張兆寧，金偉偉（中國民航大學(xué)國家空管運(yùn)行安全技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津300300）

基于灰色關(guān)聯(lián)熵的進(jìn)近管制系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)性研究

張兆寧，金偉偉
（中國民航大學(xué)國家空管運(yùn)行安全技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津300300）

針對進(jìn)近管制系統(tǒng)運(yùn)行中的風(fēng)險(xiǎn)性問題，提出運(yùn)用耗散結(jié)構(gòu)中的熵值理論來研究進(jìn)近管制系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)性。首先，分析進(jìn)近管制系統(tǒng)運(yùn)行中的風(fēng)險(xiǎn)，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)因素集；然后，在此基礎(chǔ)上基于熵值理論對進(jìn)近管制系統(tǒng)進(jìn)行耗散結(jié)構(gòu)分析，給出進(jìn)近管制系統(tǒng)的熵流模型及其灰色關(guān)聯(lián)熵值計(jì)算方法，并通過系統(tǒng)熵變來判別系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)性增減變化；最后，通過分析導(dǎo)致某進(jìn)近管制中心不安全事件發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)因素，驗(yàn)證該方法的可行性。研究表明，把灰色關(guān)聯(lián)熵作為一個參數(shù)，能夠揭示進(jìn)近管制系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)性增減變化的規(guī)律。

進(jìn)近管制系統(tǒng)；風(fēng)險(xiǎn)性；耗散結(jié)構(gòu)；灰色關(guān)聯(lián)熵

進(jìn)近管制系統(tǒng)作為空管系統(tǒng)的一個子系統(tǒng)銜接著區(qū)域管制和塔臺管制，是其中一個關(guān)鍵的子系統(tǒng)。由于運(yùn)行過程中內(nèi)外安全環(huán)境不斷變化，危險(xiǎn)致因風(fēng)險(xiǎn)來源廣等很多不確定性，管制系統(tǒng)運(yùn)行中會潛伏著各種各樣的風(fēng)險(xiǎn)，易發(fā)空管不安全事件。如何探索進(jìn)近管制系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)性變化趨勢，是空中交通安全管理亟待解決的課題之一。有研究表明，發(fā)生在進(jìn)近管制范圍內(nèi)的空管不安全事件占29%，發(fā)生在區(qū)域管制范圍內(nèi)的占71%，區(qū)域管制范圍發(fā)生空管不安全事件的絕對值是進(jìn)近管制的1.82倍，但區(qū)域管制范圍的空中交通活動總量是進(jìn)近管制的數(shù)十倍，從發(fā)生空管不安全事件的相對比率看，進(jìn)近管制實(shí)際上要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于區(qū)域管制，這表明由于進(jìn)近管制的空間狹窄、飛行情況復(fù)雜，它們是空管不安全事件的易發(fā)地帶［1］。面對進(jìn)近管制系統(tǒng)運(yùn)行中易發(fā)空管不安全事件的現(xiàn)實(shí)，有必要開展進(jìn)近管制系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)性研究。

在空中交通管理的風(fēng)險(xiǎn)研究中，Peter［2］采用結(jié)構(gòu)化的、系統(tǒng)的方法來評估空管風(fēng)險(xiǎn)；張兆寧等［3］對安全和風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了定義，并詳細(xì)闡述了安全管理和風(fēng)險(xiǎn)管理的關(guān)系；丁松濱等［4］認(rèn)為空中交通系統(tǒng)是一個動態(tài)的復(fù)雜系統(tǒng)，并運(yùn)用系統(tǒng)動力學(xué)的基本原理和方法對空中交通系統(tǒng)安全管理進(jìn)行了分析?？梢妵鴥?nèi)外的學(xué)者針對空中交通系統(tǒng)的特點(diǎn)提出的風(fēng)險(xiǎn)管理的理論模型和方法等都有一定的實(shí)踐意義。

