基于模糊集理論-貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的尾流事故機(jī)理分析?

鄭思睿 潘衛(wèi)軍 江艷軍 王 昊

（1.中國(guó)民用航空華北地區(qū)空中交通管理局 北京 100020）（2.中國(guó)民用航空飛行學(xué)院 廣漢 618300）

1 引言

尾流又稱尾渦，是航空器飛行過(guò)程中由于機(jī)翼下翼面的壓強(qiáng)高于上翼面，氣流由下翼面繞過(guò)翼尖流向上翼面而在翼尖處形成的一對(duì)反向旋轉(zhuǎn)的旋渦，因升力的產(chǎn)生而引起周圍大氣的擾動(dòng)，包括紊流、翼尖渦流等。倘若后方飛機(jī)錯(cuò)入前機(jī)的尾渦流場(chǎng)時(shí)會(huì)產(chǎn)生抖動(dòng)、傾斜、滾轉(zhuǎn)、失速等現(xiàn)象，若飛行員操作不當(dāng)就會(huì)造成航空事故。

依據(jù)國(guó)內(nèi)外航空事故網(wǎng)，如Skybrary、航空安全網(wǎng)（Aviation Safety Network，ASN）等，對(duì)發(fā)生于2000年以后近20年的重大尾流事件進(jìn)行分析匯總后可知，造成尾流事故發(fā)生的影響因素眾多復(fù)雜，涉及到人—機(jī)—環(huán)—管各個(gè)方面，如管制員對(duì)飛行中航空器間隔指令的準(zhǔn)確性、飛行員的操作水準(zhǔn)、機(jī)載設(shè)備的可靠性等。因此對(duì)各影響因素的重要性及作用路徑加以分析，有助于尾流事故風(fēng)險(xiǎn)的把控。

目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)尾流的相關(guān)研究大多側(cè)重于尾流的理論模型及仿真，其研究的意義極其重大。研究?jī)?nèi)容大體可分為三類：第一類對(duì)尾流特性的研究，利用實(shí)驗(yàn)、數(shù)值仿真模擬研究尾流形成、發(fā)展規(guī)律，研究各影響因素對(duì)尾流微觀影響；第二類從空氣動(dòng)力學(xué)角度出發(fā)探究航空器遭遇尾流后響應(yīng)指標(biāo)的選取；第三類從尾渦探測(cè)角度出發(fā)改進(jìn)算法提高尾流識(shí)別精度。如國(guó)內(nèi)方面：鄧文祥等對(duì)側(cè)風(fēng)下的近距平行跑道尾流遭遇進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，模擬仿真不同側(cè)風(fēng)對(duì)于尾流間隔影響［1］。牟明江等綜合考慮飛機(jī)各性能參數(shù)及渦量，建立了基于飛行安全閾值的新的尾流安全間隔模型，并對(duì)國(guó)內(nèi)外不同的間隔標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了仿真和比較，結(jié)果表明模型可極大地縮減間隔，極大提升機(jī)場(chǎng)容量［2］。梁延安等采用積分法構(gòu)建尾流遭遇的飛機(jī)受力模型，選取典型飛機(jī)組合進(jìn)行Matlab仿真，得出尾流強(qiáng)度消散隨天氣狀況的變化［3］。左杰俊等結(jié)合飛機(jī)操縱性，量化了前機(jī)速度、兩機(jī)間距等對(duì)于后機(jī)安全性的影響，構(gòu)建了尾流動(dòng)態(tài)響應(yīng)模型［4］。吳鄭源、張慶宇等為提高多普勒激光雷達(dá)精準(zhǔn)性，分別基于k最近鄰算法以及波形相似度匹配法對(duì)尾流進(jìn)行有效識(shí)別［5-6］。段英捷等結(jié)合H-B尾渦速度模型及激光探測(cè)原理，提出來(lái)了一種基于AlexNet卷積神經(jīng)網(wǎng)模型及人工智能的尾渦精準(zhǔn)識(shí)別辦法，并將結(jié)果進(jìn)行可視化處理呈現(xiàn)給ATC［7～8］。王思禹等基于基于航跡規(guī)范模型進(jìn)行航空器尾流間隔安全分析、同高度飛行沖突模型的研究［9～10］。國(guó)外方面：NASA進(jìn)行大量飛行試驗(yàn)收集尾渦遭遇收據(jù)，構(gòu)建230WVEs數(shù)據(jù)庫(kù)［11］。Mokry等風(fēng)切變對(duì)尾流影響進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn)風(fēng)切變中尾流強(qiáng)度比大氣靜止?fàn)顟B(tài)下更強(qiáng)［12］。Kladetzke等基于NASA開(kāi)發(fā)的尾流遭遇概率評(píng)估模擬仿真軟件，針對(duì)側(cè)風(fēng)對(duì)航空器尾流安全性影響展開(kāi)研究［13］。Winckelmans等基于數(shù)值模擬仿真改進(jìn)了滾轉(zhuǎn)力矩系數(shù)中的升力線系數(shù)［14］，為后續(xù)尾流遭遇安全性評(píng)估奠定亢實(shí)基礎(chǔ)。

