李龍海, 楊力源, 常鑫, 潘佳

(中國(guó)民航大學(xué)交通科學(xué)與工程學(xué)院, 天津 300300)

近年來(lái),由于新冠疫情肆虐全球和極端氣候的不斷增加,機(jī)場(chǎng)運(yùn)行過(guò)程中面臨的復(fù)雜狀況也在不斷增加。對(duì)于因天氣、空管、軍事活動(dòng)、疫情等原因產(chǎn)生的非常態(tài)運(yùn)行狀況,機(jī)場(chǎng)系統(tǒng)需要及時(shí)根據(jù)非常態(tài)原因做出適應(yīng)性的調(diào)整并盡快恢復(fù)正常運(yùn)行狀態(tài),這種機(jī)場(chǎng)容納非常態(tài)狀況并解除擾動(dòng)恢復(fù)正常運(yùn)行的能力被稱為機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性。機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性研究是交通運(yùn)輸系統(tǒng)韌性研究的一個(gè)重要子課題。

“韌性(resilience)”一詞起源于生態(tài)學(xué),后被廣泛應(yīng)用于工程領(lǐng)域[1]。Murray-Tuite[2]首次將韌性的概念引入交通運(yùn)輸工程領(lǐng)域中,并提出量化交通運(yùn)輸系統(tǒng)韌性的方法。隨著交通運(yùn)輸系統(tǒng)性能評(píng)估研究不斷深入,韌性已成為衡量各類交通運(yùn)輸子系統(tǒng)及多式聯(lián)運(yùn)交通系統(tǒng)性能的重要指標(biāo)之一[1,3]。當(dāng)前航空運(yùn)輸系統(tǒng)的韌性研究主要集中于航路航線網(wǎng)絡(luò)韌性和機(jī)場(chǎng)系統(tǒng)災(zāi)害韌性評(píng)估兩方面。航路航線網(wǎng)絡(luò)韌性方面,Clark等[4]將航空運(yùn)輸系統(tǒng)韌性定義為防范或降低自然災(zāi)害或人為事件對(duì)空中交通系統(tǒng)的擾動(dòng)的能力;Janic[5]開(kāi)發(fā)出一種新的評(píng)估方法評(píng)估航空運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)在受到大規(guī)模破壞性事件下的韌性、脆弱性和經(jīng)濟(jì)損失,且該方法可為樞紐機(jī)場(chǎng)位置的選取提供一定的參考;Dunn等[6]提出了“自適應(yīng)”和“永久”的修改空中網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的方法來(lái)提高空中交通網(wǎng)絡(luò)韌性,經(jīng)評(píng)估后得出“自適應(yīng)”修改的策略優(yōu)于“永久”修改的策略;王興隆等[7]通過(guò)建立航空網(wǎng)絡(luò)模型識(shí)別網(wǎng)絡(luò)影響力節(jié)點(diǎn),并對(duì)航空網(wǎng)絡(luò)連通魯棒性和功能魯棒性進(jìn)行評(píng)估;楊新湦等[8]通過(guò)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論中的度分布、聚類系數(shù)、平均路徑長(zhǎng)度等指標(biāo)分析中國(guó)航線網(wǎng)絡(luò)的變化特點(diǎn),在此基礎(chǔ)上對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)抗毀性進(jìn)行分析;陳欣等[9]運(yùn)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論證明中國(guó)長(zhǎng)三角航線網(wǎng)絡(luò)具有明顯的小世界特性和無(wú)標(biāo)度性,且抗毀性較差。機(jī)場(chǎng)系統(tǒng)災(zāi)害韌性方面,Faturechi等[10]提出一種基于整數(shù)L形分解的求解方法解決機(jī)場(chǎng)跑滑系統(tǒng)災(zāi)后其韌性評(píng)估與韌性提升問(wèn)題;Bao等[11]用機(jī)場(chǎng)系統(tǒng)的脆弱性和應(yīng)急能力衡量機(jī)場(chǎng)系統(tǒng)的韌性并用集對(duì)分析法分析其影響機(jī)制;Zhou等[12]以“恢復(fù)速度”作為衡量機(jī)場(chǎng)在不利天氣下韌性的指標(biāo),同時(shí)證明交通模式替代(高鐵)對(duì)于機(jī)場(chǎng)在不利天氣下的恢復(fù)速度具有促進(jìn)作用。Poo等[13]采用層次分析法(analytic hierarchy process,AHP)結(jié)合證據(jù)推理(evidential reasoning,ER)提出英國(guó)多個(gè)機(jī)場(chǎng)應(yīng)對(duì)氣候變化的韌性指標(biāo);Huang等[14]將機(jī)場(chǎng)韌性從探測(cè)、抵御、救援、恢復(fù)4個(gè)維度進(jìn)行多準(zhǔn)則決策,確定權(quán)重后用偏好組織排序法對(duì)特定機(jī)場(chǎng)韌性進(jìn)行打分并尋找其需要改善的環(huán)節(jié);Janic[15]運(yùn)用機(jī)場(chǎng)及其余利益相關(guān)方的運(yùn)營(yíng)、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和環(huán)境績(jī)效指標(biāo),根據(jù)機(jī)場(chǎng)系統(tǒng)災(zāi)后性能下降、適應(yīng)、恢復(fù)3個(gè)階段建立分析模型分析新冠肺炎背景下機(jī)場(chǎng)的恢復(fù)能力、魯棒性、脆弱性;黃潤(rùn)建[16]從社會(huì)-自然-技術(shù)的系統(tǒng)視角引入災(zāi)害韌性分析方法,從風(fēng)險(xiǎn)分析和韌性分析的角度構(gòu)建大型機(jī)場(chǎng)災(zāi)害韌性管理模式和指標(biāo)選取框架;王興隆等[17]建立機(jī)場(chǎng)在惡劣天氣下的韌性模型,并利用和優(yōu)化后的離場(chǎng)航班時(shí)刻分析對(duì)比機(jī)場(chǎng)在惡劣天氣下離場(chǎng)航班運(yùn)行韌性水平變化。

