阐述终端区作为空中交通枢纽的重要性，指出其运行效率直接影响航班延误、管制员负荷及空域资源利用率。
指出传统评估方法（如单一主成分分析或熵值法）存在主观性、数据差异性丢失或指标重叠问题。
强调北京终端区案例的典型性（如高流量密度、复杂空域结构），以及集成改进方法的必要性。
对本章节进行小结，并开启下文
根据终端区管制运行过程和“人-机-环-管”思想为筛选指标原则，建立维度和指标层
介绍传统PCA流程：标准化→协方差矩阵→特征值/向量提取→主成分筛选（累计贡献率>80%）。
采用均值化处理替代标准化，保留指标差异性，避免信息损失。
强调PCA的优势：降维简化指标，保留原始数据85%以上信息；解决多指标量纲不统一问题。基于改进的主成分分析法对终端区管制运行效率进行计算
指出PCA无法反映指标客观权重，需结合熵值法优化。
介绍熵权计算步骤：数据标准化→概率化→熵值计算。
针对负向指标（如延误率）进行倒数处理，统一指标正向性。
强调熵值法的优势：客观赋权，避免主观偏差；突出关键指标（如管制员负荷、设备故障率），基于熵值法的终端区管制运行效率计算
指出熵值法无法解决指标间信息重叠问题，需与PCA结合降维。
介绍改进PCA与熵值法结果一致性检验：采用Kendall协和系数验证两方法排序结果是否显著相关（拒绝原假设后集成）。
均值化处理保留数据差异，熵值法修正权重，兼顾主客观信息。
确保方法互补性，避免单一方法偏差。
数据范围：北京终端区2021年4月某周航班动态数据（小时粒度），包含进/离港架次、延误时间、管制通话次数等。
负向指标取倒数，均值化处理，消除量纲差异。
分别进行主成分分析和熵值法计算，并进行一致性检验，并得到集成综合评价结果
集成模型有效融合主成分分析与熵值法优势，评估结果更客观，可区分北京终端区不同时段效率差异。
提出均值化-PCA与熵值法的动态集成框架，解决传统方法数据差异丢失问题。
扩展至多机场终端区协同评估，引入实时数据动态更新模型权重。