基于贝叶斯网络的空中交通运输系统韧性评价

为准确刻画空中交通运输系统安全保障能力,引入韧性概念评估其抵御风险与恢复水平。建立层次化的贝叶斯网络模型,分析影响空中交通运输系统正常运行因素,评价系统韧性,并对2010—2019年中国空中交通运输系统韧性及变化趋势进行定量分析。通过调整模型各结点,分析因素对系统整体韧性水平的影响,以新冠疫情下底层结点的变化情况为例对系统整体韧性水平变化进行评估。研究结果表明,空中交通运输系统的总体韧性评价值在54%～60 2%之间,且随着社会经济不断发展呈现波动上升的趋势。在新冠疫情影响下系统服务水平受到较大影响,但系统整体仍能维持一定的韧性。贝叶斯网络模型较好地量化了空中交通运输系统韧性,是提高系统韧性的基础,为空中交通运输业可持续发展及抵御冲击提供有效调控策略和理论方法。     

恶劣天气下机场离场航班运行韧性评估及恢复

为保障恶劣天气下机场整体性能,科学评估机场离场航班运行韧性,提高航班恢复能力,从而有效缓解天气的影响。给出机场离场航班运行定义,从机场离场航班运行系统性能出发,分析航班离场延误时间、离场总延误时间、离场航班正常率和机场离场航班运行系统综合韧性指数4个指标,对系统在恶劣天气条件下的韧性变化进行评估;提出机场离场航班运行系统性能恢复策略,利用遗传算法对离场延误航班进行优化排序;以2012年北京首都国际机场“721”特大暴雨事件为实例进行数据分析,得到暴雨影响下首都机场的性能指标和韧性指数,对比分析机场离场航班运行系统性能及韧性水平变化。研究结果表明：受暴雨影响,机场离场航班运行系统综合韧性指数由0.457 3下降到0.062 8,暴雨减小后上升到0.222 3;在进行航班优化排序后,离场航班总延误时间减少了24.85%,优化后机场性能恢复速度提升了13.89%,优化后的机场离场航班运行系统最小韧性指数提升了13.38%,系统性能优先恢复至初始状态,表明所提恢复策略有效。