綜上所述,以往民航機(jī)場(chǎng)系統(tǒng)韌性研究多被當(dāng)作空中交通網(wǎng)絡(luò)韌性研究的一個(gè)子節(jié)點(diǎn),單個(gè)機(jī)場(chǎng)系統(tǒng)的韌性研究也主要集中在針對(duì)機(jī)場(chǎng)特定子系統(tǒng)或針對(duì)特定事件下的韌性研究;當(dāng)前缺少一套系統(tǒng)性評(píng)估指標(biāo)體系來(lái)對(duì)單個(gè)機(jī)場(chǎng)的運(yùn)行韌性做出準(zhǔn)確分析。因此,現(xiàn)首先對(duì)影響機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性的指標(biāo)進(jìn)行歸類總結(jié),結(jié)合韌性理論對(duì)指標(biāo)內(nèi)涵和量化形式進(jìn)行討論分析;之后結(jié)合運(yùn)行狀況對(duì)機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性進(jìn)行算例評(píng)估,研究結(jié)果可為機(jī)場(chǎng)當(dāng)局進(jìn)行流程改進(jìn)、優(yōu)化資源配置提供參考。

1 評(píng)估流程及指標(biāo)體系構(gòu)建

1.1 問(wèn)題描述及評(píng)估流程

針對(duì)異常狀況下機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性的評(píng)估,目的在于研究不同種類的不利事件對(duì)機(jī)場(chǎng)運(yùn)行的影響和機(jī)場(chǎng)對(duì)其吸收和恢復(fù)的能力。當(dāng)今機(jī)場(chǎng)運(yùn)行的環(huán)境與流程越來(lái)越復(fù)雜,因此選用的評(píng)估指標(biāo)與評(píng)估方法根據(jù)中國(guó)機(jī)場(chǎng)運(yùn)行的行業(yè)特點(diǎn),在傳統(tǒng)交通系統(tǒng)韌性評(píng)估的基礎(chǔ)上進(jìn)行補(bǔ)充與優(yōu)化。首先通過(guò)對(duì)中國(guó)運(yùn)輸機(jī)場(chǎng)發(fā)生的異常狀況進(jìn)行總結(jié)歸類,尋找對(duì)應(yīng)評(píng)估指標(biāo),尋找機(jī)場(chǎng)運(yùn)行一線經(jīng)驗(yàn)豐富的工作人員及行業(yè)內(nèi)專家根據(jù)評(píng)估方法進(jìn)行對(duì)各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行相對(duì)重要性打分,使用貝葉斯最佳-最差法Bayesian(best-worst method, BWM)對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重計(jì)算,最后利用多源異構(gòu)多準(zhǔn)則折衷排序(vise kriterijumska optimizacija kompromisno resenje, VIKOR)方法來(lái)對(duì)機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性進(jìn)行評(píng)分。

