基于TEM 貝葉斯網絡對飛機進近穩定性的分析

黃彬 中國民航管理干部學院

安全是民航業不變的主題。進近階段作為銜接飛機著陸的重要階段，其穩定性會影響飛機的安全著陸。不穩定的進近階段可能會導致飛機重著陸、跑道外接地甚至撞地事故。因此，分析不穩定進近事件的影響因素，研究各因素之間的相關性，對提升進近的穩定性、保障行業安全有著積極意義。

目前，針對不穩定進近的研究中，程明[1]對交叉跑道構型下進近階段飛行沖突情景進行網絡構建，分析了交叉跑道運行的進近沖突風險因素。韓新營、朱聃、劉立新[2-4]等基于TEM 理論，確定了影響空中交通非期望狀況的威脅和差錯類型。劉洋、趙寧寧、呂勉哉[5-7]等構建了基于貝葉斯網絡的安全風險評估模型，將其運用于民航飛行安全評價。左杰俊、葉右軍[8-9]等研究了航空器進近碰撞風險，制定了飛機進近間隔標準。謝嘉儀、孫瑞山、劉柳[10-12]等利用貝葉斯網絡對飛行QAR 數據進行參數學習，利用神經網絡構建了不穩定進近的預警模型。以上研究結果證明了不穩定進近將嚴重影響飛機安全著陸。現階段，相關研究雖提出了影響飛機進近穩定性的各類因素，但并未統計各因素導致不穩定進近事件發生的相關概率，及各因素與不穩定進近事件之間存在的潛在關聯性，無法體現出導致該狀態發生的潛在威脅和人為差錯。

文章利用威脅差錯與管理模型，以不穩定進近為非預期狀態，分析收集的不穩定進近類事件樣本，界定影響穩定進近的威脅、差錯因素。同時，對數據樣本進行貝葉斯模型分析，確定不穩定進近影響因素之間的潛在關聯性。

一、基于TEM 的不穩定進近影響因素分析

（一）威脅與差錯的界定

威脅與差錯管理（TEM）是一種表示飛機運行狀態與人為因素之間存在關聯性的風險管理模型，基于TEM模型分析不穩定進近的影響因素，將有助于理解在動態和復雜的運行環境中，飛機的安全狀態和飛行員表現之間的內在關聯。

威脅是指：增加了飛行員出錯的可能性，容易導致飛行員情景意識下降和決策失誤，為了維護進近的穩定性必須進行管理的事件或差錯，以及產生在飛行員影響范圍之外的其他影響穩定進近的因素。

差錯是指：不可避免的，可能受威脅、差錯、非期望狀況誘發而產生的或自發產生的，偏離飛行員或組織意圖，可能使安全裕度降低，增加不穩定進近事件可能性的飛行員作為或不作為，即飛行員的錯誤，且差錯必須是“可觀察到的”。

將威脅和差錯的定義結合實際飛行運行，界定影響穩定進近的威脅、差錯，得到以下類別和子類別，如表1 所示。

表1 威脅與差錯分類表

（二）采集數據的統計分析

通過公開的安全日報、員工自愿報告及不安全事件調查報告三種途徑，收集到某航空公司2022 年發生的100 起不穩定進近事件，按照威脅與差錯的界定，得到統計結果表2，其中Ai代表i類威脅(i=1,2,3,…,8)，Bj代表j類差錯（j=1,2,3,…,7）。

表2 威脅與差錯統計表

分析可知，環境威脅和飛行員技能操作類差錯為不穩定進近的主要影響因素。其中，飛行員A2、程序設計A3、天氣A7為導致不穩定進近發生的主要威脅，飛行員操縱生疏、過度控制飛機B1，遺漏程序步驟B3，錯誤判斷高距比B4為導致不穩定進近事件發生的主要差錯。

