民航飛行事故統計及原因分析*

杜紅兵　張慶慶

(中國民航大學安全科學與工程學院　天津 300300)

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民航飛行事故統計及原因分析*

杜紅兵張慶慶

(中國民航大學安全科學與工程學院天津 300300)

整理了2000—2014年間的370起飛行事故，參考CAST/ICAO通用分類小組(Common Taxonomy Team,CICTT)分類標準，進行事故類型劃分并統計分析，結果顯示，失控類、跑道安全類、可控飛行類以及運行失效類飛行事故起數占總飛行事故數量的75.6%，死亡人數占81.4%，確定為高風險事故類型。依據歷史數據，以失控類飛行事故為例進行原因識別，并結合坐標軸法對41起事故進行原因分析，得出飛行控制錯誤、暫時性失控、飛行管理錯誤、發動機失效和其他環境因素為影響失控類飛行事故的關鍵因素；暫時性失控、發動機失效以及控制系統失效在航空器系統類中占50%以上，是該類別的三大關鍵因素；飛行控制錯誤、飛行管理錯誤為導致失控類飛行事故的常見人為因素。

飛行事故可控飛行事故類型劃分CICTT跑道安全

0　引言

飛行事故往往是災難性的，提高民航安全并有效預防飛行事故，一直是民航業的核心問題?；陲w行事故的統計[1-2]和預測研究[3]，是民航業實施安全管理的有效方法。一直以來，歷史事故統計方法是民航飛行安全的一項基礎性工作，如國際民航組織(ICAO)每年都對過去五年的飛行事故按地區分布、事故類型、飛行階段、服務類型以及發動機類型進行統計[4]；英國民航局每五年左右對過去十年的飛行事故以及飛行事故率進行統計分析，對飛行事故分別按年份、飛行階段、飛行類型、事故發生地區、運營人所在地區、航空器類型、機齡及航空器載重統計，飛行事故率按年份、飛行類型、運營人所在地區、航空器類型及航空器載重進行統計[5]；中國民用航空局對過去一年或半年國內所發生的不安全事件按類型、原因統計。通過事故統計分析不但可以進行規律探尋、趨勢預測，也可以輔助構建航空安全數據庫，從而確立更為客觀的事故調查程序、制定更為科學的人員培訓計劃等。然而，現有的飛行事故統計很少對特定類型的飛行事故按原因進行統計。對于飛行事故歷史數據的應用來說，事故發生原因及其規律探尋對事故預防具有重要意義。

本文整理2000—2014年間世界民航飛行事故，參考CICTT制定的民航不安全事件分類標準[6]，對數據進行類別劃分、整理、分析，確定出高風險飛行事故類型，以歷史數據為依據[7]，對失控類飛行事故進行原因識別、分析，找出引發事故的關鍵因素，為事故預防措施的制定提供客觀依據。

1　數據來源

數據主要來自航空安全網(ASN)、美國國家運輸安全委員會航空事故數據庫以及關注航空安全的奧地利《航空先驅報》，從中整理出民用商業運輸不安全事件3 357起(不包括包機、公務機)，其中飛行事故370起，死亡人數12 305人，具體數據如圖1所示。對所收集的90%以上的飛行事故，將根據事故調查報告、事故介紹進行類型劃分、原因分析。

2　飛行事故統計分析

2.1統計分類標準

針對民航組織間、甚至是同一個民航機構缺乏統一事故描述標準的問題，ICAO和商業航空安全小組共同特許設立了CICTT，CICTT包括來自航空公司、飛機制造商、發動機制造商、飛行員協會、監管當局、運輸安全委員會以及國際民航組織的專家，還有來自加拿大、歐盟、日本、美國的成員，ICAO及商業航空安全小組聯合擔任CICTT的代表，負責制定航空不安全事件報告系統中的通用分類和定義。統一的分類標準和定義將有利于提高安全信息和數據的價值，實現安全信息共享，提高民航業應對常見安全問題的能力，見表1。

