劉洪偉，鄭 飛，蔡亞敏

(1.天津大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部，天津 300072；2.中國(guó)民航大學(xué) 民航安全科學(xué)研究所，天津 300300)

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基于熵權(quán)法的機(jī)場(chǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

劉洪偉1，鄭 飛1，蔡亞敏2

(1.天津大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部，天津 300072；2.中國(guó)民航大學(xué) 民航安全科學(xué)研究所，天津 300300)

結(jié)合國(guó)內(nèi)某民用機(jī)場(chǎng)的安全管理組織結(jié)構(gòu)、2008—2012年發(fā)生的事故和不安全事件，構(gòu)建了一套新的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，建立了機(jī)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)熵?cái)?shù)學(xué)模型，運(yùn)用層次分析法和熵權(quán)法確定各個(gè)指標(biāo)的綜合權(quán)重。以該機(jī)場(chǎng)為例驗(yàn)證了模型的有效性。由模型的研究結(jié)果可知：該機(jī)場(chǎng)飛行區(qū)運(yùn)控模塊的風(fēng)險(xiǎn)水平最高，其次是綜合安全管理模塊，再次是運(yùn)行控制模塊和航站區(qū)管理模塊，最后是空防安全管理模塊。將由模型得到的結(jié)果和該機(jī)場(chǎng)的實(shí)際運(yùn)行情況進(jìn)行了對(duì)比分析，其結(jié)果可為機(jī)場(chǎng)管理方提出一些改善建議。

機(jī)場(chǎng)運(yùn)行；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)；熵權(quán)；風(fēng)險(xiǎn)熵

機(jī)場(chǎng)作為民航四大子系統(tǒng)之一，其安全程度直接影響民航的安全水平。機(jī)場(chǎng)運(yùn)行安全的工作重心常常放在航空事故發(fā)生后的原因分析和預(yù)防措施的檢討上，這種方法只能起到亡羊補(bǔ)牢的作用。如果事先對(duì)各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行分析、評(píng)價(jià)，則相關(guān)部門可以及時(shí)采取改善措施，提高管理水平，降低機(jī)場(chǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)水平。

機(jī)場(chǎng)運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)是在建立安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，對(duì)機(jī)場(chǎng)運(yùn)行中的安全狀況進(jìn)行分析、評(píng)價(jià)。根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果，機(jī)場(chǎng)以安全運(yùn)行計(jì)劃、組織和控制等管理手段，減少不安全事件的發(fā)生。對(duì)機(jī)場(chǎng)進(jìn)行科學(xué)合理的安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)有助于機(jī)場(chǎng)管理方采取改善措施，對(duì)降低機(jī)場(chǎng)運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)水平意義重大。

國(guó)內(nèi)外對(duì)機(jī)場(chǎng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)已有一定的研究。在評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇上，大多基于SHEL模型建立指標(biāo)體系[1-5]，將人員、設(shè)備、環(huán)境、管理4個(gè)因素作為1級(jí)指標(biāo)，并在此基礎(chǔ)上劃分2級(jí)指標(biāo)，這些研究建立的指標(biāo)體系大同小異。

研究方法及研究?jī)?nèi)容主要集中在對(duì)機(jī)場(chǎng)建立評(píng)估模型或?qū)C(jī)場(chǎng)安全運(yùn)行的某一方面進(jìn)行評(píng)價(jià)方面。Wen-Kuei Lee[6]結(jié)合模糊語(yǔ)言和失效模式建立了一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型；羅帆等[3]運(yùn)用系統(tǒng)理論和預(yù)警理論開(kāi)展了機(jī)場(chǎng)安全和災(zāi)害預(yù)警管理的研究；劉剛等[7]利用灰色聚類方法結(jié)合層次分析法對(duì)機(jī)場(chǎng)進(jìn)行的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)；許桂梅等[8]建立了基于人的可靠性的跑道風(fēng)險(xiǎn)侵入評(píng)估模型；孫殿閣等[9]運(yùn)用Bow-Tie模型對(duì)機(jī)場(chǎng)外來(lái)物不安全事件進(jìn)行了分析；高揚(yáng)等[10]基于Bow-Tie模型就跑道入侵進(jìn)行了機(jī)場(chǎng)安全風(fēng)險(xiǎn)分析。文獻(xiàn)[8-10]關(guān)注的僅是機(jī)場(chǎng)的某一方面，沒(méi)有為機(jī)場(chǎng)進(jìn)行全面的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，因此需要建立新的評(píng)價(jià)體系，構(gòu)建新的評(píng)價(jià)模型。

