基元事件在军事飞行安全分析中的应用

■ 田葵

中国科学院大学经济与管理学院 北京 100190

0 引言

将飞行活动作为一个系统来研究飞行安全已经得到国内外学者的普遍认可[1]。飞行安全系统是一种动态、多变量、人为因素起主导作用的开放复杂巨系统，系统逻辑关系复杂。对飞行安全系统研究主要是基于事故致因理论，即从大量典型事故本质原因分析中提炼出事故机理和事故模型，用来阐明事故成因、始末过程和后果,以便对事故发生、发展进行明确分析,为事故定性定量分析、预测预防和安全管理改进提供理论依据[2]。事故致因理论主要经历了3 个阶段:以事故频发倾向论和因果连锁论为代表的早期事故致因理论、以能量意外释放论为主要代表的事故致因理论和现代系统安全理论[3]。

当前飞行安全系统研究重点问题是如何有效建立事故致因因素分类体系，是进行数据统计与量化分析的基础[4]。建立致因因素分类体系的方法很多，其中，代表性的理论模型有事故因果连锁论、能量意外释放论、轨迹交叉论和危险源理论等[5]。这些模型虽然诞生于工业生产领域，不能准确反映飞行领域的致因机理，但对飞行安全系统的研究提供理论指导。以此为基础，在飞行安全领域不断提出了墨菲定律、SHELL 模型、REASON模型、层次分析法、基元事件分析法以及HFACS 人为因素模型[6]，对飞行事故的人、飞机、环境和管理等各系统要素之间关系进行了阐述和分析，但没有针对性地反映出军事飞行事故产生机理的特殊性。

与民航飞行事故相比，由于军事飞行在飞行任务、飞行环境、飞机装备和训练模式等方面的特殊性，军事飞行事故呈现如下特点：（1）原因不明的事故多；（2）受环境影响大；（3）重复性和集中性事故突出[7]。针对这些特点，陈东峰等[7]将飞行事故致因因素分为直接原因、间接原因和基本原因3 个层次，提出了一种军事飞行事故致因模型。该模型侧重于表达军事飞行事故发生过程中不安全事件之间逻辑关系，反映了军事飞行事故致因特点，但是在多因素间的相关性上还停留在定性分析阶段，无法扩展为定量分析模型。

本研究在分析军事飞行事故特点基础上，借鉴现有事故致因理论思想，分析空军历年来严重飞行事故数据资料，通过对各类数据梳理整合，结合军事飞行实际，利用基元事件分析法找出与飞行事故相关的因素集合，提取引发飞行事故的因素，建立军事飞行致因因素分类模型，进而分析各因素间的相互关系及对飞行安全保障的影响，对有效提高飞行活动组织管理和实施过程的精细化、信息化水平，预防和减少事故发生有着重要的实用价值。

1 基于基元事件的因素分析法

基元事件分析法与其他分析法相比有两点重要改进：一是提出了“基元事件”概念，使“事件链”分解规范化，简化了步骤；二是建立了基元事件分层次分析体系，使对事件本身的分析规范统一。合理的飞行事故致因因素分类体系是数据量化建模与分析的基础。运用基元事件方法进行分析包括建立事件链模型、区分事件要素类型、确定基元事件及其层次关系等环节。

1.1 事件链模型

根据事件链理论，将严重飞行事故发生分为的不安全事件、一般差错、严重差错、事故症候、飞行事故的错误累计模型[8]，如图1所示。

图1 飞行事故错误累计模型

根据这个模型可以将各种不安全事件分解为最简单的“基元事件”，基元事件是构成事件链的基本环节，是一个导致事故的单因素问题，阻断它就可以预防事故发生。

1.2 事件要素组成模型

基元事件分析法基于“事故/事故征候-基元事件-基元事件归类”的3层体系结构，每一起严重飞行事故可分解为由“人-机-环境-管理”四个要素所构成的系统，飞行事故发生是由于系统中一个或多个要素发生一个或多个错误或缺陷的结果，4个要素间相互关系如图2所示。