但是飛機(jī)遭遇尾流事件的發(fā)生具有不確定性與隨機(jī)性，影響該事件發(fā)生的因素眾多，針對(duì)尾流遭遇問(wèn)題目前國(guó)內(nèi)外研究中缺乏宏觀系統(tǒng)層面的分析，未考慮造成尾流事故發(fā)生的影響因素的不確定性因此無(wú)法獲知外界條件如管理政策、人的不安全狀態(tài)等要素對(duì)于尾流事故風(fēng)險(xiǎn)的影響。而現(xiàn)階段針對(duì)尾流事故的研究，各國(guó)不同機(jī)構(gòu)能夠提供的宏觀系統(tǒng)化安全風(fēng)險(xiǎn)分析的數(shù)據(jù)很少、不易進(jìn)行數(shù)據(jù)的獲取，而貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Bayesian network，BN）可以有效解決上述問(wèn)題。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)主要用以不確定性問(wèn)題與概率推理等的解決處理，利用先驗(yàn)概率、條件概率辨識(shí)導(dǎo)致事故發(fā)生的各風(fēng)險(xiǎn)因素的影響度。

因此本文利用借助于GeNle軟件構(gòu)建尾流事故的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)尾流事故的發(fā)生路徑進(jìn)行有效辨識(shí)。采用專家打分—模糊集理論分析法，明確BN模型中各個(gè)節(jié)點(diǎn)條件概率與先驗(yàn)概率，應(yīng)用Netica仿真軟件驗(yàn)證各基本事件后驗(yàn)概率，進(jìn)行基本事件重要度檢驗(yàn)計(jì)算，確定出對(duì)尾流事故的發(fā)生影響最大的風(fēng)險(xiǎn)要素、系統(tǒng)薄弱環(huán)節(jié)，為決策者提供風(fēng)險(xiǎn)管控參考。

2 尾流事故貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型

2.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種通過(guò)定性分析和定量分析結(jié)合來(lái)描述導(dǎo)致不期望事件發(fā)生的基本事件之間的邏輯關(guān)系的方法。它的第一組成要素為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，這一部分主要通過(guò)借助子節(jié)點(diǎn)與父節(jié)點(diǎn)，根節(jié)點(diǎn)與葉節(jié)點(diǎn)之間關(guān)系來(lái)定性分析整個(gè)系統(tǒng)模型；第二組成要素為模型參數(shù)，與先驗(yàn)概率（Prior Proba?bility Table，PPT）和條件概率表（Conditional Proba?bility Table，CPT）息息相關(guān)，借助概率的分布定量分析系統(tǒng)模型的各種參數(shù)。這兩個(gè)部分相互結(jié)合共同完成BN作用于不期望事件的信息表達(dá)。通過(guò)對(duì)聯(lián)合概率分布的求解過(guò)程即可實(shí)現(xiàn)BN的風(fēng)險(xiǎn)量化，如圖1所示的該BN結(jié)構(gòu)包含所有節(jié)點(diǎn)的聯(lián)合概率分布為

