楊驍勇 張 輝 劉尚豫 張 恒

（中國民用航空飛行學(xué)院民航安全工程學(xué)院 四川 廣漢618307）

0 引 言

提升航空業(yè)運(yùn)行品質(zhì)和市場(chǎng)活力是國家和公司的重要戰(zhàn)略目標(biāo)，如何保障并維持飛機(jī)運(yùn)行安全是1個(gè)重要話題。因?yàn)楹娇帐鹿什粌H會(huì)造成人員傷亡，還會(huì)對(duì)全球航空業(yè)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)的負(fù)面影響，同時(shí)會(huì)造成重大的財(cái)產(chǎn)損失及乘客和公眾的心理傷害[1]。習(xí)近平在會(huì)見四川航空“中國民航英雄機(jī)組”時(shí)強(qiáng)調(diào)，安全是民航業(yè)的生命線，要始終把安全作為頭等大事來抓，任何時(shí)候任何環(huán)節(jié)都不能麻痹大意。

當(dāng)前對(duì)航空安全領(lǐng)域的研究主要集中在機(jī)場(chǎng)安全設(shè)施優(yōu)化建設(shè)、飛行員行為特征分析以及事故的分析和預(yù)測(cè)等方面。通常針對(duì)研究對(duì)象的1個(gè)或多個(gè)研究內(nèi)容進(jìn)行分類分析，缺乏航空安全領(lǐng)域研究現(xiàn)狀的綜述型論文，對(duì)文獻(xiàn)的時(shí)空分布、核心作者以及研究熱點(diǎn)和趨勢(shì)的可視化綜合分析研究更少。本文通過這一視角的完善發(fā)掘出了該領(lǐng)域研究文獻(xiàn)的分布特征和研究熱點(diǎn)的演進(jìn)趨勢(shì)。

科學(xué)計(jì)量的可視化分析現(xiàn)已發(fā)展成為1種可以清晰表達(dá)特定研究領(lǐng)域知識(shí)結(jié)構(gòu)和進(jìn)化史的協(xié)作共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)方法[2]，在一定程度上彌補(bǔ)了文獻(xiàn)綜述只選取某一領(lǐng)域特定主題論述的缺點(diǎn)。王劍輝等[3]基于知識(shí)圖譜對(duì)國內(nèi)空中交通管理現(xiàn)狀進(jìn)行可視化分析，找到了該領(lǐng)域核心期刊、核心作者群以及研究熱點(diǎn)和前沿，缺點(diǎn)是沒有對(duì)研究現(xiàn)象產(chǎn)生的原因做更為細(xì)致的剖析。景國勛等[4]從發(fā)文數(shù)量、研究機(jī)構(gòu)以及關(guān)鍵詞角度對(duì)2019—2020年5月CNKI上的航空安全主題論文進(jìn)行可視化分析，重點(diǎn)論述了2019年航空事故的致因因素。但“*航空*”檢索策略過于粗略，里面涉及大量與“安全”主題無關(guān)的論文，同時(shí)檢索時(shí)間過短，分析結(jié)果受偶然事件影響的可能性較大。在以上學(xué)者的工作基礎(chǔ)上，筆者通過更為具體的檢索字段和更長的檢索時(shí)間來提高分析的準(zhǔn)確率，深入探討了全球航空安全研究現(xiàn)狀和熱點(diǎn)。

1 數(shù)據(jù)來源及研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

WOS數(shù)據(jù)庫是全球獲取學(xué)術(shù)信息的重要途徑，在Scopus和Google Scholar于2004年創(chuàng)建之前，WOS一直是引文分析的唯一工具，當(dāng)今WOS仍然是引用數(shù)據(jù)的主要來源。為保證數(shù)據(jù)的可靠性和權(quán)威性，筆者以WOS核心合集為數(shù)據(jù)源，對(duì)其2001—2020年間收錄的以“航空安全”為主題的文獻(xiàn)進(jìn)行檢索，搜索條件設(shè)置如下：TS=（“Aviation Safety”O(jiān)R“Aviation Security”NOT“Military Aviation”），文獻(xiàn)類型為Article，共檢索出1 425篇文獻(xiàn)。隨后我們對(duì)所有文獻(xiàn)進(jìn)行人工清洗，審閱了所有出版物的標(biāo)題和摘要，刪除了與研究主題不相關(guān)或存在重復(fù)的85篇文獻(xiàn)，最終確定的有效文獻(xiàn)為1 340篇。