图2 基元事件的“人-机-环境-管理”模型

1.3 基元事件模型

按照这种思想，可以把每个事故分解成若干个基元事件，各基元事件按其发生先后呈串联形式构成事故发展过程，形成基元事件“事件链”。基元事件是导致事故的最小基本单元，每个基元事件对应一个问题，每个问题对应一个主要原因。如果有一个基元事件受控未发生，就可能使事故发展中止或者至少减少事故损失。如图3所示，从管理组织角度出发，为预防严重飞行事故发生，需要找到事故原因的一个基元事件模型。

图3 基元事件分析法模型

2 事件要素分类组成及其相互关系

基元事件分析法针对飞行事故因素，按责任者、行为、原因和改正措施等不同层次对飞行事故进行归类。不同的归类体系是从不同角度看问题，较全面概括了对事故的各种分析，特别是最后归结到改正措施，把事故分析引导到预防，充分体现了“预防为主”原则，因此，采用基元事件分析方法，可以结合飞行事故属性特征对致因因素按照“人-机-环-管”进行分类。

2.1 人为因素及其组成

人为因素主要是指引发飞行事故中与人直接相关的那些因素。它是影响飞行安全的重要组成因素之一[9]。人是飞行活动中最活跃的能动性因素，也是保证飞行安全的决定性因素。而人的能动作用发挥，又受以下各种因素影响制约[10]。一是知识。二是技能水平和经验。三是工作态度和责任心。四是身体素质。五是心理品质。

2.2 机械因素及其组成

机械因素主要是指引发飞行事故中与飞机本身直接相关的那些因素。机械因素主要包括内容：一是飞机自身属性安全性状况。飞机现实状况安全性是影响飞行安全性的主要因素之一。二是飞机生产和设计质量。本研究从组织管理角度分析飞行安全，因此忽略飞机生产设计缺陷，而考虑飞机的使用情况，寿命状况、老旧程度、飞机各零部件实际失效性和故障率（或完好率），可能的故障模式及其对飞机的影响，平均故障时间、首翻期和翻修间隔期等。三是机务维修状况。

2.3 环境因素及其组成

环境因素主要是指引发飞行事故中与环境直接相关的那些因素。环境方面影响飞行安全主要有3 个因素。一是保障环境。主要是指飞行场所的机场、航线、通信、导航、灯光、标志等保障飞行的各种固定设施和各种勤务保障。二是自然环境。主要是指飞行地带和空域、航路及其周围地区的地形地貌、山川河流以及大气物理条件。三是生态环境。通过对飞行事故属性特征统计发现，机场周围生态环境对飞行影响尤其是鸟类活动对飞行安全的影响近年来日益深刻。

2.4 管理因素及其组成

通过对1950～2015年的飞行事故属性特征统计分析可以发现，有不少飞行事故都与飞行准备不充分，飞行计划、组织不严密，对特殊情况预先估计不足，没有预案或对预案不熟，遇事惊惶失措有关。因此，应该将安全管理工作单独作为一项影响飞行安全的因素提出来进行分析，将“人-机-环境”扩充为“人-机-环-管”。

管理因素主要是指引发飞行事故中与管理直接相关的那些因素。安全管理工作包括飞行安全工作指导思想、规章、制度、安全监察机构、安全管理制度、日常安全管理工作、培训工作、安全教育和安全文化、部队的安全记录和工作质量；领导和机关对安全工作的重视程度；安全教育情况，安全管理机构和制度健全程度；对上级机关的指示和规章制度执行情况等以及飞行的准备与组织等。

2.5 因素间的相互关系

随着航空事业发展，飞机构造越来越复杂，仪表、设备也越来越多，多因素综合原因造成飞行事故的情况已逐渐占主导地位，研究飞行安全已不能再局限于单因素研究，而要将单因素研究与多因素综合研究结合起来，甚至要以多因素综合研究为主，这样才能找准事故原因，掌握事故本质，发现事故规律。

