近十年中国民航事故及事故征候的统计分析

对1996—2005年我国民航发生的32起事故及1147起事故征候进行统计分析,其结果表明:我国民航事故和事故征候的万架次率及万时率均呈下降态势,机组、机械和机务原因是我国民航事故和事故征候的主要原因,事故征候的主要类型是鸟击、空中停车、偏出/冲出跑道/场外接地,事故征候发生阶段依次为巡航、起飞、着陆、爬升和进近。该研究成果有助于寻找事故和事故征候成因和规律。明确安全管理重点和难点;采取有效的预警和预控对策。     

民航事故征候的关联度分析和灰色模型预测

民航事故征候的分析和预测是民航安全研究的重要内容,其目的是掌握民航事故征候影响因素的影响程度和未来发展状况,以此提出相应的安全措施,减少民航事故.通过对民航事故征候及其影响因子作灰色关联度分析,发现机组失误是关键因子,其后依次为总飞行时间、机械原因和天气原因;运用灰色模型对现有2001-2004年机组失误导致的事故征候的实测统计数据进行分析,预测出2005-2009年机组失误导致的事故征候次数分别为37、44、52、61和73;经过残差、后验差等检验分析,发现该模型精度较高,效果较理想.预测的趋势指示出机组失误导致的事故征候随时间的推移在增加.所以,在以后的航空安全管理工作中要着重加强机组管理,有效的预防和矫正机组行为失误,从而达到减少事故征候的目的.     

进近着陆运输飞行事故原因及预防对策研究

进近着陆是最容易发生重大运输飞行事故的阶段,笔者对1980—1996年发生的民航运输飞行进近着陆事故进行了统计分析。结果表明:事故的主要原因是人为因素和环境因素,事故结果主要为飞机失去控制和可控飞行撞地的结果,飞机撞地后起火往往造成机组人员和乘客大量伤亡;加强研究民航飞行安全中的人为因素控制,改善进近着陆的环境系统,重视机场应急计划的编制和应急救援的模拟演练等措施,对降低进近着陆阶段的飞行事故次数、改善航空运输安全和减少人员伤亡具有重要意义。     

一种新的飞行事故征候率监视与控制方法

为了改进民用航空飞行安全的监控手段,探讨了一种飞行事故征候率的监视和控制方法。通过采用W检验法,对中国民航2008年各月飞行事故征候率统计数据进行正态分布拟合优度检验。结果表明:在10%的显著水平下,飞行事故征候率总体服从正态分布。假设正常情况下,飞行事故征候率超过警戒值的概率仅为0.1%,选择该概率为确定警戒值的标准。根据前一年12个月的飞行事故征候率统计数据和确定警戒值的标准,以子样均值作为母体均值估计量,子样无偏方差的平方根作为母体标准差的估计量,可计算出当年飞行事故征候率警戒值;此外,还提出了控制民用航空安全水平的准则。     

基于灰色神经网络的民航事故征候预测模型研究

通过对民航事故征候的分析和预测,掌握民航事故征候的发展趋势,并据此提出相应的安全措施以预防事故发生。在灰色预测基础上,结合神经网络理论,分析民航事故征候的特点,提出民航事故征候的串联灰色神经网络组合预测模型。首先,运用灰色理论弱化数据序列波动性,然后利用神经网络非线性信息处理能力构建模型。同时,根据最近10年民航事故征候统计数据,分别对灰色预测模型、神经网络模型和灰色神经网络模型进行检验,并预测未来3年的民航事故征候数量。利用Matlab软件进行预测仿真,对3种预测方法的精度和特点进行分析和比较。结果表明:民航事故征候的灰色神经网络模型预测精度高于单一的灰色预测模型或神经网络模型,并且所需样本少,运算简便,易于实现。     

民航事故征候的灰色马尔可夫预测

民航事故征候的分析和预测是民航安全研究的重要内容.掌握民航事故征候的发展状况并据此提出相应的安全措施,可减少民航事故的发生.在民航事故征候灰色预测基础上,引入马尔可夫链(Markov Chains)预测理论,建立事故征候的灰色马尔可夫预测模型.该模型具有灰色预测和马尔可夫链预测的优点,不仅提高了对波动性较大的随机变量的预测精度,同时还拓宽了灰色预测的应用范围.对某一航空公司过载大事件的灰色马尔可夫预测和检验分析表明,事故征候的灰色马尔可夫预测模型精度高于GM(1,1)模型预测精度.研究表明,灰色马尔可夫预测模型可用于民航事故征候的预测.     

