夏宇,张小琴
(1.四川大学计算机学院,成都 610065;2.阿坝师范学院生化系,汶川 623002)
军民航空管联合运行中管制员工作负荷及碳排放的研究
夏宇1,张小琴2
(1.四川大学计算机学院,成都610065;2.阿坝师范学院生化系,汶川623002)
空域紧张和飞行流量剧增是军民航反映最为强烈的问题[1]。空中交通管制员是管制工作的核心,管制员的工作负荷及工作能力一定程度上决定了空管系统的运行效率,而空域的划设及调整又对管制员的工作负荷产生较大影响,故空域资源的优化配置[2]是对空管系统进行效能评估的影响因素。空管系统基本要素涉及的另一方面为飞行流量。从社会效益角度出发,飞行碳排放量指标是军民航空管联合运行效能评估系统的重要组成部分。夏正洪等人采用层次分析法及专家调查法评估空管系统效能[3]。本文以成都地区当前军民航飞行流量和空域结构为基础,在飞行流量合理增长和空域灵活使用情况下,分析管制员工作负荷及飞行碳排放量的变化,进而评估联合运行的效能。
根据Wiener和Nagel给出的定义:工作负荷是指对于加在管制员身上的客观任务需求,管制员为满足这些需求所作的客观上的努力,他的工作表现,他的生理状态,及他对所消耗的努力的主观上的感知。管制员利用卫星、雷达等设备获知航空器的位置、动态,利用无线电与飞行员通信保证航空器的飞行安全[4]。本文将管制员工作负荷定义为:为保障管制空域内航空器的飞行安全,管制员提供对航空器的指挥、引导、管制等服务,而这些工作都伴随着一定的时间消耗,管制员工作负荷的评价就可以从时间的消耗着手。
1.1管制员工作负荷的分类
管制员工作负荷可以分为主观工作负荷和客观工作负荷。前者是一种认知的负荷,目前没有准确的测量方法。后者可以通过对管制员各项操作的时间来进行量化统计。本文采用客观工作负荷对管制员的工作负荷进行评估。
首先需要意识到,管制员的绝大多数工作是依据雷达所显示的航空器的状态和位置,再根据管制规则和自己的判断,利用无线电对航空器实施管制指挥。因此管制员客观工作负荷可以分为雷达管制工作负荷和非雷达管制工作负荷[5]。
1.2管制员工作负荷评估数学模型[5-7]
根据上述对管制员工作负荷的分类,结合空管系统实际运行状况,管制员总的工作负荷可以表示为:
表1 管制员工作负荷分类
本文将全天划分为24个时间片,故每个时间片为一个小时。在公式中,Wradar(t)表示雷达管制工作负荷,Wnonradar(t)表示非雷达管制工作负荷。Wsc(t)、Wac(t)、Whc(t)、Wot(t)、Wft(t)、Wdo(t)分别表示速度改变工作负荷、高度改变工作负荷、航向改变工作负荷、其他工作负荷、进程单填写工作负荷、设备操作工作负荷。
输出:时间片t内管制员总的工作负荷W(t)。
航空业碳排放问题逐渐受到国际社会的重视,其碳排放量占了交通运输行业碳排放总量的12%,占全行业碳排放总量的2%[8]。中国航空旅客人数增长迅速,促进了航空运输业低碳经济的发展。军航组训方式的调整转型,编队训练、机群活动和机动训练明显增多,也是军航碳排放量加大的原因之一。平衡好军民航空发展与碳排放之间的关系尤为重要,对于军民航空管联合运行的探索具有重大意义。本文将根据ICAO标准碳排放模型及飞机平飞状态议程推导出飞行过程中总的碳排放量。
2.1ICAO标准排放量模型
国际民航组织使用标准起飞着陆循环(LTO)计算机场范围内1000m以下飞机的滑行、起飞、爬升、进近着陆等阶段的污染气体的排放量,称为ICAO标准排放量模型[9]。该模型划分了各飞行阶段的时间及推力等级。由于LTO状态下发动机厂商提供了各飞行阶段的基准燃油流量和排放指数,而CO2排放量只与耗油相关,故排放指数固定。
在标准LTO循环下,某机型的CO2排放量计算公式如下:
其中G表示CO2排放量,以千克为单位。n表示该机型的发动机台数。ti表示第i飞行阶段的飞行时间,以秒为单位;起飞阶段时间为0.7min、爬升阶段为2.2min、进近着陆4min、滑行阶段2.6min。Fi表示第i飞行阶段的单发燃油流量,单位千克每秒。Ii是指在第i个飞行阶段的二氧化碳排放指数,为3.115。
从公式中可以看出,由于各阶段飞行时间固定,故只需知道各机型的发动机台数、各飞行阶段的单发燃油流量、CO2排放指数即可求得该机型一个LTO循环的碳排放量。
2.2平飞状态碳排放量估算
平飞过程碳排放量的计算有很多通用公式,这些公式由联合国和一些环保组织共同制定。在国内,使用中国本土的统计数据拟定相应的转换因子,使得计算结果更符合中国国情,也能更准确地反映出实际的碳足迹[10]。
计算公式如下:
为计算飞机在LTO状态及平飞状态下的碳排放量,首先根据各类机型的座位数,将国内的机型进行分类,获得加权平均座位数。然后根据分类,将各个分类里各机型各阶段的燃油流量求取平均值。最后将加权平均座位数和燃油流量平均值代入公式,即可求得飞机的碳排放总量。
以成都地区军民航空管联合运行为例,计算管制员工作负荷及飞行碳排放。该试验主要涉及民航双流机场及以双流机场为节点前往国内的飞行航路航线、军航某机场及其多个训练空域、部分训练航线。
