基于FTA-BN的應(yīng)急救援直升機(jī)事故致因分析

王創(chuàng)業(yè)，李 柯，鄭 懿，羅 帆

(1.武漢理工大學(xué) 安全科學(xué)與應(yīng)急管理學(xué)院，湖北 武漢 430070；2.華中科技大學(xué) 管理學(xué)院，湖北 武漢 430074；3.武漢理工大學(xué) 管理學(xué)院，湖北 武漢 430070)

我國(guó)疆域遼闊，人口眾多，突發(fā)事件頻發(fā)是我國(guó)的基本國(guó)情，航空應(yīng)急救援是我國(guó)應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的重要手段。直升機(jī)應(yīng)急救援具有效率高、速度快和不受地理空間影響等特點(diǎn)，在緊急醫(yī)療救援、搶險(xiǎn)救災(zāi)和森林滅火等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。近年來(lái)隨著社會(huì)需求的增大，我國(guó)的應(yīng)急救援直升機(jī)數(shù)量持續(xù)增長(zhǎng)。應(yīng)急救援直升機(jī)通常在低空飛行，面對(duì)的氣流環(huán)境比較復(fù)雜，一旦發(fā)生事故用于處理的高度余度比較少，事故風(fēng)險(xiǎn)較高。

2018—2020年我國(guó)共發(fā)生了5起應(yīng)急救援直升機(jī)事故，共造成16人死亡。2021年5月10日，一架應(yīng)急救援直升機(jī)在洱海執(zhí)行山火撲救任務(wù)過(guò)程，在執(zhí)行取水任務(wù)時(shí)失控墜海，4名機(jī)組成員全部不幸遇難。由此可見(jiàn)，對(duì)大量應(yīng)急救援直升機(jī)事故進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，總結(jié)和掌握應(yīng)急救援直升機(jī)事故的致因規(guī)律，有助于提高應(yīng)急救援直升機(jī)安全水平，對(duì)減少直升機(jī)事故的發(fā)生有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)直升機(jī)事故的分析研究相對(duì)較少，CHOI等[1]通過(guò)對(duì)直升機(jī)法規(guī)和直升機(jī)事故統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致事故的主要原因是飛行員操作失誤和夜間飛行。JONATHAN[2]通過(guò)分析34份民航事故報(bào)告發(fā)現(xiàn)飛行員由于決策失誤可能引發(fā)事故的誤操作行為，并發(fā)現(xiàn)飛行員習(xí)慣性違規(guī)現(xiàn)象普遍存在，建議相關(guān)部門(mén)進(jìn)行飛行員態(tài)度管理培訓(xùn)。HOFER等[3]認(rèn)為直升機(jī)救援是彌補(bǔ)地面救護(hù)車(chē)數(shù)量不足的有力措施，但是需要嚴(yán)格的安全管理，對(duì)于醫(yī)護(hù)人員的要求也比較高。劉國(guó)輝等[4]在運(yùn)用HFACS模型分析研究民用直升機(jī)事故時(shí)，歸納總結(jié)了事故致因因素，發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致事故的主要原因是飛行員技術(shù)差錯(cuò)并提出了相關(guān)建議。張娟等[5]對(duì)2014—2016年的世界直升機(jī)事故進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，從損傷程度、飛行階段、事故發(fā)生率、事故原因幾個(gè)方面對(duì)直升機(jī)事故進(jìn)行分析并提出建議。高揚(yáng)等[6]運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)圖和Apriori算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，通過(guò)可能導(dǎo)致直升機(jī)事故發(fā)生的頻繁因素組合來(lái)發(fā)現(xiàn)事件之間的關(guān)聯(lián)性，得出了以事件等級(jí)為關(guān)聯(lián)前項(xiàng)的3類強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。已有學(xué)者對(duì)直升機(jī)事故致因進(jìn)行了研究，但該研究以定性分析為主，得出的結(jié)論是導(dǎo)致事故發(fā)生的單個(gè)重要原因或者對(duì)主次原因進(jìn)行排序，缺乏有效的分析方法對(duì)事故致因進(jìn)行量化分析。筆者基于事故樹(shù)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建立應(yīng)急救援直升機(jī)事故致因分析模型，對(duì)引發(fā)事故的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行結(jié)構(gòu)重要度分析，同時(shí)利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析方法分析基本事件對(duì)頂上事件發(fā)生的影響程度，找出主要事故致因因素，為加強(qiáng)應(yīng)急救援直升機(jī)安全飛行管理工作提供參考，進(jìn)一步降低應(yīng)急救援直升機(jī)發(fā)生事故的概率。