圖1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

依據(jù)BN中蘊(yùn)含的因果語(yǔ)義，概率推理可以分為診斷推理、預(yù)測(cè)推理等。

1）預(yù)測(cè)：是從原因到結(jié)果的推理，依托于BN的基本推理手段，對(duì)不期望事件進(jìn)行事故預(yù)測(cè)，在BN中輸入節(jié)點(diǎn)的先CPT及PPT，最后預(yù)測(cè)出不期望事件發(fā)生的概率，進(jìn)而為可能發(fā)生的危險(xiǎn)提出相關(guān)預(yù)防措施。

2）診斷：從結(jié)果到原因的推理，可以計(jì)算不期望事件發(fā)生時(shí)，各節(jié)點(diǎn)的后驗(yàn)概率，繼而可進(jìn)行有效的風(fēng)險(xiǎn)防控。

2.2 構(gòu)建尾流事故貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型

尾流事故系統(tǒng)具有復(fù)雜社會(huì)技術(shù)系統(tǒng)屬性，各類別致因要素互相雜糅交錯(cuò)，涉及人—機(jī)—物—法—環(huán)方方面面，對(duì)已發(fā)生的尾流事故案例進(jìn)行分析，可判斷造成事故的風(fēng)險(xiǎn)因素，為尾流事故的風(fēng)險(xiǎn)分析打下基礎(chǔ)?；诖耍疚膶?duì)已發(fā)生事故致因進(jìn)行分析匯總后，采用GeNle軟件構(gòu)建尾流事故的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型如圖2。

圖2 尾流事故的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型

依據(jù)人—機(jī)—環(huán)—管理論從直接原因及間接原因雙角度對(duì)因飛機(jī)尾流而導(dǎo)致事故的危險(xiǎn)因素進(jìn)行細(xì)分，歸納整理如下，直接原因：1）人的原因：特指因人的不安全行為造成的事故，既包括管制員的指揮錯(cuò)誤、飛行員操作錯(cuò)誤、簽派員對(duì)飛行計(jì)劃制定不合理等各方面；2）物的原因：因周圍環(huán)境內(nèi)設(shè)備存在的不安全狀態(tài)直接或間接造成事故的發(fā)生。如：雷達(dá)顯示屏上未正確顯示飛機(jī)尾流類別、管制員與飛行員通訊設(shè)備的故障等；3）環(huán)境的原因：包括自然環(huán)境及工作環(huán)境兩方面，自然環(huán)境如空中天氣不利于尾流消散而使所需要的安全間隔大于法規(guī)所規(guī)定安全間隔等，不符合人機(jī)工程的工作環(huán)境的同樣間接造成管制員的注意力分散繼而引起事故的發(fā)生等。間接原因：1）法規(guī)原因：2008年發(fā)生于悉尼及2015年發(fā)生于澳大利亞的尾流造成的事故表明不依據(jù)進(jìn)近類別的不同科學(xué)的制定適宜的進(jìn)近程序也是造成事故發(fā)成的原因之一；2）管理的原因：航空相關(guān)作業(yè)人員的考核監(jiān)管力度、培訓(xùn)水平、企業(yè)的安全文化宣傳等均為造成事故發(fā)生的最本質(zhì)和深層次原因；3）身心健康原因：管制員與飛行員上崗作業(yè)前是否身體健康，是否具有消極怠工等不良情緒對(duì)飛行安全均具有間接影響。