二、影響因素的貝葉斯網絡分析

（一）貝葉斯網絡的構建

通過構建相應的貝葉斯網絡結構，可以得到誘發不穩定進近各影響因素之間的相關概率。應用構建的貝葉斯網絡，通過正向推理可以預測潛在的差錯，通過反向推理可以得到導致不穩定進近事件發生的關鍵因素。基于威脅與差錯數據的統計，按照TEM 模型的定義分析得到威脅與差錯之間的相互關系為：管理無效時，威脅會直接導致差錯發生。利用威脅與差錯的關系，可以確定以不穩定進近為非預期狀態的貝葉斯網絡結構中相應的子節點和父節點，即父節點是威脅、子節點為差錯，構建相應的貝葉斯關系為：威脅類因素→差錯類因素。

（二）威脅與差錯類影響因素的相關性分析

簡化處理采集事件中包含的威脅與差錯類型數據后，導入構建好的NETICA 模型中計算，得到威脅和差錯類影響因素發生的條件概率，如表3 所示。表示威脅Aj存在時，差錯Bj發生的概率P（Bj ⅠAi），如：數據P（B1ⅠA7）表示當存在天氣環境類威脅時，操作生疏、過度控制飛機類差錯發生的概率為0.50。分析發生次數統計前三的威脅因素（A2,A3,A7）得到以下結論。

表3 威脅與差錯CPT

對于A2飛行員類威脅，相關性最大的差錯為技能操作類差錯，概率最高的差錯子類別為：操縱生疏、過度控制飛機。該結果意味著。在不穩定進近事件中，飛行員是一個不可忽略的潛在威脅，飛行員的操作技能、管理工作負荷、是否嚴格遵守程序、是否細致監控飛機決定著進近的穩定性。

對于A3程序設計類威脅，相關性最大的差錯為決策類差錯，概率最高的差錯子類別為錯誤判斷高距比。該結果意味著：當機場進近程序設計復雜或不合理時，極易引起飛行員的決策類差錯。若飛行員在航前沒有仔細地準備應對策略，在飛行中容易出現高距比判斷錯誤、進近程序使用錯誤、飛機出現高進近或其他情況時處置不當等結果，進而導致不穩定進近。

對于A7天氣環境類威脅，相關性最大的差錯為技能操作類差錯，概率最高的差錯子類別為：操縱生疏、過度控制飛機。該結果意味著：預計飛機進近時存在不穩定氣流、雷雨、風向風速不穩定等天氣環境時，需要防范飛行員操縱技能類的差錯發生，特別是飛行員操縱生疏或過度操縱飛機的行為，建議合理調整機組實力搭配，安排近期飛行經歷多且較為熟練的飛行員執行任務，否則容易誘發不穩定進近事件。

（三）差錯類影響因素的反向推理

利用NETICA 貝葉斯網絡模型對差錯類影響因素實施反向推理，設置相應的差錯類影響因素發生概率為1，計算各威脅類影響因素發生的概率。分析發生次數統計前三的差錯因素（B1，B3，B4）可得到以下結論。

由B1類差錯（飛行員操縱生疏，過度控制飛機）導致的不穩定進近事件中，通常飛行員是該事件的主要威脅，同時天氣環境也是不可忽略的影響因素。為防范此類差錯發生，建議提高飛行員的操作技能和對飛行的熟練程度，從根源上解決此類差錯導致不穩定進近事件發生的問題。

由B3類差錯（遺漏程序步驟）和B4類差錯（錯誤判斷高距比）導致的不穩定進近事件中，通常會伴有天氣環境的影響，因此，在預報進近階段存在天氣環境類威脅時，需要提醒飛行員注意嚴格按程序飛行，切勿遺漏程序步驟，精細計算高距比，防止因判斷錯誤導致不穩定進近事件的發生。

三、結語

文章利用TEM 模型的相關定義對影響穩定進近的威脅和差錯類影響因素加以分類，按此分類分析統計采集的不穩定進近事件數據，為貝葉斯網絡的構建和學習提供了數據基礎。

構建威脅與差錯的貝葉斯關系網，在此基礎上使用貝葉斯計算軟件NETICA 對采集的數據進行計算，得到各類威脅與差錯的條件概率表，找出不穩定進近威脅和差錯影響因素之間的相關性，為制定防止不穩定進近事件發生的管理措施提供科學依據。通過對數據的反向推理，得到差錯產生的主要誘因，讓飛行員在日常工作中更有針對性地訓練和學習，為不安全事件的事前管理提供解決方案。