1.2 指標(biāo)體系構(gòu)建

工程領(lǐng)域中韌性一般包括適應(yīng)性、脆弱性、機(jī)動(dòng)性、冗余性、魯棒性、快速恢復(fù)性等十余個(gè)特性[2],其中交通運(yùn)輸領(lǐng)域中韌性因素可歸類為以下5個(gè)特性:可靠性、脆弱性、冗余性、魯棒性和快速恢復(fù)性,結(jié)合航空運(yùn)輸行業(yè)特點(diǎn)以及機(jī)場(chǎng)運(yùn)控風(fēng)險(xiǎn)管理與應(yīng)急處置流程,構(gòu)建指標(biāo)體系如表1所示。

表1 機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性評(píng)價(jià)指標(biāo)Table 1 Airport operational resilience evaluation index

機(jī)場(chǎng)運(yùn)行安全管理機(jī)制完整性U1: 機(jī)場(chǎng)運(yùn)行過(guò)程中對(duì)潛在隱患的檢測(cè)識(shí)別與預(yù)防處置能力。

機(jī)場(chǎng)運(yùn)行管理系統(tǒng)脆弱性U2:機(jī)場(chǎng)運(yùn)行管理受自身運(yùn)行狀況與自然環(huán)境、社會(huì)環(huán)境影響,在不利事件發(fā)生后系統(tǒng)性能的損失程度。

機(jī)場(chǎng)關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施冗余性U3:不利事件發(fā)生后機(jī)場(chǎng)關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施具有一定冗余度,替代受損部分確保機(jī)場(chǎng)正常運(yùn)行。

機(jī)場(chǎng)運(yùn)行管理系統(tǒng)魯棒性U4:不利事件發(fā)生后,機(jī)場(chǎng)的應(yīng)急處置及管理能力確保機(jī)場(chǎng)運(yùn)行管理系統(tǒng)仍具備一定的性能,實(shí)現(xiàn)運(yùn)行魯棒。

機(jī)場(chǎng)事后快速恢復(fù)性U5:機(jī)場(chǎng)運(yùn)行管理系統(tǒng)在不利事件后快速恢復(fù)正常運(yùn)行的能力。

2 基于貝葉斯BWM-VIKOR的機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性評(píng)估

2.1 貝葉斯BWM

最佳-最差法(BWM)由Jafar Rezaei在2013年提出,決策者選出最佳(最重要)的指標(biāo)與最差(最不重要)的指標(biāo),將其余標(biāo)準(zhǔn)與最佳、最差標(biāo)準(zhǔn)分別進(jìn)行兩兩比較,之后通過(guò)求解極大值與極小值獲取不同指標(biāo)的權(quán)重,最后計(jì)算每位專家權(quán)重的算術(shù)平均值或幾何平均值來(lái)求得最佳權(quán)重組合[18]。

該方法在聚合多位專家的權(quán)重意見(jiàn)時(shí)因計(jì)算其平均值容易導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果受異常打分值影響較大,無(wú)法準(zhǔn)確提供專家的總體偏好。因此Majid Mohammadi與Jafar Rezaei在2018年提出了貝葉斯BWM來(lái)解決該問(wèn)題,該方法將貝葉斯層次模型與最佳-最差法結(jié)合,建立權(quán)重的概率分布,集合多位專家評(píng)分后利用馬爾可夫鏈蒙特卡羅(Markov chain Monte Carlo,MCMC)技術(shù)來(lái)求出最優(yōu)權(quán)重,并引入Credal排名通過(guò)置信水平衡量專家組對(duì)各指標(biāo)的偏好程度[19]。

2.2 基于貝葉斯BWM的機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性權(quán)重計(jì)算

步驟1假設(shè)機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性評(píng)估需要n項(xiàng)指標(biāo),各指標(biāo)組成的權(quán)重評(píng)估矩陣C為

