CN111914217A - 一种机场环境承载力评价与预测方法 - Google Patents

一种机场环境承载力评价与预测方法 Download PDF

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赵文涛
田勇
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Abstract

本发明公开了一种机场环境承载力评价与预测方法，包括以下步骤：获取机场环境承载力的评价指标数据；将所述评价指标数据输入至逻辑回归模型；通过逻辑回归模型预测得到机场环境承载力。本发明弥补了机场环境承载力评价和预测技术研究上的空白，可准确评估历史和当前条件下的机场环境承载力状况，并能预测未来一定发展趋势下的机场环境承载力，为机场运行的管理和规划提供有力的参考依据。

Description

一种机场环境承载力评价与预测方法
技术领域
本发明涉及一种机场环境承载力评价与预测方法，具体涉及机场环境承载力指标体系的构建与机场环境承载力评估的关联方法和机场环境承载力的预测方法。
背景技术
随着民航业的快速发展，机场在给城市带来收益的同时，与环境、社会各利益相关方之间产生了各种问题。在机场快速发展的过程中，场面交通的效率日益下降，机场的环境污染与噪声污染等问题愈发突出，种种现象都在表明机场的发展正在受到多方面的制约，机场的可持续发展逐渐得到关注。
可持续理念的兴起，使得各个研究领域开始对环境要素研究，陆续提出了环境承载力的概念，并开展了对环境承载力的评估研究。目前国内的环境承载力评估研究已经日臻完善，但环境承载力在民航领域的研究尚为空白，在当今中国环境状况不断恶化、民航发展陷入新的瓶颈的形势下，全面且准确的评估机场环境承载力，是确保机场的可持续发展的一项重要措施。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明的在于提供一种机场环境承载力评价与预测方法，以解决现有技术中存在的环境承载力在民航领域的评估尚为空白的问题。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
一种机场环境承载力评价与预测方法，包括以下步骤：
获取机场环境承载力的评价指标数据；
将所述评价指标数据输入至逻辑回归模型；
通过逻辑回归模型预测得到机场环境承载力。
进一步的，所述评价指标数据包括大气环境状况、噪声状况、污水年均排放量、固体废弃物、旅客吞吐量、货邮吞吐量、日均起降架次、高峰小时容量、停车位数、停机位数和土地占用。
进一步的，所述大气环境状况的计算方法为日均起降架次除以机场大气环境承载力；
所述噪声状况指标的计算方法为日均起降架次除以机场噪声承载力；
所述土地占用的计算公式为机场旅客日均吞吐量除以占地面积；
所述机场大气环境承载力的计算方法为：
根据机场大气容量和污染物排放量分别计算不同的污染物对应的机场大气环境承载力；
选择多个污染物对应的机场大气环境承载力中的最小值作为对应机场的机场大气环境承载力。
进一步的，所述机场大气容量的计算公式为：
Figure BDA0002611370430000021
式中：Qa为机场大气容量，cs为污染物浓度限值标准；S为研究机场范围面积；Vd和Vw分别为航空器污染物的干湿沉积速度；HF为机场混合层高度；Kc为航空器污染物的化学转化速率；VA为研究区域平均风速。
所述污染物排放量的计算方法包括：
以航空器、地面支持设备和地面车辆为排放源，根据LTO循环计算污染物排放量；污染物包括NOx、HC和CO；
单架所述航空器在LTO循环中的污染物排放量为：
Figure BDA0002611370430000031
式中：Pa为单架航空器LTO阶段污染物a总排放量；m为发动机数量；tj为航空器在LTO第j阶段的运行时间；Fj为航空器在LTO第j阶段的单发燃油流率；Ij为第j阶段污染物排放指数；
单个LTO循环中所述地面支持设备的污染物排放量为：
Figure BDA0002611370430000032
式中：Ga为单个LTO循环中地面支持设备的污染物a的排放量；J为航空器集合；k为第k种地面支持设备；K为地面支持设备集合；Tk,j为j类航空器所需的k种地面支持设备的运行时间；nj为j类航空器年总起降架次；Ek,a为k种地面支持设备的污染物a的排放因子；
单个LTO循环中所述地面车辆的污染物排放量为：
Figure BDA0002611370430000033
式中：Ea为单个LTO循环中地面车辆对应的污染物a的排放量；Pi为进出机场的交通量；EFia为i类车辆行驶单位距离对应的污染物a排放量；VKTi为i类车辆在机场范围内的行驶距离。
