任杰　任嵩

摘 要：随着我国民航业高速发展，空中交通流量快速增长，空中交通系统面临越来越严重的机场拥挤和空域拥挤，需面对的飞行突发事件越来越多。在发生飞行突发事件时，空管的处置对于保证生命安全，减少财产损失，将灾害的影响降到最低有着不可替代的作用。文章对航班突发事件做了简单介绍并分析了突发事件产生的原因，针对其中的空管应急预案进行了深入研究，并且建立了空管应急处理的流量控制模型。结果表明该模型比FCFS模型更具经济优势。

关键词：飞行突发事件；应急处理；FCFS

中图分类号：V355 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2018）21-0077-04

Abstract： With the rapid development of our civil aviation industry and the rapid growth of air traffic flow， the air traffic system is facing more and more severe airport congestion and airspace congestion， facing more and more flight accidents. In the event of a flight accident， the disposal of the ATC will play an irreplaceable role in ensuring life safety， reducing property losses and minimizing the impact of disasters. This paper briefly introduces the flight accidents and analyzes the causes of the emergencies， conducts in-depth research on the ATC emergency plan， and establishes a traffic control model for ATC emergency response. The results show that this model is more economical than the FCFS model.

Keywords： flight incidents； emergency treatment； FCFS

引言

由于近年來民航事业的发展，航空器数量激增，使得空域拥挤，管制员压力增大。且航班飞行突发事故具有突发性，其事态的发展具有一定的不确定性和需要迅速决策的特点，所以对事故处置是否迅速且正确，对事故的后果将起到决定性的作用。

目前，国内外专家、学者对航班冲突进行了一些相关研究。文献[1]深入研究进场航空器的优化排序与调度，论文基于航空器四维轨迹预测，采用相关优化算法，研究进场航空器的优化排序与调度，并构建相应原型系统；文献[2]对着陆飞机排序问题进行了仿真计算；并与先到先服务算法、模拟退火算法、蚁群算法进行了对比研究。文献[3]建立了以时延作为目标函数的数学模型，然后引入分支策略选择出发点、伪随机比例分配选择下一架飞机以及遗传变异因子对当前解改进等以改善经典蚁群算法，并定义了对终端区飞机进场调度的具体算法；文献[4]采用协同航班调度策略和多目标优化调度模型，研究了多跑道降落航班的协同调度问题；文献[5]考虑终端区系统自身的复杂性和影响因素的随机性，当前多采用计算机仿真技术对终端区冲突进行评估。

1 航班突发事件的认识

广义上讲，民航突发事件是指民航系统认识范围之外或工作计划之外突然发生的，对其利益造成潜在威胁或造成损害的事件。这些事件既会对民航界的安全产生潜在威胁，也会对消费者的心理产生难以恢复的阴影。

狭义上讲，民航突发事件[6]是指在民航领域，一定地理区域内发生的大规模、对人民群众生命财产造成严重威胁或损坏的、负面影响强的事件或灾难。

1.1 航班突发事件的特点

民航突发事件具有以下特点：突发性，成因的综合性，紧迫性，后果的双重性，不确定性，一定的可预防性。

突发性是指事件往往是多种诱因相互作用的后果，因为某些因素自身具有突发性和随机性的特点，所以使得突发事件的发生具有突发性，随机性，突发事件不期而至，令人措手不及，而且客观条件的变化具有突然性，人们往往难以预料事件下一步的发展。

成因的综合性是指航班飞行涉及到航空公司，空中交通管理，机场服务三大部分。与飞行、机务、航管、空中服务，地面保障，等多方面的协调，组织和指挥密切相关，而且其组织协调受到自然环境和社会环境的影响较大，导致引发航班突发事件的原因也具有综合性，即通常是由人的失误，外部环境的突然变化，飞机故障或失控等相互作用造成的结果。

紧迫性是指航班飞行突发事件具有变化快且变化方向不确定等因素，所以对于航班飞行突发事件的反应和处理时间都十分紧迫，任何迟缓都会造成严重的后果和重大损失。

后果的双重性是指航班飞行突发事件如果不能及时得到有效正确的处理就会造成严重的后果，一方面是对人的生命财产和社会、环境等造成的损坏，另一方面是灾害发生后产生的社会心理影响，由于信息传播管道多，速度快，使灾害的影响迅速扩散，如果处理不及时就会造成严重的社会影响，包括引起部分人对乘坐飞机出行产生不安或恐惧以及对发生不安全事件的航空公司的声誉及形象造成负面影响。

不确定性是指突发事件的潜伏，爆发，发展，结束的规律和趋势不易为人所准确把握。

一定的可预防性是指航班突发事件事出有因，如果能够预先控制突发事件的原因，就能在一定程度上预防事件的发生。通过检测，识别，诊断，预控，及时解决机械故障并纠正人为失误，改善机场，航空公司，空管部门的管理水平，加强系统化的预警管理等可在一定程度上降低突发事件发生的几率。

1.2 航班飞行突发事件的分类

按照是否为航空器突发事件分类，分为航空器事件和非航空器事件。航空器事件包括航空器飞行中故障、飞机紧急迫降、航空器失事、航空器遭遇劫机等，非航空器事件包括恶劣天气、自然灾害、机场设施出现非正常情况、飞机上发生严重违法事件等。