進(jìn)近管制系統(tǒng)是一個動態(tài)的復(fù)雜系統(tǒng)，系統(tǒng)運(yùn)行中潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素對系統(tǒng)安全運(yùn)行的影響具有不確定性和隨機(jī)性，適合運(yùn)用耗散結(jié)構(gòu)中的熵值來描述這種不確定性和隨機(jī)性。因此，本文以耗散結(jié)構(gòu)理論為指導(dǎo)，在對進(jìn)近管制風(fēng)險(xiǎn)的分析和分類的基礎(chǔ)上，建立熵流模型，計(jì)算出灰色關(guān)聯(lián)熵值，并利用系統(tǒng)熵變來揭示進(jìn)近管制系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)性變化的趨勢。

1　進(jìn)近管制風(fēng)險(xiǎn)因素集的構(gòu)建

進(jìn)近管制系統(tǒng)是一個復(fù)雜開放的系統(tǒng)，其包含人、機(jī)、環(huán)、管四個子系統(tǒng)，在提供空中交通服務(wù)過程中每個子系統(tǒng)都存在著很多對終端區(qū)空中交通安全造成威脅的風(fēng)險(xiǎn)。

1.1進(jìn)近管制風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)成要素

進(jìn)近管制風(fēng)險(xiǎn)主要與風(fēng)險(xiǎn)因素、風(fēng)險(xiǎn)不安全事件和風(fēng)險(xiǎn)損失緊密相關(guān)，這三者構(gòu)成了進(jìn)近管制風(fēng)險(xiǎn)的基本要件［5］。其中，風(fēng)險(xiǎn)因素是導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)不安全事件和風(fēng)險(xiǎn)損失發(fā)生的基礎(chǔ)和前提。

1.2進(jìn)近管制風(fēng)險(xiǎn)因素的分類

按進(jìn)近管制過程中風(fēng)險(xiǎn)的起源，并根據(jù)系統(tǒng)工程理論，可將進(jìn)近管制風(fēng)險(xiǎn)分為人為因素風(fēng)險(xiǎn)、設(shè)備因素風(fēng)險(xiǎn)、環(huán)境因素風(fēng)險(xiǎn)和管理因素風(fēng)險(xiǎn)。

人為因素風(fēng)險(xiǎn)是指進(jìn)近管制單位的管制員由于其自身的能力和素質(zhì)所引起的風(fēng)險(xiǎn)［6］，包括指揮中出現(xiàn)錯忘漏、精力分配不當(dāng)、復(fù)誦監(jiān)聽不足、違規(guī)操作、忽視雷達(dá)告警、飛行動態(tài)掌握不足、特情處置不力、監(jiān)控不力、進(jìn)程單使用不規(guī)范、管制員間配合不力、管制員與機(jī)組配合失效等。設(shè)備因素風(fēng)險(xiǎn)是指進(jìn)近管制單位在提供導(dǎo)航服務(wù)和空中交通服務(wù)中的各種設(shè)備配置、使用等所引起的風(fēng)險(xiǎn)，包括監(jiān)視、通信和導(dǎo)航設(shè)備缺陷及故障、設(shè)備維護(hù)不力等。環(huán)境因素風(fēng)險(xiǎn)是指進(jìn)近管制過程中的里外環(huán)境對管制員的影響所引起的風(fēng)險(xiǎn)，包括管制室工作環(huán)境不好、終端區(qū)內(nèi)高山等障礙物干擾、空中交通流量過大、惡劣天氣、不明飛行器或者是飛行動物干擾等，即空域情況不佳、通信環(huán)境不佳、氣象條件差、工作環(huán)境不佳。管理因素風(fēng)險(xiǎn)是指由于組織結(jié)構(gòu)、規(guī)章制度建設(shè)、技能培訓(xùn)和安全文化建設(shè)不足所引發(fā)的管制員技能、心理、思想甚至是身體方面出現(xiàn)問題所引起的風(fēng)險(xiǎn)，包括流量管理不合理、工作程序不合理、調(diào)配預(yù)案存在不足、現(xiàn)場管理不當(dāng)、排班不合理等。

