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摘 要：本文从空中交通管制员技能定量评估策略分析入手，明确了评估步骤和主成分分析法的主要原理，之后结合实例分析探讨了主成分分析法的实际应用，验证表明，采用主成分分析方法评估空中交通管制员的客观性和科学性良好。
关键词：空中交通；管制员；技能评估；主成分分析
前言
空中交通管制员担负着维护空中交流秩序的重要责任，在我国民航事业快速发展的背景下，飞行架次日益增多，这就对空中交通管制员的技能水平提出了更高的要求，如何客观、准确的进行空中交通管制员技能评估至关重要。就目前来看，主流的评估方法大多为以管制员个人素质和管制服务作业过程为基础的人工评估方式，不仅忽略了对服务作业结果的评估，且缺乏一定的客观性和准确性。基于以上，本文结合实例，介绍分析了一种空中交通管制员技能评估的主成分分析方法，旨在为相关研究和实践提供参考。
1空中交通管制员技能定量评估策略
1.1评估步骤分析
（1）確定空中交通管制员技能定量评估指标。空中交通管制员管制服务品质包含管制运行安全性能、空中交通流密度、管制员工作负荷及管制运行效率性能等四个因子[1]，以此为基础确定，定量评价指标体系，以指标综合度、成熟度等为评判标准，同构专家调查法，确定空中交通管制员技能定量评估指标。
（2）多场景雷达模拟机测试。以专家意见为根据，针对特殊情况和空中交通流密度，设计多场景雷达模拟机测试，通过测试结果来分析空中交通管制员的技能水平，体现不同管制员在技能水平上的差异性。
（3）評估样本集的建立。以多场景雷达模拟机测试为基础，选择不同等级的空中交通管制员参加测试，对测试结果指标数据进行采集，实现评估样本集的建立。
（4）评估结果的计算。以主成分分析方法为基础，对样本综合得分进行计算，以此来获得空中交通管制员的技能评估结果。
1.2主成分分析方法
主成分分析方法是一种多元统计分析方法，在应用的过程中，将多个变量转化为几个主成分，即综合变量，多个原始变量的大部分信息会搭载在主成分中，表示为原始变量的相关种类线性组合。一般来说，对变量降维和解释主成分是主成分分析法的核心，下面来简要分析主成分分析方法的基本原理。
p维随机变量用X表示，X=[X1、X2、X3…，XP]，m维随机变量用Z表示，Z=[Z1、Z2、Z3…，Zm]，其中m ①Z=XU；
②Zi与Zj无关，即i≠j，j=1，2，…，m；
③Z1在Z线性组合中方差最大；
④Zi是与Z不相关的X所有线性组合中方差最大者。
则可以将Zi成为原变量X=[X1、X2、X3…，XP]的第i主成分。
根据相关矩阵知识，将X协方差矩阵m个较大特征值对应特征向量集合用U来表示，用表示Zi的贡献率，则=，前m个主成分贡献率的和能够反映其综合原始变量信息能力。一般来说，在信息损失不大的情况下，采用主成分分析方法，利用主成分来代替原始变量实现降维。
样本数据表示为，l在第i个主成分上的得分用表示，则可以得出样本综合得分的表达式（1）：
表达式（1）：
2实例分析
2.1多场景雷达模拟机测试设计
以昆明进近北扇作为考试空域环境，确定空中交通管制员技能定量评估指标如表1所示：
根据专家意见，设计5个场景的测试脚本，5个场景分别是：①场景1：扇区中等密度流量；②场景2：高密度流量；③场景3：复杂天气下中等密度流量；④场景4：航空器出现单发故障的中等密度流量；⑤场景5：陆空通话无线电失效的中等密度流量。
2.2空中交通管制员技能评估实施
选定三个等级共24名管制员参加5种不同场景雷达模拟机测试测试（每个等级8人），得到120组定量评估指标数据，作为样本。对样本数据进行预处理，以Matlab7.1软件为基础进行主成分分析算法，将样本数据重组为4个主成分，即综合指标，进行降维处理[2]。原始变量信息保存度为92.48%，对各个样本综合得分进行计算，用分值高低来反映管制员技能水平。主成分分析结果如表2所示：
3结论分析
综上所述，本文提出了空中交通管制员技能水平评估的主成分分析方法，并进行了实例分析，在5种场景下进行测试，发现测试结果高低差别明显，与众多特殊情况干扰的实际情况相同，印证了正常空中交通管制秩序的蝴蝶效应，管制调配难度较大，同时反映出空中交通管制员应当具备应急处置能力，这是其管制技能水平的重要体现。
参考文献：
[1]金占涛. 我国民航空中交通管制员在职培训研究[D].武汉理工大学，2010.
