基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的航空器滑行沖突安全評(píng)價(jià)

施志堅(jiān)，王華偉

（南京航空航天大學(xué)民航學(xué)院，南京 211106）

基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的航空器滑行沖突安全評(píng)價(jià)

施志堅(jiān)，王華偉

（南京航空航天大學(xué)民航學(xué)院，南京 211106）

隨著中國(guó)民航的快速發(fā)展，機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面交通流量快速增長(zhǎng)，航空器滑行沖突已給機(jī)場(chǎng)運(yùn)行安全造成了嚴(yán)重的隱患，而這種安全隱患在樞紐機(jī)場(chǎng)表現(xiàn)尤為突出。為有效分析機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面的安全隱患，將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型引入航空器滑行沖突的安全評(píng)價(jià)中。通過(guò)分析事故發(fā)生的原因和過(guò)程，構(gòu)建關(guān)于航空器滑行道交叉沖突事故的故障樹(shù)，依據(jù)轉(zhuǎn)換算法，建立基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的航空器滑行道交叉沖突事故模型。根據(jù)某樞紐機(jī)場(chǎng)的歷史安全事故樣本和文獻(xiàn)回顧的方式，運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)分析法和專(zhuān)家打分法，給出該模型根節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率，通過(guò)雙向推理技術(shù)和靈敏度分析進(jìn)行事故的預(yù)測(cè)和診斷，找到影響航空器滑行安全的主要因素，提出防范措施。借助GeNIe軟件計(jì)算各節(jié)點(diǎn)后驗(yàn)概率值，結(jié)果有效合理。

航空運(yùn)輸；安全評(píng)價(jià)；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)；滑行沖突

民用機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面系統(tǒng)具有運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜、事故成因復(fù)雜、駐場(chǎng)單位眾多等特點(diǎn)，其事故成因更具有動(dòng)態(tài)性、隱蔽性、綜合性和因果連帶性，因此航空器滑行的安全調(diào)度是整個(gè)機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面安全運(yùn)行的關(guān)鍵。隨著樞紐機(jī)場(chǎng)地面交通流量的日益增長(zhǎng)，更易引起航空器滑行安全隱患，發(fā)生地面事故。所以對(duì)航空器滑行過(guò)程中存在的安全隱患進(jìn)行評(píng)價(jià)，可以為機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面安全調(diào)度尤其是航空器滑行階段的對(duì)策措施提供科學(xué)依據(jù)，具有實(shí)際指導(dǎo)意義。

近年來(lái)，貝葉斯理論在國(guó)內(nèi)外已得到較為成熟的研究和應(yīng)用，諸多學(xué)者將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到安全評(píng)價(jià)領(lǐng)域中。Trucco P等[1]采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析了海運(yùn)業(yè)中的人為、組織等風(fēng)險(xiǎn)因素；Zhao L等[2]在專(zhuān)家知識(shí)和D_S證據(jù)理論的基礎(chǔ)上構(gòu)建了危險(xiǎn)品運(yùn)輸事故的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，找到了主要的事故致因；劉文生等[3]探討了故障樹(shù)轉(zhuǎn)換為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的算法，闡釋了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的煤礦生產(chǎn)系統(tǒng)安全評(píng)價(jià)方法的優(yōu)越性；Roelen A L C等[4]利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)量化了管理決策因素對(duì)民航安全的潛在影響；Brooker P[5]搜集大量民航飛行安全事故建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，進(jìn)行了民航風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)；國(guó)內(nèi)也有不少學(xué)者利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)民航各領(lǐng)域進(jìn)行安全研究，曹海峰等[6]提出了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型研究民航空管單位運(yùn)行中威脅、差錯(cuò)和意外狀態(tài)相關(guān)性的方法；羅帆、周唯杰等[7-8]針對(duì)機(jī)務(wù)維修事故，提出采用區(qū)間型貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，綜合運(yùn)用診斷推理和支持推理形式，分析致災(zāi)因素的因果關(guān)系；羅軍等[9]運(yùn)用高斯貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型并咨詢(xún)跑道安全專(zhuān)家的意見(jiàn)對(duì)跑道侵入因素進(jìn)行分類(lèi)，建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型；高揚(yáng)等[10]針對(duì)航空器看錯(cuò)、落錯(cuò)跑道事故的形成特點(diǎn)，運(yùn)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)探討其各影響因素間的關(guān)系和相互作用，克服了不完備樣本空間帶來(lái)的不足；王永剛、陳芳等[11-13]針對(duì)事故樹(shù)分析法的局限性，采用以事故樹(shù)為基礎(chǔ)建立的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)模型，對(duì)危險(xiǎn)品航空運(yùn)輸事故、兩機(jī)空中相撞事故和尾流事故分別進(jìn)行分析和推理，找到了事故的主要致因。但是，針對(duì)機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面尤其是航空器滑行沖突方面的安全研究較為缺乏，而航空器滑行沖突是威脅民航安全的關(guān)鍵問(wèn)題之一，因此，有必要對(duì)其展開(kāi)探討和分析。