2　進(jìn)近管制系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)性

本文對進(jìn)近管制系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)性的研究，主要以耗散結(jié)構(gòu)理論和熵理論為指導(dǎo)，首先對進(jìn)近管制系統(tǒng)進(jìn)行耗散結(jié)構(gòu)分析，然后在此基礎(chǔ)上引入熵流模型，并給出灰色關(guān)聯(lián)熵值的計(jì)算模型。

2.1進(jìn)近管制系統(tǒng)耗散結(jié)構(gòu)分析

進(jìn)近管制系統(tǒng)由人、機(jī)、環(huán)、管四個子系統(tǒng)構(gòu)成，各個子系統(tǒng)相互聯(lián)系、相互作用，構(gòu)成了一個復(fù)雜的系統(tǒng)。耗散結(jié)構(gòu)理論指出一個復(fù)雜的開放系統(tǒng)，在遠(yuǎn)離平衡狀態(tài)時，不斷地同外界進(jìn)行物質(zhì)、能量和信息交換，從中引入負(fù)熵流以減少系統(tǒng)的總熵。復(fù)雜系統(tǒng)的各個組成部分之間存在著非線性作用，并在漲落作用下通過自組織和突變形成新的有序的耗散結(jié)構(gòu)［7-10］。首先，進(jìn)近管制系統(tǒng)是一個開放的系統(tǒng)。進(jìn)近管制系統(tǒng)運(yùn)行過程中，管制員利用通信導(dǎo)航監(jiān)視設(shè)備獲得終端區(qū)的飛行、氣象等信息，這些信息又作用于整個管制系統(tǒng)，管制系統(tǒng)提供相應(yīng)的信息，實(shí)現(xiàn)了信息的交換；在能量和物質(zhì)交換方面，不同情況的飛行信息會對管制系統(tǒng)產(chǎn)生不同的影響，此過程中風(fēng)險(xiǎn)不可避免，如果控制風(fēng)險(xiǎn)避免差錯，提供優(yōu)質(zhì)的管制服務(wù)會產(chǎn)生好的管制服務(wù)影響力，這個過程完成了能量和物質(zhì)的輸入和輸出。其次，管制系統(tǒng)運(yùn)行中風(fēng)險(xiǎn)不可避免，風(fēng)險(xiǎn)隨著時間的積累和轉(zhuǎn)化，它會遠(yuǎn)離平衡態(tài)，使得管制系統(tǒng)處于不安全運(yùn)行狀態(tài)。復(fù)雜的進(jìn)近管制系統(tǒng)內(nèi)部各要素和子系統(tǒng)之間相互影響、相互制約存在著非線性的關(guān)系；另外，進(jìn)近管制系統(tǒng)還不斷受到外界的影響而產(chǎn)生無數(shù)個“小漲落”，受到漲落影響，風(fēng)險(xiǎn)達(dá)到一定的閥值時，系統(tǒng)就會產(chǎn)生“巨漲落”，使得系統(tǒng)運(yùn)行安全狀態(tài)發(fā)生突變。因此，進(jìn)近管制系統(tǒng)是個典型的耗散結(jié)構(gòu)，可以利用耗散結(jié)構(gòu)的熵與系統(tǒng)有序性的關(guān)系來研究進(jìn)近管制系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的演化機(jī)理。

2.2熵流模型

熵是關(guān)于概率分布的的函數(shù)［8］，可以用來描述系統(tǒng)由風(fēng)險(xiǎn)的存在而導(dǎo)致的無序程度，從而反映系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)性變化的過程。系統(tǒng)的熵值越大有序程度越低風(fēng)險(xiǎn)性越高，熵值越小有序度越高風(fēng)險(xiǎn)性越低［9］。進(jìn)近管制系統(tǒng)運(yùn)行中，四個子系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)因素隨著時間的積累產(chǎn)生正熵，而系統(tǒng)通過與外界交換信息、物質(zhì)和能量的過程中，由管制部門的風(fēng)險(xiǎn)管理形成自組織、自適應(yīng)，產(chǎn)生負(fù)熵，正熵和負(fù)熵共同影響著系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)性。在已識別的風(fēng)險(xiǎn)因素集的基礎(chǔ)上，建立進(jìn)近管制系統(tǒng)熵流模型，通過該模型表明管制系統(tǒng)中的正熵和負(fù)熵共同作用，推動著風(fēng)險(xiǎn)性的變化而對系統(tǒng)安全運(yùn)行造成影響，如圖1所示。