1.2 研究方法

本文借鑒在圖書情報(bào)學(xué)中較為成熟的文獻(xiàn)計(jì)量和可視化分析方法對(duì)選取的文獻(xiàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，從全球的角度分析航空安全研究，從大量的科學(xué)文獻(xiàn)中提取和凝練航空安全領(lǐng)域研究信息并通過可視化處理做出直觀、全面的分析。研究軟件采用CiteSpace和VOSviewer，二者繪制出的圖譜具有信息量大、視覺效果好的特點(diǎn)，CiteSpace在分析可視化網(wǎng)絡(luò)的突出趨勢(shì)和關(guān)鍵點(diǎn)，尋找某一學(xué)科領(lǐng)域研究熱點(diǎn)上貢獻(xiàn)很大。

2 研究結(jié)果與分析

2.1 時(shí)間產(chǎn)出分布

1964年發(fā)表在美國臨床病理學(xué)雜志上題為Aviation Safety-pathologists Role[5]的論文，開啟航空安全領(lǐng)域的研究，并預(yù)示了該領(lǐng)域研究必將是跨學(xué)科及多學(xué)科融合的過程。發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)量一定程度上可以反映該領(lǐng)域不同時(shí)期的科學(xué)研究狀態(tài)和發(fā)展速度。

1964—2000 年為緩慢探索階段，37年間總發(fā)文量200余篇，且無明顯分布特征。其中超過半數(shù)的論文由美國的研究學(xué)者發(fā)表，處于絕對(duì)領(lǐng)先地位。在此期間中國學(xué)者僅Liu等[6]的研究論文被該數(shù)據(jù)庫收錄，他們提出了基元事件分析法，從系統(tǒng)安全的角度處理人的因素，從而降低航空事故發(fā)生率。

2001—2013 年為穩(wěn)步發(fā)展階段，共發(fā)表論文560篇，占比41.7%，美國發(fā)表論文300余篇，排名第一，見圖1。值得注意的是，在此期間，得益于穩(wěn)定的國際形勢(shì)和中國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，中國學(xué)者逐漸活躍，發(fā)文數(shù)量躍升第二，為我國航空安全領(lǐng)域研究打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

圖1 2001—2020年航空安全領(lǐng)域年度發(fā)文量統(tǒng)計(jì)Fig.1 Statistics of annual papers published on aviation safety from 2001 to 2020

2014—2020 年為高速發(fā)展階段，中美之間發(fā)文數(shù)量差距進(jìn)一步減小，發(fā)達(dá)國家發(fā)展速度明顯優(yōu)于發(fā)展中國家。這一時(shí)期，國防科技大學(xué)的Li Jianbin[7]在飛機(jī)尾渦核心位置的實(shí)時(shí)精確定位及晴、雨、霧等氣象條件下反演尾渦特征參數(shù)[8-10]方面對(duì)飛機(jī)運(yùn)行安全有突出貢獻(xiàn)。

2020年新型冠狀病毒疫情的發(fā)生對(duì)航空業(yè)有巨大沖擊，但學(xué)者的研究熱情并沒有因此而衰減。后疫情時(shí)代，如何進(jìn)一步保障飛機(jī)的運(yùn)行安全，提高飛機(jī)運(yùn)行效率，成為學(xué)者和從業(yè)人員關(guān)注的首要問題，對(duì)該領(lǐng)域的研究熱度將迎來更加快速的發(fā)展。

