摘要：目前国内航司大多采用传统的QAR译码并监控事件的方式开展管理，这与国内外先进的安全理念与管理方式存在一定的差距，本文建议对飞行数据开展进一步的分析与研究工作，主要从前景分析、实施方案和队伍建设三个方面展开分析，希望对安全管理和培训改进起到一定促进作用。

　　关键词：QAR  飞行数据  安全管理

　　一、   引言

　　1997年，民航总局要求所有运输机加装QAR设备，并对每个航班实施监控，对监控数据进行分析，为保证飞行安全、加快新飞行员的培养提供了有效的科学手段。从国际上来看，采用先进技术手段对飞行品质进行监控是大势所趋，英航、法荷航、日航已经进入实用阶段，从国内来看，南航、东航等一线航司通过深入开展飞行品质监控工作，对飞行安全的促进作用已日益凸显。随着国内外各航空公司对这一先进技术手段的运用，安全管理的水平必将得到明显提高，培训的有效性也将大大提高。

　　二、   前景分析

　　飞行数据分析目前主要通过超限数据库用于飞行品质监控和飞行事件调查，在此基础之上，可以建立标准飞行参数数据库，进一步可以实现以下用途：

　　1. 安全管理前移和风险提示

　　利用对航司海量飞行数据的分析，通过建模的方式，可以分析运行中的主要威胁因素、机组的差错，进行针对型训练以及制定管理措施，将安全管理的关口前移，改进公司运行流程、飞行程序和培训过程，促使安全管理从处罚式转换到预防式，同时以此为基础，统计特定航线、机场、时段的运行特点和风险，可以对机组和签派员在航班运行前进行安全风险提示。

　　2. 实施循证培训

　　结合飞行员日常运行数据、LOSA观察数据，以岗位胜任力模型为基础，可以形成个体飞行员的数据化画像，同时，在改装、升级和复训中细化评估手段，发现飞行员岗位胜任力不足之处。针对个体飞行员存在的问题，实施循证培训（EBT），对飞行员实施个性化的训练方案，提高飞行员岗位胜任能力，从而提高飞行员运行安全水平。

　　3. 开展飞行数据回放

　　与单纯的数字、表格或图形相比，视频回顾的方式更加直观，可以通过建模或者数据挖掘的方式来仿真模拟飞行员在每一航段的飞行过程，结合EFB或者VR技术，让飞行员回顾飞行过程，可以纠正错误动作，评定驾驶技术，这对于飞行员技术进步有很大的促进作用。

　　除了以上三个主要用途以外，还可以通过飞行数据分析加强对飞机设备关键参数的监控，实现飞机维修方式从定时与故障维修转换到视情维修；通过对飞行数据的收集，可以统计飞行性能、发动机性能等参数，从而有效地提高对飞机的实时监控和有效利用。

　　三、   实施方案

　　为了实现以上目标，建议按照以下四个阶段开展进一步的分析和研究工作：

　　1. 建立标准飞行参数数据库

　　数据为一切的源头，需要集中航司的QAR数据资源搭建一个统一格式的飞行数据库，为后期的分析和应用建立基础。

　　目前民航局对QAR的使用要求是“两个100%”(100%安装QAR,对所有飞行活动进行100%的监控)，大部分航司目前按照民航局的要求开展QAR工作，并已经实现了落地后自动上传QAR数据的功能，各航司也有专门的部门和人员进行译码、匹配和解读。

　　2. 建立飞行数据回放系统

　　业内现有两种再现飞行动态的方式，第一种是基于PC机，以飞机为参照物，利用三维动态仿真和虚拟现实技术开发的再现系统；第二种是基于图形工作站，该模式可以采用多种模式包括飞机参照物模式、跟随模式和机场模式进行再现。

　　目前国外比较成熟的国外产品有美国SimAuthor公司的FlightViz飞行数据模拟再现软件，法国CEFA Aviation公司的CEFA FAS软件，澳大利亚航空安全局（BASI）研制的计算机图像系统等。南航自己也开发了飞行数据回放软件，示例如图1所示。

　　图1 南航飞行数据回放软件示例

　　3. 建立安全管理分析模型

　　对系统在建立好飞行数据库之后主要利用Bowtie风险评估模型和TEM模型，对运行中的威胁、差错和管理方式进行赋值与建模，通过统计分析进行量化分析，利用雷达图、柱状图等展示，分析特定机场、天气、机型和故障状态下运行特点。图2是东航安全信息分析平台数据展示。

　　图2 东航安全信息分析平台数据示例

　　4. 建立个性化训练平台

　　综合运行、LOSA审计、培训数据搭建飞行员个人技术库，从中选取可以通过培训解决的事件作为训练需求，设计和选取个性化的训练场景，开展循证培训，从而针对性地解决飞行员的胜任力问题。目前南航正在开展初阶330机型EBT试点，该训练形式较之以往不同在于，先对飞行员进行机动训练和熟练检查，同时对其核心胜任力进行评估，接下来根据评估情况开展机动训练、场景训练和在做教学，最终达到提升飞行员胜任力的目的。相应评估和培训可以参考表1。

　　表1  第四代涡轮喷气式飞机的评估和培训矩阵（ICAO9995节选）

　　四、队伍建设

　　该项工作属于交叉学科领域，涉及飞行、安全、数学、计算机等多个学科，其中飞行方面主要负责对飞行数据的选取、模型指标的设立、动态再现系统的验证以及循证培训系统的设计，安全方面主要根据航司安全政策建立安全分析模型，同时涉及模型指标的设立、安全风险提示，数学方面主要负责飞行数据量化、分析模型建立、动态模型建立、数据结果统计等，计算机方面主要完成系统平台搭建，动态再现仿真等工作。

　　五、小结

　　目前各航司的安全管理体系主要完成对各级超限事件和事故QAR的统计和惩罚管理，缺乏系统化的分析，容易让飞行员产生抵触心理，采用单纯标准化培训的培训模式也难以解决飞行员个性化的问题，不断加入的训练科目导致教员和学员疲于应付，而采用本文所推荐的对飞行数据进行系统化、科学化、模型化的分析研究，既可以基于数据挖掘运行中的威胁、差错和非预期状态，实现安全管理的有效落地，又可以实现训练与运行相结合，在当前复杂运行条件下帮助飞行员解决现实问题，总体上实现运行、培训、安全管理的闭环管理。（作者：于海）

　　参考文献

　　[1].AC-121/135-FS-2012-45R1，飞行品质监控（FOQA）实施与管理，中国民用航空局飞行标准司

　　[2].Doc9995循证培训手册，国际民用航空组织

　　[3].QAR的深度挖掘和应用，周长春，中国民用航空飞行学院

　　[4].基于数据挖掘的飞行数据分析及仿真研究，谢果、魏琳，中国民用航空飞行学院

　　[5].飞行数据译码及应用新发展，张立成，黄圣国，南京航空航天大学民航学院