在耗散結(jié)構(gòu)理論中，把影響系統(tǒng)整體演化的過程參量稱為序參量，它的大小決定了系統(tǒng)有序程度的高低，所以系統(tǒng)的有序程度可以用序參量來表達(dá)?！皡f(xié)同論”研究表明，協(xié)同導(dǎo)致有序，不協(xié)同導(dǎo)致無序，而序參量決定著系統(tǒng)的演化方向［10-11］?；谏鲜龇治觯M(jìn)近管制系統(tǒng)能否安全有序的運(yùn)行取決于系統(tǒng)的序參量能否協(xié)同，對進(jìn)近管制系統(tǒng)而言就是取決于系統(tǒng)中潛在的風(fēng)險(xiǎn)。

2.3灰色關(guān)聯(lián)熵的計(jì)算模型

風(fēng)險(xiǎn)因素對系統(tǒng)結(jié)構(gòu)影響的不確定和發(fā)生的不確定性以及很多關(guān)系難以確切的定義，使得系統(tǒng)具有灰色特性，基于此本文引入灰色關(guān)聯(lián)熵。系統(tǒng)的序參量就是灰色關(guān)聯(lián)熵［12］，其計(jì)算過程如下:

設(shè)系統(tǒng)安全影響因素的時間序列為

X0=｛X0（1），X0（2），…，X0（n）｝

X1=｛X1（1），X1（2），…，X1（n）｝

X2=｛X2（1），X2（2），…，X2（n）｝

……

Xj=｛Xj（1），Xj（2），…，Xj（n）｝

其中，X0=｛X0（1），X0（2），…，X0（n）｝為進(jìn)近管制系統(tǒng)的參考序列。

根據(jù)公式Δi（k）=|X′0（k）-X′i（k）|，計(jì)算出差序列為

Δi（1），Δi（2），…，Δi（n）（i=1，2，…，j）

（2）計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)

關(guān)聯(lián)系數(shù)為

（i=1，2，…，j；k=1，2，…，n）

式中:β為分辨系數(shù)，β∈（0，1），一般取0.5。

Xi（k）表示為比較數(shù)列Xj對參考序列X0在k時刻的關(guān)聯(lián)系數(shù)，對其進(jìn)行歸一化處理，有

（3）通過上述研究內(nèi)容，根據(jù)參考文獻(xiàn)［13］～［18］提出的熵值計(jì)算模型，本文給出了進(jìn)近管制系統(tǒng)運(yùn)行中各種風(fēng)險(xiǎn)因素產(chǎn)生的灰色關(guān)聯(lián)正熵計(jì)算公式為

系統(tǒng)保障安全因素產(chǎn)生的灰色關(guān)聯(lián)負(fù)熵的計(jì)算公式為式中:Si（k）為第i個安全影響因素在k時刻產(chǎn)生的熵流值。

（4）由此得到安全影響因素的關(guān)聯(lián)熵矩陣M 為

（5）根據(jù)安全影響因素與參考序列的關(guān)聯(lián)度所占的比重構(gòu)造權(quán)重矩陣W=［w1，w2，…，wj］，關(guān)聯(lián)度計(jì)算公式為

