第一章 绪论
1.1 论文的选题依据
1.1.1 研究背景
随着经济的持续增长，我国的航空运输业得到了快速的发展。2007 年，我国民航完成运输总周转量 365.3 亿吨公里，比 2006 年增长 17.9%；2010 年，航空运输总周转量超过了 500 亿吨公里，旅客运输量逾 2.7 亿人次，货邮运输量 570 多万吨，通用航空作业飞行达到 14 万小时以上，年均增长 10%以上。2006-2010 年我国民航运输总周转量趋势如图 1.1 所示。在此期间，机队的规模以及机场数量均显著增加，这给民航安全管理带来了极大的压力。
尽管我国民航业正在经历放松航空管制后航空业务量急剧膨胀的辉煌时期（美国等西方发达国家在上世纪七十年代已经出现这样的现象），然而整个航空运输生产系统对航班正常运行的保障却没有达到相应的要求，机场和空中交通拥挤的现象越来越严重，从而导致了航班延误频现的局面。2010 年全国主要机场的放行正常率为 86.37%，其中年起降架次排前 10 位机场的放行正常率见表 1.1。
航班延误增多是民航持续快速发展过程中的必然现象，它不仅影响民航的服务质量，给机场、航空公司和旅客带来很大的经济等损失，更会降低民航的安全水平。航班延误对民航安全的影响主要体现在两方面，一是使安全事故率大大上升，相关事例不胜枚举，这是显性指标，也是可以量化的指标；二是民航安全隐患增多，如航班延误容易导致飞行计划管理混乱，旅客的过激反应将会给机组、运输管理人员等带来较大的心理压力，航空公司为力图尽快疏散旅客带来的焦躁情绪，以及老的正常航班链条和环节被打断后重新编排航班起降的压力等，这些隐患都给民航安全带来严峻考验，它们属于隐性指标，也是无法量化的指标。航班延误现象已经引起社会公众的高度关注。近年来中国民航局一直把治理航班延误列为重点工作，2010 年在全行业加大了航班延误专项治理力度。从可持续发展角度讲，航班延误严重制约着民航产业的健康快速发展。因而对基于航班延误的民航安全风险管理进行研究就显得十分迫切且意义深远。
航班正常与安全运行是一项系统工程，民航各单位不仅要形成完整的安全链，还要形成无缝隙的服务链。基于上述情况，确定了本文的选题。
1.1.2 研究目的和意义
航班延误与民航安全风险是困扰民航业健康发展的两个相互关联的主要矛盾。而针对航班延误和民航安全风险问题，以往的做法是对两者分别进行研究，而且基本上是把工作重点放在延误后或事故发生后如何处理上。由于航班延误与民航安全风险之间客观上存在着复杂的关联作用，因此，本文为适应民航业全面协调可持续发展的迫切需要，将对基于航班延误的民航安全风险管理进行研究。
基于航班延误的民航安全风险管理目标是，在由航班延误引起的安全风险导致不安全事件发生之前，采用风险识别、风险评价等风险管理手段，将风险控制在可接受的范围内。本文的研究路径是，探究航班延误诱发民航安全风险的机理，识别出风险因素，根据对风险因素分析的结果，建立基于航班延误的民航安全风险指标体系，并采取相应措施减少不安全事件发生，降低由航班延误导致的民航安全风险。对其进行研究的意义具体表现在以下两方面：
（1）从理论上深入探究航班延误诱发民航安全风险的内在关联机理，通过对并发和诱发的安全风险因素的分析，建立相应的风险指标体系，并采用适合本课题特点的安全风险评价模型进行综合评价。
（2）从系统工程的高度出发，将航班延误与民航安全风险结合起来研究，为进一步深入开展相关研究奠定了理论基础，且有利于提高民航安全管理的决策水平。
第二章 基于航班延误的民航安全风险管理理论基础
2.1 风险及风险管理基本概念及理论
2.1.1 风险概念
风险是一个既抽象又模糊笼统的概念。目前，对风险的认识还未达到统一，各国研究人员对风险的理解也不尽相同，因此很难总结出一个严谨完善，且适用于不同领域的定义，但从总体上来看，风险都是针对危险事件、事故发生可能性、事故后果等问题进行研究的[32]。针对研究对象的不同，风险定义可大致分为两类：第一类定义为广义风险，强调的是风险的不确定性；第二类定义为狭义风险，强调的是风险损失的不确定性。从数学角度出发，风险的定义可以表示为如下几种。
第三章 航班延误诱发民航安全风险的机理...................17
3.1 航班延误与民航安全风险的因果关系....................17
3.2 航班延误和民航安全风险的共因性...................18
3.3 航班延误对民航安全系统的影响.................20
3.4 航班延误诱发民航安全风险的机理..................22
3.5 本章小结 ....................23
第四章 基于航班延误的民航安全风险评价方法........................24
4.1 基于航班延误的机场子系统民航安全风险因素分析................25
4.2 机场子系统民航安全风险评价指标体系.........................27
4.3 安全风险综合评价方法及评比................28
4.4 基于人工神经网络的单指标风险评判法........................34
4.5 基于模糊层次分析法的实例分析....................36
4.6 本章小结 .................44
第五章 基于贝叶斯网络的风险评价方法...................45
5.1 贝叶斯网络方法及优点.................45
5.2 构建安全系统的贝叶斯网络风险评价模型................47
5.3 定义评价模型..............48
第六章 总结与展望
6.1 本文总结
本文从系统工程的角度出发，借鉴先进的风险管理理论和方法，紧密结合民航安全工程实际，针对当前民航领域的热点问题——航班延误，对基于航班延误的民航安全风险管理技术和方法进行研究，主要完成了以下工作：