影响我国民航飞行安全的个体与组织因素——基于HFACS框架的事件分析

主要通过民航事故征候(事件)的分析,对影响飞行安全的人的因素进行研究。数据分析主要采用编码分析的方法,结果发现:在个体层面,对事故征候影响顺序是技能差错、决策差错与知觉差错;机组内部的沟通与协调不畅在各个飞行阶段都存在;在组织层面,监督、资源管理、文化与氛围是比较有影响的组织因素;组织内部与外部的信息界面是飞行安全的隐患之一。与此同时,分析了该项目研究的不足之处,提出改善民航飞行安全的建并指出今后研究的方向。     

基于WBA方法的冲出跑道事故风险管理研究

为改善当前冲出跑道事故在风险辨识环节上存在的不足,提出运用寻因分析(WBA)法,对冲出跑道事故存在的风险进行更加严格、准确的辨识。首先简要介绍WBA方法的内容,然后运用WBA方法对具体事故进行危险源辨识,最后根据辨识出的危险源构建WBA结构图并进行分析。分析结果显示:实例事故的危险源共有14项,分别属于人、机、环,管4个方面。在此基础上,利用模糊层次分析法(FAHP)对辨识出的危险源进行权重排序,得出机组人员处置失误、飞行机组技术欠缺、天气原因、跑道表面积水、机组训练问题等5个最主要因素,并针对这5个因素提出改进对策。     

起飞阶段冲偏出跑道事故预防分析

对中国民航1990—2007年期间飞机在起飞阶段发生的冲出/偏出跑道事件进行统计分析,总结其原因有:飞行程序的遗漏和检查单的不落实、中断起飞决策的正确性和程序的熟练性、飞行程序的偏离和飞行前的准备不足等。以调查问卷形式就起飞滑跑阶段发生轮胎爆破的训练情况进行调查,分析其结果发现:占中断起飞首要原因的轮胎爆破,在航空公司的飞行员中没有得到充分的训练。笔者调查及研究结论是,起飞阶段冲出/偏差跑道基本上都是由于机组的原因造成的;为了减少和预防起飞阶段冲偏出跑道事故的发生,航空公司应增加起飞性能、中断起飞的决策、中断起飞的风险等理论培训,在模拟机的训练中增加起飞滑跑阶段轮胎爆破的训练。     

基于事件提取和改进MMHC的航空旅客运输事故征候贝叶斯网络建模*

为表征航空旅客运输事故征候演化机理,提出事故征候贝叶斯网络的建模方法。基于事故征候中致因事件、结果事件及分类标准的定义,以7 265起事故征候案例为样本,利用事件提取算法,识别事故征候叙述文本中的致因事件,利用改进的最大最小爬山算法实现网络建模;依据事件提取的测试集验证与结构学习的交叉验证,检验建模算法的准确性与有效性;基于证据敏感性指标,识别关键致因事件。结果表明:航空旅客运输事故征候贝叶斯网络模型包含94个节点和247条有向弧。空降冲突、严重设备故障、机组成员疾病及火灾烟雾是模型中高风险关联的致因事件,在安全监管过程中消除或减弱关键致因事件的发生能有效控制系统风险。     

提高协和飞机事故的安全性研究

为提高民航系统的安全性,研究典型的协和飞机事故的发生过程,采用案例比较法,对当时的安全情况进行研究;提出假如协和飞机采取中断起飞的决定,安全性比继续起飞的要高,生存率会提高。该结论对完善民航的系统安全有促进作用。笔者所选的案例都是与协和飞机处境相似的情况,提出具体的改善方法,即让安全规定适应多变的情况,全面涵盖变化着的系统安全边界。如果驾驶员处于走停的两难境地,允许声明进入更安全的紧急状态;在危险时刻塔台空管员应该给出更有利的指挥。     

基于模糊集和改进TOPSIS方法的跑道侵入风险评估

为预防民航机场跑道侵入事件的发生,减轻塔台管制员面临的跑道运行安全的压力,根据国际民航组织(ICAO)颁布的《防止跑道侵入手册》描述的空中交通管制(ATC)因素,建立影响跑道侵入的ATC指标评价体系。首先运用模糊集理论建立评价模型,并计算子指标的模糊可能性值,其值反映所论子指标风险概率。其次,采用改进的TOPSIS方法进行验证,并计算子指标的信度效度值。结果表明,得出的子指标风险值与模糊可能性值的排序一致。最后,根据子指标风险值的大小提出防止跑道侵入事件发生的建议。     