（6）最后得到進(jìn)近管制系統(tǒng)運(yùn)行總熵S為

2.4進(jìn)近管制系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)性分析

進(jìn)近管制系統(tǒng)運(yùn)行過程中正熵和負(fù)熵不斷地流入，如果設(shè)進(jìn)近管制系統(tǒng)總熵為S，則有

式中:Sp為進(jìn)近管制系統(tǒng)運(yùn)行過程中源自于管制員的風(fēng)險(xiǎn)因素、設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)因素、環(huán)境的風(fēng)險(xiǎn)因素和管理的風(fēng)險(xiǎn)因素所帶來的正熵；Sn為進(jìn)近管制系統(tǒng)運(yùn)行過程中由系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管理和安全培訓(xùn)所帶來的負(fù)熵。

耗散結(jié)構(gòu)具有分叉現(xiàn)象，進(jìn)近管制系統(tǒng)是個耗散結(jié)構(gòu)，因此也具有這種分叉現(xiàn)象，如圖2所示。起初，系統(tǒng)內(nèi)外的環(huán)境對風(fēng)險(xiǎn)的影響較小，通過系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管理的自組織，可以自發(fā)地控制這些風(fēng)險(xiǎn)因素，使進(jìn)近管制系統(tǒng)處于穩(wěn)定的安全狀態(tài)（a段）；但隨著風(fēng)險(xiǎn)的積累和系統(tǒng)的漲落，此時系統(tǒng)會出現(xiàn)以下3種可能:

（1）當(dāng)系統(tǒng)總熵S＞0時，系統(tǒng)向著不平衡狀態(tài)演化（b段），當(dāng)管制系統(tǒng)安全影響因素共同發(fā)展的不平衡躍過系統(tǒng)穩(wěn)定的臨界閾值λ0時，進(jìn)近管制系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性大大增加。由熵變模型ΔS=Si（k+1）-Si（k）（ΔS為k～k+1時段，系統(tǒng)受內(nèi)外安全影響因素影響的熵變），并根據(jù)熵變值ΔS的大小可以判斷系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)性變化的方向和穩(wěn)定程度。當(dāng)ΔS＞0時，系統(tǒng)靠近熵增大產(chǎn)生突變的狀態(tài)，系統(tǒng)的無序度加大，系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)性持續(xù)增加，處于安全狀態(tài)惡化的過程中；當(dāng)ΔS＜0時，表示進(jìn)近管制系統(tǒng)的總熵在減小、有序度增強(qiáng)，風(fēng)險(xiǎn)得到控制，系統(tǒng)處于風(fēng)險(xiǎn)性較低的安全運(yùn)行狀態(tài)；當(dāng)ΔS=0時，表明在一定時間間隔內(nèi)總熵?zé)o變化，系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的正熵和風(fēng)險(xiǎn)管理產(chǎn)生的負(fù)熵一直處于勢均力敵的狀態(tài)。

（2）當(dāng)系統(tǒng)總熵S＜0時，Sn＜0且|Sn|＞Sp，系統(tǒng)安全管理產(chǎn)生的負(fù)熵抑制了風(fēng)險(xiǎn)因素產(chǎn)生正熵的影響，使系統(tǒng)的總熵減小為負(fù)值，系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)性變化趨勢走向有序和穩(wěn)定（c段）。

（3）當(dāng)系統(tǒng)總熵S=0時，系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)演化的有序趨勢和無序趨勢處于均衡狀態(tài)，系統(tǒng)整體上暫時處于一種安全平衡臨界狀態(tài)，但隨著兩者的相互影響以及系統(tǒng)安全影響因素的改變和外界環(huán)境的變化，這種臨界狀態(tài)終究會消失，系統(tǒng)要么轉(zhuǎn)向穩(wěn)定，要么轉(zhuǎn)向失穩(wěn)。

3　應(yīng)用實(shí)例

根據(jù)五個時間段導(dǎo)致某進(jìn)近管制中心不安全事件發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)因素統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以及空管專家對該管制中心的風(fēng)險(xiǎn)管理和安全培訓(xùn)的評價，本文得到該進(jìn)近管制系統(tǒng)安全影響因素統(tǒng)計(jì)表，見表1。

