【摘 要】
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航空安全信息是获取和识别安全风险的重要渠道,对其进行深入分析和量化能够为安全风险管理和事故预防提供数据基础。目前航空安全信息的收集量已达到一定规模,但在分析和利用方面仍难以充分发挥信息的价值,信息量化尚且停留在统计层面,对蕴含的信息价值量获取不足,无法充分发挥出信息应有的预警功能。因此对航空安全信息深入量化分析,为风险控制和安全保证提供有针对性的支持是十分必要的。本文以CFIT（Controlle
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航空安全信息是获取和识别安全风险的重要渠道,对其进行深入分析和量化能够为安全风险管理和事故预防提供数据基础。目前航空安全信息的收集量已达到一定规模,但在分析和利用方面仍难以充分发挥信息的价值,信息量化尚且停留在统计层面,对蕴含的信息价值量获取不足,无法充分发挥出信息应有的预警功能。因此对航空安全信息深入量化分析,为风险控制和安全保证提供有针对性的支持是十分必要的。本文以CFIT（Controlled Flight into Terrain）事件为样本,首先采用贝叶斯网络方法建立事件后果-飞机状态-诱发因素的CFIT事件量化模型;提出基于事件后果的航空安全事件信息熵计算方法,建立CFIT事件模型实验分析事件信息熵,实现从事件后果维度量化事件信息量;选取2017-2019年我国民航收集的CFIT事件进行量化,将事件样本清洗后作为样本一,然后计算样本一的事件信息熵,分析事件后果层、飞机状态层以及诱发因素层每两层的影响强度,度量诱发因素重要程度以及预测飞机状态与事件后果发生可能性。针对事故类事件的量化不足,扩充航空安全网（ASN）2000-2019年的事件样本,最终得出总样本的量化结果。对比量化结果,提出预防此类事件的安全建议。通过研究得出以下结论:1、CFIT事件模型中,事件信息熵影响程度存在事故大于征候大于一般事件的关系;2、依据中国民航的事件样本,得出CFIT事件风险防控重点关注前三位诱发因素为“飞行保障”、“高度控制”和“情景意识”及量化值;预测CFIT事件发生最大可能性的因果事件链为:飞行保障因素引发高度过低问题发生,进而导致一般事件后果发生;3、扩充航空安全网的事件样本后,量化总样本,得出CFIT事件风险防控重点关注诱发因素前三位为“高度控制”、“飞行保障”和“情景意识”及量化值,预测CFIT事件发生最大可能性的因果事件链为:高度控制因素引发高度过低问题发生,进而导致事故后果发生。根据量化结果,提出该类事件风险防控的建议即加强机组对飞行高度控制、强化机组的情景意识,重视飞行保障环境建设。同时该类事件的量化过程为其他不安全事件信息提供一种量化思路,能够改善航空安全信息价值量获取不足的问题,为风险控制和安全保证提供有力支持。
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