航空飞行事故时间分布规律研究＊

孙瑞山 孟令慧

（中国民航大学民航安全科学研究所 天津300300）

0 引 言

对事故进行统计分析虽然是1种被动的风险识别方法，但透过这些实际发生的事故，用统计的方法探寻其规律，可以找出事故潜在的原因或危险源，进而对其有效管理，提高安全水平。很多学者都对民航飞行事故进行过统计分析，如霍志勤［1］利用统计法对1996～2005年中国民航32起事故及1 147起事故征候进行分类统计；罗晓利［2］对1990～2003年中国民航152起小于间隔飞行事件进行分类统计研究；李林［3］等对34起飞行事故发生的年份、机组的年龄、机组的飞行时间以及事故发生原因等进行统计分析。目前对航空事故进行的统计分析都主要从事故类型、原因等角度进行简单的分类和统计，对事故发生时间的统计分析只停留在年份或月份，对时段的统计分析很少见。

黄俊［4］等对我国100多万起道路交通事故的分析发现，交通事故的分布与时间有密切的关系。李文权［5］等利用统计方法对江苏省道路交通事故发生的时间特征进行分析，发现交通事故高峰小时出现在11：00时前后和15：00时左右。张江石［6］等对重、特大煤矿事故以及郭秀云［7］等对石化企业事故的时间规律都进行过统计分析，同样发现这些类型的事故与月份、时间段等有一定相关性。

航空飞行事故和道路交通事故都主要是由人为因素导致的，那么，航空飞行事故发生的时间是否也具有规律性？为了探究航空飞行事故时间分布规律，讨论导致此现象出现的原因并制定相应的缓解策略，减少事故发生，文中对2006～2011年697起全球航空飞行事故发生的时间进行了统计分析。

1 数据预处理

根据国际航空安全网（Aviation Saf ety Networ k，ASN）［8］航空安全数据库对全球航空事故的统计数据可知，2006～2011年共统计航空飞行事故950起，标记发生时间的事故697起，造成人员死亡的事故290起，死亡人数4 943人，具体数据见表1。

表1 2006～2011年航空事故统计表Ta.1 Aviation accidents data by years from 2006～2011

2 时段分布

2.1 统计描述

1）对2006～2011年697起全球航空飞行事故起数、290起死亡事故起数和死亡人数在各时段的分布情况进行统计，结果见图1、2。

图1 2006～2011年航空事故起数以及死亡事故起数时段分布情况Fig.1 Time distribution of total aviation accidents and fatal accidents by hour from 2006～2011

图2 航空事故死亡人数时段分布情况Fig.2 Ti me distribution of the death toll by hour

由图1可见，航空飞行事故起数时段分布的特征比较明显，事故发生起数最多的2个时段分别是11：00～12：00时、15：00～16：00时。00：00～06：00时这一时段事故发生起数最少，比较平缓，06：00～12：00时明显上升，在11：00～12：00时达到第一个高峰后迅速下降，但在14：00时又开始回升，并在15：00～16：00时达到另1个高峰，之后迅速下降，18：00时之后发生的事故起数缓慢下降。死亡事故起数的时段分布与事故起数分布情况类似，12：00时左右和15：00时左右达到最大，但08：00～11：00时振荡明显。

对697起航空飞行事故起数的时段分布情况进行总体分布的卡方检验，假设航空事故起数在不同时段呈均匀分布。利用SPSS进行检验得出，期望值为29，卡方值为238.518，自由度为23，渐进显著性为0＜0.05，故拒绝假设，认为航空事故起数在不同时段分布不同。

由图2可知，死亡人数在各时段的分布波动较大，没有明显规律。白天各时段死亡人数较多，但12：00～14：00时相对较少；夜间01：00～03：00时死亡人数相对较多。

2）针对2006～2011年客运（国内和国际航线）航空飞行事故起数的时段分布情况进行统计，见图3。

图3 客运航班事故起数时段分布情况Fig.3 Time distribution of passenger plane accidents by hour

由图3可见，客运飞行事故起数的时段分布与图1中事故起数时段分布基本一致。11：00～12：00时和15：00～16：00时是客运飞行事故的高峰时段，06：00～12：00时和13：00～16：00时的客运飞行事故起数逐渐上升，12：00～14：00时和16：00～24：00时的事故起数逐渐降低，00：00～06：00时的事故起数最少，并且比较平缓。

2.2 时段分布分析

1）影响航空飞行事故时段分布的可能原因有不同时段飞行量的大小，飞行阶段，飞行的性质，导致人为差错增加的其他原因如人体生理节律、工作负荷、疲劳等，以及不同地区客流分布的影响，等等。