根據(jù)航空器滑行安全研究的缺乏和傳統(tǒng)安全評(píng)價(jià)方法的局限性的研究，本文在分析航空器滑行道交叉沖突故障樹(shù)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的航空器滑行道交叉沖突事故模型，將定性與定量分析、理論與實(shí)際情況有效結(jié)合，有效地表達(dá)了諸因素的多態(tài)性、相關(guān)性和不確定性。通過(guò)雙向推理技術(shù)，進(jìn)行預(yù)測(cè)和診斷，找到影響航空器滑行安全的重要環(huán)節(jié)，使用GeNIe軟件計(jì)算實(shí)例結(jié)果，驗(yàn)證了該評(píng)價(jià)方法的合理性和有效性。

1 基于BN的航空器滑行道交叉沖突事故模型

1.1 航空器滑行道交叉沖突事故模型構(gòu)建

機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面調(diào)度活動(dòng)有著高度的動(dòng)態(tài)性和不確定性，會(huì)受到路徑選擇、道面構(gòu)型、航空器間隔等諸多因素的影響，致災(zāi)因素復(fù)雜，事故類(lèi)型多樣，根據(jù)機(jī)場(chǎng)歷史安全事故記錄建立機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面調(diào)度安全事故的簡(jiǎn)化故障樹(shù)，如圖1所示。

圖1 機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面調(diào)度安全事故簡(jiǎn)化故障樹(shù)Fig.1 Simplified fault tree of airport surface scheduling safety accident

由于場(chǎng)面系統(tǒng)包括跑道、滑行道和機(jī)坪，范圍大，涉及因素多而雜，所以本文選取其中具有代表性的航空器滑行道沖突事故進(jìn)行詳細(xì)分析，便于計(jì)算。通過(guò)對(duì)滑行道沖突事故的安全分析，建立航空器滑行道交叉沖突事故故障樹(shù)，如圖2所示。

其中，x1：未能正確復(fù)誦和復(fù)聽(tīng)指令；x2：未使用標(biāo)準(zhǔn)用語(yǔ)；x3：通信過(guò)長(zhǎng)或復(fù)雜；x4：通信受干擾；x5：道面構(gòu)型復(fù)雜或不合理；x6：線路標(biāo)志、標(biāo)記牌不清晰或不合理；x7：培訓(xùn)不充分；x8：短時(shí)遺忘；x9：航空器或位置識(shí)別錯(cuò)誤；x10：空管工作移交不充分或不合理；x11：調(diào)度政策不合理；x12：航班延誤；x13：?jiǎn)?dòng)容量提高程序；x14：能見(jiàn)度差；x15：注意力未集中。

