岳谭谭

(山东航空股份有限公司，山东 济南250107)

0 引言

随着国家西部开发战略的实施及国内市场需求的急剧增加，越来越多的航空公司投入高原航线运营中。然而，大多高原机场地处山区，具有地形环境复杂、气候环境恶劣、运行限制多等特点，执飞航司严格按照局方要求，利用现有资源充分评估各项因素，严格放行标准，但居高不下的返航备降率给签派放行工作提出了极大的挑战[1]。目前，业内签派员大多通过签派系统完成放行要素的逐项评估，但签派系统智能化程度还不高，评估过程主观化，存在一定的错忘漏风险。同时，业内一些专家学者也开展了航班决策支持系统的理论研究，从整体提升航空公司运行决策效率的角度，提出航班决策支持系统建设的构想[2]。在民航局2020年印发的《关于推动新型基础设施建设五年行动方案的通知》中也明确提出，航空公司应完成数字化转型升级，实现由人工决策向数据决策转变。因此，构建以数据为支撑的签派放行决策支持体系已成为签派专业人员研究的主要方向。

1 高原机场签派放行特点

1.1 气象条件复杂多变且地域性特点突出

国内高原机场多为局方公布的特殊机场，地势海拔高，易受气流扰动，产生不稳定层结[3]。以某一高原机场为例，虽年均湿度不高，但夏季多发局地小尺度雷暴天气，雷雨强度大、间歇持续为其典型特点，精准预报难度较大，存在气象报文延迟的情况。针对多变的天气特点，签派员需要较高的放行决策分析及情景意识能力，特别对于中长航程航班，签派员应充分借助现有的气象数据产品，协同气象席位研究分析未来趋势，在确保满足运行标准及相关限制的基础上，与机长共同决策放行。

1.2 飞机低空性能衰减

高原机场空气相对稀薄，发动机有效推力相比平原机场显著降低，特别是叠加了高温、湿滑等环境因素，导致飞机起飞、爬升、着陆及复飞等低空性能衰减。

原则上，公司在计划层面安排具备高性能飞机执飞高原航线，但实际运行层面，受限于运力资源，临时调整为非最佳性能的飞机执飞高原航线的情况时有发生。在航班放行评估阶段，签派员需重点评估高温限载因素。限于温度预测模型的精度，初始温度预测偏差时常导致临时减载处理，低余载叠加性能衰减因素、机组操作因素，起飞轮胎超速风险也进一步加大。同时，针对高原航线飞行突发故障的应急处置，包括一发失效飘降和客舱释压紧急下降以及襟翼卡阻等进一步加大性能损失的典型突发故障，需要签派员立即开展性能分析，短时间内协助机组做出最优决策[4]。

1.3 备降场资源相对紧张

我国大部分高原机场地处西南、西北区域，相比我国东部地区机场，签派员放行高原机场航线时，从计划层面可用备降机场资源相对较少，当预期出现区域性复杂天气时，通过增加备份燃油、选择较远的稳定可靠备降机场来缓解运行风险。但针对非预期天气，计划备降机场往往处于紧张状态，非计划备降的可能性加大，需要签派员严密加强天气、航班动态、周边备降场资源的监控，及时与机组协同决策，严防低油量风险。

1.4 机组实力搭配要求更加严格

根据规章及手册要求，具备在一般高原机场300 h或以上的飞行经历时间，或者总计200 h或以上的机长经历时间，方可进入一般高原机场运行担任机长。在此规则限制下，相比一般机场运行，机长需要完成高原机场运行理论训练且满足最低经历要求，以获取高原机场运行资质。签派员放行涉及高原航线的航班时，除评估机组高原运行基础资质能力外，还要考虑机组实力搭配，特别是涉及复杂天气运行环境，要协同飞行调度做好机组实力评估，防止弱弱搭配。

2 高原机场签派放行关键指标体系

基于高原机场签派放行特点，围绕着“人、机、环”，结合民航局咨询通告《高原机场运行》有关要求，建立高原机场签派放行关键指标体系。

2.1 指标层次体系

建立运行环境、飞行机组、飞机及放行签派员的职业技能4个一级指标。一级指标运行环境A下属气象环境A1、地形环境A2、进离场环境A3及航线环境A4；机组B下属机组搭配B1、机长时间B2、运行经历B3、近期训练B4;飞机C下属飞机性能C1、适航状态C2、维修记录C3、飞机系统C4；职业技能D下属监控能力D1、决策分析能力D2、情境意识能力D3及应急处置能力D4[5]。

