宋晓芳

摘  要：针对传统中小机场空中交通管制运行风险分析方法一致性系数较低，为此提出基于SHEL模型的中小机场空中交通管制运行风险分析。根据《中小机场空中交通管制运行管理体系》选取风险类和风险指标，将选取的风险类和风险指标输入到SHEL模型中，利用SHEL模型计算出单指标风险值和风险类风险值，最后将该两种风险值综合评价，得到中小机场空中交通管制运行综合风险值，根据风险值确定风险等级，以此完成基于SHEL模型的中小机场空中交通管制运行风险分析。经实验证明，此次设计分析方法一致性系数高于传统方法。

关键词：SHEL模型  中小机场  空中交通管制  运行风险

中图分类号：X949          文献标识码：A                   文章编号：1674-098X（2021）03（a）-0140-03

Operational Risk Analysis of Air Traffic Control in Small and Medium Airports Based on SHEL Model

SONG Xiaofang

（Navigation Support Department， Changzhi Airport Co.， Ltd.， Changzhi， Shanxi Province， 046000 China）

Abstract： In view of the low consistency coefficient of the traditional air traffic control operation risk analysis methods of small and medium airports， a SHEL model-based air traffic control operation risk analysis of small and medium airports is proposed. According to the "Small and Medium Airport Air Traffic Control Operation Management System"， select the risk categories and risk indicators， input the selected risk categories and risk indicators into the SHEL model， use the SHEL model to calculate the single indicator risk value and the risk category risk value， and finally The two kinds of risk values are comprehensively evaluated， and the comprehensive risk value of air traffic control operation of small and medium airports is obtained， and the risk level is determined according to the risk value， thereby completing the risk analysis of air traffic control operation of small and medium airports based on the SHEL model. Experiments have proved that the consistency coefficient of the design analysis method is higher than that of the traditional method.

Key Words： SHEL model; Small and medium airports; Air traffic control; Operational risk

空中交通管制是中小型機场航空系统中一项关键组成部分，是中小机场安全运营的重要保证，一个中小机场平均每天空中运输飞行将近500架次，时间累积32万h，其中事故率平均为6.4%每百万h，因此一方面可以看出中小机场的稳定发展离不开一个完善的空中交通管制，另一方面可能看出中小机场空中交通管制存在着一定的安全风险[1-2]。若要有效控制和减小中小机场空中交通管制运行风险，首要条件就是要准确分析出存在的风险，才能采取相应的解决措施，但是目前应用于该方面的风险分析方法一致性系数较低，无法满足中小机场空中交通管制运行风险分析需求，为此提出基于SHEL模型的中小机场空中交通管制运行风险分析。

1  空中交通管制运行风险分析

1.1 运行风险类和风险指标确定及提取

《中小机场空中交通管制运行管理体系》中将风险归类为十种，其中包括人为风险、通信负荷风险、管制设备风险、交通特征风险、天气风险、飞行风险、空中交通流量风险、冲突风险、管制移交风险以及间隔风险，将该十种风险作为待分析风险类。为了更准确的分析出中小机场空中交通管制运行存在的风险，从该十个风险类入手，选取中小机场空中交通管制实时运行中的风险指标，具体如表1所示。

对于以上确定的风险类和风险指标数据提取，将中小机场空中交通管制运行报告系统作为数据源，该系统涵盖所有中小机场空中交通管制运行数据，覆盖范围比较广，内容比较全面，从该系统中提取到以上提出的风险类和风险因素数据，为后续中小机场空中交通管制运行风险等级评估奠定基础。

1.2 基于SHEL模型评估的运行风险等级

为了实现对中小机场空中交通管制运行风险动态精准评估，此次利用SHEL模型分析中小机场空中交通管制运行风险等级和风险值，SHEL模型是由硬件、软件、环境以及人员四个因素所组合而成[3]。該模型是以人作为核心因素，其他三个因素均是以人员这一因素相匹配，四个因素是相互配合的关系，四个因素共同协作才能实现模型高效运行。

将提取到的风险类和风险指标数据分成硬件、软件、环境和人件四种类别，将分类后的数据输入到SHEL模型中，利用SHEL模型计算出各个风险因素和风险类所对应的风险值，并在此基础上计算出综合风险值和风险等级。