機(jī)場(chǎng)運(yùn)行系統(tǒng)提供涵蓋旅客、貨物運(yùn)輸?shù)确?wù)，涉及的部門眾多。目前常見(jiàn)的基于SHEL的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系雖然可以涵蓋所有涉及到的問(wèn)題，但是人員、飛機(jī)、環(huán)境、管理每一方面都涉及幾乎所有部門，因此單一方面指標(biāo)的評(píng)價(jià)結(jié)果不能反映各部門的風(fēng)險(xiǎn)水平，所以構(gòu)建面向職能部門的指標(biāo)體系更具有實(shí)際意義。在此分析的基礎(chǔ)上，以國(guó)內(nèi)某民用機(jī)場(chǎng)為例，基于其職能部門的職責(zé)構(gòu)建了一套指標(biāo)體系，并建立了機(jī)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)熵?cái)?shù)學(xué)模型，運(yùn)用層次分析法和熵權(quán)法確定了各個(gè)指標(biāo)的綜合權(quán)重，計(jì)算出機(jī)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)熵值。將由模型得到的結(jié)果和該機(jī)場(chǎng)實(shí)際運(yùn)行中發(fā)生的不安全事件進(jìn)行了對(duì)比，發(fā)現(xiàn)模型分析結(jié)果符合實(shí)際情況，說(shuō)明了該評(píng)價(jià)模型的科學(xué)性。

1 構(gòu)建指標(biāo)體系

民用機(jī)場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)旨在分析出危險(xiǎn)因素后做出規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的改進(jìn)，選擇的評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)該具有針對(duì)性。本文改變基于SHEL模型建立評(píng)價(jià)指標(biāo)的方法，在對(duì)某機(jī)場(chǎng)進(jìn)行調(diào)研考察的基礎(chǔ)上，聯(lián)系該機(jī)場(chǎng)安全管理組織結(jié)構(gòu)與各部門的職責(zé)范圍，分析該機(jī)場(chǎng)2008—2012年的不安全事件，結(jié)合民航機(jī)場(chǎng)安全審計(jì)指標(biāo)體系[11-12]，綜合考慮飛機(jī)起降過(guò)程、機(jī)場(chǎng)運(yùn)行組織、制度建設(shè)、安檢系統(tǒng)、旅客管理等方面的因素，通過(guò)咨詢專家意見(jiàn)和剔除重疊的因素，最終構(gòu)建了由飛行區(qū)運(yùn)控、空防安全管理等5個(gè)1級(jí)指標(biāo)以及凈空管理、飛行區(qū)消防等25個(gè)2級(jí)指標(biāo)構(gòu)成的民航機(jī)場(chǎng)運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。該指標(biāo)體系的2級(jí)指標(biāo)涵蓋了各職能部門的主要業(yè)務(wù)，根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果可以判定具體職能部門的風(fēng)險(xiǎn)水平與機(jī)場(chǎng)整體風(fēng)險(xiǎn)水平。指標(biāo)體系見(jiàn)圖1。

圖1 機(jī)場(chǎng)運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2 民用機(jī)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)熵模型

熵(entropy)是德國(guó)科學(xué)家Clausius于 1865 年在討論熱循環(huán)時(shí)首次提出的，他把熵作為表達(dá)熱力學(xué)第二定律的概念[13]。熵，一般定義為某一物質(zhì)系統(tǒng)狀態(tài)概率的度量或說(shuō)明其可能出現(xiàn)的概率[14]。