进一步的，不同的污染物对应的机场大气环境承载力计算公式为：
Figure BDA0002611370430000041
式中：ECa为机场对于污染物a的机场大气环境承载力；Qa为机场大气容量；λk为第k种机型占机场所有机型的比例；Pka为第k种机型在单个LTO循环中排放污染物a的量；Ga为单个LTO循环中地面支持设备的污染物a的排放量；Ea为单个LTO循环中地面车辆对应的污染物a的排放量。
进一步的，所述机场噪声承载力的计算公式为：
Figure BDA0002611370430000042
式中：NEC为日均交通噪声环境承载力，即机场噪声承载力；NC为我国噪声控制标准中的各类标准；LWECPN为各敏感点噪声级；S为日平均交通流，即日均起降架次；
所述各敏感点噪声级以一天内的计权等效连续感觉噪声级作为评价量，各敏感点噪声级的计算公式如下：
Figure BDA0002611370430000043
式中：
Figure BDA0002611370430000044
为一天内所有飞行次数的有效感觉噪声级的平均值；N1为日间飞行架次；N2为晚间飞行架次；N3为夜间飞行架次；
所述有效感觉噪声级的平均值的计算公式如下：
Figure BDA0002611370430000045
式中：T0表示基准时间；LTPN(t)表示t时刻的有效感觉噪声级；
Figure BDA0002611370430000046
表示平均每次飞行的噪声能量。
进一步的，所述逻辑回归模型的训练方法包括：
获取多个历史年份机场环境承载力的评价指标数据；
根据评价指标数据评估各历史年份的机场环境承载力；
根据多个历史年份的评价指标数据和对应的机场环境承载力训练逻辑回归模型。
进一步的，所述机场环境承载力的评估方法包括
对所述评价指标数据进行标准化处理；
根据标准化处理后的评价指标数据计算评价指标的权重；
根据所述评价指标的权重构造机场环境承载力分析矩阵；
根据所述机场环境承载力分析矩阵建立正负理想解矩阵，所述正负理想解矩阵包括正理想解和负理想解；
计算各评价指标数据到正理想解和负理想解的距离；
根据所述距离计算机场环境承载力与理想解的贴近度，用贴近度表示机场环境承载力的大小。
进一步的，所述标准化处理的计算公式包括：
对收益型指标进行标准化处理的计算公式为：
Figure BDA0002611370430000051
对于成本型指标进行标准化处理的计算公式为：
Figure BDA0002611370430000052
其中，rij为指标的标准化值，vij为指标的原始值，i为评价指标数，j为评价年份数；max(vij)为指标原始值中最大值，min(vij)为指标原始值中最小值；
所述权重的计算公式为：
Figure BDA0002611370430000061
Figure BDA0002611370430000062
Figure BDA0002611370430000063
式中：ωi为指标i的权重，m为评价指标总数；i为指标个数；Hi为信息熵；fij为指标的特征权重，rij为指标的标准化值。
进一步的，所述机场环境承载力分析矩阵为：
Y＝|yij|m×n＝|ωi×rij|m×n，
即
Figure BDA0002611370430000064
其中，Y机场环境承载力分析矩阵；yij为加权规范值；ωi为指标i的权重；rij为指标的标准化值；ymn为矩阵Y中第m行第n列的加权规范值；
所述正理想解为；
Figure BDA0002611370430000065
其中，Y+为评价指标数据中第i个指标j年内的最大值，即正理想解；ym +为所有年份中第m个指标的最大值；
所述负理想解为；
Figure BDA0002611370430000071
其中，Y-为评价指标数据中第i个指标j年内的最小值，即负理想解；ym -为所有年份中第m个指标最小值；
所述评价指标数据到正理想解的距离为：
Figure BDA0002611370430000072
所述评价指标数据到负理想解的距离为：
Figure BDA0002611370430000073
所述贴近度的计算公式为：
Figure BDA0002611370430000074
式中：Dj +为评价指标数据到正理想解的距离；Dj -为评价指标数据到负理想解的距离；yi +为所有年份中第i个指标的最大值；yi -为所有年份中第i个指标的最小值；Tj为第j年机场环境承载力接近最优的程度，称为贴近度。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：