按照文獻(xiàn)[14-15]中故障樹(shù)轉(zhuǎn)換相應(yīng)BN的算法，把航空器滑行道交叉沖突事故故障樹(shù)轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，如圖3所示。圖中模型顯示出導(dǎo)致航空器滑行道交叉沖突事故發(fā)生的各個(gè)因素之間的相互關(guān)系，故障樹(shù)分析法（FTA）中的所有基本事件對(duì)應(yīng)表達(dá)為BN中的根節(jié)點(diǎn)，F(xiàn)TA中的中間事件都表達(dá)為BN中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，F(xiàn)TA中表達(dá)的邏輯門(mén)與基本事件的關(guān)系連接BN中的節(jié)點(diǎn)，連接節(jié)點(diǎn)的有向邊方向與FTA中邏輯門(mén)的輸入輸出關(guān)系相對(duì)應(yīng)。從機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面調(diào)度活動(dòng)的參與主體和航空器滑行過(guò)程的角度出發(fā)，根據(jù)中國(guó)某樞紐機(jī)場(chǎng)近10年來(lái)28起航空器滑行沖突事故樣本并結(jié)合文獻(xiàn)回顧的方式，總結(jié)歸納出“通信”、“道面布局”、“培訓(xùn)與管理”、“運(yùn)行環(huán)境”、“人員”5類(lèi)基本致災(zāi)因素，運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)分析法和專(zhuān)家打分法，以問(wèn)卷調(diào)查的方式，選取機(jī)場(chǎng)調(diào)度部門(mén)和塔臺(tái)管制部門(mén)的工作人員和相關(guān)專(zhuān)家20人，給出了該模型根節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率（失效概率），如表1所示。

圖2 航空器滑行道交叉沖突事故故障樹(shù)Fig.2 Fault tree of aircraft intersection conflicting accident on taxiway

圖3 航空器滑行道交叉沖突事故貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型Fig.3 Bayesian network model of aircraft intersection conflicting accident on taxiway

表1 BN根節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率Tab.1 Prior probability of root nodes

1.2 航空器滑行道交叉沖突事故模型分析

BN模型通過(guò)適當(dāng)調(diào)整條件概率表（CPT），充分反映實(shí)際情況，可以突破FTA所存在的局限性，解決一些故障樹(shù)分析不能解決的問(wèn)題，其具有更適合于安全性評(píng)價(jià)建模和分析的優(yōu)點(diǎn)。

1.2.1 表達(dá)變量間的不確定關(guān)系

在故障樹(shù)分析中，邏輯門(mén)只能處理確定性的關(guān)系，但實(shí)際情況中多是不確定關(guān)系，在BN中，可以利用對(duì)應(yīng)于邏輯門(mén)的節(jié)點(diǎn)上的CPT來(lái)解決這種情況。例如節(jié)點(diǎn)道面構(gòu)型復(fù)雜或不合理、線路標(biāo)志（x5）、標(biāo)記牌不清晰或不合理（x6）和培訓(xùn)不足（x7）都發(fā)生時(shí)，很有可能導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)對(duì)道面布局熟悉度不夠的發(fā)生，但實(shí)際情況中也有一定的小概率不發(fā)生；另一方面，當(dāng)節(jié)點(diǎn)x5、x6和x7都不發(fā)生時(shí)，對(duì)道面布局熟悉度不夠也可能以一定的小概率發(fā)生。這種情況下，節(jié)點(diǎn)“道面布局熟悉度不夠”的CPT如圖4所示，通過(guò)節(jié)點(diǎn)x5、x6和x7在正常或失效的狀態(tài)下（0或1狀態(tài)），導(dǎo)致子節(jié)點(diǎn)“道面布局熟悉度不夠”失效的條件概率，表達(dá)出這種節(jié)點(diǎn)間的不確定關(guān)系，例如，當(dāng)節(jié)點(diǎn)x5正常，x6和x7失效時(shí)，節(jié)點(diǎn)“道面布局熟悉度不夠”失效的條件概率為0.85。條件概率值的指定同樣運(yùn)用專(zhuān)家打分法給出，其他節(jié)點(diǎn)的CPT同理指定，基于篇幅原因，這里不再一一列出。

圖4 節(jié)點(diǎn)“對(duì)道面布局熟悉度不夠”的CPTFig.4 CPT of node‘unfamiliar with road surface layout’