2.1 信息熵的基本原理

信息是不確定性的減少量，因此可以通過(guò)度量不確定性來(lái)度量信息。熵是系統(tǒng)狀態(tài)不確定性(不確定度)的度量，應(yīng)用熵可以度量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中指標(biāo)數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的信息量。

文獻(xiàn)[13-14]定義了隨機(jī)變量X取值xk的可能性為：

(1)

式中P(xk)為xk發(fā)生的概率。

Shannon提出的離散隨機(jī)變量的熵公式為

H(xk)=H(p1,p2,…,pk)=∑pkI(xk)=

(2)

式中H(x)為系統(tǒng)的信息熵，能刻畫(huà)系統(tǒng)不確定程度的大小。信息熵值越大，系統(tǒng)越不確定；信息熵值越小，系統(tǒng)越確定[15]。

2.2 機(jī)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)熵?cái)?shù)學(xué)模型

風(fēng)險(xiǎn)的本質(zhì)是它所表現(xiàn)出的不確定性，這也是熵的本質(zhì)。機(jī)場(chǎng)不安全事件發(fā)生的隨機(jī)性，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)水平呈現(xiàn)波動(dòng)性，波動(dòng)性導(dǎo)致機(jī)場(chǎng)管理方無(wú)法對(duì)機(jī)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)水平做出準(zhǔn)確判斷，并且波動(dòng)性越大，越難采取合理的應(yīng)對(duì)措施，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)水平進(jìn)一步提高。

結(jié)合信息熵的定義與機(jī)場(chǎng)的實(shí)際運(yùn)行狀況，定義機(jī)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)熵的表達(dá)式為

(3)

式中：ki為對(duì)機(jī)場(chǎng)總體安全水平的權(quán)重系數(shù)；p(xi)為指標(biāo)xi的所代表信息的確定程度。熵值越大，機(jī)場(chǎng)安全運(yùn)行的安全風(fēng)險(xiǎn)越大。

2.2.1 風(fēng)險(xiǎn)熵計(jì)算

根據(jù)信息熵的定義以及不安全事件發(fā)生次數(shù)的無(wú)序性對(duì)機(jī)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)水平的影響，定義機(jī)場(chǎng)運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系中每個(gè)2級(jí)指標(biāo)的熵值，指標(biāo)熵值反映該指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的確知程度[16-17]。

對(duì)于m個(gè)指標(biāo)和n個(gè)被評(píng)價(jià)對(duì)象，有原始數(shù)據(jù)矩陣B=(bij)m×n。

對(duì)矩陣B進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，得到矩陣R=(rij)m×n，rij為第j個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象在第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)上的標(biāo)準(zhǔn)值，有0

(4)

第i個(gè)指標(biāo)的熵值計(jì)算公式為

(5)

2.2.2 權(quán)重計(jì)算

民用機(jī)場(chǎng)安全風(fēng)險(xiǎn)水平受多種因素影響，各種影響因素難以用準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)量化分析，并且機(jī)場(chǎng)運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的劃分主要依據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)判斷，具有不可避免的主觀性，因此本文綜合應(yīng)用AHP法和熵權(quán)法，主客觀相結(jié)合，既考慮了專家的經(jīng)驗(yàn)，又結(jié)合了機(jī)場(chǎng)運(yùn)行中的實(shí)際情況。

1) 基于AHP的主觀權(quán)重

AHP法是一種主觀賦權(quán)方法，它通過(guò)計(jì)算比較矩陣求最大特征值和特征向量確定指標(biāo)權(quán)重。AHP的基本思想[18-20]：首先，根據(jù)問(wèn)題的性質(zhì)及期望達(dá)到的目標(biāo)，將問(wèn)題分解成不同因素，按照各因素之間的相互影響和隸屬關(guān)系將其分層聚類組合，形成一個(gè)遞階的、有層次結(jié)構(gòu)的模型；然后，對(duì)模型中的每一層次因素的相對(duì)重要性以及專家對(duì)現(xiàn)實(shí)的判斷給予定量表示，再利用數(shù)學(xué)方法確定每一層次全部因素相對(duì)重要性的權(quán)重；最后，通過(guò)綜合計(jì)算各層次相對(duì)重要性的權(quán)重，得到最底層相對(duì)最高層重要性次序的組合權(quán)重值作為評(píng)價(jià)的依據(jù)[21-22]。

