風切變時進近管制區域運行安全風險分析

李 璇

（民航甘肅空管分局，甘肅 蘭州 730087）

0 引言

進近管制區域是塔臺管制和區域管制的過渡空域，主要負責一個或者數個機場航空器的進、離場飛行，以及其他空中交通服務。由于機場地理位置不同，空域劃設的側重點不同，進近區域一般劃設在機場上空500～3000m以上的空域，空域面積小，飛行流量大，上升下降高度頻繁，是民航安全管理中非常關注的區域。

有很多人都對進近區域發生的事故進行了分析研究。Sen.A等通過對航空事故數據的統計，對航空事故發生的原因進行分析[1]。趙奉魯對發生在2006-2016年民航運輸飛行事故進行分解，發現季節變化和復雜氣象條件對民航飛行的影響十分顯著[2]。春夏季天氣變化多端，所以民航事故多發于春夏季。風切變就是春夏季常見的危險天氣。

在上世紀60～80年代，美國航空總死亡人數中約有40%死于地空風切變事故。最典型的就是1975年、1982年、1985年的美國3次航空事故，總共導致超過400人死亡[3]。風切變一般發生的高度低，直接發生在機場塔臺空域，但是進近空域與塔臺空域相連，一旦前面進近的飛機遇到風切變，后續的飛機會在進近空域盤旋等待，給進近空域的安全運行帶來沉重壓力。當進近管制員收到氣象部門的風切變預警時，會了解本管制區內的風切變的程度、高度和持續時間，及時通知在本管制區內運行的航空器。由于風切變的變化極難準確預知，低高度的風切變危害又很大，機組多數會選擇盤旋等待風切變消失[4]，這個時間段內管制員的通話量和壓力會激增，所以各種風險因素和不安全事件會發生。本文將通過查閱國內外有關風切變導致民航安全事故的文獻，利用安全管理的理論模型對進近區域內影響安全的因子進行全面討論分類，建立風切變時進近區域安全風險評價的模糊聚類分析模型，得到風險評估矩陣，并進行K-均值分析，找到風險比較大的影響因子，結合實際運行過程進行進近管制區域安全運行分析，提出安全運行建議。

1 研究方法

目前進近管制區域安全運行的研究已經比較成熟，但是國內有關進近區域安全管理評價的研究方法中，在風切變天氣下解決元素之間相互影響的問題方面存在不足，多數研究是在結合管制指揮經驗的情況下，對復雜天氣時的管制指揮預案進行優化升級，沒有對整體安全運行分析討論。側重于機場范圍內風切變天氣時當下的管制指揮策略優化[5-7]，側重管制員利用雷達引導分散空域壓力，強調流量控制協調備降，對于進近區域整體運行時其他安全隱患過程討論不足。

查閱大量國內外有關風切變導致民航安全事故的文獻，結合某進近管制單位6年運行數據，參考氣象預警機制以及現行氣象預報能力和設備配置，在安全管理體制機制評價的框架下，引入模糊綜合評價理論，利用安全管理的理論模型對進近區域內影響安全的因子進行全面討論分類，建立了風切變時進近區域安全風險評價的模糊聚類分析模型結合實際運行過程進行進近管制區域安全運行分析。

2 發生風切變時的進近管制風險評估指標體系

2.1 風切變時條件影響因子的確定

風切變是指空間兩點距離的風矢量差，是風空間變率的一個特性[8]。在空間任何高度上都有可能產生風切變，對飛行威脅最大的是發生在近地面層的風切變，即低空風切變。風切變表現為氣流運動速度和方向的突然變化，風險因子難以確定。如果遇到的是空速突然減少，而飛行員又未能立即采取措施，飛機就要掉高度，以至發生事故。風切變作為一種復雜天氣對航班造成最常見的影響是拉升復飛，盤旋等待，或是返航備降。風切變的產生會占用管制員大量精力和通話時間，增大區域內安全運行壓力。

然而風切變種類雖多，卻只有低空風切變才可以探知預報。在半空中遇到的風切變，就是常見的顛簸。在實際運行中，氣象部門會把探知的風切變簡單分為五類，即：順風過大、亂流、輕度風切變、中度風切變、未知強度風切變，給進近管制員進行通報。某機場2018年共發生33起風切變[9]，其中亂流3起，順風過大1起，其中對進近空域航班正常運行的實際影響，如圖1。

圖1 風切變對進近航班的影響Fig.1 Influence on aircraft on wind shear

可以發現，33起風切變中，未知強度的風切變影響航班數量最多，同時未知強度的風切變最難預報，最常發生。在實際中多數航空器會選擇在空中等待風切變消失，這種情況會導致進近區域超負荷運行，給管制員帶來生理和心理的巨大壓力。目前風切變的準確預報是一項難題，某機場在2018年6月氣象部門共發布53份風切變警報，只有7份命中。