圖1　2000—2014年飛行事故統計

飛行事故類別類型可控飛行(CF)可控飛行撞地(CFIT)、起飛著陸期間與障礙物相撞(CTOL)失控(LOC-I)失控/失速(LOC-I)跑道安全(RS)沖偏出跑道(RE)、跑道侵入(RI)、非正常跑道接地(ARC)、跑道外接地(USOS)、野生動物撞擊(WILD)地面安全(GS)地面碰撞(GCOL)、地面保障(RAMP)、航空器地面失控(LOC-G)運行失效(OD) 系統/部件失控或保障(SCF-NP)、系統/部件失控或保障———發動機相關(SCF-PP)、ACAS(TCAS)告警/小于間隔/危險接近/空中相撞(MAC)航空器起火(FIRE)航空器起火/冒煙———非事故撞擊引起(F-NI)、航空器起火/冒煙———事故撞擊引起(F-POST)其他(OTHER) 鳥擊(BIRD)、客艙安全(CABIN)、急救(MED)、遭遇渦湍流(TURB)、空中地面通信(AGC)、空中交通管理和通信/導航/監視服務(ATM)、導航錯誤(NAV)、結冰(ICE)、風切變、雷擊、電擊或冰擊(WSTRW)、機場(ADRM)、安保相關事件(SEC)、非計劃儀表天氣條件飛行(UIMC)、侵犯領空(AI)、撤離(EVAC)、油料相關事件(FUEL)、貨物配載、裝載(EXTL)、返航/備降/迫降(LOLI)

2.2統計結果

依據分類標準，對370起飛行事故進行整理分析后錄入數據庫，運用origin軟件進行統計分析，結果如圖2所示?？梢钥闯?，跑道安全類(RS)和運行失效類(OD)飛行事故達到382起，數量較大，RS類所占比例最大，為36.0%；可控飛行類(CF)、失控類(LOC-I)、跑道安全類(RS)，這3類導致的死亡人數為8662人，占總死亡人數的70.4%，其中LOC-I類飛行事故僅占總飛行事故起數的6.6%，但其死亡人數比例達到32.4%，為最大人員傷亡事故類型，CF類占總飛行事故起數的7.3%、死亡人數的18.6%，屬于較大人員傷亡事故類型。

從數據分析結果可看出，LOC-I，RS，CF以及OD這4種類型的飛行事故，屬于高風險飛行事故，民航當局、航空公司、機場等應予以重視。近些年， LOC-I導致的死亡人數呈明顯上升趨勢，比CF和RS高出了10%以上，已成為傷亡人數最多的民航飛行事故類型。

圖2　飛行事故及死亡人數按事故類型分布

3　失控類飛行事故原因分析

以LOC-I為例，通過歷史數據進行原因分析，按照事故原因再次分類統計，探索該類型事故發生的關鍵原因。飛行失控事故是指由于航空器偏離預定航路或正常飛行狀態而發生的飛行事故，該事故由單一因素導致，也可能由兩種或多種因素共同造成，具有較高的復雜性。

本文共收集、整理了2000年至2014年的41起LOC-I飛行事故，對事故進行詳細的原因分析[8-9]。分析結果顯示，41起飛行事故總共由21個因素產生，這些因素可劃分為三個不同類別：航空器系統、人為因素和環境，如表2所示。

表2　LOC-I飛行事故的產生原因

借助MATLAB軟件，以坐標軸法對41起LOC-I飛行事故進行分析，如圖3(a)所示，其相應的正視圖、側視圖、俯視圖分別如圖3(b)、3(c)、3(d)所示。橫坐標表示事故因素，縱坐標表示原因類別，垂直坐標表示事故與導致該類型事故因素的相關程度，即xoy平面將完成事故類型、類別的劃分，xoz平面表示出事故與導致事故因素的關系，yoz平面描述事故與事故類別的相關程度。

為簡單起見，分別量化原因類別、因素以及事故與事故因素、類別的相關程度。

(1)事故產生的因素，分別為Ai(i=1，2，3，…，10)，Bj(j=1，2，3，…，9)，Ck(k=1，2)，其中序號i，j，k用于確定其量化結果，如式(1)、式(2)、式(3)所示，表示在x軸上，量化值閾值范圍設為0.2。