1.2.2 變量的多態(tài)性

故障樹(shù)分析處理的一般是二值變量，即“0”和“1”變量，但在實(shí)際情況中多態(tài)變量的使用是非常普遍的，所以將節(jié)點(diǎn)狀態(tài)僅僅定為正常與失效、好與差是不夠的。在故障樹(shù)中要解決多態(tài)問(wèn)題，必須建模成多個(gè)獨(dú)立的二值事件，再在其間加入異或門(mén)（XOR），處理相當(dāng)繁瑣。而在BN中處理變量的多態(tài)性時(shí)較為簡(jiǎn)單，可用變量的不同值表示節(jié)點(diǎn)本身的不同狀態(tài)，再調(diào)整相應(yīng)節(jié)點(diǎn)的CPT即可。例如，為節(jié)點(diǎn)“培訓(xùn)與管理因素”設(shè)置3個(gè)狀態(tài)“好、一般、差”，且給每個(gè)狀態(tài)指定概率依次為35%、50%和15%，不僅各種狀態(tài)清楚，且最后處理得到的結(jié)果更加精確合理，符合實(shí)際。

1.2.3 變量之間的相關(guān)性和相似性

在實(shí)際情況中，很多基本底事件存在一定的相關(guān)性和相似性，為簡(jiǎn)化和聯(lián)系這種相關(guān)性和相似性，可以為它們加上共同的父節(jié)點(diǎn)，即在BN中合并這些相關(guān)節(jié)點(diǎn)，這時(shí)它們?nèi)匀痪哂邪l(fā)散型d-分離特性，不會(huì)嚴(yán)重影響計(jì)算結(jié)果，在根節(jié)點(diǎn)較多或難以確定先驗(yàn)概率的情況下，這樣的處理可簡(jiǎn)化計(jì)算，過(guò)程也合理。如圖3中，因?yàn)楣?jié)點(diǎn)“短時(shí)遺忘”、“航空器或位置識(shí)別錯(cuò)誤”、“移交不充分或不合理”和“培訓(xùn)不足”均是人為導(dǎo)致的失誤或錯(cuò)誤，因此為其加上共同的父節(jié)點(diǎn)“人員因素”，以顯示其相關(guān)性和相似性，便于計(jì)算和分析。

2 模型推理及安全評(píng)價(jià)

本文借助圖形決策建模軟件GeNIe提供的默認(rèn)算法Clustering算法對(duì)基于BN的航空器滑行道交叉沖突事故模型進(jìn)行計(jì)算推理和敏感度分析。利用BN的雙向推理技術(shù)，不僅可以向后診斷基本事件的后驗(yàn)概率，找出導(dǎo)致事故的主因，即進(jìn)行診斷推理；亦可向前預(yù)測(cè)頂事件的發(fā)生概率，即進(jìn)行因果推理。利用計(jì)算推理得到的概率值進(jìn)行敏感度分析，驗(yàn)證雙向推理結(jié)論的正確性和有效性。

2.1 航空器滑行道交叉沖突事故模型的診斷推理

假設(shè)系統(tǒng)在某時(shí)刻已經(jīng)發(fā)生了航空器滑行道交叉沖突事故，則每個(gè)根節(jié)點(diǎn)的后驗(yàn)邊緣概率可以通過(guò)BN的診斷功能推理出來(lái)。在BN模型中，將節(jié)點(diǎn)“航空器滑行道交叉沖突”的Evidence狀態(tài)設(shè)置為“1”，即表示該節(jié)點(diǎn)發(fā)生，借助GeNIe軟件方便求得所有根節(jié)點(diǎn)的后驗(yàn)概率，如圖5所示為節(jié)點(diǎn)“道面布局因素”的后驗(yàn)概率，其他節(jié)點(diǎn)結(jié)果如表2所示。后驗(yàn)概率可以作為判定基本事件影響頂事件故障發(fā)生的重要度。表中數(shù)據(jù)顯示，在后驗(yàn)概率和概率變化率中均較大的是節(jié)點(diǎn)“培訓(xùn)與管理因素”和“道面布局因素”，由此說(shuō)明“培訓(xùn)與管理”和“道面布局”是導(dǎo)致事故發(fā)生的主因，應(yīng)予以重視，“通信因素”的影響也不容小視。

圖5 “道面布局因素”節(jié)點(diǎn)的后驗(yàn)概率Fig.5 Posteriori probability of node‘pavement layout factors’

表2 根節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率與后驗(yàn)概率表Tab.2 Prior probability and posteriori probability of root nodes