根据飞行突发事件的严重程度分类。分为飞行事故和飞行事故征候。

1.3 航班飞行突发事件原因

在复杂的人机环系统中人是主要因素。包括飞行机组、空管人员、机务人员、管理人员等。在飞行中，机组是保证飞行安全的主要人员，当然这还需要空管的指挥与签派的协调等各方人员的相互配合与协调。在飞机的安全运行中必须始终考虑人的因素。

2 基于空管应急处置的流量控制模型

各约束条件意义：

式（1）表示各交叉航路上流量不超过其容量；

式（2）表示航路交叉口的流量不超过其容量；

式（3）表示一个时间t只能分配给一个航班f

式（4）表示一个航班f只能分配一个时间 t；

式（5）表示分配的时间不能早于预计到达交叉口的时间；

式（6）表示航班的延误时间不超过相应最大延误时间；

式（7）表示通过航路交叉口的两个相邻航班的时间间隔不能小于规定的最小安全间隔；

式（8）表示变量Yf，t的取值，取值为1时表示时间t分配给航班f，取值为0时表示此时隙不分配给该航班。

2.2 航班优先级的考虑

考虑到使延误带来的经济损失尽可能小，需要优先考虑延误损失较大的航班，所以需对航班进行优先等级划分。优先级的划分主要考虑机型、飞行任务的性质（如包机、定期航班、专机、调机飞行等）、实际载客人数、是否为连续航班等属性，根据各属性对航班的影响程度的大小，分别对各属性a赋一定的权值αa（0≤αa≤1），由于航班的延误损失是所有属性综合影响的结果，所以对于每个航班f赋予总权值αf，该总权值应满足：αf=a可以用总权值衡量航班的优先等级，即总权值越大，表明该航班越重要，优先级越高；对于总权值相等的航班，则按照FCFS排序。由于总权值越大的航班在相同延误时间内造成的延误成本越大，所以赋予不同航班对应的延误损失系数βf，该延误系数与航班優先等级成正比，βf=kαf（k>0）。设优先级最高级别为1级，排在最前面，其他级别依次往后排，优先等级高的航班可优先分配航路汇聚点预计到达时间之后满足约束条件的最早时间。

2.3 模型建立

交叉口汇聚航班排序算法步骤如下：

3 实例分析

识别对象集和指标集的确定

本文使用两条汇聚航路，即x=2，所用航班数据为北京首都机场某日10：00到11：00之间的部分航班的数据，如表1所示：

如表2显示，我们邀请民航一线管制人员和相关专家进行打分确定各部分权重比例。如表中所示载客量越多的航班所占的比重越大，连续航班、专机的航班的比重远远大于非航班、其他飞行任务的航班。

首先，数据赋初值。设连续航班与非连续航

班的最大可延误时间分别是Df，max={20min，60min}；

令k=1，？茁f=？琢f；航路R1上的航班容量C1=15，航班集合

f={f11，f12，f13，…，f110}。预计到达交叉口的时间为ESt=10：20，10：22，10：25，10：28，10：32，10：36，10：40，10：42，10：46，10：49；航路R2上航班容量C2=15，R2上航班集合为f={f21，f22，f23，…，f210}，预计到达交叉口的时间为ESt=10：21，10：24，10：26，10：31，10：35，10：38，10：41，10：43，10：48，10：51；按照预计到达时间的先后给航班机型排序A=H，H，L，M，H，L，H，H，M，M，L，M，L，M，H，L，L，M，H，L，

给各航班分配的时间为AC={10：20，10：23，10：26，10：29，10：32，10：35，10：38，10：41，10：44，10：47，10：50，10：53，10：56，10：59，11：02，11：05，11：08，11：11，11：14，11：17}

表3为用本模型和FCFS算法得到的仿真结果。

由表3可以看出通过控制飞机间隔使预计在10：20-10：51内到达受控空域的20航空器减少为11架，达到了控制流量的目的，同时在给航班排序时由于考虑了航班的优先级，相比FCFS算法，航班延误时间虽然相同，但是航班延误成本得以减少。

4 结束语

我国空域拥挤，航线密集，交叉航线不在少数，同时，随着民航业的迅速发展，航空器大量增加，航路拥挤。在发生突发事件或由于特殊情况导致空域容量降低时，需要通过控制空域入口流量来控制进入空域的流量，有时也需要解决航路汇聚处的航班冲突，因此流量控制不可避免，但是应考虑在保证安全的前提下使航班的延误成本降到最低，通过算例仿真，本模型比使用FCFS算法更具有经济上的优势，更具实用性。不足之处，样本选取较少，航班属性所占的权重是通过一线管制和专家给出，主观影响大，所用模型仍存在一定的缺陷，有待进一步的改进。

参考文献：

[1]蒋海行.进场航空器的优化排序研究[D].南京：南京航空航天大学，2014.

[2]赵嶷飞，朱潇，王红勇.终端区飞机排序的人工蜂群算法[J].科学技术与工程，2013，13（31）：9258-9262

[3]戴敏，庄夏，何元清.基于改进蚁群算法的终端区飞机进场调度设计[J].计算机测量与控制，2013，21（06）：1938-1940.

[4]张洪海，胡明华.多跑道着陆飞机协同调度多目标优化[J].西南交通大学学报，2009，44（03）：402-409.

[5]高伟，黄朝伟.重庆机场终端区容量评估的仿真研究[J].中国民航大学学报，2010，28（05）：1-4.

[6]巩敏.民航突发公共安全事件应急管理机制研究[D].武汉：武汉理工大学，2008.