1 應(yīng)急救援直升機(jī)事故樹(shù)模型和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建

1.1 事故致因分析方法

事故樹(shù)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是常用的風(fēng)險(xiǎn)分析方法，事故樹(shù)分析方法運(yùn)用邏輯推理對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行辨識(shí)和評(píng)價(jià)，既能分析出造成事故的直接原因，又能深層次地揭示引發(fā)事故的潛在原因。事故樹(shù)分析方法常用于航空航天、核動(dòng)力和煤礦等高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，能直觀的描述出事故的因果關(guān)系[7-10]。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)也稱為概率因果網(wǎng)，它是用來(lái)表示變量集合的連續(xù)概率分布的圖形模式，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)提供了一種自然地表示因果信息的方法，用來(lái)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的潛在關(guān)系。作為一種知識(shí)表示和進(jìn)行概率推理的框架，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在具有內(nèi)在不確定性的推理和決策問(wèn)題中得到了廣泛應(yīng)用[11-13]。

1.2 應(yīng)急救援直升機(jī)事故樹(shù)模型的構(gòu)建

筆者對(duì)美國(guó)2010—2020年86起應(yīng)急救援直升機(jī)事故進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析(數(shù)據(jù)來(lái)源：美國(guó)國(guó)家安全運(yùn)輸委員會(huì)NTSB數(shù)據(jù)庫(kù))，如表1所示。

表1 應(yīng)急救援直升機(jī)事故致因因素統(tǒng)計(jì)

由表1可知，絕大多數(shù)事故的發(fā)生是同時(shí)由多個(gè)原因?qū)е碌?，其中發(fā)生次數(shù)最多的是飛行員技術(shù)差錯(cuò)(45次)，除此之外還有外部不良環(huán)境(26次)和飛行員決策錯(cuò)誤(16次)。將發(fā)生應(yīng)急救援直升機(jī)事故作為頂上事件，根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果確定直接原因事件和風(fēng)險(xiǎn)因素，應(yīng)急救援直升機(jī)事故主要由直升機(jī)安全風(fēng)險(xiǎn)和飛行員應(yīng)對(duì)無(wú)效所致，兩者同時(shí)發(fā)生才會(huì)導(dǎo)致事故，為邏輯與關(guān)系。中間事件飛行員應(yīng)對(duì)無(wú)效由飛行員操作失誤、飛行員違規(guī)操作或直升機(jī)操縱效果差導(dǎo)致，為邏輯或關(guān)系。飛行員操作失誤由知覺(jué)差錯(cuò)、技術(shù)差錯(cuò)或決策差錯(cuò)導(dǎo)致，為邏輯或關(guān)系。根據(jù)上述應(yīng)急救援直升機(jī)事故統(tǒng)計(jì)結(jié)果，技術(shù)差錯(cuò)主要包括忽視了與當(dāng)前做法或計(jì)劃有關(guān)的重要信息、飛行員控制或處理缺陷、動(dòng)力或功率使用不當(dāng)、未保持安全飛行高度和著陸點(diǎn)選擇不合適。飛行員違規(guī)操作由習(xí)慣性違規(guī)或偶然性違規(guī)導(dǎo)致，為邏輯或關(guān)系。直升機(jī)操縱效果差由裝載配重不當(dāng)或檢修失當(dāng)導(dǎo)致，為邏輯或關(guān)系。檢修失當(dāng)由安全意識(shí)薄弱、維護(hù)保養(yǎng)不當(dāng)和部門(mén)溝通不暢導(dǎo)致，為邏輯與關(guān)系。直升機(jī)事故風(fēng)險(xiǎn)包括山丘電線等障礙物、夜間飛行、鳥(niǎo)擊、惡劣氣象條件、積冰、低空空氣湍流和機(jī)械故障，為邏輯或關(guān)系。惡劣氣象條件有風(fēng)、雨、雪、霧，為邏輯或關(guān)系。機(jī)械故障有發(fā)動(dòng)機(jī)停車(chē)和電傳操縱故障，為邏輯或關(guān)系。按照邏輯關(guān)系層層遞進(jìn)，用邏輯門(mén)連接上下層事件，能夠畫(huà)出事故樹(shù)，如圖1所示。