3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)研究

3.1 基于專家調(diào)查-模糊集理論的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)研究

基本事件CPT及PPT的確定是利用BN進(jìn)行雙向推理的基礎(chǔ)，本文基于模糊集理論對(duì)于BN參數(shù)進(jìn)行探究。

模糊集是用于處理模糊（不精確）信息的數(shù)學(xué)工具，可以利用數(shù)學(xué)的規(guī)范化算子系統(tǒng)將模糊信息明確化，即將邊界不明確的因素以及不確定性難以表述的問(wèn)題進(jìn)行定量的表述?；舅悸肥菍⒛：燃?jí)語(yǔ)言轉(zhuǎn)化為［0，1］之間的隸屬度函數(shù)，用以表達(dá)語(yǔ)言等級(jí)判斷。模糊理論與概率風(fēng)險(xiǎn)分析方法相結(jié)合可以有效地構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)分析模型，基于專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)評(píng)估不安全事件的不確定性等級(jí)。尾流事故的發(fā)生系統(tǒng)涉及到很多模糊性的概念，如管制人員的身心健康狀況、飛行員與管制員溝通情況等均需要借助專家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行評(píng)判。采用量表的手段對(duì)幫助相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜冶砻饕?jiàn)解大有脾益，常采用與專家闡述判斷的習(xí)慣相符的語(yǔ)言對(duì)父節(jié)點(diǎn)對(duì)子節(jié)點(diǎn)的影響程度加以刻畫(huà)，即采用與相關(guān)量表中的“低”、“中”、“高”相仿的措辭進(jìn)行相關(guān)因素作用的描述，繼而基于模糊集理論手段處理對(duì)專家判斷結(jié)果加以處理，建立起相關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的表示影響程度的概率分布。專家判斷是定性因素進(jìn)行數(shù)量化描述的必要途徑，如因素層節(jié)點(diǎn)“管制員身心狀況”的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)分為兩種：（良好/Y，較差/N）；觸發(fā)層節(jié)點(diǎn)如“飛機(jī)偏離航路”，風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)有三種：（無(wú)偏離/L，偏離/M，嚴(yán)重偏離/H）。根據(jù)不同節(jié)點(diǎn)的性質(zhì)，設(shè)置不同的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，具體如表1所示。

表1 尾流事故致因代號(hào)及名稱

模糊集理論能夠利用建立隸屬度函數(shù)繼而對(duì)具有不確定性質(zhì)的相關(guān)信息進(jìn)行有效解決，與此同時(shí)借助相關(guān)領(lǐng)域的專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行完善，然而模糊集理論自身并不能夠?qū)崿F(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)分析。三角模糊數(shù)因其隸屬度函數(shù)較易界定，故是現(xiàn)階段多種模糊數(shù)形式中最為被廣泛應(yīng)用的。因此，本篇文章將利用三角模糊數(shù)方法對(duì)多各位專家意見(jiàn)加以處理。一個(gè)三角模糊數(shù)的隸屬度函數(shù)用下限值m、中間值q和上限值n三個(gè)參數(shù)標(biāo)識(shí)，記為（m，q，n），其分布函數(shù)為如下：

圖3 三角模糊數(shù)的隸屬度函數(shù)

本篇論文利用七級(jí)理論對(duì)相關(guān)專家的判斷進(jìn)行定量化的表達(dá)，即把底事件各個(gè)狀態(tài)發(fā)生的概率依據(jù)從高到低劃分，共存在“極高”、“高”、“偏高”、“中等”、“偏低”、“低”和“極低”七種等級(jí)。同時(shí)，節(jié)點(diǎn)A對(duì)節(jié)點(diǎn)B的影響程度也采用上述七種描述，即當(dāng)節(jié)點(diǎn)A某一狀態(tài)出現(xiàn)時(shí)，節(jié)點(diǎn)B某一狀態(tài)發(fā)生的可能性（條件概率），轉(zhuǎn)化為模糊數(shù)形式如表2所示，如某位專家對(duì)于某一多事件組合狀態(tài)影響下其子節(jié)點(diǎn)處于某一狀態(tài)的可能性判斷為“中等”，則該等級(jí)所對(duì)應(yīng)的模糊數(shù)，其上限值、最可能值、下限值分別為0.3、0.5、0.7。

圖4 節(jié)點(diǎn)影響程度的隸屬度函數(shù)

表2 專家判斷的模糊數(shù)形式

設(shè)所構(gòu)建的BN模型具有z個(gè)根節(jié)點(diǎn)，表示為（X1，X2…Xz），根節(jié)點(diǎn) Xj具有 Sj種狀態(tài)，其狀態(tài)空間為（0，1，…，Sj-1）。通過(guò)對(duì)p位專家后訪談確定根節(jié)點(diǎn)各狀態(tài)概率，將第i位專家提供的根節(jié)點(diǎn)Xj處在狀態(tài)k的概率的判定語(yǔ)言變量轉(zhuǎn)換成三角模糊數(shù)如式（3）所示：

