试析空中交通管制安全风险预警的决策模式

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  [摘 要]随着我国航空运输业的不断发展,空中的交通流量也呈现出持续增加的趋势,使得我国空域环境越来越复杂,对其的管理难度也在不断加深,这对我国空中交通的管制服务机制来说是一大挑战。近几年来,不断出现的空中交通事故也为我国空中交通的风险管理敲响了警钟。
  [关键词]空域环境 管制服务机制 风险管理
  中图分类号:V355 文献标识码:A 文章编号:1009-914X(2016)03-0097-01
  一、引言
  空中交通管制是空中交通管理的重要环节,其特点在于根据空中安排的飞行计划,对于在空中飞行的飞机的活动进行全程的有效管理和控制,包括划分飞机的飞行航线、飞行的空域等,通信、各种导航及时以及监控手段是实现空中交通管制,降低风险的重要手段,而空中交通管制的目的在在于最大限度的保证飞机在空中飞行的安全,确保各航班按照既定的线路有序飞行。
  二、空中交通管制的安全风险的重要性
  无数的空难事件都表明,空中交通是存在一定的风险的,一旦发生事故,其所带来的损失是巨大的。法航空客A330客机坠毁导致50多人死亡,1977年两架波音747巨无霸客机在跑道上高速相撞导致500多人死亡等。这些事实都在告诉我们空中交通的管制却是也存在风险的,各种飞行事故的出现也都是空中交通管制风险系统的缺陷带来的,因此加强空中交通管制,有效预防是十分有必要的。首先,导致交通安全事故的发生的因素是多样的,各个因素之间可能没有必然的联系,但是却可能相互作用,引起事故的出现,因此这对于交通管制风险的工作人员有着较高的专业要求,其次,交通管制系统由两个重要的部分组成,其中一个是外部的管制系统,这主要由航空有关的各职能部门组成,另一个则是内部系统,主要由气象、管制、通讯等有关的部门构成。最后,各种潜在的安全风险有可能带来重大的空中交通事故,对整个的空中管制系统带来较大的威胁,影响空中交通的有序进行。
  三、空中交通管制安全风险预警的决策模式
  空中交通管制的安全风险的目的在于减少不必要的经济损失,提高对决策对象的把握程度,有效的管理和消除各种潜在的不稳定性的风险,最大限度的确保空中交通的安全性。目前,空中交通管制安全风险预警的决策模式主要有:
  (一) 预测模式
  预测模式下的风险预警决策模式最主要的目的在于加强事前的控制。预测根据预警的对象目前或者是过去的情况对其即将发生的情况或可能呈现的状态进行合理的推测和估计,空中交通管制安全风险的预测模式就是要根据过去出现的风险事件,包括事件出现的频率、诱发的原因等,结合已经获得的情报或信息,运用各种科学预测手段以及设备、技术对被监控的对象的未来可能出现的状况提前预测,以做好防范的准备,为风险管理的决策提供重要的科学的数据依据,以提高风险决策的科学性。风险预测的可行性原理主要在于风险是可预知的、事物的发展是一个连续不断的过程、引发不安全事故的风险可以类推等。预测模式的实施步骤主是:首先要確定被预测的对象,其次是要收集与被预测对象有关的各种数据资料,收集的越详细,预测准确性就越高,合理确定所使用的预测方法和使用的预测模型,提高预测的准确度,为决策提供重要的依据。
  (二)评估模式
  诺贝尔经济学奖获得者西蒙认为管理从某个角度上来讲就是一种决策,而评估的目的在于确定决策是否科学可行。空中交通系统随着航空交通流量的不断增多变得日益复杂,这就决定了空中交通管制安全风险评估工作的复杂性。目前评估决策模式已经在空中交通安全风险预警管理领域得到广泛的应用,评估的方法主要有加权综合评价法、模糊综合评价法等,近些年才兴起的依托于计算机技术的人工神经网络评估方法等。而评估的过程从本质上来讲也是一个诊断问题的过程,在这个模式下,必须要遵循识别一诊断一发布一行动的评估程序,识别即正确辨认存在的各种隐性和显性的风险因子,诊断即正确判断问题的所在,注意深入分析被诊断出的问题的原因,减少人为因素对诊断结果客观性的影响;发布即及时发布预警信号,引起决策者的注意,行动即将相关的数据提供给决策部门,使其及时采取措施消除风险,在这四个环节中,减少人为因素影响的重要方法就是使各项评估指标量化,而对于空管安全风险的评估指标的选择来说,笔者认为可以从人(工作人员)、机(飞机)、环(环境)、管(管理)四个方面来进行逐一量化,而所选取的指标则必须要符合科学性、适用性、系统性、可比性及灵敏性四个原则,确保最大限度的降低事故发生的机率。
  四、结 语
  本文着重对空中交通管制安全风险预警两种重要的决策模式进行了详细的阐述,希望能为相关的研究提供重要参考价值。
  参考文献:
  [1]罗帆.刘小平.基于系统动力学的空管安全风险情景预警决策模型仿真 [J].系统工程,2014(01):12-16.
  [2]罗帆.杨智.交通流量增长下的空中管制安全风险预警及阈值确定 [J].科技导报,2012,02(08):7-9.
  [3]周航.王瑛.基于SHEL模型和神经网络的空中交通管制风险预警研究[J].安全与环境学报,2014(06):12-14.
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