圖1 應(yīng)急救援直升機(jī)事故征候FTA模型

1.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建

根據(jù)上文事故樹(shù)模型和轉(zhuǎn)化規(guī)則構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。將頂上事件、邏輯門(mén)和底層基本事件進(jìn)行映射，精簡(jiǎn)后去掉事故樹(shù)中的中間層事件，建立相對(duì)應(yīng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，如圖2所示。

圖2 應(yīng)急救援直升機(jī)事故的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型圖

1.4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)先驗(yàn)概率的確定

首先確定貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)和概率值，把X1、X2、X8、X9、X10、X11、X17、X18、X19、X20、A、C、D和S的狀態(tài)設(shè)置為{Yes，No}，即“發(fā)生”和“不發(fā)生”。其中根節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率主要通過(guò)篩選美國(guó)安全運(yùn)輸委員會(huì)統(tǒng)計(jì)的歷年直升機(jī)事故記錄結(jié)合安全飛行時(shí)長(zhǎng)和事故率進(jìn)行分析和推理來(lái)確定，確定后的先驗(yàn)概率如表2所示。

表2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)根節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率(%)

1.4.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)先驗(yàn)概率的確定過(guò)程

由于數(shù)據(jù)信息、事故模型和不安全行為因素的不確定性，人的差錯(cuò)發(fā)生概率和環(huán)境因素不適合用精確值來(lái)表示，但是容易用自然語(yǔ)言對(duì)其做出模糊評(píng)價(jià)[14]，筆者采用三角模糊數(shù)表示剩余節(jié)點(diǎn)發(fā)生的模糊可能值,通過(guò)專家打分的方式對(duì)根節(jié)點(diǎn)X3、X4、X5、X6、X7、X12、X13、X14、X15和X16進(jìn)行量化分析，節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)設(shè)置為{S,L,M,H},分別表示各節(jié)點(diǎn)處于安全、輕度危險(xiǎn)、中度危險(xiǎn)和高度危險(xiǎn)狀態(tài)。

語(yǔ)言型三角模糊數(shù)。三角模糊數(shù)一般用3個(gè)參數(shù)表示，記為(A=a，m，b),其隸屬度函數(shù)如下：

(1)

式中：A為指定論域x上的模糊集，μA(x)為x對(duì)模糊集A的隸屬函數(shù)，m為模糊數(shù)A的均值，a、b分別為模糊數(shù)A的上界值和下界值。將導(dǎo)致應(yīng)急救援直升機(jī)事故各基本事件發(fā)生的可能性分為10個(gè)等級(jí)，對(duì)應(yīng)的自然語(yǔ)言變量及模糊數(shù)如表3所示。

表3 三角模糊數(shù)對(duì)應(yīng)的基本事件發(fā)生的可能性分級(jí)

三角模糊數(shù)的模糊概率可應(yīng)用λ均值面積測(cè)算法計(jì)算得出，這里將三角模糊數(shù)A對(duì)應(yīng)其均值面積Sλ(A)。Sλ(A)可利用公式(2)求得，其中λ∈[0,1]。

(2)

在評(píng)分過(guò)程中，每個(gè)專家根據(jù)各自的經(jīng)驗(yàn)判斷各基本事件在不同狀態(tài)下的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，因此對(duì)于不同專家的意見(jiàn)，還需要進(jìn)行模糊數(shù)的合并及專家權(quán)重的分配。采用加權(quán)平均數(shù)法進(jìn)行模糊數(shù)的聚合，如式(3)所示：