(1)本发明采用逻辑回归模型，根据机场评价指标数据进行线性回归预测，将数据输入逻辑回归模型，预测未来机场环境承载力水平，弥补了机场环境承载力评价和预测技术研究上的空白，可准确评估历史和当前条件下的机场环境承载力状况，并能预测未来一定发展趋势下的机场环境承载力，为机场运行的管理和规划提供有力的参考依据；
(2)本发明在获取和计算机场评价指标数据的基础上，构建机场环境承载力分析矩阵，利用机场环境承载力分析矩阵建立正负理想解矩阵，根据正负理想解矩阵计算环境承载力与正负理想解的贴近度，用贴近度表示机场环境承载力的大小，通过多个历史年份的机场评价指标数据和对应的机场环境承载力训练逻辑回归模型，并采用逻辑回归模型预测未来机场环境承载力，从而对机场可持续发展提供可行性建议。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为机场环境承载力评估流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1、图2所示，一种机场环境承载力评价与预测方法，包括以下步骤：
获取机场环境承载力的评价指标数据；
将所述评价指标数据输入至逻辑回归模型；
通过逻辑回归模型预测得到机场环境承载力。
参考已有的机场可持续发展评价指标集、环境承载力评价指标集，根据机场特性，从环境、经济、社会三个维度出发，设立大气环境状况、噪声状况、污水年均排放量、固体废弃物、旅客吞吐量、货邮吞吐量、日均起降架次、高峰小时容量、停车位数、停机位数、土地占用情况11个评价指标。
其中，大气环境状况、噪声状况、土地占用情况指标数据需要根据计算获取，其余8个指标数据直接收集获取。
大气环境状况的计算公式为日均起降架次除以机场大气环境承载力。
此指标将机场大气环境污染情况转化为日均起降架次与机场大气环境承载力之比，由日均起降架次代表机场每日运行中产生的污染物量，其占机场大气环境承载力的比值即为该机场大气状况与机场大气环境承载力阈值的比。日均起降架次可直接获得，只需计算机场大气环境承载力；
机场大气环境承载力的计算方法为：
根据机场大气容量和污染物排放量分别计算不同的污染物对应的机场大气环境承载力；
选择多个污染物对应的机场大气环境承载力中的最小值作为对应机场的机场大气环境承载力。
机场大气容量Qa的计算公式为：
Figure BDA0002611370430000091
式中：cs为污染物浓度限值标准；S为研究机场范围面积；Vd和Vw分别为航空器污染物的干湿沉积速度；HF为机场混合层高度；Kc为航空器污染物的化学转化速率；VA为研究区域平均风速。
污染物排放量的计算方法包括：
ICAO Doc9889中规定机场需要管控排放量的主要污染物是NOx、HC和CO，选取这三种污染物作为评估对象。考虑的排放源包括航空器、为航空器提供支持的地面支持设备和地面车辆。此指标计算污染物排放量时使用日均起降架次，即日均起飞着陆(landing andtake-off，LTO)循环次数的两倍，代表机场现有大气状况。其原理为：机场中航空器的活动可以用LTO循环次数描述。
航空器排放主要来自于LTO循环阶段。根据ICAO关于标准LTO循环的规定，一个理想的LTO循环可以划分为4个阶段，分别是：进近、滑行、起飞和爬升，单架航空器在LTO循环中的污染物排放(Pa)可表示为：
Figure BDA0002611370430000101
式中：Pa为单架航空器LTO阶段污染物a总排放量，m为发动机数量；tj为航空器在LTO第j阶段的运行时间；Fj为航空器在LTO第j阶段的单发燃油流率；Ij为第j阶段污染物排放指数。
单个LTO循环中地面支持设备的污染物排放(Ga)可表示为：
Figure BDA0002611370430000102
式中：Ga为单个LTO循环中地面支持设备的污染物a的排放量；j为第j类航空器；J为航空器集合；k为第k种地面支持设备；K为地面支持设备集合；Tk,j为j类航空器所需的k种地面支持设备的运行时间；nj为j类航空器年总起降架次；Ek,a为k种地面支持设备的污染物a的排放因子。
地面车辆的排放仅计算与机场旅客接送有关的车辆。根据国家环境保护部2014年发布的《道路机动车大气污染物排放清单编制技术指南》，单个LTO循环中地面车辆排放的计算具体公式如下：
Figure BDA0002611370430000111
式中：Ea为单个LTO循环中地面车辆对应的污染物a的排放量，单位为t；Pi为进出机场的交通量，单位为辆；EFia为i类车辆行驶单位距离对应的污染物a排放量，单位为g/km；VKTi为i类车辆在机场范围内的行驶距离，单位为km/辆。
