1. 引言

航空情报业务是确保航空运输系统安全运行的重要组成部分。近年来，航空业面临着越来越复杂的挑战，空中安全事故频发，航空器安全运行受到威胁，因此航空情报业务的重要性日益突出[1]。首先，航空情报业务的有效实施有助于预防事故和意外事件的发生。通过及时收集、分析和传递各种航空情报，包括天气信息、飞行路线、空域状况等，航空情报部门可以为飞行员和航空公司提供准确的信息支持，帮助他们做出正确的决策，减少事故风险[2]。其次，航空情报业务的优化能够提高航空运输系统的效率和流程。通过利用先进的技术手段，如人工智能和大数据分析，对航空情报进行快速准确地处理和分析，可以优化航班计划和资源调配，提高航空运输的运行效率，降低成本，同时减少延误和取消的情况，提升乘客和航空公司的满意度。另外，航空情报业务的发展还促进了与其他相关利益相关者的合作与沟通。目前，航空情报业务正在由服务向管理转变[3] [4]。航空情报部门与空管部门、航空公司、机场管理部门等相关方密切合作，共享信息，进行风险评估和协调行动，以确保航空系统的整体安全和可靠运行。因此，航空情报业务能力对于确保航空运输的安全性、高效性和可持续性至关重要。然而，当前空管分局站、中小机场业务能力和业务人员缺失，导致航空情报业务能力下降，无法满足运行的要求。

Figure 1. Aeronautical information data governance methodology flowchart

图1. 航空情报数据治理方法流程图

业务连续性管理是指当一个机构的核心业务运行因外界因素干扰发生运行异常甚至中断后，该机构还能够提供可接受水平上的服务或产品的能力管理[5]。聚焦航空情报领域，基于分局(站)、地方机场依赖上一级航空情报服务机构实现业务连续性服务的现状，以华东地区部分空管局和中小机场为例，研究影响其业务连续性的主要指标[6]。系统分析在情报工作中主要的业务环节，形成定性与定量相结合的业务评价流程，综合评价各类指标的重要性，以支持业务能力连续性能力评估，研究流程图如图1所示。

2. 航空情报业务特征抽取

本文选择有航空情报业务具有代表性的数据进行分析，如表1所示。

Table 1. Classification table for air intelligence operations

表1. 航空情报业务分类表

3. 基于D-ANP的航空情报业务评价指标体系

3.1. 基于DEMATEL的数据评价

决策试验和评估实验室(Decision-making Trial and Evaluation Laboratory)方法，简称DEMATEL方法[7] [8]，是一种识别和分析影响因素的科学方法。该方法简化复杂系统的结构，分析各要素之间的逻辑关系和因果关系，进而分析各因素之间的关系及其在系统中的重要性[9] [10]。

利用0~3标度法进一步细化各数据之间的相互影响关系，用数值表示指标 $X_i$ 对指标 $X_j$ 有无影响关系以及影响关系的强弱[11]。

无影响为0分，弱影响为1分，中影响为2分，强影响为3分。形成直接影响矩阵如表2所示。当 $i=j$ 时，为无影响。

之后，利用公式(1)对直接影响矩阵进行归一化处理，得到规范化影响矩阵N。

$N=\frac{x_{ij}}{\max \left({\displaystyle \underset{j=1}{\overset{n}{\sum }}{x}_{ij}}\right)}$ (1)

其中x_ij为矩阵中第i行第j列对应的值。

将矩阵N进行自乘，直至矩阵中所有数值趋近于0，得到综合影响矩阵T， $T=N+N^2+\cdot \cdot \cdot +N^k=N*{\left(I-N\right)}^{-1}$ ，其中 $\underset{k\to \infty }{\lim }{N}^k=0$ ，I为单位矩阵。

形成的航空情报业务综合影响矩阵如表3所示。

Table 2. Aeronautical information direct impact matrix

表2. 航空情报业务直接影响矩阵

Table 3. Aeronautical information impact matrix T

表3. 航空情报业务综合影响矩阵T

最后，计算要素的中心度 $Q_i$ 与原因度 $C_i$ ，结果如图2所示。

$\{\begin{array}{l}{Q}_i=D_i+R_i\\ C_i=D_i-R_i\end{array}$ (2)