(3)

式中:Pi為聚合后的模糊數(shù)；Kj為第j位專家所打數(shù)據(jù)的權(quán)重因子；Pij為第j位專家為第i個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素分配的模糊數(shù)；n為風(fēng)險(xiǎn)因素?cái)?shù)；m為專家數(shù)。

請(qǐng)5位通用航空領(lǐng)域?qū)＜覍?duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型中基本事件層條件概率分布進(jìn)行判定，他們當(dāng)中有1位擁有5年以上直升機(jī)駕駛經(jīng)驗(yàn)的直升機(jī)飛行員，2位直升機(jī)安全管理人員和2名通用航空安全管理研究人員，綜合5位專家對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度取λ=0.8，他們判定概率的權(quán)重是(0.20，0.15，0.15，0.25，0.25)。以基本事件X16為例，它的節(jié)點(diǎn)狀態(tài)包括：安全S，輕危L，中危M，高危H。通過(guò)專家判定，基本事件X16條件概率分布推算過(guò)程如表4所示。其它節(jié)點(diǎn)事件可以采用同樣的方法依次確定其條件概率分布，因篇幅有限不再一一列出計(jì)算過(guò)程，模糊語(yǔ)言狀態(tài)下確定的根節(jié)點(diǎn)先驗(yàn)概率如表5所示。

表4 基本事件X16的條件概率分布

表5 模糊語(yǔ)言狀態(tài)下根節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率(%)

1.4.2 事故樹(shù)邏輯門(mén)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接強(qiáng)度之間的映射分析

目前已經(jīng)有相關(guān)文獻(xiàn)對(duì)FTA和BBN之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系進(jìn)行了討論[15]，把事故樹(shù)中的根節(jié)點(diǎn)、中間節(jié)點(diǎn)和葉節(jié)點(diǎn)還有節(jié)點(diǎn)之間的有向邊與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中各元素構(gòu)建一一對(duì)應(yīng)的映射關(guān)系：①根據(jù)基本事件或者邏輯門(mén)的輸出對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行命名，不考慮重復(fù)事件；②將輸入事件對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)連接到其所在邏輯門(mén)對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)；③根節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率分布由相應(yīng)事件的失效分布決定；④貝葉斯網(wǎng)絡(luò)非根節(jié)點(diǎn)的條件概率由事故樹(shù)中的邏輯關(guān)系確定[16]。

中間節(jié)點(diǎn)的條件概率以節(jié)點(diǎn)C和H作為“或門(mén)”和“與門(mén)”的代表，對(duì)應(yīng)的條件概率如表6和表7所示，其它中間節(jié)點(diǎn)與此類似。

表6 節(jié)點(diǎn)C的條件概率表(%)

表7 節(jié)點(diǎn)H的條件概率表(%)

(1)或門(mén)向聯(lián)結(jié)強(qiáng)度的轉(zhuǎn)換，全部父節(jié)點(diǎn)變量狀態(tài)都是N時(shí)，子節(jié)點(diǎn)變量處于Y狀態(tài)的概率是0，否則子節(jié)點(diǎn)變量處于Y的概率是100%。

(2)與門(mén)向聯(lián)結(jié)強(qiáng)度的轉(zhuǎn)換，全部父節(jié)點(diǎn)變量狀態(tài)都是Y時(shí)，子節(jié)點(diǎn)變量處于Y狀態(tài)的概率是100%，否則子節(jié)點(diǎn)變量處于Y狀態(tài)的概率是0，處于N狀態(tài)的概率是100%。

葉節(jié)點(diǎn)S有“發(fā)生”和“不發(fā)生”兩個(gè)狀態(tài)，它的發(fā)生受中間節(jié)點(diǎn)A和中間節(jié)點(diǎn)D影響，葉節(jié)點(diǎn)S的條件概率如表8所示。

表8 葉節(jié)點(diǎn)S的條件概率表(%)

2 基于事故樹(shù)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險(xiǎn)分析過(guò)程