采用1～9標(biāo)度法構(gòu)造判斷矩陣，以P表示目標(biāo)，pi，pj(i，j=1，2，…，m)表示評(píng)價(jià)指標(biāo)，Pij表示pi對(duì)pj的重要性，由此可確定判斷矩陣為P=(Pij)m×m。判斷矩陣的比例標(biāo)度及含義見(jiàn)表1。

為了避免分配的權(quán)重不合理，需要計(jì)算隨機(jī)一致性比率C.R.，對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。計(jì)算公式為

C.R.=C.I./R.I.

(6)

其中：C.I.=(λmax-m)/(m-1)，為一般一致性指標(biāo)，λmax是判斷矩陣的最大特征根；R.I.為平均隨機(jī)一致性指標(biāo)，1～9階判斷矩陣的R.I.值見(jiàn)表2。

表1 判斷矩陣的比例標(biāo)度及含義

表2 平均隨機(jī)一致性指標(biāo)R.I.

當(dāng)C.R.<0.1時(shí)，認(rèn)為判斷矩陣有滿意的一致性，否則需要調(diào)整判斷矩陣，使之具有滿意的一致性。

判斷矩陣通過(guò)一致性檢驗(yàn)后，計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重。判斷矩陣最大特征值λmax的標(biāo)準(zhǔn)化特征向量記為A，A=(a1,a2,…,am)T，即指標(biāo)的AHP權(quán)重。求解方程為

(7)

2) 基于熵的客觀權(quán)重

熵權(quán)法是把各個(gè)評(píng)價(jià)單元的信息量化、綜合的方法，是一種客觀賦權(quán)方法。根據(jù)式(5)計(jì)算出的指標(biāo)熵值，第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)重可表示為

(8)

3) 綜合權(quán)重

AHP法確定的權(quán)重向量為A=(a1,a2,…,am)T，熵權(quán)法確定的權(quán)重向量為T=(t1,t2,…,tm)T，綜合權(quán)重計(jì)算公式如下：

(9)

基于AHP法和熵權(quán)法求得的綜合權(quán)重考慮了主、客觀因素，可以更真實(shí)地反映指標(biāo)的重要程度。

4) 機(jī)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)熵求解

由機(jī)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)熵的定義及以上步驟，可得機(jī)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)熵的計(jì)算公式為

(10)

3 實(shí)例分析

以某機(jī)場(chǎng)為例，請(qǐng)?jiān)摍C(jī)場(chǎng)管理人員對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)相對(duì)其他指標(biāo)的重要性進(jìn)行打分，進(jìn)而構(gòu)造判斷矩陣，并統(tǒng)計(jì)該機(jī)場(chǎng)2008—2012年發(fā)生的不安全事件，獲得計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)熵的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

3.1 指標(biāo)熵值計(jì)算

以飛行區(qū)運(yùn)控的不安全事件(表3)為例，計(jì)算飛行區(qū)運(yùn)控模塊各指標(biāo)的熵值。

表3 2008—2012年飛行區(qū)運(yùn)控模塊的不安全事件數(shù)目

按照影響機(jī)場(chǎng)運(yùn)行的事件數(shù)目，構(gòu)建初始數(shù)據(jù)矩陣，根據(jù)式(4)對(duì)初始矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，可得

由R1根據(jù)式(5)得到對(duì)應(yīng)指標(biāo)U1的各個(gè)2級(jí)指標(biāo)的熵值為：E1=(0.717，0.829，0.771，0.683，0.793，0.730，0.777，0.646)

同理可得其他2級(jí)指標(biāo)的熵值分別為：

E2=(0.010，0.826，0.431，0.431)

E3=(0.683，0.431，0.828，0.431)

E4=(0.646，0.010，0.826，0.010，0.670)

E5=(0.395，0.683，0.646，0.646)