2.2 航空器滑行道交叉沖突事故模型因果推理

在BN中為根節(jié)點(diǎn)輸入其失效概率，見(jiàn)表1，為其他節(jié)點(diǎn)指定相應(yīng)的CPT，則概率會(huì)沿BN向前傳播，從而得到其他中間節(jié)點(diǎn)和頂事件發(fā)生的先驗(yàn)概率，借助GeNIe軟件計(jì)算得到根節(jié)點(diǎn)發(fā)生失效時(shí)各子節(jié)點(diǎn)發(fā)生失效的概率，如表3和圖6所示。

表中數(shù)據(jù)顯示，根節(jié)點(diǎn)失效導(dǎo)致頂事件“航空器滑行道交叉沖突”發(fā)生失效的可能性中，“培訓(xùn)與管理因素”的可能性最大，概率為0.394，“道面布局因素”次之，這與診斷推理的結(jié)果相符，其他節(jié)點(diǎn)同理分析。此外，還可進(jìn)行多證據(jù)的預(yù)測(cè)，即多個(gè)節(jié)點(diǎn)的證據(jù)狀態(tài)已知，其他節(jié)點(diǎn)發(fā)生危險(xiǎn)可能性的變化情況。例如，當(dāng)“道面布局因素”單獨(dú)發(fā)生失效時(shí)，導(dǎo)致“航空器滑行道交叉沖突”發(fā)生的概率為0.267，此時(shí)如果同時(shí)發(fā)生“未按正確路徑滑行”，借助GeNIe軟件更新節(jié)點(diǎn)“航空器滑行道交叉沖突”的發(fā)生概率，結(jié)果為0.542，失效概率有所提高?？梢?jiàn)，通過(guò)BN的診斷推理機(jī)制，可以方便地對(duì)所要考察的對(duì)象進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而得到發(fā)生危險(xiǎn)的可能性，提前做好應(yīng)急防范措施。

表3 根節(jié)點(diǎn)發(fā)生失效時(shí)各子節(jié)點(diǎn)發(fā)生失效的概率表Tab.3 Descendent nodes’probabilitis in root nodes failure condition

圖6 根節(jié)點(diǎn)發(fā)生失效時(shí)各子節(jié)點(diǎn)發(fā)生失效的概率圖Fig.6 Descendent nodes’probability graph in root nodes failure condition

2.3 航空器滑行道交叉沖突事故模型的靈敏度分析

BN的靈敏度分析是指原因事件（底事件）引起結(jié)果事件（頂事件）發(fā)生概率的變化率，在BN中可以方便地進(jìn)行靈敏度分析，若假設(shè)所有事件只有正常和失效2種情況，即有狀態(tài)0和1，則第i個(gè)節(jié)點(diǎn)xi對(duì)節(jié)點(diǎn)T（頂事件）的靈敏度計(jì)算公式為

將GeNIe軟件計(jì)算結(jié)果代入式（1），得到根節(jié)點(diǎn)對(duì)頂事件的靈敏度結(jié)果如表4所示，例如S通信因素=（0.266-0.105）/0.105=1.533，數(shù)值的大小表示根節(jié)點(diǎn)事件的發(fā)生與否對(duì)頂事件的影響程度。從表中可以看出，在所有根節(jié)點(diǎn)中，“培訓(xùn)與管理因素”對(duì)頂事件“航空器滑行道交叉沖突”的靈敏度最大，數(shù)值為2.752，需要重點(diǎn)管控，“道面布局因素”次之，這與診斷推理得到的結(jié)果相符。

