基于逻辑-物理框架的智慧机场评价指标量化方法

doi:10.7527/S1000-6893.2024.30199

综述

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基于逻辑-物理框架的智慧机场评价指标量化方法

张锐¹^,², 黄卫¹^,²(), 马涛²^,³

^1.东南大学智能运输系统研究中心，南京 211189
^2.综合交通运输理论交通运输行业重点实验室（南京现代综合交通实验室），南京 211100
^3.东南大学交通学院，南京 211189

收稿日期:2024-01-19 修回日期:2024-02-01 接受日期:2024-03-08 出版日期:2024-05-25 发布日期:2024-03-11
通讯作者: 黄卫 E-mail:hhhwei2005@126.com
基金资助:
国家重点研发计划(2020YFB1600102);国家自然科学基金(42074039);综合交通运输理论交通运输行业重点实验室（南京现代综合交通实验室）开放课题(MTF2023013)

Quantitative method of smart airport evaluation index based on logic-physical framework

Rui ZHANG¹^,², Wei HUANG¹^,²(), Tao MA²^,³

^1.School of Instrument Science and Engineering，Southeast University，Nanjing 　211189，China
^2.Key Laboratory of Transport Industry of Comprehensive Transportation Theory （Nanjing Modern Multimodal Transportation Laboratory），Nanjing 　211100，China
^3.School of Transportation，Southeast University，Nanjing 　211189，China

Received:2024-01-19 Revised:2024-02-01 Accepted:2024-03-08 Online:2024-05-25 Published:2024-03-11
Contact: Wei HUANG E-mail:hhhwei2005@126.com
Supported by:
National Key Research and Development Project(2020YFB1600102);National Natural Science Foundation of China(42074039);Opening Foundation of Key Laboratory of Transport Industry of Comprehensive Transportation Theory （Nanjing Modern Multimodal Tranportation Laboratory）(MTF2023013)

摘要/Abstract

摘要：

为了解决机场在进行智能化程度评价过程中基础业务流指标无法定量表达的问题，通过对比分析现有评价体系方法，采用面向过程的方法对智慧机场体系框架进行构建，搭建了基于逻辑-物理框架的智慧机场评价体系；在此基础上，对框架内的各个基础指标按定性指标和定量指标2个不同的类别进行了数学上的定义与定量描述。研究结果表明：面向过程的评价体系同样也适用于机场的智能化评价体系构建，且能够从逻辑框架到物理框架对智慧机场的各个业务流和子系统进行全面的反映。对基础指标根据其数学描述采用不同的分类量化有助于对机场的智慧化程度刻画更加精确和全面。对A机场基础指标的量化发现飞行区管理基础指标中百分比型指标占20%，数值型指标占34.3%，是否型指标占45.7%，陆侧交通管理基础指标中百分比型指标占13.3%，数值型指标占13.3%，是否型指标占73.4%，且各个指标能够展现具体的量化分值，说明提出的量化方法能够适用于机场全部业务流的量化处理。

关键词: 智慧机场, 面向过程评价法, 逻辑框架, 物理框架, 量化方法

Abstract:

To address the issue of the inability to quantitatively express the basic service flow index in evaluating the level of airport intelligence， this study proposes a logic-physical framework-based smart airport evaluation system. Through a comparison and analysis of existing evaluation methods， the process-oriented approach is adopted to construct a framework for smart airport systems. On this basis， each basic indicator within the framework is defined mathematically and described quantitatively according to two different categories of qualitative index and quantitative index. The results of the study show that the process-oriented evaluation system is also applicable to the construction of intelligent evaluation system for airports， and it can reflect the business flows and subsystems of intelligent airports comprehensively from the logical framework to the physical framework. The use of different categorical quantification methods for the underlying metrics based on their mathematical descriptions helps to portray a more accurate and comprehensive picture of the degree of intelligence in airports. The quantitative analysis of the basic indicators of A airport found that the basic indicators of flight area management account for 20% of percentage type indicator， 34.3% of numerical type indicator， 45.7% of yes or no type indicator， 13.3% of percentage type indicator， 13.3% of numerical type indicator and 73.4% of yes or no type indicator of the basic indicators of land side traffic management Each indicator can show the specific quantization score， indicating that the quantitative method proposed can be applied to the quantization processing of all airport traffic.

Key words: smart airport, process oriented evaluation method, logic framework, physical framework, quantitative method

中图分类号:

V351

张锐, 黄卫, 马涛. 基于逻辑-物理框架的智慧机场评价指标量化方法[J]. 航空学报, 2024, 45(10): 30199-030199.

Rui ZHANG, Wei HUANG, Tao MA. Quantitative method of smart airport evaluation index based on logic-physical framework[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2024, 45(10): 30199-030199.