[2]刘丹. 基于主成分分析的空域使用效能评价[D].中国民用航空飞行学院，2015.
（作者单位：云南空管分局）
关键词：空中交通；管制员；技能评估；主成分分析
前言
空中交通管制员担负着维护空中交流秩序的重要责任，在我国民航事业快速发展的背景下，飞行架次日益增多，这就对空中交通管制员的技能水平提出了更高的要求，如何客观、准确的进行空中交通管制员技能评估至关重要。就目前来看，主流的评估方法大多为以管制员个人素质和管制服务作业过程为基础的人工评估方式，不仅忽略了对服务作业结果的评估，且缺乏一定的客观性和准确性。基于以上，本文结合实例，介绍分析了一种空中交通管制员技能评估的主成分分析方法，旨在为相关研究和实践提供参考。
1空中交通管制员技能定量评估策略
1.1评估步骤分析
（1）確定空中交通管制员技能定量评估指标。空中交通管制员管制服务品质包含管制运行安全性能、空中交通流密度、管制员工作负荷及管制运行效率性能等四个因子[1]，以此为基础确定，定量评价指标体系，以指标综合度、成熟度等为评判标准，同构专家调查法，确定空中交通管制员技能定量评估指标。
（2）多场景雷达模拟机测试。以专家意见为根据，针对特殊情况和空中交通流密度，设计多场景雷达模拟机测试，通过测试结果来分析空中交通管制员的技能水平，体现不同管制员在技能水平上的差异性。
（3）評估样本集的建立。以多场景雷达模拟机测试为基础，选择不同等级的空中交通管制员参加测试，对测试结果指标数据进行采集，实现评估样本集的建立。
（4）评估结果的计算。以主成分分析方法为基础，对样本综合得分进行计算，以此来获得空中交通管制员的技能评估结果。
1.2主成分分析方法
主成分分析方法是一种多元统计分析方法，在应用的过程中，将多个变量转化为几个主成分，即综合变量，多个原始变量的大部分信息会搭载在主成分中，表示为原始变量的相关种类线性组合。一般来说，对变量降维和解释主成分是主成分分析法的核心，下面来简要分析主成分分析方法的基本原理。
p维随机变量用X表示，X=[X1、X2、X3…，XP]，m维随机变量用Z表示，Z=[Z1、Z2、Z3…，Zm]，其中m
②Zi与Zj无关，即i≠j，j=1，2，…，m；
③Z1在Z线性组合中方差最大；
④Zi是与Z不相关的X所有线性组合中方差最大者。
则可以将Zi成为原变量X=[X1、X2、X3…，XP]的第i主成分。
根据相关矩阵知识，将X协方差矩阵m个较大特征值对应特征向量集合用U来表示，用表示Zi的贡献率，则=，前m个主成分贡献率的和能够反映其综合原始变量信息能力。一般来说，在信息损失不大的情况下，采用主成分分析方法，利用主成分来代替原始变量实现降维。
样本数据表示为，l在第i个主成分上的得分用表示，则可以得出样本综合得分的表达式（1）：
表达式（1）：
2实例分析
2.1多场景雷达模拟机测试设计
以昆明进近北扇作为考试空域环境，确定空中交通管制员技能定量评估指标如表1所示：
根据专家意见，设计5个场景的测试脚本，5个场景分别是：①场景1：扇区中等密度流量；②场景2：高密度流量；③场景3：复杂天气下中等密度流量；④场景4：航空器出现单发故障的中等密度流量；⑤场景5：陆空通话无线电失效的中等密度流量。
2.2空中交通管制员技能评估实施
选定三个等级共24名管制员参加5种不同场景雷达模拟机测试测试（每个等级8人），得到120组定量评估指标数据，作为样本。对样本数据进行预处理，以Matlab7.1软件为基础进行主成分分析算法，将样本数据重组为4个主成分，即综合指标，进行降维处理[2]。原始变量信息保存度为92.48%，对各个样本综合得分进行计算，用分值高低来反映管制员技能水平。主成分分析结果如表2所示：
3结论分析
综上所述，本文提出了空中交通管制员技能水平评估的主成分分析方法，并进行了实例分析，在5种场景下进行测试，发现测试结果高低差别明显，与众多特殊情况干扰的实际情况相同，印证了正常空中交通管制秩序的蝴蝶效应，管制调配难度较大，同时反映出空中交通管制员应当具备应急处置能力，这是其管制技能水平的重要体现。
参考文献：
[1]金占涛. 我国民航空中交通管制员在职培训研究[D].武汉理工大学，2010.
[2]刘丹. 基于主成分分析的空域使用效能评价[D].中国民用航空飞行学院，2015.
（作者单位：云南空管分局）