在本实验中,民航飞行计划以双流机场2015年夏秋季重复性飞行计划中周一的进离满港航班为原型,军航飞行计划根据某军航机场管制室提供的空域数据、架次登记表为原型。将实验分为四种场景即当前现状、流量增加、空域结构调整、流量增加且空域结构调整。其中以成都区域02扇区为例计算管制员工作负荷。
图1 管制员工作负荷变化图
图1为管制员工作负荷随时间变化的示意图。从图中看出流量增加比例从10%-30%递增时,大部分时段管制员的工作负荷增长较缓,且对空域进行调整后,工作负荷减小。当流量增加35%-45%时,管制员工作负荷增长较快,且对空域进行调整后,工作负荷并没有明显减小,甚至有增大的情形。这是因为流量增加过大,军民航飞行冲突过多,需要管制员更多的操作。
图2 碳排放量对比图
图2为飞行过程碳排放总量对比图。从图中可看出,流量增加比例从10%-30%递增时,碳排放量呈线性增长。从30%-35%时,出现抖动,涨幅较大。流量相同条件下,采用灵活空域战术后,碳排放量减小。
以上数据表明,在当前空域结构和飞行流量基础上,增加30%的流量同时采用空域灵活使用策略,能更好地减轻管制员工作负荷及降低碳排放量,更宜开展军民航空管联合运行。
通过对成都地区军民航空管联合运行进行了分析,本文提出了将管制员工作负荷及飞行过程碳排放量两种指标作为空管系统效能评估的重要参数。结合具体的数据来源,通过合理调节飞行流量及调整空域结构[11],对管制员工作负荷及碳排放量进行计算分析,得出了在流量增加30%情况下更宜实行联合运行的结论,为我国空管改革作了前期工程的分析验证。
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Cooperation;Controller's Workload;Carbon Emission;Performance Evaluation
Research on Controller's Workload and Carbon Emission in Civil-military ATM Cooperation
XIA Yu1,ZHANG Xiao-qin2
(1.College of Computer Science,Sichuan University,Chengdu 610065)2.Dept.of Biochemistry,Aba Teachers College,Wenchuan 623002)
1007-1423(2016)02-0007-04
10.3969/j.issn.1007-1423.2016.02.002
夏宇(1991-),男,重庆涪陵人,硕士研究生,研究方向为空管自动化
2015-11-24
2015-12-18
随着民用航空业的快速发展以及军航使用空域需求的增长,建立军民航空管联合运行机制成为当务之急。这对于增强空管综合保障能力,减轻管制员工作负荷,降低碳排放具有重要意义。在联合运行过程中,如何评估管制员工作负荷、碳排放量,并以此分析联合运行的优劣是一个亟待解决的问题。采用仿真分析法,对飞行流量、空域结构参数进行改变,从而对上述两种指标进行定量评估。仿真结果证明,联合运行后,两种指标的评测值都有所提高。
联合运行;管制员工作负荷;碳排放;效能评估
四川省教育厅科研项目(No.14ZB0337)
张小琴(1982-),女,四川新都人,研究生,讲师,研究方向为生物图像处理
With the development of civil aviation and the increasement of military's requirement of airspace,the urgent matter is to establish civil military ATM cooperation mechanism.It is of momentous significance to enhance ATM comprehensive support capability,reduce controller's workload and cut down carbon emission.In the process of cooperation,how to evaluate the workload and the emission is an immediate problem.Based on the method of simulation analysis,quantifies the aforesaid two indexes through changing flight flow and airspace structure.Experimental result shows that the cooperation mechanism can reduce controller’s workload and cut down carbon emission.