图/表 10

表1

图 1

图 2

图 3

图 4

图 5

图 6

表2

表3

飞行区管理基础指标

基础指标	单位	指标区间	实际值
地理信息覆盖范围	%	｛［0，30），［30，80），［80，100］｝	20
地理信息基础图层数量		｛［0，50），［50，90），［90，120］｝	50
地理信息基础要素数量		｛［0，50），［50，120），［120，180］｝	50
系统是否符合主流机场的标准规范	是（1）或否（0）	｛1，0｝	1
系统的运维能力		｛［0，50），［50，80），［80，100］｝	80
系统作为平台已支撑的应用系统数量		｛［0，50），［50，80），［80，100］｝	80
系统作为平台拟支撑的应用系统数量		｛［0，50），［50，80），［80，100］｝	90
定位覆盖范围比	%	｛［0，50），［50，80），［80，100］｝	90
室内外融合定位	有（1）或无（0）	｛1，0｝	1
蓝牙定位精度	m	｛［3，3.5），［3.5，4.5），［4.5，5］｝	4.5
UWB定位精度	m	｛［0.1，0.5），［0.5，0.8），［0.8，1］｝	0.9
综合定位精度	m	｛［0.5，1），［1，2），［2-3］｝	2
提供位置服务能力	10³路	｛［2，4），［4，8），［8，16］｝	10
初次定位响应时间	s	｛［0，0.5），［0.5，1），［1-2］｝	1
位置计算能力	路/s	｛［4，6），［6，9），［9，16］｝	8
旅客4G/5G覆盖比	%	｛［10，50），［50，80），［80，100］｝	90
航站楼内员工WIFI覆盖比	%	｛［10，50），［50，80），［80，100］｝	90
飞行区1.8G/2.4G专用频段覆盖比例	%	｛［10，50），［50，80），［80，100］｝	90
物联网络后台建设	有（1）或无（0）	｛1，0｝	1
物联网前端设备使用	%	｛［10，50），［50，80），［80，100］｝	90
5G AeroMACS	有（1）或无（0）	｛1，0｝	1
5G ATG	有（1）或无（0）	｛1，0｝	1
数据中心或数据共享中心	是（1）或否（0）	｛1，0｝	1
数据中心数据采集或接入范围		｛［0，2），［2，6），［6，9］｝	7
数据治理体系或相关系统功能	是（1）或否（0）	｛1，0｝	1
数据共享或数据总线功能	是（1）或否（0）	｛1，0｝	1
共享数据的应用		｛［3，5），［5，8），［8，12］｝	10
数据展示主题		｛［3，5），［5，8），［8，12］｝	10
核心机房（PCR）供电情况监控	是（1）或否（0）	｛1，0｝	1
核心机房（PCR）温湿度监控	是（1）或否（0）	｛1，0｝	1
核心机房（PCR）视频监控	是（1）或否（0）	｛1，0｝	1
核心机房（PCR）重要硬件设备运行情况监控	是（1）或否（0）	｛1，0｝	1
核心机房（PCR）重要软件及系统运行情况监控	是（1）或否（0）	｛1，0｝	1
云平台对硬件的兼容性	有（1）或无（0）	｛1，0｝	0
云平台的安全性	有（1）或无（0）	｛1，0｝	0
云平台的计算、存储能力	%	｛［0，50），［50，80），［80，100］｝	50

表3

表4

参考文献 21

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比较因素	面向过程的方法	面向对象的方法	差异
思维方式	从功能的角度对各项服务进行分析，默认系统由各功能共同作用完成	从系统涉及的对象角度分析，认为系统由对象及其之间关系组成	面向过程的方法把系统组成看作是工作在数据上的一系列过程，面向对象的方法则把系统看成是相互协作而又彼此独立的对象集合
更新维护	当修改、新增服务时，需要按照框架开发步骤进行一遍操作，并要与已有内容相融合	当修改、新增服务时，找出相关的对象类等，对其中的内容进行修改	面向过程的方法所构建的系统更新需要涉及整个内容的更新，易遗漏，面向对象的方法则是针对相关的对象进行内容更改

指标类型	指标特点
极大型指标	数值越大代表越优
极小型指标	数值越小代表越优
中间型指标	越接近某个值代表越优
区间型指标	落在某个区间代表最优

[1]	祝恒佳齐凯王立文张威. 湿滑道面飞机牵引滑行系统纵向动力学建模与制动性能研究[J]. 航空学报, 0, (): 0-0.
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基于逻辑-物理框架的智慧机场评价指标量化方法

Quantitative method of smart airport evaluation index based on logic-physical framework

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基础指标	单位	指标区间	实际值
陆侧交通管理信息发布	有（1）或无（0）	｛1，0｝	1
换乘引导	有（1）或无（0）	｛1，0｝	0
换乘信息查询	s	｛［4，6），［6，8），［8，10］｝	4
进出场通行响应时间	s	｛［4，6），［6，8），［8，10］｝	5
出场缴费方式	项	｛［3，2），［2，1），［1， 0）｝	1
车位预约	有（1）或无（0）	｛1，0｝	0
自动调度	有（1）或无（0）	｛1，0｝	1
多车场管理	有（1）或无（0）	｛1，0｝	1
候车旅客等候时长分析	有（1）或无（0）	｛1，0｝	0
出租车管理品质评估	有（1）或无（0）	｛1，0｝	1
电子围界	有（1）或无（0）	｛1，0｝	1
车辆智能调度管理	有（1）或无（0）	｛1，0｝	0
大巴准点率	%	｛［70，80），［80，90），［90，100］｝	80
满座率	%	｛［40，60），［60，80），［80，100］｝	50
线路需求分析	有（1）或无（0）	｛1，0｝	0