2.1 事故樹(shù)最小割集的計(jì)算

在事故樹(shù)分析中，最小割集起著很重要的作用，全部最小割集表示所有可能導(dǎo)致事故的風(fēng)險(xiǎn)集合。利用布爾代數(shù)法對(duì)應(yīng)急救援直升機(jī)事故樹(shù)模型進(jìn)行化簡(jiǎn)：

T=[X1+X2+X3+X4+X5+X6+X7+X8+X9+X10+X11]×[X12+X13+X14+X15+X16+X17+X18X19×X20]

利用布爾代數(shù)法化簡(jiǎn)的結(jié)果最終得出應(yīng)急救援直升機(jī)發(fā)生事故的最小割集為84個(gè)，部分最小割集如表9所示。由于最小割集的意義是可能導(dǎo)致事故發(fā)生的各種途徑，有多少個(gè)最小割集，頂上事件發(fā)生就存在多少可能，該事故樹(shù)最小割集數(shù)量較多，系統(tǒng)存在較大危險(xiǎn)性。

表9 事故樹(shù)部分最小割集

2.2 事故樹(shù)最小徑集的計(jì)算

最小徑集是所有處于正常狀態(tài)下不發(fā)生事故的集合，可以利用事故樹(shù)的對(duì)偶成功樹(shù)求得。最小徑集有4個(gè)，分別為{X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8,X9,X10,X11}、{X12,X13,X14,X15,X16,X17,X18}、{X12,X13,X14,X15,X16,X17,X19}和{X12,X13,X14,X15,X16,X17,X20}。

最小徑集通常在事故樹(shù)中表示系統(tǒng)的安全性，最小徑集的數(shù)量越多、階數(shù)越低系統(tǒng)就越安全。在該事故樹(shù)模型中最小徑集的階數(shù)最高為11階，說(shuō)明系統(tǒng)存在較高風(fēng)險(xiǎn)，需要多方管控才能有效降低事故發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。

2.3 事故樹(shù)結(jié)構(gòu)重要度排序

結(jié)構(gòu)重要度排序是從結(jié)構(gòu)上分析各個(gè)基本事件對(duì)頂上事件發(fā)生所產(chǎn)生的影響程度，可以采用下面公式(4)來(lái)進(jìn)行比較：

(4)

式中：IΦ(j)表示基本事件xi結(jié)構(gòu)重要度的近似別值，IΦ(j)大者，則結(jié)構(gòu)重要度大；xj∈Gr表示基本事件xj屬于最小徑集Gr；nj表示基本事件xj所在的最小徑集中包含的基本事件的數(shù)目。由此得到：

IΦ(X12)=IΦ(X13)=IΦ(X14)=IΦ(X15)=

IΦ(X16)=IΦ(X17)

IΦ(X18)=IΦ(X19)=IΦ(X20)

IΦ(X1)=IΦ(X2)=IΦ(X3)=IΦ(X4)=

IΦ(X5)=IΦ(X6)=IΦ(X7)=IΦ(X8)=

IΦ(X9)=IΦ(X10)=IΦ(X11)

此原則將最小徑集代入公式(4)可求得各基本事件的結(jié)構(gòu)重要度為：

最終的基本事件結(jié)構(gòu)重要度排序結(jié)果如下：

IΦ(X12)=IΦ(X13)=IΦ(X14)=IΦ(X15)=

IΦ(X16)=IΦ(X17)>IΦ(X18)=IΦ(X19)=

IΦ(X20)>IΦ(X1)=IΦ(X2)=IΦ(X3)=

IΦ(X4)=IΦ(X5)=IΦ(X6)=IΦ(X7)=

IΦ(X8)=IΦ(X9)=IΦ(X10)=IΦ(X11)

根據(jù)系統(tǒng)事故致因結(jié)構(gòu)重要度來(lái)看，飛行員操作失誤中的知覺(jué)差錯(cuò)、技能差錯(cuò)、決策差錯(cuò)和飛行員違規(guī)操作中的習(xí)慣性違規(guī)和偶然性違規(guī)以及裝載配重不當(dāng)處于重要位置節(jié)點(diǎn)，是導(dǎo)致事故發(fā)生的重要原因，而山丘電線等障礙物和鳥(niǎo)擊等所在的位置節(jié)點(diǎn)相對(duì)不重要。