表4 各根節(jié)點(diǎn)對(duì)頂事件的靈敏度Tab.4 Root node sensitivity to top events

2.4 對(duì)策建議

綜上所述，“培訓(xùn)與管理因素”和“道面布局因素”是影響航空器滑行安全的主因，必須采取針對(duì)性的措施確保運(yùn)行安全。

機(jī)場(chǎng)塔臺(tái)管制部門(mén)和機(jī)場(chǎng)調(diào)度部門(mén)應(yīng)完善調(diào)度人員的培訓(xùn)管理和考核機(jī)制，提高其業(yè)務(wù)技能水平和應(yīng)變能力，包括規(guī)范陸空通話(huà)，嚴(yán)防“錯(cuò)、忘、漏”事件，并且保證調(diào)度人員對(duì)道面構(gòu)型、滑行道等待位置和相應(yīng)匹配機(jī)型的熟悉程度，合理優(yōu)化調(diào)度政策，提高調(diào)度效率；機(jī)場(chǎng)方面應(yīng)規(guī)范道面構(gòu)型布局的設(shè)計(jì)及優(yōu)化，加強(qiáng)地面燈光、標(biāo)志和標(biāo)記牌等助航設(shè)施設(shè)備的保養(yǎng)維護(hù)，盡可能增強(qiáng)可視度，嚴(yán)防誤入誤滑，保障場(chǎng)面上航空器、車(chē)輛及人員的安全工作；完善機(jī)場(chǎng)通信導(dǎo)航監(jiān)視設(shè)備，提高管制自動(dòng)化水平，提前告警預(yù)防，推廣先進(jìn)的場(chǎng)面活動(dòng)引導(dǎo)和控制系統(tǒng)（A-SMGCS）、X型機(jī)場(chǎng)地面探測(cè)設(shè)備（ASDE-X）和機(jī)場(chǎng)活動(dòng)區(qū)域安全系統(tǒng)（AMASS）等系統(tǒng)在國(guó)內(nèi)大型樞紐機(jī)場(chǎng)的應(yīng)用[16-17]。從而有效降低航空器滑行沖突事故的發(fā)生率，保證機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面調(diào)度活動(dòng)的安全運(yùn)行。

3 結(jié)語(yǔ)

隨著機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面交通流量的不斷增大，航空器滑行沖突成為威脅民航安全的關(guān)鍵問(wèn)題之一。本文針對(duì)航空器滑行道交叉沖突事故，構(gòu)建了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的事故模型，利用BN模型的雙向推理技術(shù)和靈敏性分析，找到了影響航空器滑行安全的主要因素是培訓(xùn)與管理和道面布局，與實(shí)際相符。由此提出針對(duì)性措施，能夠有效降低滑行沖突事故率，為機(jī)場(chǎng)和塔臺(tái)相關(guān)運(yùn)行部門(mén)的安全管理提供了科學(xué)依據(jù)。鑒于BN建模簡(jiǎn)單，便于計(jì)算，今后可針對(duì)其它機(jī)場(chǎng)安全事故進(jìn)行分析，有利于提高整個(gè)機(jī)場(chǎng)運(yùn)行的安全管理水平。

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（責(zé)任編輯：劉智勇）

Safety evaluation of aircraft taxiing conflict based on Bayesian network

SHI Zhi-jian，WANG Hua-wei
（College of Civil Aviation，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing 211106，China）

With the rapid development of civil aviation，the heavy airport surface traffic flow may cause serious safety hazard to the operation of airport.As is known，this problem is more serious in hub airports.In order to analyze the safety hazard of airport surface effectively，the Bayesian network model is applied to the safety evaluation of aircraft taxiing conflict.By analyzing the factors that cause safety accidents，the fault tree of aircraft intersection conflicting accident on taxiway is put forward.Then the Bayesian network model of this accident is established based on FTA according to the transformation algorithm.Before the analysis，according to the historical recording of one hub airport’s safety accidents and the review of references，the prior probability of root nodes are derived by utilizing empirical analysis method and expert grading method.Then，the GeNIe software is used to calculate the posteriori probability values of different nodes.Two-way reasoning technology and sensitivity analysis are used to predict and diagnose accidents.As a result，we can find out the key factors of aircraft taxiing system and propose corresponding measures so as to reduce the accident rate.Finally，the analysing results show that the factors which have greater influence on the aircraft taxiing safety are training and management factors，pavement layout factors.Therefore the airport departments should pay more attention to them emphatically.In conclusion，a comprehensive application of diagnostic reasoning and causal reasoning is used to achieve a combination of qualitative and quantitative analysis of aircraft taxiing safety.

air transport；safety evaluation；Bayesian network；taxiing conflict

V328.3

：A

：1674－5590（2015）06－0022－06

2014-05-14；

：2014-10-31

：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（71401073，U1233115）

施志堅(jiān)（1990—），男，江蘇鎮(zhèn)江人，碩士研究生，研究方向?yàn)槊窈桨踩怨こ?