其中， $D_i={\displaystyle \underset{j=1}{\overset{n}{\sum }}{x}_{ij}},\left(i=1,2,\cdot \cdot \cdot ,n\right)$ ， $R_j={\displaystyle \underset{i=1}{\overset{n}{\sum }}{x}_{ij}},\left(j=1,2,\cdot \cdot \cdot ,n\right)$

中心度表示因素在影响因素体系中的重要程度，原因度正值表示该因素对其他因素的影响程度比起自身被影响的程度更为突出，可被认定为原因因素；负值则表明该因素受其他因素的影响程度要大于它对其他因素的影响程度，可被认定为结果因素。

Figure 2. Data centre degree-cause degree

图2. 数据中心度–原因度

3.2. 基于ANP的数据权重计算

ANP是以层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)为基础的一种适应非独立、反馈递阶层次结构的决策方法[12]。虽然每项数据有它独立的指标定义和明显的界限分别，根据建立的指标体系模型可以看到，数据之间存在复杂的影响关系，因此基于指标体系的层次结构和相互关系，采用ANP确定数据指标体系权重，如图3所示。构建航空情报业务评价的超矩阵，并开展局部权重和全局权重计算。

指标体系模型从定性方面确定了各类数据之间的关联关系，但无量化过程；DEMATEL方法的核心是判断因素之间的关系，找出因果因素，但只能判断各因素之间的关系，各影响因素的权重被认为是相同的；而ANP法的核心是明确指标的相关性，在一定标准下确定两个因素的重要性，然后计算指标的权重，然而当指标较多且复杂时，会出现较大偏偏差。因此，本文将三者相结合，以指标间关系为基础，明确了数据间依赖关系；利用DEMATEL方法获得的综合影响关系构建ANP方法所用的网络层次结构；最后综合加权 $Z=W+T*W$ ，其中W为ANP综合权重，T为DEMATEL方法综合影响矩阵，并进行归一化后得到数据指标的最终权重。这样通过DEMATEL方法的修正，有效减小了ANP计算得到的偏差。最终得到数据综合权重如表4所示。

Figure 3. Index network hierarchy

图3. 指标网络层次关系

Table 4. Combined weighting of aeronautical information

表4. 航空情报业务综合权重

续表

DEMATEL方法对ANP综合权重做出了有效的修正，其中最为明显的是D3航空资料和航空地图的维护管理与E2网络。在原始的ANP综合权重中，D3与E2的值基本相等，而通过DEMATEL方法分析可知，D3位于第三象限，E2位于第一象限，E2的重要程度更高，在修正后E2的综合权重大于D3，更加符合数据实际的应用情况。

4. 业务连续性能力评估

通过加权后综合权重可以看到，根据现有航空情报业务运行情况，数据有着明显的重要度倾向。

首先，E3人员综合权重最大，是重要的原因因素，直接影响着各类数据，因此需要加强情报人员的业务能力培训以及班组资源管理，不断提高专人的资料上报、处理、系统管理等能力。

其次，E5运行保障制度、A3原始资料管理制度、B3航行通告管理制度等指标的综合权重中等，这几类数据是重要的结果因素和原因因素，作为主线，支持了情报工作重点业务的运行与管理，因此需要重点控制数据质量。

最后，C1飞行前航空情报服务、C2飞行后航空情报服务、C3其他服务、D2航空资料和航空地图的提供等指标的综合权重较低，这几类指标，一是应用场景逐渐减少，逐渐被其他技术或渠道所代替，二是指标偏静态数据，对于运行业务的直接影响较小，因此重要程度排在最末。

5. 结论

本文针对航空情报业务能力问题，建立了航空情报数据治理流程。首先根据具体业务组成，建立了评价指标，然后使用DEMATEL方法分析了数据中心度和原因度，最后通过D-ANP方法评价了航空情报业务连续性能力。研究从系统的角度解决了有什么数据，是什么关系，如何评价的问题。本文创新使用了D-ANP方法应用于航空情报业务连续性评估，首先通过指标体系发现数据间结构，其次通过DEMATEL方法判断数据因果关系，最后通过ANP方法量化指标权重。对比现有的研究方法，实现了定性于定量分析相结合，支撑航空情报业务水平的提升。

本文从航空情报业务具有代表性的数据进行分析，建立了两级评价指标，指标的颗粒度还需进一步划分；同时，针对不同的空管分局(站)及中小机场，其业务的侧重点也有所不同，需要针对实际工作环境，对指标进行更详细的设计。

基金项目

国家自然基金项目(U2133207)；民航华东空管局科技项目(KJ2301)。

参考文献