王岩韬,杨 拯

(1.中国民航大学空管学院,天津 300300;2.四川航空股份有限公司运行风险控制中心,四川 成都 610202)

0 引 言

航班运行风险是发生概率与后果严重程度的乘积[1]。由于涉及生命难以定量计算,为此中国民航参照国际民航组织安全管理体系[2],于2015年建立了适用于我国国情的航班运行风险体系,其中包含详细的风险矩阵与赋值。

针对航班运行风险影响种类、形式、数目繁多且随条件不断改变等复杂特点,通过对风险形成、传播过程的机理性分析和研究,构建了科学的风险管控方法,是提高安全水平的必要措施。国外民航的风险管控研究聚焦于风险评估,2007年左右已有实用性成果[3-4],而近年研究方法多以机器学习为特征[5],研究内容也逐步细化至人员疲劳等方面[6],并且无人机飞行风险逐步成为研究热点[7]。

国内于2014年提出了一套具有普遍性、实用性的风险量化体系[8]。后续,机器学习、信息扩展等算法不断引入,评估精度于2019年提升至90%[9-11],并且实现了对起飞、巡航、降落等不同飞行阶段的短时预测[12]。2015年至今,国内各运输航空公司均已建设风险管控系统,多年实践证明风险评估等应用技术问题已得到较好解决,而对于风险产生、传播与控制过程,目前尚缺乏足够和深入研究。

深入分析发现,在上述研究方案中存在一种通用假设,即风险因素间关系是树状结构。但运行风险实则与气象条件、机组资质、机场设施、障碍物、飞机维修甚至政策保障等多因素相关,而各因素间通过业务逻辑、数据流转等相互作用,错综交汇形成网状结构。……