飞行安全大数据分析：基于 QAR 数据的风险评估和管理

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。

针对以上背景和说明，我们可以从以下几个方面展开研究：

QAR 数据分析：对 QAR 数据进行分析，挖掘其中的规律和模式，找出可能的安全隐患，提出相应的解决方案。可以考虑使用机器学习等方法进行数据分析和建模，并结合专家经验进行评估和修正。
超限事件分析：对超限事件进行深入的分析，探究超限事件的原因和机制，提出相应的防范和改进措施。可以考虑使用统计分析、数据挖掘等方法进行分析，并结合领域专家的经验和知识进行评估和修正。
飞行品质监控：基于 QAR 全航段数据开展分析，形成特定人员的飞行品质记录，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。可以考虑使用机器学习、数据挖掘等方法进行数据分析和建模，并结合领域专家的经验和知识进行评估和修正。
着陆安全分析：对着陆瞬间 G 值进行分析，探究其与着陆安全之间的关系，提出相应的安全措施和改进建议。可以考虑使用统计分析、数据挖掘等方法进行分析，并结合领域专家的经验和知识进行评估和修正。

综上所述，针对飞行安全问题，我们可以从多个方面进行研究和分析，以提高航空安全管理的效率和精度，降低飞行事故的发生几率。