由此可得不同的污染物对应的机场大气环境承载力(ECa)的计算公式为：
Figure BDA0002611370430000113
式中：ECa为该机场对于污染物a的机场大气环境承载力；Qa为机场大气环境容量；λk为第k种机型占机场所有机型的比例；Pka为第k种机型在单个LTO循环中排放污染物a的量；Ga为单个LTO循环中地面支持设备的污染物a的排放量；Ea为单个LTO循环中地面车辆对应的污染物a的排放量。在分别计算得到三种大气污染物的机场环境承载力后，取最小值作为该机场大气环境承载力。
噪声状况指标的计算公式为：日均起降架次除以机场噪声承载力。同大气环境状况指标，此指标用日均起降架次代表现有噪声状况，具体原理如下：
机场噪声承载力，即日均交通噪声环境承载力NEC，其计算公式为：
Figure BDA0002611370430000112
式中：NC为我国噪声控制标准中的各类标准；LWECPN为各敏感点噪声级；S为日平均交通流，即日均起降架次。
各敏感点噪声级采用一天内的计权等效连续感觉噪声级作为评价量，即LWECPN，该评价量计算公式如下：
Figure BDA0002611370430000121
式中：
Figure BDA0002611370430000122
为一天内所有飞行次数的有效感觉噪声级的平均值，单位为dB；N1为日间(07：00-19：00)飞行架次，N2为晚间(19：00-22：00)飞行架次，N3为夜间(22：00-07：00)飞行架次，这三个值均取全年平均值。其中：
Figure BDA0002611370430000123
式中：T0表示基准时间；LTPN(t)表示t时刻的有效感觉噪声级；T0＝10s,
Figure BDA0002611370430000124
表示平均每次飞行的噪声能量。其中，平均每次飞行的噪声能量可以通过噪声-功率-距离(Noise Power Distance,NPD)数据库获得。
土地占用情况指标的计算公式为机场旅客日均吞吐量除以占地面积。此指标反映机场在运行过程中提供服务的能力。
逻辑回归模型的训练方法包括：
获取多个历史年份机场环境承载力的评价指标数据；
根据评价指标数据评估各历史年份的机场环境承载力；
根据多个历史年份的评价指标数据和对应的机场环境承载力训练逻辑回归模型。
所述机场环境承载力的评估方法包括
对所述评价指标数据进行标准化处理；
根据标准化处理后的评价指标数据计算评价指标的权重；
根据所述评价指标的权重构造机场环境承载力分析矩阵；
根据所述机场环境承载力分析矩阵建立正负理想解矩阵，所述正负理想解矩阵包括正理想解和负理想解；
计算各评价指标数据到正理想解和负理想解的距离；
根据所述距离计算机场环境承载力与理想解的贴近度，用贴近度表示机场环境承载力的大小。
对收集的评价指标数据标准化处理，统一指标量纲；对收益型指标，即值越大结果越好的正指标，如高峰小时容量，采用式(9)进行标准化处理；对于成本型指标，即值越小结果越好的负指标，如污水年均排放量，采用式(10)进行标准化处理。
Figure BDA0002611370430000131
Figure BDA0002611370430000132
其中，rij为指标的标准化值，vij为指标的原始值，i为评价指标数，j为评价年份数。max(vij)为指标原始值中最大值，min(vij)为指标原始值中最小值。
根据熵值法确定指标权重，构造机场环境承载力分析矩阵，指标权重计算公式为：
Figure BDA0002611370430000133
Figure BDA0002611370430000141
Figure BDA0002611370430000142
式中：ωi为指标i的权重，m为评价指标总数；i为指标个数；Hi为信息熵，系统越有序，熵值越低，反之则越高；fij为指标的特征权重；rij为指标的标准化值。
机场环境承载力分析矩阵如式(14)：
Y＝|yij|m×n＝|ωi×rij|m×n
即
Figure BDA0002611370430000143
其中，Y机场环境承载力分析矩阵；yij为加权规范值；ωi为指标i的权重；rij为指标的标准化值；
使用TOPSIS法计算机场环境承载力与正、负理想解靠近或偏离的程度，建立正负理想解矩阵，设Y+等于评价指标数据中第i个指标j年内的最大值，即正理想解，其计算公式如式(15)；设Y-等于评价指标数据中第i个指标j年内的最小值，即负理想解，其计算公式如式(16)所示：
Figure BDA0002611370430000144
Figure BDA0002611370430000145