2.2 作者-機(jī)構(gòu)合作分析

利用CiteSpace分析發(fā)現(xiàn)，NASA、FAA、伊利諾伊大學(xué)等美國的頂尖科研機(jī)構(gòu)，傾向于與其國內(nèi)著名高校、歐洲發(fā)達(dá)國家科研機(jī)構(gòu)合作，他們之間形成了較強(qiáng)的合作網(wǎng)絡(luò)，其中NASA和喬治梅森大學(xué)以及歐道明大學(xué)的合作最為密切。反觀中國以航空為特色的科研院校，如：中國民航大學(xué)、南京航空航天大學(xué)、中國民航科學(xué)技術(shù)研究院等合作網(wǎng)絡(luò)分布較散，機(jī)構(gòu)間缺乏合作，只有國防科技大學(xué)的Li Jianbin團(tuán)隊(duì)和香港天文臺(tái)、香港理工大學(xué)在飛機(jī)尾流的雷達(dá)探測(cè)方面有較強(qiáng)的合作，見圖2。

圖2 航空安全研究領(lǐng)域合作機(jī)構(gòu)分析Fig.2 Analysis of Co-institution in the aviation-safety research

在該領(lǐng)域核心作者方面，美國教育家、伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校計(jì)算機(jī)科學(xué)系S.H.Jacobson與田納西大學(xué)的John E.Kobza威斯康星大學(xué)麥迪遜分校的L.A.McLay在機(jī)場(chǎng)多級(jí)旅客篩選[11-12]、安檢設(shè)備成本評(píng)估[13]及行李安檢系統(tǒng)優(yōu)化部署[14]等方面合作密切。他們將運(yùn)籌學(xué)優(yōu)化模型應(yīng)用于公共衛(wèi)生、航空安全等領(lǐng)域，圍繞“使用運(yùn)籌學(xué)模型優(yōu)化航空旅客行李安檢系統(tǒng)性能”發(fā)表大量。設(shè)計(jì)的優(yōu)化旅客和行李安全操作性能的多級(jí)旅客預(yù)篩選模型，現(xiàn)已在美國的商業(yè)機(jī)場(chǎng)得到應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了在有限的資源條件下提高行李安全檢查效率的目標(biāo)。

美國宇航局蘭利研究中心的Randall E.Bailey和L.J.Kramer合作發(fā)表多篇論文。研究主要圍繞合成視覺系統(tǒng)（SVS）和增強(qiáng)視覺系統(tǒng)（EVS），消除低能見度的不利條件，以提高飛行員視覺水平和態(tài)勢(shì)感知能力，復(fù)制晴天飛行操作優(yōu)勢(shì)[15-18]，從而降低可控飛行撞地和跑道侵入事故發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。值得注意的是，這2位學(xué)者在2015年之后的重點(diǎn)轉(zhuǎn)移到了量化不同情境（系統(tǒng)故障、機(jī)組配置）下飛行員對(duì)飛行安全貢獻(xiàn)的模擬研究上[19-21]。

捷克理工大學(xué)的A.Lalis教授[22]致力于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)對(duì)航空業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理和控制，航空安全數(shù)據(jù)集成信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)以及建立模型和指標(biāo)體系對(duì)機(jī)場(chǎng)運(yùn)行和投資安全進(jìn)行評(píng)估[23-24]等。他主管的航空安全實(shí)驗(yàn)室創(chuàng)建的解決方案使得組織和監(jiān)管機(jī)構(gòu)能夠從主要基于規(guī)章的安全過渡到根據(jù)可衡量的安全績效進(jìn)行管理的安全，研究及其應(yīng)用針對(duì)安全指標(biāo)領(lǐng)域，主要專注于應(yīng)急疏散和機(jī)場(chǎng)旅客預(yù)檢問題。

英國克蘭菲爾德大學(xué)航空運(yùn)輸系的華人博士李文進(jìn)（Li Wen-chin）和G.Braithwaite在使用眼睛跟蹤設(shè)備來研究飛行員的眼動(dòng)情況，評(píng)估其視覺行為和界面設(shè)計(jì)的合理性[25-26]方面有突出貢獻(xiàn)。該項(xiàng)研究促進(jìn)了系統(tǒng)設(shè)計(jì)者對(duì)飛行員注意力分布和情境意識(shí)的理解，有效改善了駕駛艙設(shè)計(jì)的集成并最終提高了航空安全水平。此外，李文進(jìn)將該研究拓展到了空中交通管制領(lǐng)域，研究遠(yuǎn)程塔臺(tái)操作中影響管制員視覺注意力的因素[27]。該研究對(duì)提高管制員工作效率、促進(jìn)安全、增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力、產(chǎn)生空中交通管理（ATM）新的工作方式有很大幫助。