（1）对国内外航班延误和民航安全风险管理的研究文献、研究方法进行了综述和梳理，全面分析了导致航班延误的深层次原因，为进一步研究基于航班延误的民航安全风险奠定了基础。
（2）以航班延误与民航安全风险的因果关系为切入点，深入探讨了两者之间的共因资源约束、运行管理和外部环境对航班延误造成的压力及民航安全的制约。在此基础上，研究了航班延误对民航安全系统的影响。最后对航班延误诱发民航安全风险的机理进行了剖析。
（3）以机场子系统为例，建立了民航安全风险评估指标体系，结合采集到的数据的特点，采用 BP 人工神经网络对单指标进行评价预测。并应用模糊层次分析方法对其建模，得出综合评估的相关结果，此结果可以为基于航班延误的民航安全风险管理提供辅助决策支持。同时实现了与未发生航班延误时机场子系统民航安全风险综合评价的对比分析。
（4）在第四章研究的基础上，采用贝叶斯网络模型对基于航班延误的民航安全风险评价进行了建模。该方法具有表达不确定性知识和复杂因果关系的能力，其模型更加符合工程实际，评估结果更加准确、科学。
6.2 进一步研究的展望
结合当前我国民航实际，将航班延误和民航安全风险两者有机地结合到一个框架内进行研究，在国内尚属首创，国外也鲜有涉及。在丰富和发展民航安全管理研究内容与范畴的同时，也有以下几方面问题需作进一步研究。
（1）基于航班延误的民航安全风险涉及因素多，如为保障风险分析的全面性，就要建立一个庞杂的多层次的安全风险评估指标体系，但这也增打了数据采集的难度，客观上不具备有操作性。如何权衡可操作性和全面性的关系，提出一个更科学的安全风险评估指标体系，值得深入研究。
（2）航班延误与民航安全这两个系统相互作用，将增大民航安全管理的能力，产生民航安全风险的叠加、聚集和放大效应，进而使两个系统产生混沌和涌现现象，是靠传统安全风险评估方法无法解决的，有必要结合复杂系统适应理论等进行深入研究。
参考文献：
[1] Glockner, G D. Effects of air traffic congestion delays under several flow managementpolicies[J]. Transportation Research Record, 1993, 1517:29~35.
[2] Venkatakrishnan, C S, Barnett, A, Odohttp://www.1daixie.com/dxglxlw/ni, A R. Landing at airport:describing and increasingairport capacity[J]. Transportation Science, 1993, 27(3):211~227.
[3] Luo,S, Yu, G. On the airline schedule perturbation problem caused by the ground delayprogram[J]. Transportation Science, 1997, 31(4):298~311.
[4] Ruter, S M, Mundy, R A, Whitaker, J. Altermatives for reducing delays at the United States’sbusiest airport[J]. Transportation Journal Spring, 1997:18~25.
[5] Ning Xu, George Donohue, Kathryn Blackmond Laskey. Estimation of Delay Propagation in theNational Aviation System Using Bayesian Networks[C].6thUSA/Europe Air Traffic ManagementResearch and Development Seminar, June 2005.
[6] Ning Xu, C H chen. Propagation of Delays in the National Airspace System[C].the 22ndConference on Uncertainty in Artificial Intelligence, July 2006.
[7] Lisa Schaefer, David Millner. Flight Delay Propagatino Analysis with the Detailed PolicyAssessment Tool[C]. 2001 IEEE System, Man, and Cybernetics Conference.
[8] Paul T R Wang, Lisa A Schaefer, Leonard A Wojcik. DPAT Flight Delay Modeling and ItineraryTracking[C]. 1stAIAA Aircraft, Technology, Integration, and Operations Forum, Los Angeles,CA Oct, 2001:16~18.
[9] Paul T R Wang, Lisa A Schaefer, Leonard A Wojcik. Digital Avionics Systems Conference,2003(DASC’03, The 22nd), 5:B.4-1~5.B.4-9.
[10] Roger B, Lee B, James R. Preliminary evaluation of flight delay propagation through an airlineschedule[R]. The 2rd USA/Europe Air Traffic Management R&D Seminart. Orlando, USA,2000.