2.2 發生風切變時進近管制過程

發生風切變時不僅考驗飛行員的經驗技術和航空器的性能，而且對管制員的管制技能和心理素質也有很高要求。

以雷暴天氣來之前有航空器因為風切變復飛為例，氣象部門會根據天氣雷達的數據進行分析，將是否有風切變預警以及風切變的程度、風切變變化趨勢及持續時間，最后結合其他氣象設備把握整體天氣變化趨勢，告知進近管制員。如果風切變預警不準確，會造成整體運行十分被動。

進近管制員會將得到的信息準確無誤地告知可能受影響的航空器，提醒機組注意風切變。另外，管制員要持續向氣象部門了解風切變的最近變化情況，及時通知飛行員，若是接收到空中某個飛行員的風切變報告后，如有必要也要將信息完整準確地通報給相關飛行員。如果機場天氣還在起降標準附近，處于邊緣天氣，管制員應該及時通報機組，并且了解機組意圖，是返航備降，還是盤旋等待天氣轉好，或是機組判斷情況后決定正常進近。

風切變天氣經常造成塔臺頻繁更換跑道，或者航空器遭遇風切變復飛，甚至多次復飛使得高度層不夠用。如果此時管制員預案不合理，或者遺忘關鍵信息沒有通報給機組，會造成更多飛行沖突，外語機組誤聽指令或者某些機組情緒激動會占用波道，此時扇區容量一般較大，通話量較多，管制員壓力很大，應當根據航班計劃內容合理發布流控保證安全裕度。進近區域也會根據人員配置采取增開扇區運行，倒班等機制控制扇區容量和人員高強度工作時間。對于進近區域內等待的飛機，管制員需要建立極強的情景意識，及時和飛行員核實等待油量，通報機場保障情況，掌握好飛機的位置，防止由于盤旋等待造成危險接近，或是偏入禁止進入的空域。對于選擇去返航備降的飛機，管制員要掌握返航備降的機場天氣以及該機場是否正常接收，還要和相鄰管制單位及時協調移交，做好信息通報，如果風切變持續時間較長，協調席管制員協調不到位沒有盤旋等待空域，周邊機場沒辦法接受備降，對航空器來說是十分危險的。

如果機場天氣低于起降標準，管制員需要向氣象部門明確天氣變化趨勢和持續時間，通知受影響的航空器，了解機組意圖是繼續等待還是返航備降。此時如果機場后續考慮要關閉，還要聯系飛行服務室拍發航行通告。對于去返航備降的飛機，管制員要掌握返航備降的機場天氣以及該機場是否正常接收，還要和相鄰管制單位及時協調移交，做好信息通報。在此過程中，設備的正常工作是非常重要的，如果VHF頻率故障，雷達故障，自動化系統故障，都會使航空器進入更危險的情況。

綜上所述，發生風切變時管制運行的一般管制過程簡單包括4部分：了解天氣情況、與機組溝通、與其他單位協調溝通和發布流量控制。這4個管制過程需要交換即時信息，交互運行，如圖2。

圖2 風切變時管制運行的一般管制過程Fig.2 General operation of air control on wind shear

2.3 進近管制區域風險評估模型

根據發生風切變時進近管制運行的一般管制過程以及某進近管制單位8年運行的不安全事件統計，通過查閱工作手冊，現識別出以下24個主要風險因素：更換跑道；多次復飛高度層不夠用；管制預案不合理；管制員遺忘信息；管制員心理壓力過大；管制員管制經驗不足；VHF通訊失靈；二次監視雷達受天氣干擾失靈；內話系統故障；自動化系統故障；檢查單不合理；氣象培訓不到位；信息傳遞失誤；后續保障不夠；工作環境干擾大；風切變持續時間長；空軍限制；航空器流量大；協調不到位沒有等待空域；周邊機場無法接受備降航班；流控發布不合理；機組情緒激動占用波道；外籍機組交流時誤聽誤發；風切變預警不準確。

民航在進行安全分析時，風險評估指標的建立常用SHEL模型[10]，如圖3。1972年，愛德華教授首次提出了安全工作中“人”所處的特定系統界面的原理，組成這個界面的元素包括：軟件(Software)、硬件(Hardware)、環境(Environment)和人(Liveware)，分別用其首字母S、H、E、L來代表，這4個元素組成的模型即是SHEL模型。

圖3 SHEL模型Fig.3 SHEL Model

從21世紀初開始，民航很多事故和事故征候的例子都表明，正是模塊之間的不完美的耦合界面導致了負面結果的發生。這些界面如下所述：

（1）人件—硬件（L-H）指人與設備、機器和設施之間的關系。例如：設施使用的方便程度，設備的使用流程等。

（2）人件—軟件（L-S）是人與工作場合中各種支持系統之間的關系。例如：規章，手冊，檢查單，輔助軟件等。

（3）人件—人件（L-L）是指工作中人與人之間的關系，包括組織內部的互動和不同組織之間承擔不同責任的個人交流。例如：工作人際交往、班組資源搭配、組織文化、外部交流等。

