随着民航业的迅猛发展,飞行区中各种不安全事件频发,目前对不安全事件的管控多是进行事后的监管和定性的风险源排查工作,无法从不安全事件的源头进行管控,因此亟需对不安全事件进行定量成因分析,以提高飞行区安全管理水平。本文基于时空挖掘的思路对飞行区不安全事件成因分析进行了研究。首先,介绍了机场飞行区及其常见的不安全事件,分析了不安全事件的宏观和微观成因;在此基础上,提出了不安全事件与其宏观成因之间的时间挖掘以及与其微观成因之间的时空挖掘分析方法。而后,基于协整理论建立了以不安全事件为因变量,宏观成因为自变量的VAR模型,结果表明居民消费水平、民用飞机架数及民航就业人数三指标对不安全事件数影响显著;接着建立了VECM模型并利用Granger因果检验,确定了短期影响不安全事件波动的因素是上期不安全事件数和旅客周转量;进而以脉冲响应分析及方差分解的方法,发现了对不安全事件脉冲响应贡献度较大的指标有民用飞机架数。最后,本文选择鸟击事件作为不安全事件微观分析的典型案例,飞行区及净空区作为研究区域,经过DENCLUE聚类算法处理得到鸟击风险热点区域,分析出其空间分布特征;提出了可消除变量时空非平稳性影响的GTWR模型,根据变量系数的时空变化情况得出以下结论:人口密度、水源分布及草种分布与鸟击风险呈正相关;植被分布、驱鸟设备分布及巡视路线与鸟击风险呈负相关;人口密度的影响有滞后性;水源分布的影响有即时性。本文对飞行区不安全事件成因进行了时空挖掘分析,可以定量分析出不安全事件与成因之间深层次关联关系,弥补了现有定性方法的不足,提高了飞行区安全管控的水平。