C={c1,c2,…,cj,…,cn},j=1,2,…,n

(1)

步驟2建立最佳指標(biāo)評(píng)估向量。

從各項(xiàng)指標(biāo)內(nèi)分別選取對(duì)機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性影響最大的指標(biāo)cB,其余指標(biāo)根據(jù)cB對(duì)重要程度進(jìn)行1～9分的評(píng)分,評(píng)分越高代表cB相對(duì)該指標(biāo)的重要程度越高,同等重要?jiǎng)t評(píng)分為1,得出BO(best to others)向量AB為

AB=(aB1,aB2,…,aBj,…,aBn)

(2)

式(2)中:aBj為最佳指標(biāo)相對(duì)其余各指標(biāo)的重要程度大小,其中aBB為最佳指標(biāo)相對(duì)其自身的取值,aBB=1,cj∈C。

步驟3同理,從各項(xiàng)指標(biāo)內(nèi)分別選取對(duì)機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性影響最小的指標(biāo)cW,根據(jù)其余指標(biāo)對(duì)cW的重要程度進(jìn)行1～9分的評(píng)分,評(píng)分越高代表該指標(biāo)相對(duì)cW的重要程度越強(qiáng),同等重要?jiǎng)t評(píng)分為1,得出OW(others to worst)向量AW為

AW=(a1W,a2W,…,ajW…,anW)T

(3)

式(3)中:ajW為各指標(biāo)相對(duì)最差標(biāo)準(zhǔn)重要程度的大小,其中aWW為最佳指標(biāo)相對(duì)其自身的取值,aWW=1,cj∈C。

步驟4最優(yōu)權(quán)重向量計(jì)算。

設(shè)第k位專家給出的最佳、最差向量計(jì)算出的權(quán)重向量wk為

wk=(w1,w2,…,wj,…,wn)

(4)

(5)

式(5)中:w為權(quán)重的概率分布,因此事件j的發(fā)生概率與該事件發(fā)生次數(shù)與總實(shí)驗(yàn)次數(shù)的比值成正比。

(6)

(7)

可推出

(8)

式中:wB為最佳指標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)重,j=1,2,…,n。

同理可得

(9)

(10)

可推出

(11)

式中:wW為最差指標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)重,j=1,2,…,n。

利用狄利克雷分布建立權(quán)重模型的分布來(lái)對(duì)最優(yōu)權(quán)重進(jìn)行估計(jì)。

(12)

式(12)中:α為向量參數(shù),通常設(shè)定為1。

wagg為聚合多位專家意見(jiàn)后給出的機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性最優(yōu)權(quán)重集,最優(yōu)權(quán)重集同樣服從向量參數(shù)為1的狄利克雷分布。

wagg～Dir(α)

(13)

集合所有專家的權(quán)重評(píng)分后使用MCMC技術(shù)來(lái)擬合wagg與wk的后驗(yàn)分布來(lái)獲得最優(yōu)權(quán)重。

步驟5測(cè)試機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性權(quán)重排名置信水平。

指標(biāo)ci權(quán)重大于指標(biāo)cj的概率為

(14)

(15)

(16)

若P(ci>cj)>0.5,則證明指標(biāo)ci權(quán)重大于指標(biāo)cj。

2.3 基于VIKOR法的機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性評(píng)估

VIKOR法是一種折衷排序的方法,該方法通的核心是確定正負(fù)理想解后,通過(guò)函數(shù)計(jì)算方案的折衷解,通過(guò)最大化群體效用與最小化個(gè)人遺憾來(lái)對(duì)多準(zhǔn)則決策方案進(jìn)行折衷排序,從而得到最優(yōu)解的方法[20]。

步驟1計(jì)算n位專家對(duì)評(píng)價(jià)方案各指標(biāo)共m項(xiàng)的評(píng)分值,構(gòu)建決策矩陣F。

(17)

式(17)中:fij為第j位專家對(duì)第i項(xiàng)指標(biāo)的評(píng)分值。

步驟2確定正負(fù)理想解。

正理想解:

i=1,2,…,m}

(18)

負(fù)理想解:

i=1,2,…,m}

(19)

式中:I1為效益型指標(biāo)集合;I2為成本型指標(biāo)集合。

步驟3計(jì)算群體效用值Si,個(gè)體遺憾值Ri。

(20)