（4）人件—環境（L-E）是指人與物理環境的關系。例如：溫度、光線、噪音干擾等。

民航歷年的不安全的事件多發在人為因素。SHEL模型的建立也是基于關注一線運行人員，然而這是模型的所有維度中最不可預測、最容易受到內部（饑餓、疲倦、情緒、動機等）和外部（溫度、噪音、干擾等）影響的因素。盡管人具有很強的適應性，但是人的表現會有變化起伏。人的表現無法同硬件一樣有標準化的衡量指標，所以代表人的方框邊界不是簡單的直線，是不規則的線條，既代表與其他因素緊張生硬的關系會損害到人的表現，也表明了模塊間不完美的耦合。

根據日常工作中24個主要風險因素發生概率由大到小排序，利用SHEL模型的4個主要界面，將24個風險因素分為以下4類：

A類：更換跑道，多次復飛高度層不夠用，VHF通訊失靈，二次監視雷達受天氣干擾失靈，自動化系統故障，內話系統故障。

B類：管制預案不合理，檢查單不合理，航空器流量大，流控發布不合理，氣象培訓不到位，后續保障不夠。

C類：管制員遺忘信息，管制員心理壓力過大，管制員管制經驗不足，機組情緒激動占用波道，信息傳遞失誤，協調不到位沒有等待空域。

D類：外籍機組交流時誤聽誤發，風切變持續時間長，空軍限制，周邊機場無法接受備降航班，工作環境干擾大，風切變預警不準確。

3 模糊綜合評價的進近管制風險評估模型

根據某機場2010-2018年風切變天氣的管制特情統計數據，邀請7位專家對這4大類風險因素打分，按照進近區域內運行危險程度最高為100分，毫無危險為0分。然后將專家打分經過篩選，去掉最高分，去掉最低分，將平均值逢5，0取整，見表1。

表1 專家打分Tab.1 Expert scoring

對四類風險因素進行賦值，設：

xA=（75,95,80,95,60,35）

xB=（55,30,15,5,25,20）

xC=（80,70,60,30,50,30）

xD=（90,50,35,10,15,25）

可得特性指標矩陣為：

將矩陣進行轉制，在SPSS中利用K-均值進行聚類分析，見表2。

表2 初始聚類中心Tab.2 Initial clustering center

將表2再迭代運算，見表3。

表3 最終聚類中心Tab.3 Final clustering center

由最終聚類中心原理可知，XA類風險的數據都聚合在比較高風險的范圍，XC和XD類風險相似，XB風險最低。考慮到兩個聚類中心的綜合評價，將A,B,C,D類風險進行排序，可知A類＞C類＞D類＞B類。A類風險是與設備、機器和設施之間的風險因素，是最嚴重的風險，說明人與設備、機器和設施之間的融合還非常不夠，機器設備的安全性和精度還需要很大的提升；C類是工作中人與人之間的關系；D類是人與物理環境的關系；B類人與工作場合中各種支持系統之間的因子；他們的安全風險依次遞減。

4 結論和建議

通過模糊聚類分析風切變時進近管制風險評估模型，我們可以發現，人與設備、機器和設施之間的也存在最巨大的風險；工作中人與人之間的關系，人與物理環境的關系，人與工作場合中各種支持系統之間的安全風險程度依次遞減。

這與我們日常安全管理工作的認知有些偏差。在民航實際運行中，往往認為我們的設備、機器和設施非常先進、非?？煽?，已經與世界接軌，工作中人與人之間有最大的安全隱患。但是在風切變天氣運行時，進近區域內人與設備、機器和設施之間的安全風險偏大，有可能是由于風切變的難以準確預報才導致風險的上升。如果升級氣象設備，風切變預報的準確性就能提升，就能極大提升進近區域運行的安全裕度，這說明，從技術層面還存在很多需要解決的問題，通過設備改進和機器性能的提升能帶來安全水平的提升。

綜上所述，為提升進近管制區域在風切變時的安全水平，以關注設備和人為因素為重心，提出以下3條建議：

（1）加大設備投入，升級氣象雷達，改良自動化設備，做好設備備份，氣象部門提升風切變預警能力。

（2）加強培訓，增強管制員對風切變天氣的認識，提升管制技能；加深與航空公司的交流，了解飛行員處置風切變天氣的原則，從而實施正確而果斷的管制指揮。

（3）做好應急處置，在發生風切變天氣時，及時通報相關管制單位，做好流量實時控制。