基于TEM模型的民航不安全事件关联规则挖掘与分析*

为了预防民航不安全事件的发生,应用机组威胁与差错管理（TEM）模型分析2014—2020年民航事故/征候的航空安全报告资料,提取事件里存在于民航运行风险中潜在的情况、威胁、机组差错等因素,通过改进的关联规则方法挖掘其中的关联关系,包括挖掘与事件严重程度有关的因素,找到TEM模型中的关键因素和影响航空器结束状态的致因因素,并进行关联网络图分析。研究结果表明:手动操纵/飞行控制差错、缺少/不足的飞行培训和安全管理、飞行员之间沟通差错与程序执行错误是造成事故/征候的显著因素;关联规则能够有效利用航空安全报告信息,通过定量的方法挖掘事故/征候的特征,找到影响民航不安全事件的强关联因素,为民航安全管理人员提供决策依据。     

民航飞行员职业安全意识的初步研究

编制民航飞行员职业安全意识调查问卷,对1310名民航飞行员进行调查。研究发现:民航飞行员职业安全意识总体水平良好,其中87%的人员达到良好以上水平;安全认知、安全情感与安全意志3个维度发展不平衡,安全意志水平显著低于其他两个维度;单位的安全教育、安全状况以及个人素质是影响民航飞行员职业安全意识的重要因素;经常接受安全教育的飞行员,其职业安全意识水平显著高于偶尔接受安全教育的飞行员;单位安全状况好的飞行员,其职业安全意识水平显著高于单位安全状况一般的飞行员;飞行学员的职业安全意识水平显著高于在职飞行员。建议采取创新安全教育、磨练安全意志、强化环境熏陶等措施,强化民航飞行员的职业安全意识,降低因飞行员原因引发的飞行事故率,提高民航的安全业绩。     

基于神经网络的民航安全态势评估模型及仿真

民航安全态势评估可以向管理者提供民航安全态势和未来态势变化的信息,帮助管理者作出科学的决策,是预防事故发生的关键。航空器事故征候、事故征候率和灾变的科学预测评估是民航安全态势评估的核心内容,分析选取影响民航安全态势的安全运行因素,尝试建立了民航安全态势评估模型,结合BP神经网络和Elman神经网络进行民航安全态势评估。2008-2010年民航安全态势评估结果如下：民航安全态势整体良好但事故征候较多,其中2009年的民航安全态势相对严峻,需要密切注意民用航空器事故的发生,同时应对2010年民用航空器事故进行高度关注,希望管理者采取积极措施进行事故预防。结果表明,基于神经网络建立的民航安全态势评估模型是可行的,可以作为我国民航安全态势评估的有效工具。     

利用ARIMA(自回归移动平均)模型对跑道侵入事件的分析及预测

综合运用具有相当精度的时间序列分析方法,建立美国民航运输安全中的机场跑道侵入的AR IMA(自回归移动平均)模型,克服了样本空间总是有限带来的不足,揭示出民航跑道侵入的动态变化规律,并对未来美国民航跑道侵入事故发生次数进行较准确的预测,为我国民航部门科学地制定飞行计划、人员培训、提高安全管理水平,提供可靠的依据。     

风险管理在民航事故预防中的应用

基于对航空安全极端重要性的深层次思考,将危险源辨识、风险评估和风险控制应用到民航事故预防中,对诱发事故的各种潜在因素进行分析、估计和评价,把1994-2003年的民航事故数据应用到风险水平矩阵中,得出人为因素失误和组织失调时的风险是不可接受的;进而提出风险控制措施,使人安全地与技术结合,并融入培训、管理政策或操作程序之中,有效减少人为失误;导致飞机事故的所有因素共同形成一个事故链,针对事故链中的每一个环节采取相应的措施,并协调好他们之间的关系有效地预防民航事故的发生.     

Are pilots at risk of accidents due to fatigue?

PROBLEM: There is concern in the aviation community that pilot schedules can lead to fatigue and increased chance of an aviation accident. Yet despite this concern, there is little empirical analysis showing the relationship between pilot schedules and commercial aviation accidents. This study attempts to demonstrate an empirical relationship between pilot schedules and aviation accidents. METHOD: Data for human factors-related accidents and pilot work patterns were identified. The distribution of pilot work schedule parameters for the accidents was compared to that for all pilots using a chi-square test to determine if the proportions of accidents and length of duty exposure were the same. If the distributions are the same, then one could infer that pilot human factor accidents are not affected by work schedule parameters. RESULTS: The proportion of accidents associated with pilots having longer duty periods is higher than the proportion of longer duty periods for all pilots. DISCUSSION: There is a discernible pattern of increased probability of an accident as duty time increases for commercial aircraft pilots in the United States. IMPACT ON INDUSTRY: The analysis suggests that establishing limits on duty time for commercial pilots would reduce risk. Such a rule is likely to be expensive and could substantially impact the commercial airlines. In return, there is likely to be a reduction in the risk of commercial aviation accidents due to pilot fatigue.