3.2 權(quán)重計(jì)算

3.2.1 主觀權(quán)重

針對(duì)機(jī)場(chǎng)安全運(yùn)行的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究，按照表1給出的標(biāo)準(zhǔn)，采用1～9標(biāo)度法進(jìn)行評(píng)價(jià)，根據(jù)評(píng)分表，分別構(gòu)建1級(jí)指標(biāo)和2級(jí)指標(biāo)的判斷矩陣。以1級(jí)指標(biāo)的判斷矩陣為例，運(yùn)用層次分析法確定權(quán)重。結(jié)合多名專家對(duì)1級(jí)指標(biāo)對(duì)于機(jī)場(chǎng)安全的重要程度進(jìn)行判定，得出評(píng)分表，見(jiàn)表4。

表4 1級(jí)指標(biāo)評(píng)分

由評(píng)分表構(gòu)建判斷矩陣P，按照式(6)進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，得C.R.=0.019<0.1，判斷矩陣滿足一致性要求。由式(7)可得1級(jí)指標(biāo)的權(quán)重為A0=(0.433,0.267,0.100,0.147,0.053)。

同理可得各個(gè)2級(jí)指標(biāo)的主觀權(quán)重為：

A1=(0.048,0.100,0.022,0.038,0.328,

0.245,0.071,0.147)

A2=(0.056,0.571,0.132,0.241)

A3=(0.217,0.047,0.634,0.103)

A4=(0.320,0.084,0.041,0.415,0.140)

A5=(0.567,0.050,0.280,0.104)

3.2.2 客觀權(quán)重

依據(jù)熵權(quán)的計(jì)算式(8)，計(jì)算出1級(jí)指標(biāo)及所有2級(jí)指標(biāo)的客觀權(quán)重：

T0=(0.276,0.172,0.204,0.211,0.137)

T1=(0.138,0.083,0.112,0.155,0.101,0.131,0.108)

T2=(0.433,0.075,0.246,0.246)

T3=(0.195,0.350,0.106,0.349)

T4=(0.124，0.350，0.061，0.350，0.115)

T5=(0.371，0.195，0.217，0.217)

3.2.3 綜合權(quán)重

由式(7)可得1級(jí)指標(biāo)及2級(jí)指標(biāo)的綜合權(quán)重：

W0=(0.533，0.205，0.091，0.138，0.033)

W1=(0.054，0.068，0.021，0.048，0.272，0.265，0.063，0.209)

W2=(0.152，0.270，0.205，0.374)

W3=(0.261，0.102，0.415，0.222)

W4=(0.170，0.127，0.011，0.623，0.069)

W5=(0.693，0.032，0.200，0.074)

3.3 機(jī)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)熵的求解

機(jī)場(chǎng)安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的各個(gè)熵值的情況見(jiàn)表5。

3.4 結(jié)果分析

風(fēng)險(xiǎn)熵的計(jì)算綜合運(yùn)用了AHP法和熵權(quán)法。前者的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源于專家打分，反映了專家的主觀經(jīng)驗(yàn)；后者的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是2008—2012年各個(gè)指標(biāo)下發(fā)生的影響機(jī)場(chǎng)正常運(yùn)行的事件數(shù)目，是客觀值。風(fēng)險(xiǎn)熵的計(jì)算綜合采用了主、客觀方法，因此風(fēng)險(xiǎn)熵可以直觀地反映該指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)水平。

結(jié)合表5中計(jì)算結(jié)果與具體的不安全事件可以得出以下結(jié)論：

1) 5個(gè)1級(jí)指標(biāo)的安全風(fēng)險(xiǎn)水平由高到低依次為飛行區(qū)運(yùn)控、綜合安全管理、運(yùn)行控制、航站區(qū)管理、空防安全管理。在2008—2012年的5年間，飛行區(qū)運(yùn)控的每個(gè)2級(jí)指標(biāo)平均累計(jì)發(fā)生不安全事件17.5件，遠(yuǎn)高于其他指標(biāo)的不安全事件(空防安全管理部分僅為9.2件)。這從事實(shí)上說(shuō)明了飛行區(qū)運(yùn)控的風(fēng)險(xiǎn)水平高于其他部分，印證了模型的計(jì)算結(jié)果的正確性。