2.4 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概率重要度推理

把所有貝葉斯網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的發(fā)生概率在Netica軟件中進(jìn)行賦值如圖3所示，通過(guò)軟件運(yùn)算得到應(yīng)急救援直升機(jī)風(fēng)險(xiǎn)因素出現(xiàn)且飛行員應(yīng)對(duì)無(wú)效發(fā)生事故的可能性為0.008 7，說(shuō)明存在發(fā)生事故的可能性，由于發(fā)生事故后容易造成嚴(yán)重后果，需要對(duì)存在的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行分析和推理，找出可以采取的相關(guān)措施能有效降低事故的風(fēng)險(xiǎn)因素。

圖3 應(yīng)急救援直升機(jī)事故概率運(yùn)算

2.4.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)敏感性分析

系統(tǒng)因?qū)傩宰兓瘯?huì)造成輸出值概率的不斷變化，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)敏感性分析可以用來(lái)判斷風(fēng)險(xiǎn)因素的根節(jié)點(diǎn)對(duì)葉節(jié)點(diǎn)的影響程度大小。在構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型中，通過(guò)對(duì)各事故致因敏感性系數(shù)的大小進(jìn)行排序，可以迅速識(shí)別出對(duì)事故發(fā)生結(jié)果影響較大的事故致因，并采取相關(guān)措施應(yīng)對(duì)，同時(shí)可以過(guò)濾掉敏感性較小的風(fēng)險(xiǎn)因素以降低系統(tǒng)的復(fù)雜性，使用Netica軟件中的sensitivity to findings進(jìn)行敏感性分析得出的結(jié)果如圖4所示。

圖4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型事故致因敏感性分析結(jié)果

從圖中可以看出，對(duì)葉節(jié)點(diǎn)影響程度最大的事故致因?yàn)閄13(技術(shù)差錯(cuò))，所占的應(yīng)急救援直升機(jī)事故相關(guān)度信息百分比為16.5%，其它幾個(gè)主要影響因素分別為X2(夜間飛行)、X7(霧)、X14(決策差錯(cuò))和X15(習(xí)慣性違規(guī))，導(dǎo)致事故的相關(guān)度百分比分別為14.2%、10.4%、9.76%和5.85%。技術(shù)差錯(cuò)的出現(xiàn)與飛行員飛行時(shí)長(zhǎng)和訓(xùn)練量存在密切關(guān)系，此外相關(guān)理論知識(shí)不足也是導(dǎo)致技術(shù)差錯(cuò)的重要因素。應(yīng)急救援直升機(jī)飛行員在執(zhí)行任務(wù)時(shí)有時(shí)由于任務(wù)需求會(huì)進(jìn)行頻繁的起飛和降落，也會(huì)在惡劣氣象條件下執(zhí)行救援任務(wù)，因此飛行員在飛行技術(shù)不過(guò)硬或存在盲目自信、疏忽大意等不良心理狀態(tài)時(shí)容易引發(fā)由技術(shù)差錯(cuò)導(dǎo)致的應(yīng)急救援直升機(jī)事故。

在不適宜的飛行環(huán)境中，夜間飛行和有霧天氣飛行對(duì)應(yīng)急救援直升機(jī)事故發(fā)生影響程度最大，為了確保應(yīng)急救援直升機(jī)的飛行安全，在起飛前充分了解天氣狀況，飛行過(guò)程中加強(qiáng)和航務(wù)人員的聯(lián)系，飛行員可以根據(jù)準(zhǔn)確的氣象因素參數(shù)采取合理的應(yīng)對(duì)策略，以保證救援直升機(jī)的飛行安全。應(yīng)急救援直升機(jī)飛行員不僅要面對(duì)復(fù)雜的飛行環(huán)境，還要執(zhí)行難度較大的救援任務(wù)，和民用直升機(jī)飛行員相比，應(yīng)急救援直升機(jī)飛行員做決策的頻率和難度都相對(duì)較大，同時(shí)由于應(yīng)急救援任務(wù)的緊迫性導(dǎo)致飛行員在做決策時(shí)有一定的心理壓力，因此出現(xiàn)決策差錯(cuò)導(dǎo)致應(yīng)急救援直升機(jī)事故發(fā)生的可能性也比較大。除此之外，飛行員習(xí)慣性違規(guī)，在不具備目視飛行條件下飛行、低于規(guī)定安全高度飛行、違反檢查程序和操縱程序等也是應(yīng)急救援直升機(jī)發(fā)生事故的重要致因因素。

