民航飞行事故统计及原因分析*

杜红兵　张庆庆

(中国民航大学安全科学与工程学院　天津 300300)



民航飞行事故统计及原因分析*

杜红兵张庆庆

(中国民航大学安全科学与工程学院天津 300300)

整理了2000—2014年间的370起飞行事故，参考CAST/ICAO通用分类小组(Common Taxonomy Team,CICTT)分类标准，进行事故类型划分并统计分析，结果显示，失控类、跑道安全类、可控飞行类以及运行失效类飞行事故起数占总飞行事故数量的75.6%，死亡人数占81.4%，确定为高风险事故类型。依据历史数据，以失控类飞行事故为例进行原因识别，并结合坐标轴法对41起事故进行原因分析，得出飞行控制错误、暂时性失控、飞行管理错误、发动机失效和其他环境因素为影响失控类飞行事故的关键因素；暂时性失控、发动机失效以及控制系统失效在航空器系统类中占50%以上，是该类别的三大关键因素；飞行控制错误、飞行管理错误为导致失控类飞行事故的常见人为因素。

飞行事故可控飞行事故类型划分CICTT跑道安全

0　引言

飞行事故往往是灾难性的，提高民航安全并有效预防飞行事故，一直是民航业的核心问题。基于飞行事故的统计[1-2]和预测研究[3]，是民航业实施安全管理的有效方法。一直以来，历史事故统计方法是民航飞行安全的一项基础性工作，如国际民航组织(ICAO)每年都对过去五年的飞行事故按地区分布、事故类型、飞行阶段、服务类型以及发动机类型进行统计[4]；英国民航局每五年左右对过去十年的飞行事故以及飞行事故率进行统计分析，对飞行事故分别按年份、飞行阶段、飞行类型、事故发生地区、运营人所在地区、航空器类型、机龄及航空器载重统计，飞行事故率按年份、飞行类型、运营人所在地区、航空器类型及航空器载重进行统计[5]；中国民用航空局对过去一年或半年国内所发生的不安全事件按类型、原因统计。通过事故统计分析不但可以进行规律探寻、趋势预测，也可以辅助构建航空安全数据库，从而确立更为客观的事故调查程序、制定更为科学的人员培训计划等。然而，现有的飞行事故统计很少对特定类型的飞行事故按原因进行统计。对于飞行事故历史数据的应用来说，事故发生原因及其规律探寻对事故预防具有重要意义。

本文整理2000—2014年间世界民航飞行事故，参考CICTT制定的民航不安全事件分类标准[6]，对数据进行类别划分、整理、分析，确定出高风险飞行事故类型，以历史数据为依据[7]，对失控类飞行事故进行原因识别、分析，找出引发事故的关键因素，为事故预防措施的制定提供客观依据。

1　数据来源

数据主要来自航空安全网(ASN)、美国国家运输安全委员会航空事故数据库以及关注航空安全的奥地利《航空先驱报》，从中整理出民用商业运输不安全事件3 357起(不包括包机、公务机)，其中飞行事故370起，死亡人数12 305人，具体数据如图1所示。对所收集的90%以上的飞行事故，将根据事故调查报告、事故介绍进行类型划分、原因分析。

2　飞行事故统计分析

2.1统计分类标准

针对民航组织间、甚至是同一个民航机构缺乏统一事故描述标准的问题，ICAO和商业航空安全小组共同特许设立了CICTT，CICTT包括来自航空公司、飞机制造商、发动机制造商、飞行员协会、监管当局、运输安全委员会以及国际民航组织的专家，还有来自加拿大、欧盟、日本、美国的成员，ICAO及商业航空安全小组联合担任CICTT的代表，负责制定航空不安全事件报告系统中的通用分类和定义。统一的分类标准和定义将有利于提高安全信息和数据的价值，实现安全信息共享，提高民航业应对常见安全问题的能力，见表1。