所有因素间相互关系都是错综复杂的。从安全角度上讲，这些因素相互制约相互作用，共同影响飞行系统安全。通常情况下，人的因素处于主导地位，引起飞行事故所占比例较大，还有上升趋势[11]。机械因素对飞行事故影响也不可忽视。不少飞行事故都是由于飞机突然故障，而时间不允许改出而发生。这种情况与飞行员心理或技术都没有太大关系，有的可能是飞机自身属性问题，有的则是维修方面问题，这类飞行事故甚至无法抗拒。因此，在研究飞行安全时，我们必须重视飞机对“人-环-管”的制约作用。环境因素也同样制约着飞行安全。无论是飞机还是人，都在一定环境中活动，受到时空限制和飞行环境影响。管理因素并不直接作用于飞行安全，而是通过掌握控制“人-机-环”系统各个环节对飞行安全进行有机协调，从这个意义上讲，管理因素比其它3个因素对飞行安全影响更深刻，也更容易控制。因此，在对导致飞行事故因素进行研究时，不仅要充分考虑这4个因素，更要对因素间相互关系进行分析。

3 事故分析模型的应用

利用基元事件分析方法以将严重飞行事故致因因素分为“人-机-环-管”4 个基础因素并逐一细化，建立相应的实体关系模型，依据对象关系映射，将飞行事故元数据项的所有属性映射到数据库，并建立各个基元事件实体间的层次结构、关联关系。以该数据库为基础，建立飞行安全管理系统，录入1950～2015年的飞行事故数据，提供不同视点的飞行事故因素故数据检索和统计功能，活化数据资料，确立事故分析应用数据基础。

飞行安全应用管理系统依托飞行事故基元事件历史数据提供致因因素的事故频度分析、耦合度分析和事故预测等功能，为指挥员或飞行员制定防范事故措施提供了量化依据和决策支持。

3.1 致因因素事故频度分析

针对严重飞行事故的数据特点，依据致因因素直接引发事故的数量表现其对飞行安全的破坏性，研究规律发现利用最小二乘法进行系统辨识[12]，分析拟合数据样本, 将离散的数据点近似拟合成曲线, 反应指引因素与事故之间的变化规律和趋势。致因因素事故频度分析可以针对不同的类型依次分析，找到致因因素对事故发生次数及类型的数量关系。

在对数据进行分析时发现，空中动作引发的严重飞行事故数量居高不下。依据飞行训练课目将空中动作归为特技、空域、编队、航行、空战、攻（截）机、轰炸、侦查以及其他等9 类，并进行事故频度分析。空中动作对飞行事故发生的频度排序的结果如下：

{“特技”、“编队”、“攻（截）机”、“空战”、“侦查”、“航行”、“空域”、“轰炸”、“其它”}

当飞行科目为特技飞行时，发生的飞行事故最多，其次是编队飞行引发的飞行事故。这与飞行活动技术难度不断增大关系密切。对特技飞行和编队飞行中发生飞行事故的致因因素进行事故频度分析。

在特技飞行中，致因因素频度排序为：

{“操作错误”，“机械故障”，“注意力分配不当”，“错忘漏”，“意外危害”，“环境恶劣”，“其它”}

在编队飞行中，致因因素频度排序为：

{“注意力分配不当”，“操作错误”，“错忘漏”，“环境恶劣”，“机械故障”，“意外危害”，“其它”}因此，进行特技的飞行活动时，需要在组织和实施过程中重点考虑和把握的问题就是“操作错误”，而进行编队的飞行活动时，需要在组织和实施过程中重点考虑和把握的问题就是飞行员的“注意力分配”问题。

3.2 致因因素耦合度分析

针对引起严重飞行事故因素不唯一的特点，建立致因因素耦合度分析模型[13]，反映飞行事故中经常伴随发生的致因因素及其之间的耦合程度关系。利用致因因素耦合度分析模型，可以对严重飞行事故进行单因素分析、双因素分析和多因素分析。