其中，ym +为所有年份中第m个指标的最大值；ym -为所有年份中第m个指标的最小值；
计算机场环境承载力评价指标体系中各个指标到正、负理想解的距离，公式为：
Figure BDA0002611370430000151
Figure BDA0002611370430000152
用贴近度表示机场环境承载力的大小，贴近度的计算公式为：
Figure BDA0002611370430000153
式中：Dj +为评价指标数据到正理想解的距离；Dj -为评价指标数据到负理想解的距离；yi +为所有年份中第i个指标的最大值；yi -为所有年份中第i个指标的最小值；Tj为第j年机场环境承载力接近最优的程度，称为贴近度。Tj值的范围为[0,1]，贴近度越大，理论上该年机场环境承载力越接近最优。
本发明采用R语言实现逻辑回归模型，训练已知年份的数据，并将预测值与实际值对比，验证该模型的有效性：对未知年份的评价指标数据进行线性回归预测，将数据输入逻辑回归模型，预测未来机场环境承载力水平。
本发明在获取和计算评价指标数据的基础上，构建机场环境承载力评价指标体系，利用熵权TOPSIS法计算机场环境承载力与正负理想解的贴近度，采用逻辑回归模型预测未来机场环境承载力，从而对机场可持续发展提供可行性建议。
以上所述仅为本发明的理想实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种机场环境承载力评价与预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取机场环境承载力的评价指标数据；
将所述评价指标数据输入至逻辑回归模型；
通过逻辑回归模型预测得到机场环境承载力。
2.根据权利要求1所述的一种机场环境承载力评价与预测方法，其特征在于，所述评价指标数据包括大气环境状况、噪声状况、污水年均排放量、固体废弃物、旅客吞吐量、货邮吞吐量、日均起降架次、高峰小时容量、停车位数、停机位数和土地占用。
3.根据权利要求2所述的一种机场环境承载力评价与预测方法，其特征在于，所述大气环境状况的计算方法为日均起降架次除以机场大气环境承载力；
所述噪声状况指标的计算方法为日均起降架次除以机场噪声承载力；
所述土地占用的计算公式为机场旅客日均吞吐量除以占地面积；
所述机场大气环境承载力的计算方法为：
根据机场大气容量和污染物排放量分别计算不同的污染物对应的机场大气环境承载力；
选择多个污染物对应的机场大气环境承载力中的最小值作为对应机场的机场大气环境承载力。
4.根据权利要求3所述的一种机场环境承载力评价与预测方法，其特征在于，所述机场大气容量的计算公式为：
Figure FDA0002611370420000011
式中：Qa为机场大气容量，cs为污染物浓度限值标准；S为研究机场范围面积；Vd和Vw分别为航空器污染物的干湿沉积速度；HF为机场混合层高度；Kc为航空器污染物的化学转化速率；VA为研究区域平均风速；
所述污染物排放量的计算方法包括：
以航空器、地面支持设备和地面车辆为排放源，根据LTO循环计算污染物排放量；污染物包括NOx、HC和CO；
单架所述航空器在LTO循环中的污染物排放量为：
Figure FDA0002611370420000021
式中：Pa为单架航空器LTO阶段污染物a总排放量；m为发动机数量；tj为航空器在LTO第j阶段的运行时间；Fj为航空器在LTO第j阶段的单发燃油流率；Ij为第j阶段污染物排放指数；
单个LTO循环中所述地面支持设备的污染物排放量为：
Figure FDA0002611370420000022
式中：Ga为单个LTO循环中地面支持设备的污染物a的排放量；J为航空器集合；k为第k种地面支持设备；K为地面支持设备集合；Tk,j为j类航空器所需的k种地面支持设备的运行时间；nj为j类航空器年总起降架次；Ek,a为k种地面支持设备的污染物a的排放因子；
单个LTO循环中所述地面车辆的污染物排放量为：
Figure FDA0002611370420000023
式中：Ea为单个LTO循环中地面车辆对应的污染物a的排放量；Pi为进出机场的交通量；EFia为i类车辆行驶单位距离对应的污染物a排放量；VKTi为i类车辆在机场范围内的行驶距离。
5.根据权利要求3所述的一种机场环境承载力评价与预测方法，其特征在于，不同的污染物对应的机场大气环境承载力计算公式为：
Figure FDA0002611370420000031