表1　進(jìn)近管制系統(tǒng)安全影響因素統(tǒng)計(jì)表Table 1 Statistical table of safety factors

根據(jù)表1各項(xiàng)安全影響因素的數(shù)據(jù)，按灰色關(guān)聯(lián)熵的計(jì)算模型進(jìn)行如下計(jì)算:

（2）由公式（6）計(jì)算出權(quán)重系數(shù)為

W=（0.390，0.006，0.052，0.052，0.300，0.200）

（3）根據(jù)公式（7）計(jì)算出該進(jìn)近管制系統(tǒng)運(yùn)行總熵S為

S=（1.778，1.767，1.750，1.763，1.762）

由以上計(jì)算出來的系統(tǒng)總熵結(jié)果，可知不同年份的系統(tǒng)總熵都是大于零的［S（k）＞0］，表明該進(jìn)近管制系統(tǒng)運(yùn)行具有風(fēng)險(xiǎn)性，這也驗(yàn)證了在每年都會發(fā)生空管不安全事件，只是有的年份發(fā)生的次數(shù)多，有的年份發(fā)生的次數(shù)少這一事實(shí)。

由熵變模型ΔS=Si（k+1）-Si（k）可以計(jì)算出熵變?yōu)?0.011，-0.010，0.013，-0.001。由此可知，該進(jìn)近管制系統(tǒng)的灰色關(guān)聯(lián)熵值的變化趨勢總體上是在減小的，即該進(jìn)近管制系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)性總的變化趨勢是向著減小的方向發(fā)展，其中由X3至X4時間段熵變值為0.013，大于0，表明系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)性在增加，處于安全狀態(tài)惡化的過程中。由表1也驗(yàn)證了這種變化趨勢:X4時間段，風(fēng)險(xiǎn)管理和安全培訓(xùn)的評分是這五個時間段中最低的，且導(dǎo)致不安全事件發(fā)生人的風(fēng)險(xiǎn)因素A3、A5、A8、A9、A10、A11也是發(fā)生次數(shù)最多的，而這些風(fēng)險(xiǎn)因素也是風(fēng)險(xiǎn)管理和安全培訓(xùn)所要重點(diǎn)監(jiān)控的風(fēng)險(xiǎn)，當(dāng)其實(shí)施的效果不佳時它們的風(fēng)險(xiǎn)性便會增大。說明加強(qiáng)系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管理和管制人員的安全培訓(xùn)，可以有效地控制進(jìn)近管制系統(tǒng)運(yùn)行中風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生，保障進(jìn)近管制系統(tǒng)安全有序地運(yùn)行。

4　結(jié) 論

本文在對進(jìn)近管制系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了分析和分類的基礎(chǔ)上，以耗散結(jié)構(gòu)理論為指導(dǎo)，對進(jìn)近管制這個復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行了耗散結(jié)構(gòu)分析，并通過熵流模型闡明了潛在的風(fēng)險(xiǎn)會增加系統(tǒng)熵，增大系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)性；同時，基于熵流模型，針對風(fēng)險(xiǎn)因素的灰色特性，引入灰色關(guān)聯(lián)熵，給出了灰色關(guān)聯(lián)熵值的具體計(jì)算方法，并以某進(jìn)近管制中心發(fā)生的不安全事件為例，計(jì)算出不同風(fēng)險(xiǎn)因素所產(chǎn)生的熵流值，根據(jù)計(jì)算結(jié)果，分析了該進(jìn)近管制中心五個時間段的風(fēng)險(xiǎn)性變化趨勢。

［1］劉亞軍.空管人為因素課題研究［R］.中國民航總局空中交通管理局，2002.

［2］Peter S.Risk assessment&mitigation in ATM［J］.Safety Science，2006，44（7）:629-655.

［3］張兆寧，馮守樂，王莉莉.民航安全管理與風(fēng)險(xiǎn)管理的關(guān)系［J］.中國民用航空，2011（4）:61-63.

