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    基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的飛行區(qū)人因風(fēng)險(xiǎn)研究

    2024-01-02 00:41:30崔宇婕程小慷
    科技和產(chǎn)業(yè) 2023年23期
    關(guān)鍵詞:飛行區(qū)人因節(jié)點(diǎn)

    崔宇婕, 程小慷

    (中國(guó)民用航空飛行學(xué)院 機(jī)場(chǎng)學(xué)院, 四川 廣漢 618307)

    隨著旅客數(shù)量大幅增長(zhǎng),機(jī)場(chǎng)工作量加大,飛行區(qū)內(nèi)安全應(yīng)引起重視。近年來(lái),飛行區(qū)內(nèi)多數(shù)項(xiàng)目外包,進(jìn)場(chǎng)人數(shù)多、人員復(fù)雜,飛行區(qū)內(nèi)不確定因素多,人的因素引發(fā)的事件頻發(fā)。因此,對(duì)人的因素在飛行區(qū)內(nèi)產(chǎn)生的事件進(jìn)行研究,對(duì)于機(jī)場(chǎng)減少事件發(fā)生,保障航班安全運(yùn)行具有重要意義。

    描述飛行區(qū)風(fēng)險(xiǎn)和對(duì)風(fēng)險(xiǎn)研究的方法很多。潘丹等[1]采用N-K模型對(duì)飛機(jī)運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)耦合進(jìn)行研究。何龍泉[2]采用N-K模型(N代表組成系統(tǒng)的要素?cái)?shù)量; K代表系統(tǒng)要素之間具有相互依賴關(guān)系的個(gè)數(shù))從人、設(shè)、環(huán)、管4個(gè)子系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)人的影響因素最大。姚詩(shī)憶等[3]基于FTA-BN(故障樹(shù)模型-貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型)方法對(duì)影響因素進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)廣州南站在公共衛(wèi)生安全方面存在風(fēng)險(xiǎn)。付世亮等[4]引入安全風(fēng)險(xiǎn)接受和危害控制的沙漏模型原則,列出機(jī)場(chǎng)APM(自動(dòng)旅客捷運(yùn)系統(tǒng))集成層的風(fēng)險(xiǎn)清單。楊驍勇等[5]提出基于Logistic回歸的民航機(jī)場(chǎng)安檢系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)方法。衣超群等[6]利用層次分析法(AHP)-熵權(quán)法確定各專家的權(quán)重,得到每個(gè)指標(biāo)的綜合權(quán)重,并對(duì)高高原機(jī)場(chǎng)夜間運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)提出建議。李明捷和黃詩(shī)軼[7]采用變權(quán)和相對(duì)差異函數(shù)的方法,結(jié)合通用機(jī)場(chǎng)機(jī)坪運(yùn)行特點(diǎn)建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,對(duì)通用機(jī)場(chǎng)機(jī)坪運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。趙益等[8]采用灰色評(píng)價(jià)理論,根據(jù)預(yù)定目標(biāo)建立了安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系,通過(guò)系統(tǒng)分析,對(duì)通用機(jī)場(chǎng)運(yùn)行中的安全風(fēng)險(xiǎn)形成提供一定參考。潘丹等[9]通過(guò)各項(xiàng)編碼和飽和度檢驗(yàn),運(yùn)用扎根理論識(shí)別飛行區(qū)安全風(fēng)險(xiǎn)因素,提出基于范疇間關(guān)系的風(fēng)險(xiǎn)因素交互作用假設(shè)模型,并使用結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)該模型進(jìn)行驗(yàn)證。肖琴和羅帆[10]使用魚(yú)骨圖法從人、機(jī)、環(huán)、管4個(gè)方面分析影響機(jī)場(chǎng)飛行區(qū)安全的風(fēng)險(xiǎn)因素,并建立了機(jī)場(chǎng)飛行區(qū)安全風(fēng)險(xiǎn)的四級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,同時(shí),采用基于突變理論和模糊集的方法,構(gòu)建了一種機(jī)場(chǎng)飛行區(qū)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。