總之，X13、X2、X7、X14和X15在結(jié)構(gòu)重要度、敏感性分析和后驗(yàn)概率推理中都處在較靠前的位置，所以在采取措施降低應(yīng)急救援直升機(jī)事故的概率時(shí)，應(yīng)把上述節(jié)點(diǎn)作為重點(diǎn)考慮對(duì)象。

2.4.2 針對(duì)應(yīng)急救援直升機(jī)主要事故致因的應(yīng)對(duì)措施

①直升機(jī)飛行員要強(qiáng)化安全意識(shí)，要充分考慮到飛行中的環(huán)境復(fù)雜性以及運(yùn)行中遇到的各種風(fēng)險(xiǎn)。相關(guān)部門(mén)應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)飛行駕駛員的直升機(jī)理論知識(shí)及操作技能培訓(xùn)，加強(qiáng)對(duì)天氣情況的分析和直升機(jī)特情科目的訓(xùn)練，提高飛行員的應(yīng)急操作能力。②當(dāng)面臨復(fù)雜狀況的處置時(shí)，比如涉及救援任務(wù)時(shí)間壓力、惡劣氣象條件、機(jī)械故障等，飛行員需要對(duì)各個(gè)因素進(jìn)行綜合考量，按照相關(guān)運(yùn)行原則進(jìn)行決策處置，防止出現(xiàn)決策失誤的情況。③建立風(fēng)險(xiǎn)思維提高風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，通過(guò)日常警示教育和培訓(xùn)來(lái)提高飛行員的安全意識(shí)水平，減弱違規(guī)行為意向，防止違規(guī)行為的發(fā)生。同時(shí)要嚴(yán)格監(jiān)督，避免存在邊緣天氣下飛行的僥幸心理，降低違規(guī)的潛在可能性。

3 應(yīng)急救援直升機(jī)事故實(shí)例驗(yàn)證分析

以昆明“6·16”應(yīng)急救援直升機(jī)撞山事故為例，驗(yàn)證本研究提出方法的可行性。2018年6月16日，云南昆明一架直升機(jī)在執(zhí)行應(yīng)急救援飛行任務(wù)時(shí)失去聯(lián)系，在昆明西山區(qū)撞山后墜毀，該事故導(dǎo)致3名機(jī)組人員全部遇難。事故發(fā)生時(shí)，救援直升機(jī)經(jīng)過(guò)區(qū)域有不同程度的霧出現(xiàn)。由于該直升機(jī)不具備在儀表氣象條件下飛行的能力，且機(jī)組成員未接受過(guò)目視飛行無(wú)意進(jìn)入儀表氣象條件處置方法訓(xùn)練。事后調(diào)查報(bào)告顯示：撞山的原因可能是機(jī)組在按照目視飛行規(guī)則飛行到邊緣天氣條件時(shí)決策失誤，導(dǎo)致直升機(jī)在山區(qū)低高度進(jìn)入儀表氣象條件。進(jìn)入儀表氣象后爬升不及時(shí)，機(jī)組成員由于缺乏在儀表氣象條件下飛行的經(jīng)驗(yàn)未能保持正確航向，導(dǎo)致直升機(jī)撞山后墜毀。

根據(jù)事故調(diào)查結(jié)果可得，該起應(yīng)急救援直升機(jī)事故的主要事故致因是在有霧天氣飛行，由于決策錯(cuò)誤進(jìn)入復(fù)雜儀表氣象條件和機(jī)組成員缺乏在儀表氣象條件下飛行的經(jīng)驗(yàn)(技術(shù)差錯(cuò))，各根節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)如表10所示。