［4］丁松濱，石榮，施和平.基于系統(tǒng)動力學(xué)的空中交通系統(tǒng)安全管理研究［J］.交通運(yùn)輸工程與信息學(xué)報(bào)，2007，4（4）:1-6.

［5］劉堂卿.空中交通管制安全風(fēng)險(xiǎn)耦合機(jī)理研究［D］.武漢:武漢理工大學(xué)，2011.

［6］Reason J.Human error:models and management［J］.BMJ，2000，320（7237）:768-770.

［7］Shannon C E，Weaver W.The Mathematical Theory of Communication［M］.Champaign，Illinois:University of Illinois Press，1959.

［8］Jaynes E T.Information theory and statistical mechanics［J］. Physical Review，1957，106（4）:620.

［9］汪送，王瑛，杜純，等.復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)熵的涌現(xiàn)與動力學(xué)傳播分析［J］.安全與環(huán)境工程，2013，20（2）:118-120，134.

［10］王光輝，劉怡君，王紅兵.基于耗散結(jié)構(gòu)理論的城市風(fēng)險(xiǎn)形成及演化機(jī)理研究［J］.城市發(fā)展研究，2014，（11）:017.

［11］張我華，王軍，孫林柱.災(zāi)害系統(tǒng)與災(zāi)變動力學(xué)［M］.北京:科學(xué)出版社，2011

［12］劉思峰.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用［M］.北京:科學(xué)出版社，2008.

［13］肖雪梅，王艷輝，張思帥，等.基于耗散結(jié)構(gòu)和熵的高速鐵路事故演化機(jī)理研究［J］.中國安全科學(xué)學(xué)報(bào)，2012，22（5）:99.

［14］閆鈺.基于耗散結(jié)構(gòu)理論的資產(chǎn)評估系統(tǒng)研究［D］.保定:河北農(nóng)業(yè)大學(xué)，2006.

［15］杜國梁，高金川，李瑞冬.基于模糊綜合評價法和熵值法的泥石流危險(xiǎn)度評價［J］.安全與環(huán)境工程，2013，20（5）:15-17，32.

［16］盧立紅，張學(xué)魁，商靠定，等.信息熵理論在火災(zāi)突發(fā)事件現(xiàn)場指揮機(jī)構(gòu)設(shè)置中的應(yīng)用［J］.安全與環(huán)境工程，2011，18（2）:65-69，76.

［17］王占武，唐凱，嚴(yán)良.基于熵權(quán)TOPSIS法的火電廠選址綜合決策［J］.安全與環(huán)境工程，2011，18（5）:103-106.

［18］王亞陽，王漢斌.基于熵值-理想點(diǎn)法的煤礦事故應(yīng)急資源調(diào)配研究［J］.安全與環(huán)境工程，2014，21（6）:135-139.

Study on Approach Control Risk Based on Gray Relational Entropy

ZHANG Zhaoning，JIN Weiwei
（Key State Laboratory of ATC Operation Safety Technology，CAUC，Tianjin 300300，China）

This study proposes to apply the entropy theory from the dissipative structure to studing the risk of approach control system.Eirstly，the paper analyses the approach control system risk and establishes the risk factors collection.Then on the basis of entropy theory，the paper analyses the dissipative structure of approach control system，proposes the entropy flow model for approach control system and its calculation method of gray relational entropy，and determines the change of the system risk by means of the system entropy.Einally，by analyzing the risk factors leading to unsafe events，the rationality of this method is verified.Research shows that taking the gray relation entropy as a parameter can reveal the approach control system risk change rules.

approach control systemic；risk；dissipative structure；gray relational entropy

X949

A

10.13578/j.cnki.issn.1671-1556.2015.05.030

1671-1556（2015）05-0168-05

2015-04-08

2015-08-07

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（71171190）；國家空管委科研項(xiàng)目（GKG201410001）

張兆寧（1964—），男，博士后，教授，主要從事空中交通管理方面的研究。E-mail:zzhaoning@263.net