為提高概率分布評(píng)判的準(zhǔn)確性，避免專家評(píng)判的主觀性，往往征詢多位專家意見(jiàn)后進(jìn)行綜合處理。融合多專家意見(jiàn)的方法很多，本文的后續(xù)研究基于加權(quán)平均法對(duì)各位參評(píng)專家意見(jiàn)加以綜合考量，設(shè)為綜合后的節(jié)點(diǎn)，則Xj處于k狀態(tài)的條件概率分布可用如式（4）表示，其中ωi為第i個(gè)專家的權(quán)重。

然而模糊數(shù)不利于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理計(jì)算，故將其轉(zhuǎn)變?yōu)榫_概率非常必要。其中均值面積法是一種國(guó)內(nèi)外學(xué)者慣常使用的將模糊概率加以精確化的方法，該方法將根節(jié)點(diǎn)Xj處于狀態(tài)k的精確概率定義為

針對(duì)根節(jié)點(diǎn)狀態(tài)集合，為了進(jìn)行BN網(wǎng)絡(luò)推理運(yùn)算，需要采用歸一化手段對(duì)精確概率加以處理，將之轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)概率。處理后則可得到根節(jié)點(diǎn)Xj具狀態(tài)k屬性時(shí)的精確概率，表達(dá)式為

在初步確定模型的基礎(chǔ)上，本篇論文結(jié)合有關(guān)專家訪談結(jié)果，利用上述公式對(duì)取得的原始數(shù)據(jù)加以計(jì)算分析，即可獲得各個(gè)節(jié)點(diǎn)的CPT及PPT。

3.2 尾流事故的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)計(jì)算

本研究中邀請(qǐng)8位專家對(duì)BN模型中節(jié)點(diǎn)相關(guān)的概率分布進(jìn)行判定，采取加權(quán)平均對(duì)專家判斷進(jìn)行求值。以“飛機(jī)偏離航路”事件為例展示其條件概率計(jì)算過(guò)程，它的狀態(tài)空間為（嚴(yán)重偏離H，偏離/M，無(wú)偏離/L），其父節(jié)點(diǎn)事件包括“飛行員操作失誤”（是/Y，否/N）、“管制員指令錯(cuò)誤”（是/Y，否/N），當(dāng)兩個(gè)事件狀態(tài)組合為（是/Y，是/Y）的場(chǎng)景下，依據(jù)專家判斷，“飛機(jī)偏離航路”條件概率分布推算如表3。在該狀態(tài)組合場(chǎng)景下，“飛機(jī)偏離航路”事件狀態(tài)空間的概率分布為（0.5545，0.4233，0.0222）。其它節(jié)點(diǎn)事件的條件概率計(jì)算方式同上。

表3 “飛行員偏離航路”事件條件概率分布

利用Netica軟件設(shè)定尾流事故頂事件的發(fā)生后，隨即可以獲得各基本事件的后驗(yàn)概率。具體操作為在所構(gòu)建的尾流BN網(wǎng)絡(luò)中輸入證據(jù)，即點(diǎn)擊“T”對(duì)話框中的“Yes”，對(duì)話框變成灰色，與之相應(yīng)的“Yes”對(duì)應(yīng)的概率變?yōu)?00%。與此同時(shí)，觀察其他節(jié)點(diǎn)的概率的變化。后驗(yàn)概率表示尾流事故已經(jīng)發(fā)生的情況下基本事件發(fā)生的概率，對(duì)辨析各個(gè)基本事件對(duì)尾流事故發(fā)生這一頂事件的重要影響程度大有脾益，本模型采用Netica軟件運(yùn)行，結(jié)果如圖5，對(duì)數(shù)據(jù)加以分析整理后如表3所示。