利用SHEL模型计算出单个风险指标评估值，其计算公式如下所示：

（1）

公式（1）中，x表示风险指标评估值;k表示风险指标在SHEL模型评估周期内出现的频次;d表示风险指标权重值[4-6]。利用上述公式对选取的所有风险指标评估值计算，在此基础上对风险类评估值计算，其计算公式如下

（2）

公式（2）中，y表示风险类评估值;n表示风险类包含的风险指标数量;表示风险类中风险指标评估值。利用公式（2）将选取的10个中小机场空中交通管制运行风险类的评估值计算。在得出单指标风险评估值和风险类评估值后，经过相关资料和专家咨询发现，以上两种风险值具有一定的相关性，但是单单以其中一个作为风险评估依据，并不能准确推算出中小机场空中交通管制运行风险。鉴于此，在此基础上利用SHEL模型深入分析，得出中小机场空中交通管制运行风险综合评估值，其计算公式如下：

（3）

公式（3）中，z为中小机场空中交通管制运行风险综合评估值。根据SHEL模型输出的评估结果，确定中小机场空中交通管制运行风险等级，此次将中小机场空中交通管制运行风险分为低风险、中等风险、高风险、超高风险四个等级。SHEL模型会根据计算得到的风险值自动判断出所对应的风险等级，以及控制风险采取对应措施。

2  对比实验

2.1 实验流程

实验以某中小机场空中交通管制作为实验对象，该交通管制范围为地面到空中6500m，运用此次设计方法与传统方法，分析该中小机场空中交通管制运行风险。实验中将SHEL模型分析周期设定为30min，每个周期内调取交通管制协调与移交、通讯设备和雷达设备运行、管制工作程序、飞行动态、气候、交通管制间隔各50分报告，将其作为数据来源;实验设计两种方法分析时间为2.5h;运用公式（1）、（2）、（3）计算出单风险指标评估值、风险类评估值以及综合风险评估值;记录两种方法分析数据，从中随机选取五个时间点的风险分析数值，将其作为实验数据，具体如表2所示。

根据实验数据利用JGF软件计算出两种方法的一致性系数，一致性系数取值范围在0～1之间，其表示分析结果与实际结果的一致性程度，系数值越接近1说明分析结果与实际结果越相符合，分析精度越高。实验将两种方法的一致性系数作为实验结果，对两种方法对比。

2.2 实验结果分析

根据JGF软件计算得出的两种方法一致性系数，对比两种分析方法，实验结果如表3所示。

从表3可以看出，此次设计方法分析结果的一致性系数在0.94～0.99之间，高于传统方法，说明此次设计方法分析的结果基本与实际值相符，能够准确描述中小机场空中交通管制运行风险，具有良好的适用性和可行性，能够满足中小机场空中交通管制运行风险分析精度需求。

3  结语

本文以SHEL模型分析理论作为理论依据，设计一个新的中小机场空中交通管制运行风险分析方法，通过合理筛选风险类和风险因素，利用SHEL模型分析风险值和风险等级，经过实验论证，证明本次设计分析方法具有较高的可信度，相对于传统方法更适用于中小机场空中交通管制运行风险分析，为中小机场空中交通管制运行提供安全保障。本文研究尚有不全面之处，今后会对大型机场空中交通管制运行风险分析进行深入研究，促进民航产业迅速发展。

参考文献

[1] 何文杰.民航空中管制的人为安全风险及措施分析[J].科技资讯，2020，18（2）：244-245.

[2] 蒋宏，安丽娜，吴羽杰.“SHEL”模型在产品质量监测信息安全风险防控中的应用[J].电子技术与软件工程，2020，75（15）：241-242.

[3] 陈倩.浅谈大数据与空中交通管制服务的结合应用[J].科技资讯，2020，18（2）：91-92.

[4] 刘佳伟.民航空中交通管理运行过程中的不安全因素探究[J].科技资讯，2019，17（5）：119，121.

[5] 王莉莉，王航臣.突发事件下大规模空中交通流量管理的组合优化模型[J].航空学报，2019，40（8）：223-235.

[6] 万俊强，张敏.基于博弈论集对分析的空管风险态势评估[J].中国安全科学学报，2018，28（11）：146-152.