    綜上,不同學(xué)者選擇從不同風(fēng)險(xiǎn)角度研究風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)。近年來(lái)飛行區(qū)外包項(xiàng)目增多,飛行區(qū)人因風(fēng)險(xiǎn)及事件發(fā)生是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng),由多個(gè)子系統(tǒng)組成,其中某個(gè)子系統(tǒng)的某個(gè)因素出現(xiàn)問(wèn)題,這個(gè)因素就會(huì)影響其他相關(guān)聯(lián)因素。人在飛行區(qū)內(nèi)不確定因素大,容易產(chǎn)生多件事件同時(shí)發(fā)生,因此現(xiàn)利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析飛行區(qū)人因風(fēng)險(xiǎn)對(duì)事件產(chǎn)生的作用。

    1 飛行區(qū)人因風(fēng)險(xiǎn)事件網(wǎng)絡(luò)模型

    1.1 飛行區(qū)人因風(fēng)險(xiǎn)事件因素提取

    從收集的飛行區(qū)事件數(shù)據(jù)和民航局印發(fā)《事件樣例》中,提取關(guān)于和人的因素有關(guān)的事件,見(jiàn)表1。依據(jù)飛行區(qū)事件調(diào)查報(bào)告和人因分類,將飛行區(qū)風(fēng)險(xiǎn)事件因素從地面保障、飛行機(jī)組、客艙機(jī)組、空管、機(jī)務(wù)、天氣意外6個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素展開(kāi),并以這些因素為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)來(lái)建立網(wǎng)絡(luò)。

    表1 機(jī)場(chǎng)飛行區(qū)人因有關(guān)主要事件類型

    1.2 飛行區(qū)人因風(fēng)險(xiǎn)事件因素關(guān)系的提取

    飛行區(qū)由于人的因素發(fā)生的事故鏈較復(fù)雜,事件之間存在著伴隨發(fā)生的關(guān)系,在不同風(fēng)險(xiǎn)因素的作用下,發(fā)生的事件類型及事件數(shù)量存在著相互關(guān)聯(lián)的關(guān)系。在網(wǎng)絡(luò)中,以實(shí)際數(shù)據(jù)為例,在不同的風(fēng)險(xiǎn)因素下,外來(lái)物和其他地面保障事件之間存在相互關(guān)聯(lián)。因此,把該網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)程度展開(kāi)研究,將飛行區(qū)人因風(fēng)險(xiǎn)事件網(wǎng)絡(luò)視為無(wú)向網(wǎng)絡(luò)。該模型以飛行區(qū)發(fā)生的事件和人因風(fēng)險(xiǎn)因素為節(jié)點(diǎn),借助共現(xiàn)分析來(lái)描述各事件及其并發(fā)事件與因素之間的關(guān)聯(lián)性,并將其作為邊來(lái)表示,以確定節(jié)點(diǎn)之間的相關(guān)性。當(dāng)兩個(gè)事件同時(shí)出現(xiàn)在某個(gè)因素節(jié)點(diǎn)中時(shí),這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)就具有共現(xiàn)關(guān)系,它們之間存在關(guān)聯(lián)。通過(guò)構(gòu)建鄰接矩陣,建立風(fēng)險(xiǎn)因素之間的聯(lián)系,并形成一個(gè)描述事件風(fēng)險(xiǎn)因素間相互作用、相互關(guān)聯(lián)的無(wú)向網(wǎng)絡(luò)[11]。其中,鄰接矩陣中的元素值表示相應(yīng)事件因素間是否存在共現(xiàn)關(guān)系,值為1則表示存在,否則為0。該網(wǎng)絡(luò)中邊的權(quán)重用于反映因素之間的相關(guān)性,計(jì)算 Jaccard 指數(shù)作為權(quán)重指數(shù),以求出風(fēng)險(xiǎn)節(jié)點(diǎn)的共現(xiàn)率,來(lái)考量節(jié)點(diǎn)的相關(guān)性。

    (1)