2) 飛行區(qū)運(yùn)控的2級(jí)指標(biāo)均具有較高的風(fēng)險(xiǎn)熵值，其中機(jī)坪、跑道等敏感區(qū)維護(hù)以及鳥(niǎo)害防治的熵值最大。由于機(jī)坪、跑道維護(hù)不周帶來(lái)的次生不安全事件很多，如5年間共發(fā)生86起輪胎扎傷事件，5年內(nèi)共發(fā)生鳥(niǎo)害事件共36件，高于其他指標(biāo)。與機(jī)場(chǎng)工作人員共同分析認(rèn)為：主要是由于相關(guān)人員對(duì)跑道異物“視而不見(jiàn)”導(dǎo)致跑道、滑行道上有外來(lái)物以及鳥(niǎo)害防治措施效率不高導(dǎo)致鳥(niǎo)害事件較多。這說(shuō)明敏感區(qū)維護(hù)人員的安全意識(shí)不強(qiáng)，機(jī)場(chǎng)管理方應(yīng)加強(qiáng)對(duì)工作人員的培訓(xùn)與考核，確保內(nèi)部工作人員安全意識(shí)合格并采取更合理的鳥(niǎo)害防治措施。

表5 各指標(biāo)的熵值及風(fēng)險(xiǎn)熵

3) 綜合安全管理的風(fēng)險(xiǎn)熵值略小于飛行區(qū)運(yùn)控的風(fēng)險(xiǎn)熵值，說(shuō)明綜合安全管理風(fēng)險(xiǎn)性較高。近5年有70起不安全事件是由綜合安全管理不到位引起，具體表現(xiàn)在：① 組織機(jī)構(gòu)不完善，致使一些工作被劃分到多個(gè)部門，各個(gè)部門之間相互推諉，導(dǎo)致日常檢查無(wú)法進(jìn)行；② 規(guī)章制度不完善，導(dǎo)致一些日常的檢查工作無(wú)章可循，員工按照自己的意愿去執(zhí)行工作，檢查不到位；③ 安全培訓(xùn)不到位，例如當(dāng)候機(jī)樓內(nèi)發(fā)現(xiàn)可疑物品時(shí)，保潔員不明確該如何處置。因此管理部門應(yīng)該明確劃分部門責(zé)任，建立健全的制度與執(zhí)行機(jī)制，使員工有章可循。

4) 空防安全管理模塊的熵值最小，說(shuō)明該機(jī)場(chǎng)空防管理效果良好。結(jié)合機(jī)場(chǎng)實(shí)際情況發(fā)現(xiàn)：一方面，雖然在貨運(yùn)區(qū)管理、內(nèi)部人員管理上發(fā)生了一些不安全事件，但后果的危險(xiǎn)性都很小，如貨運(yùn)拖車故障、內(nèi)部員工的車輛緊靠圍界停放等；另一方面，雖然安全檢查管理系統(tǒng)的不安全事件會(huì)帶來(lái)嚴(yán)重后果，但是從2008—2012年沒(méi)有發(fā)生一起此類不安全事件，由此可知該機(jī)場(chǎng)的空防安全管理風(fēng)險(xiǎn)水平很低，與計(jì)算結(jié)果相符合。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文在對(duì)某機(jī)場(chǎng)進(jìn)行調(diào)研考察的基礎(chǔ)上，結(jié)合民航機(jī)場(chǎng)保安審計(jì)的指標(biāo)體系，制定了一套基于業(yè)務(wù)模塊的指標(biāo)評(píng)價(jià)體系。該指標(biāo)體系可以準(zhǔn)確評(píng)價(jià)各個(gè)部門的風(fēng)險(xiǎn)水平和各個(gè)部門的管理水平，并依此提出針對(duì)性的改善措施。

根據(jù)信息熵原理，提出從不安全事件發(fā)生的無(wú)序性評(píng)價(jià)機(jī)場(chǎng)的安全性，并結(jié)合層次分析法定義了機(jī)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)熵，建立機(jī)場(chǎng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。該評(píng)價(jià)模型既充分考慮了專家的經(jīng)驗(yàn)，又結(jié)合了機(jī)場(chǎng)的實(shí)際情況，是一種主客觀相結(jié)合的評(píng)價(jià)方法。