(21)

式中:wj為各指標(biāo)權(quán)重。

步驟4計(jì)算決策指標(biāo)Qi。

(22)

(23)

式中:α為決策機(jī)制系數(shù),通常認(rèn)為群體效用與個(gè)人遺憾同等重要的情況下取α=0.5。Qi值越小,證明與期望水平差距越小,決策方案越優(yōu);Qi值越大,證明與期望水平差距越大,決策方案越差。

3 實(shí)例分析

為證明上述研究方法確定的指標(biāo)體系的科學(xué)性,選取中國(guó)4個(gè)區(qū)域性樞紐機(jī)場(chǎng)進(jìn)行算例分析,邀請(qǐng)7名民航科研機(jī)構(gòu)專家,其中5名具有副高級(jí)以上職稱且從業(yè)時(shí)長(zhǎng)超過(guò)10年,同時(shí)邀請(qǐng)8名具有10年以上工作經(jīng)驗(yàn)機(jī)場(chǎng)運(yùn)行管理的一線工作人員,共計(jì)15位專家對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)重要程度進(jìn)行重要性評(píng)估,同時(shí)結(jié)合研究選取的機(jī)場(chǎng)的具體情況對(duì)各個(gè)機(jī)場(chǎng)相應(yīng)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)分,利用MATLAB2021b軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理及計(jì)算。

3.1 貝葉斯BWM賦權(quán)結(jié)果

將獲得的貝葉斯BWM問(wèn)卷進(jìn)行一致性檢驗(yàn)[18],其平均一致性比例(CR)為0.018,表明研究所獲取的數(shù)據(jù)可以用來(lái)表示各項(xiàng)指標(biāo)的相對(duì)重要程度。通過(guò)MATLAB2021b軟件計(jì)算出對(duì)應(yīng)權(quán)重如表2所示。

表2 機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性指標(biāo)權(quán)重表Table 2 Airport operational resilience indicator weight table

其中一級(jí)指標(biāo)置信水平矩陣與置信水平排名圖分別如表3與圖1所示,例如:U1指標(biāo)權(quán)重排名優(yōu)于U2指標(biāo)的置信水平為0.981,其平均排名置信度為0.898,表明實(shí)驗(yàn)得出的權(quán)重排名擁有較高的可信水平。

圖1 機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性指標(biāo)置信水平排名圖Fig.1 Airport operational resilience indicator confidence level ranking chart

表3 機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性一級(jí)指標(biāo)置信水平矩陣Table 3 Confidence level matrix of the first-level indicator of airport operational resilience

3.2 VIKOR法具體機(jī)場(chǎng)算例評(píng)估結(jié)果

選取國(guó)內(nèi)4座大型樞紐機(jī)場(chǎng)或干線機(jī)場(chǎng)進(jìn)行機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性評(píng)估,其中A1機(jī)場(chǎng)、A2機(jī)場(chǎng)均位于中國(guó)華東地區(qū),其定位分別為門戶復(fù)合樞紐機(jī)場(chǎng)及干線機(jī)場(chǎng);A3機(jī)場(chǎng)位于中國(guó)華北地區(qū),其定位為大型國(guó)際樞紐機(jī)場(chǎng),國(guó)家發(fā)展的新動(dòng)力源;A4機(jī)場(chǎng)位于中國(guó)東南地區(qū),其定位為干線機(jī)場(chǎng)。表4為研究選取的4個(gè)機(jī)場(chǎng)的機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性得分情況。

表4 參評(píng)機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性得分及排名Table 4 Participating airport operational resilience scores and rankings

3.3 綜合評(píng)估結(jié)果分析

根據(jù)貝葉斯BWM賦權(quán)結(jié)合VIKOR法評(píng)估結(jié)果尋找影響機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性的關(guān)鍵因素,依據(jù)算例結(jié)果可以得到以下結(jié)論。