图1　2000—2014年飞行事故统计

飞行事故类别类型可控飞行(CF)可控飞行撞地(CFIT)、起飞着陆期间与障碍物相撞(CTOL)失控(LOC-I)失控/失速(LOC-I)跑道安全(RS)冲偏出跑道(RE)、跑道侵入(RI)、非正常跑道接地(ARC)、跑道外接地(USOS)、野生动物撞击(WILD)地面安全(GS)地面碰撞(GCOL)、地面保障(RAMP)、航空器地面失控(LOC-G)运行失效(OD) 系统/部件失控或保障(SCF-NP)、系统/部件失控或保障———发动机相关(SCF-PP)、ACAS(TCAS)告警/小于间隔/危险接近/空中相撞(MAC)航空器起火(FIRE)航空器起火/冒烟———非事故撞击引起(F-NI)、航空器起火/冒烟———事故撞击引起(F-POST)其他(OTHER) 鸟击(BIRD)、客舱安全(CABIN)、急救(MED)、遭遇涡湍流(TURB)、空中地面通信(AGC)、空中交通管理和通信/导航/监视服务(ATM)、导航错误(NAV)、结冰(ICE)、风切变、雷击、电击或冰击(WSTRW)、机场(ADRM)、安保相关事件(SEC)、非计划仪表天气条件飞行(UIMC)、侵犯领空(AI)、撤离(EVAC)、油料相关事件(FUEL)、货物配载、装载(EXTL)、返航/备降/迫降(LOLI)

2.2统计结果

依据分类标准，对370起飞行事故进行整理分析后录入数据库，运用origin软件进行统计分析，结果如图2所示。可以看出，跑道安全类(RS)和运行失效类(OD)飞行事故达到382起，数量较大，RS类所占比例最大，为36.0%；可控飞行类(CF)、失控类(LOC-I)、跑道安全类(RS)，这3类导致的死亡人数为8662人，占总死亡人数的70.4%，其中LOC-I类飞行事故仅占总飞行事故起数的6.6%，但其死亡人数比例达到32.4%，为最大人员伤亡事故类型，CF类占总飞行事故起数的7.3%、死亡人数的18.6%，属于较大人员伤亡事故类型。

从数据分析结果可看出，LOC-I，RS，CF以及OD这4种类型的飞行事故，属于高风险飞行事故，民航当局、航空公司、机场等应予以重视。近些年， LOC-I导致的死亡人数呈明显上升趋势，比CF和RS高出了10%以上，已成为伤亡人数最多的民航飞行事故类型。

图2　飞行事故及死亡人数按事故类型分布

3　失控类飞行事故原因分析

以LOC-I为例，通过历史数据进行原因分析，按照事故原因再次分类统计，探索该类型事故发生的关键原因。飞行失控事故是指由于航空器偏离预定航路或正常飞行状态而发生的飞行事故，该事故由单一因素导致，也可能由两种或多种因素共同造成，具有较高的复杂性。

本文共收集、整理了2000年至2014年的41起LOC-I飞行事故，对事故进行详细的原因分析[8-9]。分析结果显示，41起飞行事故总共由21个因素产生，这些因素可划分为三个不同类别：航空器系统、人为因素和环境，如表2所示。

表2　LOC-I飞行事故的产生原因

借助MATLAB软件，以坐标轴法对41起LOC-I飞行事故进行分析，如图3(a)所示，其相应的正视图、侧视图、俯视图分别如图3(b)、3(c)、3(d)所示。横坐标表示事故因素，纵坐标表示原因类别，垂直坐标表示事故与导致该类型事故因素的相关程度，即xoy平面将完成事故类型、类别的划分，xoz平面表示出事故与导致事故因素的关系，yoz平面描述事故与事故类别的相关程度。

为简单起见，分别量化原因类别、因素以及事故与事故因素、类别的相关程度。

(1)事故产生的因素，分别为Ai(i=1，2，3，…，10)，Bj(j=1，2，3，…，9)，Ck(k=1，2)，其中序号i，j，k用于确定其量化结果，如式(1)、式(2)、式(3)所示，表示在x轴上，量化值阈值范围设为0.2。

Ai=(i-0.1)+RAND()×0.2

(1)

Bj=(j-0.1)+RAND()×0.2

(2)

Ck=(k-0.1)+RAND()×0.2

(3)

(2)y轴表示原因类别，类别A，B，C量化公式如式(4)、式(5)、式(6)所示，阈值范围设为0.3。

A=0.85+RAND()×0.3

(4)

B=1.85+RAND()×0.3

(5)

C=2.85+RAND()×0.3

(6)

(3)事故与事故因素、类别的相关程度划分为5个级别并进行量化表示：0为“不相关”，1为“一般相关”，2为“相关”，3为“很相关”，4为“非常相关”。

(a)

(b)

(c)

(d)