根據(jù)建立的數(shù)學(xué)模型，結(jié)合某機(jī)場(chǎng)2008—2012年的所有不安全事件對(duì)該機(jī)場(chǎng)進(jìn)行安全評(píng)價(jià)。評(píng)價(jià)結(jié)果顯示機(jī)場(chǎng)5個(gè)職責(zé)模塊的風(fēng)險(xiǎn)水平從高到低為飛行區(qū)運(yùn)控、綜合安全、運(yùn)行控制、航站區(qū)、空防安全。該機(jī)場(chǎng)可以根據(jù)此順序?qū)⒂邢薜馁Y源有側(cè)重地分配給各個(gè)職能部門。

案例分析的結(jié)果與機(jī)場(chǎng)實(shí)際運(yùn)行狀況相符，表明該評(píng)價(jià)方法可行，實(shí)現(xiàn)了對(duì)指標(biāo)內(nèi)在規(guī)律和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的有效結(jié)合，得到的機(jī)場(chǎng)安全評(píng)價(jià)結(jié)果具有較好的可信度和準(zhǔn)確性。

風(fēng)險(xiǎn)熵值反映了機(jī)場(chǎng)安全的風(fēng)險(xiǎn)水平波動(dòng)性，識(shí)別出需要重點(diǎn)采取措施降低風(fēng)險(xiǎn)水平的模塊。雖然可以通過(guò)比較風(fēng)險(xiǎn)熵值的大小對(duì)比不同機(jī)場(chǎng)的管理水平，但如何根據(jù)某一機(jī)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)熵的大小判定該機(jī)場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)水平與管理水平有待進(jìn)一步研究。

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(責(zé)任編輯 陳 艷)

Risk Assessment of the Airport Operation Based on Entropy Weight

LIU Hong-wei1, ZHENG Fei1, CAI Ya-min2

(1.College of Management and Economics, Tianjin University, Tianjin 300072, China;2.Research Institute of Civil Aviation Safety, Civil Aviation University of China,Tianjin 300300, China)

Combining with the safety management organization structure of a domestic civil airport and the accidents or unsafe incidents happened in the airport between 2008 and 2012, a new index system was constructed to judge the airport’s safe level. Based on the system, the risk entropy model was built andweights for these indexes was syntheticallycomputed by using the analytic hierarchy process (AHP) method and the entropy-weight method. Taking the airport as an example, the effectiveness of the model was confirmed and the risk entropy values of all the management departments were calculated. The result shows, the airfield area operation and control part has the highest risk level, then the security management part, then operation and control part and terminal area part, and aviation security management part has the lowest risk level. Finally, on the basis of the entropy values, relevant departments’ risk levels were analyzed, and in terms of the incidents occurred during the actual operation of the airport, some suggestions to lower the risk level were given in consideration of the incidents occurred during the actual operation of the airport.

airport operation; risk assessment; entropy weight;risk entropy

2015-02-23 基金項(xiàng)目：國(guó)家基礎(chǔ)性科技工作專項(xiàng)(2012IM040500)

劉洪偉(1971—)，男，黑龍江齊齊哈爾人，博士研究生，副教授，主要從事風(fēng)險(xiǎn)管理、工業(yè)工程理論及應(yīng)用研究；通訊作者 鄭飛(1988—)，男，碩士研究生，主要從事風(fēng)險(xiǎn)管理研究，E-mail:zhengfeiworld@163.com。

劉洪偉，鄭飛，蔡亞敏.基于熵權(quán)法的機(jī)場(chǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2016(11):177-184.

format：LIU Hong-wei, ZHENG Fei, CAI Ya-min.Risk Assessment of the Airport Operation Based on Entropy Weight[J].Journal of Chongqing University of Technology(Natural Science)，2016(11):177-184.

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2016.11.029

O21

A

1674-8425(2016)11-0177-08