Ai=(i-0.1)+RAND()×0.2

(1)

Bj=(j-0.1)+RAND()×0.2

(2)

Ck=(k-0.1)+RAND()×0.2

(3)

(2)y軸表示原因類別，類別A，B，C量化公式如式(4)、式(5)、式(6)所示，閾值范圍設為0.3。

A=0.85+RAND()×0.3

(4)

B=1.85+RAND()×0.3

(5)

C=2.85+RAND()×0.3

(6)

(3)事故與事故因素、類別的相關程度劃分為5個級別并進行量化表示：0為“不相關”，1為“一般相關”，2為“相關”，3為“很相關”，4為“非常相關”。

(a)

(b)

(c)

(d)

分析結果顯示：

(1)航空器系統(0.85≤y≤1.15)和人為因素(1.85≤y≤2.15)兩類別所占比例很大，是引起LOC-I類飛行事故的關鍵類別。

(2)每起LOC-I類飛行事故的產生因素較多，事故與因素間相關程度不一且分布較為均勻。

(3)A10，A7，B3，B2以及C2在所有導致LOC-I類飛行事故的因素中所占比例較大，可確定為影響LOC-I類飛行事故的關鍵因素，將5種關鍵因素按照比例大小排列為：飛行控制錯誤>暫時性失控>飛行管理錯誤>發動機失效>其他環境因素。

(4)暫時性失控、發動機失效以及控制系統失效在航空器系統類中占50%以上，是該類別的三大關鍵因素，在航空器適航維護中應尤為關注。

(5)飛行控制錯誤、飛行管理錯誤在人為因素類別中占很大比例，為導致LOC-I類飛行事故的常見人為因素。

4　結語

(1)LOC-I，RS，CF以及OD為高風險飛行事故。其中，RS和OD飛行事故數量占總飛行事故的60.6%，屬于多發性飛行事故； LOC-I和CF引起的死亡人數占總死亡人數的40.7%，屬于高死亡率飛行事故。

(2)近些年，因LOC-I事故導致的死亡人數所占總人數比例增長較多，已成為傷亡人數最多的一類航空飛行事故。

(3)飛行控制錯誤，暫時性失控，飛行管理錯誤，發動機失效以及其他環境因素為導致LOC-I類飛行事故的關鍵因素。

(4)暫時性失控、發動機失效以及控制系統失效確定為航空器系統類別的三大關鍵因素；飛行控制錯誤、飛行管理錯誤為導致LOC-I類飛行事故的常見人為因素。

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[3]王衍洋,曹義華．民航安全指數結果分析與預測[J].北京航空航天大學學報,2011,37(10):1223-1227.

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Statistics and Causes Analyses of Flight Accidents

DU HongbingZHANG Qingqing

(CollegeofSafetyScienceandEngineering,CivilAviationUniversityofChinaTianjin300300)

In this paper 370 fatal accidents from 2000 to 2014 are collected, referring to ones of CAST/ICAO Common Taxonomy Team (CICTT) and through statistical analysis, classification distribution is studied. The result shows that loss of control (LOC-I), runway safety, control flight, and operational damage represent 75.6% of the total accidents, all fatalities account 81.4% and so it is identified these four categories as high-risk flight accidents. Based on historical data, the losses of 41 control accidents are taken as examples for causes analyses. Combined with coordinate axis method, analysis results of LOC-I displays that flight control error, temporary control loss, flight management error, loss of engine power and environmental factors are identified as crucial factors. Temporary control loss, loss of engine power and systems control failure have turned into crucial factors of aircraft system category, representing more than 50% of the total number of LOC-I caused by this category. Flight control error and flight management error have become crucial factors of human factor category.

flight accidentscontrol flightaccident categoriesCICTTrunway safety

國家自然科學基金(31200793)。

杜紅兵，男，1967年生，教授，博士，從事民航安全管理、飛行品質監控以及航空中的人為因素研究。

2015-07-18)