表10 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)根節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)值

把各根節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)值輸入到Netica軟件中，軟件運(yùn)算結(jié)果如圖5所示，通過(guò)軟件運(yùn)算得到應(yīng)急救援直升機(jī)發(fā)生事故的概率為3.17%。由于X7為環(huán)境因素?zé)o法進(jìn)行人為的調(diào)控，可以調(diào)節(jié)X13(技術(shù)差錯(cuò))和X14(決策差錯(cuò))的狀態(tài)來(lái)分析頂上事件發(fā)生的變化情況。

圖5 應(yīng)急救援直升機(jī)事故概率運(yùn)算結(jié)果

如表11所示，將X13(技術(shù)差錯(cuò))的狀態(tài)由高度危險(xiǎn)(H)調(diào)整到安全(S)，其他根節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)不變，頂上事件的發(fā)生概率由3.17%降到0.70%，將X14(決策差錯(cuò))的狀態(tài)由中度危險(xiǎn)(M)調(diào)整為安全(S)，頂上事件的發(fā)生概率由3.17%降至2.62%。對(duì)該起應(yīng)急救援直升機(jī)事故來(lái)說(shuō)，加強(qiáng)飛行駕駛員的直升機(jī)理論知識(shí)及操作技能培訓(xùn)避免發(fā)生技術(shù)差錯(cuò)能更有效的降低應(yīng)急救援直升機(jī)發(fā)生事故的概率。根據(jù)計(jì)算結(jié)果可以得出，該起應(yīng)急救援直升機(jī)事故的主要原因是飛行員技術(shù)差錯(cuò)，跟上述結(jié)論保持一致且符合事故調(diào)查結(jié)果，故上述分析方法可行。

表11 根節(jié)點(diǎn)狀態(tài)對(duì)頂上事件發(fā)生概率影響變化情況

4 結(jié)論

根據(jù)事故因果鏈構(gòu)建應(yīng)急救援直升機(jī)事故樹(shù)模型和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)分析模型，對(duì)可能導(dǎo)致應(yīng)急救援直升機(jī)事故發(fā)生的事故致因進(jìn)行了定性和定量研究，以昆明“6·16”應(yīng)急救援直升機(jī)撞山事故為例，進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證分析，得到如下結(jié)論：

(1)對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)因素復(fù)雜、存在眾多不確定性的應(yīng)急救援直升機(jī)飛行安全問(wèn)題，構(gòu)建FTA-BN模型可以描述風(fēng)險(xiǎn)事件間作用關(guān)系和事故致因的多模態(tài)性，能夠更加系統(tǒng)和準(zhǔn)確地分析應(yīng)急救援直升機(jī)發(fā)生事故的主要事故致因。

(2)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)敏感性分析結(jié)果表明，對(duì)頂上事件發(fā)生影響程度最大的人為致因是飛行員技術(shù)差錯(cuò)。不安全的飛行環(huán)境是引起應(yīng)急救援直升機(jī)發(fā)生事故的又一重要誘因，相對(duì)于其他因素，夜間飛行和在有霧天氣下飛行對(duì)頂上事件發(fā)生影響程度較大。

(3)對(duì)應(yīng)急救援直升機(jī)事故進(jìn)行實(shí)例分析可以得出，避免飛行員出現(xiàn)技術(shù)差錯(cuò)和決策差錯(cuò)都能降低應(yīng)急救援直升機(jī)發(fā)生事故的概率，其中加強(qiáng)飛行員的理論知識(shí)及操作技能培訓(xùn)避免發(fā)生技術(shù)差錯(cuò)能更有效地降低應(yīng)急救援直升機(jī)發(fā)生事故的概率。

(4)部分?jǐn)?shù)據(jù)依靠專家打分形式進(jìn)行收集，存在個(gè)人主觀性，基于客觀現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)并進(jìn)行貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)方法驗(yàn)證以及優(yōu)化事故模型是未來(lái)該領(lǐng)域的研究重點(diǎn)，可以使研究結(jié)果更加精確。