2.3 研究熱點(diǎn)及趨勢(shì)分析

2.3.1 共被引網(wǎng)絡(luò)分析

文獻(xiàn)的引用可以看作是知識(shí)從不同研究主題流動(dòng)到當(dāng)前所進(jìn)行的研究中[28]，共同引用的參考文獻(xiàn)可以不受研究領(lǐng)域方向的限制，為某一研究提供更豐富的數(shù)據(jù)源。為了對(duì)航空安全領(lǐng)域有更廣泛和深入的研究，選取了共被引文獻(xiàn)的時(shí)間線視圖來說明2001—2020年間7類主題群中每個(gè)熱點(diǎn)的研究內(nèi)容和演變趨勢(shì)。如圖3所示，所有的共被引文獻(xiàn)被分成了7個(gè)簇。根據(jù)被引文獻(xiàn)數(shù)量的多少排序，分為#0 fuzzy inference(模糊推理)、#1 aviation security（航空安保）、#2 safety management(安全管理)、#3 risk analysis（風(fēng)險(xiǎn)分析）、#4 risk assessment(風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估)、#5 airport surface safety（機(jī)場(chǎng)地面安全）以及#6 stochastic systems（隨機(jī)系統(tǒng)）。

9·11恐怖襲擊事件發(fā)生以后，全美各機(jī)場(chǎng)的航空安全政策和運(yùn)作方式發(fā)生了巨大變化，聯(lián)邦政府要求對(duì)所有托運(yùn)行李進(jìn)行100%篩查[29]。如何優(yōu)化部署機(jī)場(chǎng)行李安檢設(shè)備，分組評(píng)估旅客可能構(gòu)成的恐怖威脅程度，以及在有限的資源條件下優(yōu)化行李檢查性能指標(biāo)[14，30-31]等研究成為熱點(diǎn)。隨著安檢篩查水平的不斷改進(jìn)完善以及政府和公眾對(duì)航空安全的高度關(guān)注，恐怖主義事件的發(fā)生概率逐漸降低。航空安全事件受多種因素共同影響，利用模糊集合做出全面評(píng)價(jià)是十分有效的多因素決策方法。圖3中可以明顯地觀察到2012年之后許多學(xué)者在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析時(shí)參考了大量模糊推理方面的文獻(xiàn)，此后在相關(guān)領(lǐng)域展開了深入研究。其中應(yīng)用最廣的是利用層次分析法來評(píng)價(jià)一線員工的工作負(fù)荷，建立安全績效評(píng)估體系以及分析航空事故的原因[32-34]等。以《國際民用航空公約》附件19的正式實(shí)施為標(biāo)志，國際航空安全管理體系逐步具體化和系統(tǒng)化[35]。航空安全傳統(tǒng)上是基于對(duì)事故和事件的分析來管理的，雖然這使得安全分析有了很大的發(fā)展，但其被動(dòng)的缺點(diǎn)也很明顯[36]，所以尋求新的管理手段非常關(guān)鍵。部分學(xué)者認(rèn)為隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行事故預(yù)測(cè)，對(duì)航空飛行安全管理有很大幫助。但同時(shí)也有學(xué)者也提出了新的擔(dān)憂，比如核心數(shù)據(jù)如何預(yù)測(cè)，大數(shù)據(jù)技術(shù)如何做到廣泛應(yīng)用以及數(shù)據(jù)如何共享等[37-38]，這是學(xué)者未來將要面對(duì)的新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。此外，當(dāng)下的航空安全管理者更愿意遵守法規(guī)，而不是主動(dòng)關(guān)注法規(guī)。這是由于經(jīng)濟(jì)壓力導(dǎo)致的，所以如何通過分析和計(jì)算得出滿意的投資回報(bào)比，也是學(xué)者應(yīng)該考慮的問題。這將激勵(lì)公司考慮到，目標(biāo)明確的安全投資不僅僅是費(fèi)用，同時(shí)這種投資的確會(huì)產(chǎn)生收入[23]。