式中：ECa为机场对于污染物a的机场大气环境承载力；Qa为机场大气容量；λk为第k种机型占机场所有机型的比例；Pka为第k种机型在单个LTO循环中排放污染物a的量；Ga为单个LTO循环中地面支持设备的污染物a的排放量；Ea为单个LTO循环中地面车辆对应的污染物a的排放量。
6.根据权利要求3所述的一种机场环境承载力评价与预测方法，其特征在于，所述机场噪声承载力的计算公式为：
Figure FDA0002611370420000032
式中：NEC为日均交通噪声环境承载力，即机场噪声承载力；NC为我国噪声控制标准中的各类标准；LWECPN为各敏感点噪声级；S为日平均交通流，即日均起降架次；
所述各敏感点噪声级以一天内的计权等效连续感觉噪声级作为评价量，各敏感点噪声级的计算公式如下：
Figure FDA0002611370420000033
式中：
Figure FDA0002611370420000034
为一天内所有飞行次数的有效感觉噪声级的平均值；N1为日间飞行架次；N2为晚间飞行架次；N3为夜间飞行架次；
所述有效感觉噪声级的平均值的计算公式如下：
Figure FDA0002611370420000041
式中：T0表示基准时间；LTPN(t)表示t时刻的有效感觉噪声级；
Figure FDA0002611370420000042
表示平均每次飞行的噪声能量。
7.根据权利要求1所述的一种机场环境承载力评价与预测方法，其特征在于，所述逻辑回归模型的训练方法包括：
获取多个历史年份机场环境承载力的评价指标数据；
根据评价指标数据评估各历史年份的机场环境承载力；
根据多个历史年份的评价指标数据和对应的机场环境承载力训练逻辑回归模型。
8.根据权利要求7所述的一种机场环境承载力评价与预测方法，其特征在于，所述机场环境承载力的评估方法包括
对所述评价指标数据进行标准化处理；
根据标准化处理后的评价指标数据计算评价指标的权重；
根据所述评价指标的权重构造机场环境承载力分析矩阵；
根据所述机场环境承载力分析矩阵建立正负理想解矩阵，所述正负理想解矩阵包括正理想解和负理想解；
计算各评价指标数据到正理想解和负理想解的距离；
根据所述距离计算机场环境承载力与理想解的贴近度，用贴近度表示机场环境承载力的大小。
9.根据权利要求8所述的一种机场环境承载力评价与预测方法，其特征在于，所述标准化处理的计算公式包括：
对收益型指标进行标准化处理的计算公式为：
Figure FDA0002611370420000051
对于成本型指标进行标准化处理的计算公式为：
Figure FDA0002611370420000052
其中，rij为指标的标准化值，vij为指标的原始值，i为评价指标数，j为评价年份数；max(vij)为指标原始值中最大值，min(vij)为指标原始值中最小值；
所述权重的计算公式为：
Figure FDA0002611370420000053
Figure FDA0002611370420000054
Figure FDA0002611370420000055
式中：ωi为指标i的权重，m为评价指标总数；i为指标个数；Hi为信息熵；fij为指标的特征权重，rij为指标的标准化值。
10.根据权利要求8所述的一种机场环境承载力评价与预测方法，其特征在于，所述机场环境承载力分析矩阵为：
Y＝|yij|m×n＝|ωi×rij|m×n，
即
Figure FDA0002611370420000061
其中，Y机场环境承载力分析矩阵；yij为加权规范值；ωi为指标i的权重；rij为指标的标准化值；ymn为矩阵Y中第m行第n列的加权规范值；
所述正理想解为；
Figure FDA0002611370420000062
其中，Y+为评价指标数据中第i个指标j年内的最大值，即正理想解；ym +为所有年份中第m个指标的最大值；
所述负理想解为；
Figure FDA0002611370420000063
其中，Y-为评价指标数据中第i个指标j年内的最小值，即负理想解；ym -为所有年份中第m个指标最小值；
所述评价指标数据到正理想解的距离为：
Figure FDA0002611370420000064
所述评价指标数据到负理想解的距离为：
Figure FDA0002611370420000065
所述贴近度的计算公式为：
Figure FDA0002611370420000066
式中：Dj +为评价指标数据到正理想解的距离；Dj -为评价指标数据到负理想解的距离；yi +为所有年份中第i个指标的最大值；yi -为所有年份中第i个指标的最小值；Tj为第j年机场环境承载力接近最优的程度，称为贴近度。
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