圖5 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析的基本事件后驗(yàn)概率

圖6 基本事件后驗(yàn)概率統(tǒng)計(jì)圖

由表4可知，后驗(yàn)概率值排序?yàn)?/p>

表4 各基本事件貝葉斯先驗(yàn)概率及后驗(yàn)概率表

后驗(yàn)概率變化率排序?yàn)?/p>

對(duì)上文中的后驗(yàn)概率值排序及后驗(yàn)概率變化率排序分析后可知，兩種排序中排名在前六位的基本事件是相同的，包含有飛行員的操作失誤、管制員的指令不當(dāng)、管制員對(duì)間隔判斷失誤、管制員工作量大、管制員身心健康、飛行員與管制員溝通障礙、飛行員聽(tīng)錯(cuò)指令又未得到ATC及時(shí)糾正，均為人的影響因素，由此可見(jiàn)對(duì)人偏差行為的產(chǎn)生研究對(duì)系統(tǒng)安全管理的重要性。

4 基本事件重要度分析

在定量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中，一項(xiàng)重要步驟即為對(duì)基本事件Xi進(jìn)行重要度分析，辨識(shí)對(duì)哪些基本事件加以改進(jìn)對(duì)降低尾流系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)作用最大，這對(duì)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)大有脾益。在BN分析中，重要度計(jì)算方式常有如下三種，計(jì)算表達(dá)式如下：

1）伯恩鮑姆重要度（Brinbaum）：表示在分別假設(shè)基本事件發(fā)生或不發(fā)生時(shí)，計(jì)算系統(tǒng)內(nèi)頂事件的發(fā)生概率的差值。計(jì)算公式如下：

3）弗塞-維思利重要度（Fussell-Vesely）。其由最小割集所組成，用以描述相關(guān)事件故障對(duì)于系統(tǒng)故障的貢獻(xiàn)程度。計(jì)算時(shí)分子為包含Xi的全部最小割集的概率值近似替代，分母為頂事件的發(fā)生概率。計(jì)算公式如下：

采用上述三種重要度計(jì)算方式對(duì)尾流事故的BN網(wǎng)絡(luò)中的基本事件進(jìn)行計(jì)算后整理如表5。

表5 尾流事故基本事件重要度表

針對(duì)上述三種重要度計(jì)算后出現(xiàn)的基本事件排列順序不一致的問(wèn)題，本文采用平均排序方法。首先將排列順序數(shù)賦予每一個(gè)Xi，隨后進(jìn)行三種排序平均值的求解與排列，可得每一個(gè)Xi的總順序，最后通過(guò)把順序數(shù)賦予Xi建立排列順序。若存在某些Xi具有相同的重要度值，采用排序平均值進(jìn)行排序，對(duì)尾流事故的基本事件排序整理如下。

伯恩鮑姆排列順序及順序：

危害性排列順序及順序數(shù)：

弗塞-維思利排列順序及順序數(shù)：

將該排序檢驗(yàn)后制表如表6。

表6 尾流事故基本事件重要度排列順序均值

由表6平均排列順序?qū)τ赬i的改進(jìn)工作如下：

5 結(jié)語(yǔ)

將平均排列順序與后驗(yàn)概率的排序進(jìn)行橫向?qū)Ρ群罂芍?，兩種排序方式中重要度較高的前五項(xiàng)為相同的基本事件：飛行員的操作失誤、管制員的指令不當(dāng)、管制員對(duì)間隔判斷失誤、管制員工作量大、管制員身心健康，以上五項(xiàng)均為人的影響因素，由此可見(jiàn)，人行為偏差的研究重要性不言而喻。同時(shí)由系統(tǒng)安全工程理論可知，組織管理手段的偏差是造成人不正當(dāng)行為的最深層的原因，不恰當(dāng)?shù)墓芾頃?huì)間接激發(fā)潛在的危險(xiǎn)因素，如：管制員的身心疲勞導(dǎo)致注意力分散進(jìn)而致使事故的發(fā)生，而造成管制員身心疲勞的可能是不正常排班制度、管制轄區(qū)內(nèi)航空器數(shù)量過(guò)多等要素，此類影響因素會(huì)間接導(dǎo)致尾流事故的發(fā)生，即尾流事故發(fā)生的根本原因是相關(guān)管理程序出現(xiàn)紕漏。綜上，增加安全管理的投入力度對(duì)降低尾流事故風(fēng)險(xiǎn)水平具有關(guān)鍵性影響作用。