安全管理体系(SMS)在机场鸟击防灾与治理中的应用技术研究
摘要
随着航空运输量的快速增长,鸟击风险已成为威胁飞行安全的关键问题。北京大兴国际机场作为全球首个通过湿
地认证的超大型枢纽,其生态敏感区与高密度航空运行的矛盾尤为突出,亟需探索兼顾生态保护与航空安全的综合治理方案。
本研究以大兴机场为研究对象,综合运用数学模型与实证分析,研究基于大兴机场周边生态环境特征与运行数据,提出以
下创新方法:(1)融合失效模式与影响分析(FMEA)和贝叶斯网络(BN),量化鸟击风险等级并解析因果关系;(2)
构建随机森林(RF)与长短期记忆网络(LSTM)双模型预测框架,实现鸟击风险的动态预警;(3)设计资源分配博弈模
型,优化驱鸟设备部署与生态干预策略的协同效益。研究数据涵盖大兴机场 2019-2023 年雷达监测、无人机巡检及生态环
境数据库,覆盖 12 类特征参数与 210 种鸟类活动记录。主要研究发现:(1)LSTM 模型在时序预测中表现最优,准确率
达 92.3%,较传统逻辑回归提升 20.8%;(2)生态协同设计显著降低鸟击率,实施后机场周边湿地覆盖率提升 50%,鸟击
事件发生率下降 78%;(3)动态管控机制有效缓解矛盾,当单日鸟类观测超 5000 只时,航班限频措施使高风险时段事故
率降低 65%。
地认证的超大型枢纽,其生态敏感区与高密度航空运行的矛盾尤为突出,亟需探索兼顾生态保护与航空安全的综合治理方案。
本研究以大兴机场为研究对象,综合运用数学模型与实证分析,研究基于大兴机场周边生态环境特征与运行数据,提出以
下创新方法:(1)融合失效模式与影响分析(FMEA)和贝叶斯网络(BN),量化鸟击风险等级并解析因果关系;(2)
构建随机森林(RF)与长短期记忆网络(LSTM)双模型预测框架,实现鸟击风险的动态预警;(3)设计资源分配博弈模
型,优化驱鸟设备部署与生态干预策略的协同效益。研究数据涵盖大兴机场 2019-2023 年雷达监测、无人机巡检及生态环
境数据库,覆盖 12 类特征参数与 210 种鸟类活动记录。主要研究发现:(1)LSTM 模型在时序预测中表现最优,准确率
达 92.3%,较传统逻辑回归提升 20.8%;(2)生态协同设计显著降低鸟击率,实施后机场周边湿地覆盖率提升 50%,鸟击
事件发生率下降 78%;(3)动态管控机制有效缓解矛盾,当单日鸟类观测超 5000 只时,航班限频措施使高风险时段事故
率降低 65%。
关键词
鸟击风险管理;生态协同设计;LSTM 预测模型;动态管控机制;北京大兴国际机场
全文:
PDF参考
[1]ICAO. (2018). Global Aviation Safety Plan. Doc 9859.
[2]FAA. (2020). Wildlife Hazard Management Manual. AC
150/5210-20.
[3] 北京市生态环境局 . (2023). 京津冀地区生物多样性
保护行动计划 .
DOI: http://dx.doi.org/10.12361/2661-376X-07-07-172601
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