由于人为因素造成的严重飞行事故比重很大，针对人为因素进行致因因素耦合度分析。在人为因素中，可能导致严重的飞行事故的因素很多，而飞行员的身体健康情况、精神状态、身体的局限性、疲劳、注意力的分配、经验及应对突变情况的能力、特情处理能力、工作负荷能力等方面的因素对飞行事故的发生影响比较严重，根据致因因素的频度排序，将这些因素提取出来，通过分析由其转化的致因因素比例矩阵，可提取重要的单项致因因素和两两致因因素组合，分析结果如表1所示。

根据表1 的结果可以得知，在导致严重飞行事故的人为因素中，特情处理和经验的联系是密不可分的，只有在训练中加强经验的积累，才能在遇到问题时及时的处理；而经验与注意力分配之间的耦合度则是最低的，注意力的合理分配与飞行员的身体状况密切相关，同时影响飞行员对特情的处理能力。

表1 严重飞行事故人为因素关联度分析

3.3 致因因素事故预测

采用Bootstrap方法[1]预测致因因素及其耦合对严重飞行事故的影响度。尽管严重飞行事故达两千多起，但从统计学的角度看，仍属于小样本数据。而Bootstrap 方法具有样本容量需求小的特点，能够充分利用样本信息，为实现由致因因素导致飞行事故的预测提供了一种有效的方法。应用Bootstrap 方法进行致因因素引发飞行事故的预测时，输入参数主要包括：致因因素矩阵、事故总起数、事故万时率均值、抽样次数、待仿真的主要因素及模式向量，得到输出结果包括：致因因素出现次数、置信区间、抽样分布直方图，进而确定引发飞行事故的因素及其组合。

将1992～2013年的人因飞行事故历史数据输入事故预测算法，预测2014年的17 种事故致因人为因素出现次数和置信区间，并与2014年实际统计数据作对比。表2 给出了2007年的事故单因素和两两组合的仿真输出结果。

表2 严重飞行事故人为因素关联度分析

人因飞行事故的单因素、两两组合以及诱发模式的预测仿真结果与实际值总体吻合比较好，尽管个别偏差略大，但考虑到人因飞行事故的随机性、不确定性和小概率特点，误差是可以接受的。

4 结论

利用1950～2015年的空军严重飞行事故相关数据，依据基元事件模型建立飞行事故致因因素的基础元数据库。从军事飞行安全组织管理与实施角度出发，将飞行安全问题聚焦在事故数据分析对比上，从事故原因逆向推理安全保障，分析飞行事故致因因素分类组成和相互关系，进而分析各因素对飞行安全保障的影响，以及对单因素和多因素导致飞行事故的预测仿真验证，由测试结果可得出以下结论：

（1）基于基元事件分析法所行形成的结构化事故数据能有效的支撑对军事飞行安全因素的定量化分析。

（2）提出的飞行事故致因因素的事故频度分析方法，通过分析严重飞行事故发生的关键因素排序，能发现飞行事故致因因素间的相关性，明确飞行活动中需要重点关注的关键点，为飞行安全风险管控提供决策支持。

（3）提出的致因因素耦合度分析方法，通过有目的地调整严重飞行事故的因素输入，观察和识别严重飞行事故发生概率的变化规律，获取严重飞行事故致因因素对飞行事故的影响程度，找到在飞行系统中需要重点训练和防范的要素，为飞行训练安全提供量化依据。

（4）提出的基于Bootstrap 的致因因素事故预测方法，能对单因素和多因素组合对严重飞行事故的影响进行预测，便于飞行安全管理和决策时抓住主要矛盾和重点，增加了事故防控的针对性、合理性、科学性和易操作性。

在研究中还发现，有些飞行事故中各项因素仅略高于事故发生的临界值，仍然导致严重飞行事故的发生，这种“临界值因素”有待纳入到研究范畴。

综上所述，军事飞行活动的安全工作是一项长期的、可持续发展的任务，随着需求的变化、航空装备技术的发展，军事飞行安全系统需要不断的完善“人-机-环-管”间的相互关系，充分挖掘基元事件分析方法的潜力，揭示指引因素的内在规律，有助于谋求“人-机-环-管”的最佳配合关系，充分发挥管理环节效能。