(1)機(jī)場(chǎng)運(yùn)行管理系統(tǒng)魯棒性權(quán)重占比較大(w4=0.276),其中機(jī)場(chǎng)應(yīng)急響應(yīng)能力、機(jī)場(chǎng)應(yīng)急保障投入的權(quán)重分別為w43=0.101與w42=0.062,分別在二級(jí)指標(biāo)權(quán)重排名第一位與第二位。由此可見(jiàn),機(jī)場(chǎng)對(duì)不利事件的及時(shí)有效處置是提升機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性的關(guān)鍵環(huán)節(jié),增強(qiáng)機(jī)場(chǎng)的應(yīng)急管理能力可以為機(jī)場(chǎng)運(yùn)行、旅客出行等方面提供有效保障。

(2)機(jī)場(chǎng)容量冗余(w3=0.059)是機(jī)場(chǎng)關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施冗余的突出體現(xiàn),機(jī)場(chǎng)容量冗余充足可以使機(jī)場(chǎng)有效應(yīng)對(duì)航班大量延誤或大量備降,提升繁忙時(shí)段機(jī)場(chǎng)運(yùn)行效率;先進(jìn)的機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面引導(dǎo)控制系統(tǒng)(w15=0.052)有助于提高機(jī)場(chǎng)運(yùn)行效率,同時(shí)降低事故率,對(duì)提升機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性起到事前預(yù)防的作用,選取的4個(gè)機(jī)場(chǎng)進(jìn)行運(yùn)行韌性評(píng)估的過(guò)程中排名第一的機(jī)場(chǎng)采用基于高級(jí)場(chǎng)面活動(dòng)引導(dǎo)與控制系統(tǒng)(advanced surface movement guidance and control systems,A-SMGCS)的全場(chǎng)景應(yīng)用平臺(tái)提升場(chǎng)面運(yùn)行引導(dǎo)控制能力,提升場(chǎng)面運(yùn)行效率的同時(shí)減少相關(guān)安全風(fēng)險(xiǎn)隱患,從源頭降低異常狀況發(fā)生概率,提升機(jī)場(chǎng)安全管理機(jī)制完整性與高效性。

(3)經(jīng)算例評(píng)估得分可知,參與評(píng)估的機(jī)場(chǎng)在機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性方面表現(xiàn)均較為良好,但是仍有部分指標(biāo)需進(jìn)行改進(jìn)。其余機(jī)場(chǎng)均可以參照A3機(jī)場(chǎng)有針對(duì)性地對(duì)機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性指標(biāo)進(jìn)行提升,改進(jìn)權(quán)重較高且重要程度較大的指標(biāo),并根據(jù)期望值確定改進(jìn)措施。

4 結(jié)論

(1)將機(jī)場(chǎng)運(yùn)行特點(diǎn)與交通運(yùn)輸工程韌性理論相結(jié)合,描述機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性的內(nèi)涵;提出機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性指標(biāo),建立機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性評(píng)估體系。

(2)在機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性評(píng)估指標(biāo)體系構(gòu)建的基礎(chǔ)上,基于最佳-最差法結(jié)合貝葉斯層次模型,通過(guò)MCMC實(shí)驗(yàn),利用概率論的方法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重分析與獲取;采用VIKOR法綜合群體效用值與個(gè)人遺憾值得出最終機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性評(píng)分,使評(píng)估結(jié)果更具有科學(xué)性與可靠性。選取4座機(jī)場(chǎng)進(jìn)行案例分析,驗(yàn)證評(píng)估方法可行性。

(3)根據(jù)指標(biāo)權(quán)重提取對(duì)機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性影響較大的指標(biāo),結(jié)合機(jī)場(chǎng)運(yùn)行實(shí)際情況,確定機(jī)場(chǎng)運(yùn)行管理系統(tǒng)在韌性提升方面需改進(jìn)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),為機(jī)場(chǎng)當(dāng)局決策提供理論支撐,提升機(jī)場(chǎng)應(yīng)對(duì)異常運(yùn)行狀況的能力。

(4)給出機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性的宏觀評(píng)價(jià),異常運(yùn)行狀況發(fā)生到其影響完全消失過(guò)程中機(jī)場(chǎng)運(yùn)行系統(tǒng)由于擾動(dòng)類別、資源調(diào)配等因素,其運(yùn)行韌性會(huì)產(chǎn)生動(dòng)態(tài)變化,如何對(duì)異常運(yùn)行狀況發(fā)生全生命周期下機(jī)場(chǎng)運(yùn)行韌性進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)估,是下一步研究的重點(diǎn)。