飞行安全大数据分析：数学建模助力航空安全提升

飞行安全是民航运输业赖以生存和发展的基础。随着我国民航业的快速发展，针对飞行安全问题的研究显得越来越重要。2022年3月21日，'3.21'空难的发生终结了中国民航安全飞行1亿零59万飞行小时的历史最好安全记录。严重飞行事故的发生，不仅会给航空公司带来巨大的经济损失，更会对乘客造成极大的生命威胁。因而需要聚焦飞行安全问题，强化航空安全研究，综合利用现有数据强化科学管理，通过有针对性、系统性的管控手段有效提升从业人员的素质，监测和预警风险，进而降低飞行事故的发生几率。

航空安全大数据主要包括快速存取记录器(Quick Access Recorder，QAR)数据，该数据主要记录飞机在飞行过程中的各项飞行参数；在飞行品质监控（Flight Operational Quality Assurance，FOQA）中，QAR中超出人为设定限制值的数据记为超限数据。除此之外，在实际研究过程中，还会涉及到飞行中的舱音数据等。本问题主要涉及的是QAR数据，QAR数据相对比较规范。在飞行品质监控具体研究和应用方面，目前我国民航业内的研究主要分为两个方面，一是针对超限事件的研究、分析和应用；二是对非超限数据的统计分析和应用。对于超限事件的研究，一般是通过规定飞行参数的集中区域设置超限阈值，将超出阈值部分的飞行记录找出来，进行重点分析，防范潜在隐患造成严重飞行事故。目前此类分析是飞行品质监控工作的主体，较好地保证了现阶段的安全工作，其不足之处在于缺少对超限原因的分析。由于超限并非全部是人为因素引发，例如许多是由于特殊环境条件造成的，甚至有可能是飞机本身的设计、制造因素所致，因此仅通过单纯的超限分析很难识别出来；如果仅基于超限事件对飞行机组进行管理，很容易误入歧途。QAR超限可用于航空安全管理和飞行训练的数据支持。目前并不倾向于仅以少量的QAR超限数据为依据开展飞行训练工作，因此飞行品质监控工作逐渐衍生出另外一种倾向性，即通过挖掘QAR全航段数据开展分析，形成特定人员的飞行品质记录。基于不同飞行机组、飞行航线、机场、特定飞行条件下的飞行记录，通过对数据进行建模、分析，计算评估风险倾向性，开展有针对性的安全管理，排查安全隐患，改进安全绩效。目前类似研究主要是大规模读取飞行数据，并进行存储和分析，形成飞行品质服务平台，为风险评估和趋势分析提供数据基础。G值是飞机飞行过程中过载情况的直接反应，在着陆安全分析中，G值通常是描述落地瞬间安全性的重要指标。着陆瞬间G值指的是飞机接地瞬间前2秒和后5秒数据的最大G值。

赛道说明：

本次比赛旨在通过数学建模的方法，利用飞行安全大数据中的QAR数据，建立模型，分析和预测飞行事故的发生几率，提高航空安全水平。

参赛者需要对QAR数据进行分析，提取关键信息，建立模型，预测飞行事故发生几率，并提出相应的安全管理措施，以降低飞行事故的发生几率。

参赛者需要考虑以下问题：

如何提取QAR数据中的关键信息，建立合适的模型进行分析和预测？
如何综合利用现有数据强化科学管理，通过有针对性、系统性的管控手段有效提升从业人员的素质，监测和预警风险，进而降低飞行事故的发生几率？
如何利用QAR数据进行飞行品质监控，并形成特定人员的飞行品质记录，计算评估风险倾向性，开展有针对性的安全管理，排查安全隐患，改进安全绩效？
如何利用G值等指标分析着陆安全情况，提高着陆安全水平？

参赛者需要在以上问题的基础上，提出高效、可操作的解决方案，以提高飞行安全水平为目标，切实发挥数学建模的作用。