2.2 指标权重

基于上述分析所建立的层次指标体系，采用层次分析法确定各个指标权重。拟定专家选取规则如表1所示。

表1 专家组成员选取规则

邀请专家和长期从事高原机场放行签派工作的一线签派员共5人，假定每位成员同等重要，组成专家评判队伍，按照表2进行高原机场签派放行指标重要性两两比较。

根据专家评估结果，构建评判矩阵构建评判矩阵T，其中Ti代表第i个专家，i=1,2,…,5。

表2 标度表

采用求和法借助Matlab对矩阵求解并归一化处理，同时进行一致性检验。计算得出评判矩阵权向量Wi、CI及CR值。

W1={0.0681,0.1669,0.2800,0.4849},CI=0.0103,CR=0.0116;

W2={0.6759,0.0846,0.0547,0.1849},CI=0.0547,CR=0.0614;

W3={0.5552,0.0515,0.0857,0.3075},CI=0.0079,CR=0.0089;

W4={0.2529,0.6113,0.0510,0.0847},CI=0.0514,CR=0.0577;

W5={0.4849,0.2800,0.0681,0.1669},CI=0.0103,CR=0.0116。

CR值<0.1，通过一致性检验。

A={A1,A2,A3,A4}={0.3561,0.2238,0.2190,0.2011}；

B={B1,B2,B3,B4}={0.2011,0.2905,0.3182,0.1902}；

C={C1,C2,C3,C4}={0.2891,0.3510,0.1852,0.1747}；

D={D1,D2,D3,D4}={0.2025,0.2671,0.2710,0.2594}。

3 决策支持模型

利用模糊数学相关理论，当评价的对象具有“模糊”特性时，通过运用模糊数学原理进行分析和评价较为科学，可以实现将模糊事件中的不确定因素定性与定量的分析评价[6]。

评判结果集V={v1,v2，…，vm}，其中集合中的元素Vi代表最终的评判结果[7]。针对高原机场签派放行指标体系，结合实际运行，参考国内大量关于评判等级划分的文献资料，将评判结果集划分为5个等级，即V={V1,V2,V3,V4,V5}，分别对应评语“很好”“可接受”“一般”“中差”“不可接受”5个层级。

以实际高原机场运行为例，根据2.1中所建立的指标体系，对应相应指标，进行专家隶属度调查，构建隶属度矩阵。通过结果处理，得出量化签派放行值。采取二级模糊综合评判模型，模糊转换时采用模型M(∨,∧)，并借助Matlab加以求解[8]。

3.1 一级评判

对机场环境下属二级指标进行隶属度调查，构造单因素评判矩阵为

指标权重：

A={A1,A2,A3,A4}={0.3561,0.2238,0.2190,0.2011}，

同理，可得其他下属指标隶属度矩阵，经计算求得

3.2 二级评判

一级指标权重：

U={A,B，C,D}={0.4074，0.2389，0.1079，0.2459}。

令单因素评判矩阵为

将接受程度代替评语集合，即将评语数量化为VT={1.0,0.8,0.6,0.4,0.2}，建立数值释义如表3所示。

根据计算的结果，签派放行正常率值为0.7728。根据签派放行正常率值，对照表3可得：综合评估结果为良，运行环境、飞行机组、飞机及放行签派员职业技能各项指标表明，航班可以按计划放行至高原机场，放行前应对权重较大的指标重新评估，以确保签派正常率。此种情况下，航班放行基本要素相对稳定，签派员需重点监控大权重指标，在大权重指标无异常变化的情况下，可以签派放行。

表3 数值释义

4 结论

本文研究旨在提出一种基于模糊数学理论的高原机场签派放行决策支持方法。通过建立高原机场签派放行指标体系，构建决策支持模型，并完成对模型的求解，最终得出量化的结果用以辅助签派放行高原机场航班，最大限度地避免主、客观原因导致的返航备降，提高签派放行正常率。