2）由2.1节的统计描述可以看出，飞行事故以及客运飞行事故的发生时间主要集中在06：00～21：00时之间，而21：00～24：00时和00：00～06：00时的事故起数较少，这明显与这2个时段飞行量少有关。因此，虽然02：00～06：00时是人体生理和技能水平的1个低谷［9－10］，但是由于该时段飞行量相对较少，所以事故起数也相对较少。

3）在07：00～24：00时之间，11：00～12：00时和15：00～16：00时是航空飞行事故的高发时段。除了与这2个时段飞行量可能相对较高有关外，还可能与受人体生理节律和技能周期波动影响导致的人为差错率较高有关。15：00～17：00时是人体昼夜节律的1个低谷［9］，处于低谷期的人，容易产生疲劳，警觉性和判断能力较差，进而影响人的技能水平，使得人为差错发生的可能性增大；Michael［10］等通过模拟试验发现每天的中午时间是驾驶能力最低的时期。所以可以认为以上2个时段成为航空飞行事故的高发时段是受人体生理节律和技能周期波动的影响。

4）1次飞行任务的完成要经过起飞、爬升、巡航、进近、着陆等几个明显不同的飞行阶段，依据ASN2006～2010年612起航空事故发生阶段的统计表明着陆阶段引发的飞行事故最多；事故高发时段11：00～12：00时发生的飞行事故中，有41.2%的事故发生在着陆阶段，起飞、巡航和进近阶段发生的事故各约占15.7%，其他如滑行、等待、爬升等阶段约占11.7%，所以，从事故发生阶段讲，飞行事故高发时段发生最多的事故类型是着陆阶段的事故。

5）道路交通1个明显的特点就是有上、下班高峰，李文权等［11］研究得出道路交通事故高峰小时出现在交通量高峰小时之后，两者不重合。对于航空飞行事故，不同时段飞行量的数据难以统计，但可以统计机场进、出港航班最多时段，依据4）的结论可以观察进港航班最多时段是否与事故高发时段重合；在出港航班最多的时段的基础上，假设考虑2h的飞行时间，进而也可以观察与事故高发时段的关系。

2.3 时段分类

通过统计描述和检验可以看出，不同时段发生的航空事故起数确实存在差异（见表2），并且其时段分布情况具有一定规律性。民航飞行事故统计指标包括：飞行事故起数、死亡事故起数、死亡人数、受伤人数、重大事故万时率和亿客公里死亡率［12］。为了描述不同时段的事故状况，在现有数据的基础上，依据飞行事故起数、死亡事故起数和死亡人数这3个指标利用系统聚类的方法确定哪些时段的事故状况较为严重，即事故起数多，死亡人数多，属于危险时段；哪些时段相对安全。由于客运航班基本都安排在07：00～24：00时之间，所以在进行时段聚类分析之前，先将其分为2个时间段：00：00～07：00时和07：00～24：00时。

2.3.1 聚类分析步骤

聚类分析是研究“物以类聚”问题的科学方法，将具有一定相似程度的事物按照一定规则进行归类，使得每一类中所有个体之间相似性最大，不同类之间相似性最小，从而有效解决多因素多指标的分类问题［13］，其中系统聚类法是一种简单、易懂、应用最广泛的聚类分析方法，其具体步骤如下。

1）数据标准化。由于死亡人数与事故起数的量纲存在差异，故需对数据进行标准化处理。计算公式：

按计算公式进行标准化处理后的数据如表2所示：

表2 标准化后的数据Tab.2 Nor malization

2）样本距离测量方法。样本间距离反映样本间的亲疏程度，聚类时将距离相近的样本聚为一类［4］。这里选用平方Euclidean距离，即样本各变量之差的平方和。

3）类间距离测度方法。类间距离测度方法有很多，包括最短距离法，组间联接法和离差平方和法（war d法）。使用SPSS分别利用这3种方法进行聚类分析，最后对聚类结果的比较发现，War d法得到的类组间距离最大、组内距离最小，分类结果最为理想。

2.3.2 聚类结果

由图4可知，在00：00～07：00时之间，06：00～07：00时的事故状况与其他时段存在很大差异，事故起数、死亡事故起数和死亡人数都相对较多，所以该时段的事故状况最为严重。相对安全的时段是00：00～01：00时和03：00～06：00时。

根据图5的聚类树图将07：00～24：00时的聚类结果分为4类，事故状况越严重，说明该时段总的事故起数、死亡事故起数和死亡人数越多，反之相反。具体结果见表4。

图4 War d法00：00～07：00时事故状况聚类树图Fig.4 The dendrogram of accident situation in 00：00～07：00 with War d’s

图5 Ward法07：00～24：00时聚类树图Fig.5 The dendrogram of accident situation in 07：00～24：00 with Ward’s

表4 7～24时事故状况聚类结果Tab.3 Results of aviation situation with clustering evaluation in 7：00～24：00