    式中:Jij為風(fēng)險(xiǎn)因素i和j的共現(xiàn)率,且Jij=[0,1];ni、nj分別為風(fēng)險(xiǎn)因素i、j出現(xiàn)的頻次;nij為風(fēng)險(xiǎn)因素i和j的共現(xiàn)頻次。

    2 飛行區(qū)人因風(fēng)險(xiǎn)事件網(wǎng)絡(luò)

    2.1 網(wǎng)絡(luò)特征分析

    2.1.1 節(jié)點(diǎn)的度

    節(jié)點(diǎn)的度是指第i個(gè)節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)相連的數(shù)量,它可以用來(lái)表征復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的中心性[12]。節(jié)點(diǎn)的度越高,意味著它在網(wǎng)絡(luò)中的連接性越強(qiáng),對(duì)于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性起重要作用[12]。

    2.1.2 網(wǎng)絡(luò)直徑和平均最短路徑長(zhǎng)度

    網(wǎng)絡(luò)直徑是指網(wǎng)絡(luò)中任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的最短路徑長(zhǎng)度的最大值[13]。用于評(píng)估網(wǎng)絡(luò)的全局連通性。而平均最短路徑長(zhǎng)度則是指網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)兩兩之間的最短距離相加,然后除以節(jié)點(diǎn)對(duì)數(shù)所得的結(jié)果。用來(lái)描述網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間的平均距離,常用于評(píng)估網(wǎng)絡(luò)的整體效率[12]。

    2.1.3 聚類系數(shù)

    聚類系數(shù)是指一個(gè)節(jié)點(diǎn)與鄰居節(jié)點(diǎn)之間存在聯(lián)系的數(shù)量,除以鄰居節(jié)點(diǎn)總數(shù)所得的比例,用來(lái)反映網(wǎng)絡(luò)中局部的密集程度。

    2.1.4 中間中心性

    中間中心性是一種衡量網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性的指標(biāo),它反映了節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中作為中介的程度,即在所有節(jié)點(diǎn)對(duì)之間的最短路徑中[13],該節(jié)點(diǎn)被經(jīng)過(guò)的次數(shù)。通常,中間性中心性高的節(jié)點(diǎn)被認(rèn)為是連接網(wǎng)絡(luò)不同區(qū)域的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),扮演著重要的樞紐角色。

    (2)

    式中:i為待計(jì)算節(jié)點(diǎn);δst為節(jié)點(diǎn)s和t之間最短路徑的總數(shù);δst(i)為s與t之間通過(guò)節(jié)點(diǎn)i的最短路徑的數(shù)量。

    2.1.5 接近中心度

    節(jié)點(diǎn)的接近中心度反映了節(jié)點(diǎn)i與其他節(jié)點(diǎn)j之間的鄰近程度。節(jié)點(diǎn)i與其他節(jié)點(diǎn)j之間的距離越短,意味著節(jié)點(diǎn)j受其他節(jié)點(diǎn)的限制程度較小[14],節(jié)點(diǎn)i與其他節(jié)點(diǎn)j之間的信息傳播依存性也較弱[15]。接近中心度可以定義為節(jié)點(diǎn)i到網(wǎng)絡(luò)中所有其他節(jié)點(diǎn)j的最短路徑之和的倒數(shù)[16],即

    (3)

    2.2 網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)

    網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)引入 PageRank 算法,此算法基于網(wǎng)絡(luò)之間的鏈接關(guān)系,通過(guò)計(jì)算一個(gè)網(wǎng)絡(luò)被其他網(wǎng)絡(luò)鏈接的數(shù)量和該網(wǎng)絡(luò)鏈接到其他網(wǎng)絡(luò)的數(shù)量,來(lái)確定該網(wǎng)絡(luò)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和重要性。一個(gè)節(jié)點(diǎn)PageRank值越高,表示該節(jié)點(diǎn)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的影響力和重要性越大[17]。

    (4)

