、管制员操作数据等，构建全面的数据仓库；然后，利用大数据分析和挖掘技术，对数据进行深度分析和处理，提取出与安全风险预警相关的特征和模式；接着，将这些特征和模式输入到预测模型中，进行风险预测和评估；最后，将预测结果和决策需求相结合，制定出科学、合理的安全风险预警决策方案。

3.基于大数据的空中交通管制安全风险预警决策模式设计

3.1模式设计原则及架构设计

在构建空中交通管制安全风险预警决策模式时，应遵循科学性、系统性、前瞻性、实时性和可操作性等原则。科学性要求基于风险管理理论和空中交通管制实践，确保预警模型的合理性；系统性强调从风险识别到响应全过程的完整链条；前瞻性则要求模式能预见并适应未来技术及环境变化带来的挑战；实时性要求预警信息能够快速准确生成；而可操作性则是指该模式需便于实际操作和应用，易于空中交通管制人员接受。

模型架构是整个安全风险预警决策模式的核心框架，它决定了数据的流动、处理和分析的方式。基于大数据的空中交通管制安全风险预警决策模式通常采用分层的架构设计，包括数据层、处理层、分析层和决策层。数据层负责收集、存储和整合各种来源的空中交通管制数据；处理层利用大数据技术对数据进行清洗、转换和特征提取；分析层通过风险评估算法对处理后的数据进行深入分析和预测；决策层则基于分析结果和预设的决策规则，生成预警信息和相应的决策建议。

3.2数据采集及风险评估算法

数据采集是预警决策模式的基础，它涉及从各种来源（如航空器、机场、气象站等）收集相关的空中交通管制数据。这些数据可能包括航班信息、气象数据、管制员操作记录等。预处理阶段则是对收集到的原始数据进行清洗、去重、格式转换等操作，以确保数据的质量和一致性。此外，还可能包括数据的特征工程，即提取与安全风险预警相关的特征，为后续的风险评估提供基础。

风险评估算法是预警决策模式的核心部分，它负责对处理后的数据进行深入分析和预测。算法的设计需要考虑到空中交通管制的特点和风险因素的复杂性。常用的风险评估算法包括基于统计的方法、机器学习算法和深度学习模型等。这些算法可以根据历史数据和实时数据，预测未来一段时间内的安全风险水平，并为决策者提供预警信息。

3.3预警阈值设定与决策规则构建

利用大数据技术收集和处理各类空中交通管制相关的实时和历史数据。通过对大数据进行深度学习和机器学习分析，识别出对空中交通管制安全有显著影响的关键风险因子，如冲突概率、超负荷工作指数、极端天气指标、设备故障率等。对每个风险因子依据历史事件和专家经验，结合统计模型计算其预警阈值。例如，针对飞行间隔过小可能导致的风险，可以设定一个最小安全距离阈值；对于设备可靠性，可设置设备性能下降到一定程度时触发预警。预警阈值不是一成不变的，而是根据实际情况（如季节性变化、新机型引入、管制策略调整等）以及系统自我学习优化的结果动态调整，以确保预警的有效性和及时性。根据风险因子的重要性及其对应阈值，建立一套风险等级划分体系。当某个或多个风险因子达到预警阈值时，将该风险事件归入相应的风险等级（如低风险、中风险、高风险或紧急风险级别）。

3.4预警信息的发布与响应机制设计

利用大数据技术对空中交通管制相关数据进行实时监控和分析，一旦某个或多个风险指标达到预设阈值，即触发预警信号。根据风险严重程度和紧迫性，将预警信息分为不同等级，如一级预警（警告）、二级预警（警戒）、三级预警（紧急）等，以便于接收方快速识别并采取相应行动。设计统一且规范的预警信息发布格式，包括预警类型、预警级别、发生时间、风险源、影响范围、建议措施等内容，以保证信息的准确性和可读性。并通过多种途径及时发布预警信息。

对每一种预警级别设定清晰明确的响应流程和操作步骤，从接到预警信息开始，直至风险得到有效控制或解除，确保每个环节都有责任人和执行标准。建立跨部门、跨区域的应急联动机制，在收到预警信息后，能够迅速启动协调会议或应急指挥中心，整合各方资源共同应对风险。针对各类可能的风险事件，预先制定详细的应急预案，当预警发出时，按照预案内容快速组织人力、物力资源进行处置，包括调整飞行计划、增加地面保障力量、启用备用设备等。在响应结束后，对整个预警及响应过程进行评估总结，进一步优化和完善预警系统，提升其在实际应用中的效能和准确性。

结语

综上所述，本研究通过深入探索空中交通管制安全风险预警决策模式，构建了一套基于大数据的智能化预警体系。该体系运用先进的数据分析与机器学习技术对风险因素进行深度挖掘和精准评估，并在此基础上科学合理地设定预警阈值及制定决策规则。然而，随着航空业的快速发展和技术的不断进步，空中交通管制的风险预警决策仍面临诸多挑战，我们应持续加强空中交通管制安全风险预警决策模式的研究与实践，不断探索新的理论和方法，推动空中交通管制安全水平的提升。

参考文献

[1] 于童童.探讨空中交通管制安全管理体系及其信息系统[J].中国战略新兴产业, 2019.

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[3] 张萌.空中交通管制安全风险预警决策模式及方法研究[J].科技风, 2014(18):1.DOI:CNKI:SUN:KJFT.0.2014-18-044.

作者简介：李誉哲（1994.01），男，汉族，山东省郓城县，大学本科，航行管制助理工程师，从事空中交通管制工作。