由分类结果可知，在客运航班相对集中的07：00～24：00时之间，11：00～12：00时和15：00～16：00时这两个时段的航空飞行事故状况非常严重，属于非常危险时段；07：00～08：00、09：00～10：00、14：00～15：00和16：00～18：00时事故状况严重，属于危险时段；21：00～24：00时航空飞行事故状况相对较好，属于相对安全时段。

3 月份分布

3.1 统计描述

由时段分布可知，不同时段发生的航空事故起数存在差异并有一定的规律性，那么其月份分布情况如何？为此，将2006～2011年697起航空事故起数、290起死亡事故起数和死亡人数在各月份的分布情况进行统计，见图6、7。

图6 航空事故起数和死亡事故起数的月份分布情况Fig.6 Ti me distribution of total aviation accidents and fatal accidents by month

图7 航空事故死亡人数月份分布情况Fig.7 Ti me distribution of the death toll by month

由图6可知，1月和6月发生的航空事故起数最多，12月相对最少；死亡事故起数各月分布情况变化不大，比较明显的是12月造成人员死亡的事故起数最少。由图7可知，7月航空事故死亡人数最多，8～12月死亡人数逐渐下降，12月死亡人数最少。

3.2 月份分布分析

1）对比全球航空事故起数和死亡人数月份分布情况，发现虽然6月比相邻两月发生的事故多，但死亡人数低；12月事故状况相对较好，即事故起数、死亡事故起数和死亡人数都相对较少。

2）航空事故状况月份分布情况，除了与各月飞行量的大小有关外，各国不同的气候特点、不同月份的天气情况以及假日安排、风俗习惯等影响也不容忽视。文中是针对全球航空事故进行的统计分析，各因素的影响可能有所抵消，使其特征不明显，难以找出准确原因。然而，针对某一国家或地区进行的航空事故状况月份统计分析，其分布特征可能较为明显，进而可以找出影响因素，加以预防和管理。

4 结束语

全球航空事故起数在不同时段的分布存在差异，并且具有规律性，11：00～12：00时、15：00～16：00时是事故高发时段；综合事故起数、死亡事故起数和死亡人数三个指标对不同时段进行聚类分析，在07：00～24：00时之间，11：00～12：00时和15：00～16：00时航空事故状况非常严重，属于非常危险时段；在00：00～07：00时之间，06：00～07：00时航空事故状况最严重，属于危险时段。航空飞行事故月份分布的明显特征是12月事故状况相对较好。

航空公司应加强飞行量高峰时间、昼夜节律低谷或技能低谷等危险时间的安全管理，合理安排飞行员执勤时间，以保证飞行期间的警觉性。针对不同月份的特点，深入分析并采取有效措施。

［1］ 霍志勤，罗 帆.近十年中国民航事故及事故征候的统计分析［J］.中国安全科学学报，2006，16（12）：65－71.

［2］ 罗晓利.1990－2003中国民航152起小于间隔飞行事件的分类统计研究［J］.中国安全科学学报，2004，14（12）：26－32.

［3］ 李 林，孙学岐.34起飞行事故的医学分析［J］.海军医学，1995，13（3）：204－206.

［4］ 黄 俊，方守恩，白玉琼.道路交通事故的时间分布［J］.公路交通科技，2009，21（9）：112－116.

［5］ 李文权，王晓文.江苏省交通事故时间分布分析［J］.公路交通科技，2005，22（10）：136－139.

［6］ 张江石，刘章现，李连山.重、特大煤矿事故的时间规律［J］.安全与环境学报，2006，6（Sl.）：99－102.

［7］ 郭秀云，张海峰，王 生.石化企业事故发生时间规律分析［J］.安全、健康和环境，2006，6（9）：1－4.

［8］ flight safety f oundation.ASN aviation safety database［DB／OL］.http：／／aviation－safety.net／database／，（2012－8－20）［2012－8－23］.

［9］ ICAO.Fatigue Risk Management Systems Manual f or Regulators （Doc 9966）［EB／OL］，（2011－8－8）［2012－9－29］.

［10］ Michael G，Tho mas J，Jennifer R.Ti me of day variations in driving perfor mance［J］.Accident Analysis and Prevention，1997，29（4）：431－437.

［11］ 李文权，王 炜.交通事故的时间分布规律［J］.中国安全科学学报，2005，15（4）：56－61.

［12］ 中华考试网－安全工程师－安全生产管理－事故统计与报表制度［EB／OL］.http：／／www.examw.com／aq／guangli／f udao／135728／index－2.ht ml，（2010－11－24）［2012－8－29］.

［13］ 王莎莎，倪晓阳，王 洪.基于MATLAB的系统聚类法在我国安全生产事故分析中的应用［J］.工业安全与环保，2010，36（8）：52－54.