    式中:weight(pj)為邊(pi,pj)的權(quán)重;degree(pj)為頂點(diǎn)pj的度數(shù);PR為PageRank值。

    3 實(shí)例分析

    從中國(guó)民航安全信息網(wǎng)搜集了過(guò)去7年1 233條發(fā)生在機(jī)場(chǎng)飛行區(qū)因?yàn)槿说囊蛩卣T發(fā)的事件數(shù)據(jù),應(yīng)用于飛行區(qū)人因風(fēng)險(xiǎn)事件網(wǎng)絡(luò)模型中。

    3.1 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

    以表1中提取的飛行區(qū)人因事件風(fēng)險(xiǎn)因素作為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),共計(jì)48個(gè)。按共現(xiàn)分析建立飛行區(qū)風(fēng)險(xiǎn)事件因素網(wǎng)絡(luò)鄰接矩陣X1。

    (5)

    使用Jaccard 指數(shù)可以計(jì)算出集合之間的共現(xiàn)率,在計(jì)算 Jaccard 指數(shù)矩陣X2時(shí),參照式(1)進(jìn)行計(jì)算。

    (6)

    利用鄰接矩陣和 Jaccard 指數(shù)矩陣構(gòu)建一個(gè)加權(quán)無(wú)向網(wǎng)絡(luò),用于表示飛行區(qū)人因事件的風(fēng)險(xiǎn)因素。根據(jù)該網(wǎng)絡(luò)繪制出如圖 1 所示的結(jié)構(gòu),其中包含48個(gè)節(jié)點(diǎn)和156條邊。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)可以幫助識(shí)別人因事件之間的關(guān)聯(lián)性和可能的風(fēng)險(xiǎn)因素。從圖1中可以看出,飛行區(qū)事件的發(fā)生通常伴隨著多種風(fēng)險(xiǎn)因素的相互作用和影響。通過(guò)構(gòu)建的風(fēng)險(xiǎn)因素網(wǎng)絡(luò)揭示了這些因素之間的聯(lián)系和相互影響,從而顯示了該網(wǎng)絡(luò)的高度復(fù)雜性。這也意味著,飛行區(qū)事件的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估需要考慮多個(gè)因素之間的相互作用。

    圖1 飛行區(qū)人因風(fēng)險(xiǎn)事件網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D

    3.2 網(wǎng)絡(luò)特征分析

    3.2.1 節(jié)點(diǎn)的度

    根據(jù)圖1所示的飛行區(qū)人因風(fēng)險(xiǎn)事件網(wǎng)絡(luò)可以發(fā)現(xiàn),各個(gè)節(jié)點(diǎn)度值的分布存在一定的不均衡性。具體而言,飛行機(jī)組和天氣的節(jié)點(diǎn)度值普遍較高??傮w而言,網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的度分布不均,這也意味著一些節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中具有較為重要的地位。度值較大的節(jié)點(diǎn)為其他地面保障事件D10、零部件缺失/損壞/磨損D6、地面保障A1、機(jī)務(wù)A5等,這些度值較高的節(jié)點(diǎn)在飛行區(qū)人因風(fēng)險(xiǎn)事件網(wǎng)絡(luò)中,被視為中心節(jié)點(diǎn)的關(guān)鍵鏈接因素被認(rèn)為是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的中心節(jié)點(diǎn)。由于這類節(jié)點(diǎn)數(shù)量有限,它們與周圍風(fēng)險(xiǎn)因素之間的相互作用變得更加顯著和復(fù)雜。這也意味著,這些中心節(jié)點(diǎn)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的作用和影響具有重要意義。這表明了網(wǎng)絡(luò)“中心節(jié)點(diǎn)”的特性,即少數(shù)節(jié)點(diǎn)具有大量的連接。在飛行區(qū)人因風(fēng)險(xiǎn)事件網(wǎng)絡(luò)中,關(guān)鍵的風(fēng)險(xiǎn)因素?cái)?shù)量相對(duì)較少,但它們占據(jù)著主導(dǎo)地位。