分析结果显示：

(1)航空器系统(0.85≤y≤1.15)和人为因素(1.85≤y≤2.15)两类别所占比例很大，是引起LOC-I类飞行事故的关键类别。

(2)每起LOC-I类飞行事故的产生因素较多，事故与因素间相关程度不一且分布较为均匀。

(3)A10，A7，B3，B2以及C2在所有导致LOC-I类飞行事故的因素中所占比例较大，可确定为影响LOC-I类飞行事故的关键因素，将5种关键因素按照比例大小排列为：飞行控制错误>暂时性失控>飞行管理错误>发动机失效>其他环境因素。

(4)暂时性失控、发动机失效以及控制系统失效在航空器系统类中占50%以上，是该类别的三大关键因素，在航空器适航维护中应尤为关注。

(5)飞行控制错误、飞行管理错误在人为因素类别中占很大比例，为导致LOC-I类飞行事故的常见人为因素。

4　结语

(1)LOC-I，RS，CF以及OD为高风险飞行事故。其中，RS和OD飞行事故数量占总飞行事故的60.6%，属于多发性飞行事故； LOC-I和CF引起的死亡人数占总死亡人数的40.7%，属于高死亡率飞行事故。

(2)近些年，因LOC-I事故导致的死亡人数所占总人数比例增长较多，已成为伤亡人数最多的一类航空飞行事故。

(3)飞行控制错误，暂时性失控，飞行管理错误，发动机失效以及其他环境因素为导致LOC-I类飞行事故的关键因素。

(4)暂时性失控、发动机失效以及控制系统失效确定为航空器系统类别的三大关键因素；飞行控制错误、飞行管理错误为导致LOC-I类飞行事故的常见人为因素。

[1]LORD D, MANNERING F. The statistical analysis of crash-frequency data: A review and assessment of methodological alternatives [J]. Transportation Research Part A,2010(44):291-305.

[2]孙瑞山,孟令慧. 航空飞行事故时间分布规律研究[J].交通信息与安全,2013,31(2):83-87.

[3]王衍洋,曹义华．民航安全指数结果分析与预测[J].北京航空航天大学学报,2011,37(10):1223-1227.

[4]International Civil Aviation Organization. ICAO safety report, 2014 edition [R].Montreal: International Civil Aviation Organization, 2014.

[5]UK Civil Aviation Authority. Global fatal accident review 2002 to 2011, CAP 1036 [R]. Norwich: The Stationery Office, 2013.

[6]CAST/ICAO Common Taxonomy Team. Aviation Occurrence Categories [S].2013.

[7]陈国华,陈珑凯,张华文.安全事故指标多变量灰色预测方法及应用[J].工业安全与环保,2014,40(6):47-50.

[8]胡鑫,皮教文,华敏,等.一起爆炸事故的情景及致因分析[J].工业安全与环保,2013,39(1):16-18.

[9]BELCASTRO C M,JACOBSON S R. Future integrated systems concept for preventing aircraft loss-of-control accidents, Toronto Ontario, Canada, August 4-5, 2010[C]. American Institute of Aeronautics and Astronautics, 2010.

Statistics and Causes Analyses of Flight Accidents

DU HongbingZHANG Qingqing

(CollegeofSafetyScienceandEngineering,CivilAviationUniversityofChinaTianjin300300)

In this paper 370 fatal accidents from 2000 to 2014 are collected, referring to ones of CAST/ICAO Common Taxonomy Team (CICTT) and through statistical analysis, classification distribution is studied. The result shows that loss of control (LOC-I), runway safety, control flight, and operational damage represent 75.6% of the total accidents, all fatalities account 81.4% and so it is identified these four categories as high-risk flight accidents. Based on historical data, the losses of 41 control accidents are taken as examples for causes analyses. Combined with coordinate axis method, analysis results of LOC-I displays that flight control error, temporary control loss, flight management error, loss of engine power and environmental factors are identified as crucial factors. Temporary control loss, loss of engine power and systems control failure have turned into crucial factors of aircraft system category, representing more than 50% of the total number of LOC-I caused by this category. Flight control error and flight management error have become crucial factors of human factor category.

flight accidentscontrol flightaccident categoriesCICTTrunway safety

国家自然科学基金(31200793)。

杜红兵，男，1967年生，教授，博士，从事民航安全管理、飞行品质监控以及航空中的人为因素研究。

2015-07-18)