    3.2.2 網(wǎng)絡(luò)直徑和平均最短路徑長(zhǎng)度

    飛行區(qū)人因風(fēng)險(xiǎn)事件因素網(wǎng)絡(luò)的直徑為3,這表明網(wǎng)絡(luò)中的風(fēng)險(xiǎn)因素之間具有密切的聯(lián)系,信息傳遞的速度很快。此外,該網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長(zhǎng)度為2.009,這意味著網(wǎng)絡(luò)中的風(fēng)險(xiǎn)因素之間聯(lián)系緊密,很容易發(fā)生連鎖反應(yīng)。這些指標(biāo)表明了風(fēng)險(xiǎn)因素之間相互作用的強(qiáng)度和速度,需要引起飛行區(qū)運(yùn)行的高度關(guān)注。

    3.2.3 聚類系數(shù)

    通Python程序計(jì)算得到表2。由表2可知,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)D1、J15、D12、J20聚類系數(shù)為1.000 0, 聚類系數(shù)大的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)每個(gè)節(jié)點(diǎn)都與它的鄰居節(jié)點(diǎn)相連,因?yàn)檫@些節(jié)點(diǎn)之間通常會(huì)形成高度密集的連接。這表明飛行區(qū)風(fēng)險(xiǎn)事件網(wǎng)絡(luò)更具有穩(wěn)定性。

    表2 飛行區(qū)人因風(fēng)險(xiǎn)事件網(wǎng)絡(luò)特征值

    飛行區(qū)風(fēng)險(xiǎn)事件因素網(wǎng)絡(luò)的平均聚類系數(shù)為0.518,高于同等規(guī)模的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)[18]。此外,飛行區(qū)風(fēng)險(xiǎn)事件因素網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長(zhǎng)度為2.009,這意味著任意兩個(gè)因素之間只需要經(jīng)過(guò)2個(gè)步驟就可以建立聯(lián)系。這表明該網(wǎng)絡(luò)具有小世界特性,顯示了風(fēng)險(xiǎn)因素之間聯(lián)系緊密且傳播速度較快的特點(diǎn)。這些發(fā)現(xiàn)有助于深入了解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和風(fēng)險(xiǎn)因素之間的相互關(guān)系。

    3.2.4 中間中心性

    由表2可知,飛行機(jī)組A2和天氣意外A6因素中間中心性最高,意味著在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中,多條最短路徑都經(jīng)過(guò)該因素,這表明它在傳遞信息和影響其他因素時(shí)具有重要的作用。由飛行機(jī)組這個(gè)節(jié)點(diǎn)引發(fā),導(dǎo)致嚴(yán)重事故征候擦尾/擦發(fā)動(dòng)機(jī)/擦翼尖/擦機(jī)腹J10。且跑道侵入/占用J8,偏出/滑錯(cuò)滑行道J11和未經(jīng)許可推出/滑行J9這幾個(gè)事件經(jīng)常排列組合共同發(fā)生,是飛行區(qū)內(nèi)值得重視的關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)節(jié)點(diǎn)。由天氣意外這個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)生的事件外來(lái)物擊傷D12、發(fā)現(xiàn)外來(lái)物D9以及氣象變化帶來(lái)的鳥(niǎo)擊事件,這些都是由于天氣及其他人因,發(fā)生甚至伴隨發(fā)生的事件,都是需要高度關(guān)注的節(jié)點(diǎn)。在飛行區(qū)地面保障中,因節(jié)點(diǎn)地面保障人員A1的中間中心性也較高,它作為節(jié)點(diǎn)其他地面保障事件D10的重要致因,是使其和眾多事件如鳥(niǎo)擊D5、發(fā)現(xiàn)外來(lái)物D9伴隨發(fā)生的重要節(jié)點(diǎn),它直接或者間接地導(dǎo)致了眾多事件的發(fā)生,這也表明地面保障人員導(dǎo)致飛行區(qū)發(fā)生事件的概率大。

    3.2.5 接近中心度

    由表2可知,飛行機(jī)組A2、天氣意外A6、其他地面保障事件D10、地面保障A1、機(jī)務(wù)A5是接近中心性數(shù)值較高的節(jié)點(diǎn),位于人因風(fēng)險(xiǎn)因素網(wǎng)絡(luò)的核心區(qū)域,這表明它們?cè)谡麄€(gè)網(wǎng)絡(luò)中扮演著至關(guān)重要的角色。這些節(jié)點(diǎn)對(duì)于信息傳遞和人因風(fēng)險(xiǎn)因素之間的相互作用具有重要的影響。飛行機(jī)組的因素,誘發(fā)大量的飛行區(qū)事件伴隨發(fā)生,甚至于誘發(fā)事故征候,因此降低飛行區(qū)事件發(fā)生概率,要加強(qiáng)飛行機(jī)組在日常對(duì)規(guī)章和守則的學(xué)習(xí)。

    3.3 風(fēng)險(xiǎn)因素節(jié)點(diǎn)重要程度

    運(yùn)用PageRank算法,衡量各個(gè)節(jié)點(diǎn)的重要程度。影響飛行區(qū)事件發(fā)生的人因風(fēng)險(xiǎn)因素重要性如圖2所示。

    圖2 基于PageRank算法飛行區(qū)人因風(fēng)險(xiǎn)因素重要程度

    整體看來(lái),飛行機(jī)組和天氣意外的因素帶給飛行區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)是最多的。由于航空器在飛行區(qū)內(nèi),常處在移動(dòng)中,它產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)以及發(fā)生的事件不確定性很大,且會(huì)影響場(chǎng)內(nèi)的整體安全,影響地面保障的工作計(jì)劃,隨之在高強(qiáng)度的工作下,會(huì)誘發(fā)由于地面保障引起的事件。地面保障相關(guān)事件會(huì)伴隨飛行機(jī)組方面事件共同發(fā)生,結(jié)合實(shí)時(shí)變化的氣象條件,多項(xiàng)事件共同發(fā)生。

    4 結(jié)論

    利用飛行區(qū)事件數(shù)據(jù)建立了飛行區(qū)人因風(fēng)險(xiǎn)事件網(wǎng)絡(luò),并通過(guò)分析該網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)特征, 對(duì)人因風(fēng)險(xiǎn)因素的重要程度整合評(píng)估。根據(jù)分析,得出以下結(jié)論。

    1)飛行區(qū)人因風(fēng)險(xiǎn)事件網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出復(fù)雜和小世界特征。人因風(fēng)險(xiǎn)因素之間存在相互耦合的關(guān)系,這種耦合可能導(dǎo)致事件的發(fā)生。這些因素之間的相互影響非常緊密,傳播速度也很快。盡管網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵的風(fēng)險(xiǎn)因素?cái)?shù)量較少,但它們?cè)谡麄€(gè)網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)著主導(dǎo)地位。這些結(jié)果表明,研究中需要重視網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素的作用和影響,以更好地控制和預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)事件的發(fā)生。

    2)飛行機(jī)組和天氣意外方面因素在網(wǎng)絡(luò)中占有重要地位,地面保障、機(jī)務(wù)、其他地面保障事件、零部件缺失/損壞/磨損、系統(tǒng)失效/故障/卡阻是網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵的節(jié)點(diǎn)。

    3)采用不同參數(shù)從多個(gè)維度度量節(jié)點(diǎn)的影響程度,以評(píng)估網(wǎng)絡(luò)的整體影響力。基于節(jié)點(diǎn)的度、中介中心性、接近中心性和聚類系數(shù)等多種屬性,創(chuàng)建多屬性決策綜合評(píng)估模型,對(duì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行評(píng)估。該模型可以定量評(píng)估各人因風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)飛行區(qū)安全運(yùn)行的影響。飛行機(jī)組風(fēng)險(xiǎn)因素和天氣意外風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)飛行區(qū)人因風(fēng)險(xiǎn)事件網(wǎng)絡(luò)影響較大,它會(huì)直接或間接導(dǎo)致事件的發(fā)生,并且會(huì)致使多事件伴隨發(fā)生。地面保障風(fēng)險(xiǎn)因素和機(jī)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)因素同樣可能會(huì)引發(fā)其他風(fēng)險(xiǎn)因素的發(fā)生,從而導(dǎo)致事件或征候的發(fā)生。

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