圖3中帶有淺色圓環(huán)的節(jié)點(diǎn)代表聚類中重要的參考文獻(xiàn)，具有高突發(fā)強(qiáng)度的參考文獻(xiàn)代表后來學(xué)者對(duì)該研究方向興趣的提升[39]。按突變強(qiáng)度排序前8位的文獻(xiàn)（包括1份國際民用航空組織頒布的Doc 9859文件）見表1，值得注意是，其中的6篇論文都是為應(yīng)對(duì)恐怖主義和非法干擾，研究如何提高乘客和行李篩查能力，最大化總體安全。M.G.Stewart等[40]評(píng)估了安全措施的成本和效益，本質(zhì)上也是為了降低恐怖襲擊重演的可能性。由此更加確定了9·11恐怖襲擊事件對(duì)世界航空發(fā)展，尤其是機(jī)場(chǎng)安全篩查產(chǎn)生的深遠(yuǎn)影響。

表1 被引量突發(fā)強(qiáng)度最高的8篇文獻(xiàn)Tab.1 Top 8 references with the strongest citation bursts

圖3 共被引文獻(xiàn)時(shí)間線分析Fig.3 Timeline of co-cited references

2.3.2 研究關(guān)鍵詞分析

2.3.2.1 關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)分析

關(guān)鍵詞是作者對(duì)文章主要內(nèi)容的歸納和提煉，研究內(nèi)容和方法會(huì)隨著時(shí)間的推移發(fā)生變化，具體表現(xiàn)為關(guān)鍵詞出現(xiàn)次數(shù)的變化。在時(shí)區(qū)圖上，展示了盡可能多的滿足閾值的關(guān)鍵詞，見圖4。

圖4 關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)圖Fig.4 Time-zone visualization of keywords

之前國際上普遍認(rèn)可的是把航空安全歷程分為3個(gè)時(shí)期，即機(jī)器安全時(shí)期、人素安全時(shí)期和組織安全時(shí)期[44]。20世紀(jì)末，飛機(jī)自動(dòng)化程度和可靠性的大大提高，使人們認(rèn)識(shí)到應(yīng)該重視人和機(jī)器的相互作用，而且主要應(yīng)該從人的角度解決安全問題。航空安全領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)從“故障診斷”和“維修技術(shù)”逐漸過渡到了“人的因素”和“人因差錯(cuò)”。后來，全球航空運(yùn)輸量的持續(xù)增長迫使人們認(rèn)識(shí)到必須從組織方面采取行動(dòng)，而組織決策、安全文化、安全管理是系統(tǒng)的關(guān)鍵要素，這些主題逐漸成為2015年前后的研究熱點(diǎn)。同時(shí)，各種分析、預(yù)測(cè)模型的優(yōu)化在航空安全領(lǐng)域的適用性探索也很受學(xué)者青睞，包括研究機(jī)組人員狀況和組織因素的人因分析與分類系統(tǒng)（HFACS）[45],該成果是基于Reason（1990）模型提出，其目的是解決系統(tǒng)各個(gè)層次的人因失誤。將決策實(shí)驗(yàn)與評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)室（DEMATEL）和網(wǎng)絡(luò)分析法（ANP）結(jié)合起來，形成考慮一系列標(biāo)準(zhǔn)及其權(quán)重之間相互依賴關(guān)系的混合多準(zhǔn)則決策（MCDM）方法[46]等。近年來，大數(shù)據(jù)概念迅速興起和發(fā)展，在此背景下，構(gòu)建航空大數(shù)據(jù)信息平臺(tái)和信息系統(tǒng)[47]，利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行事故分析預(yù)測(cè)、提高安全管理的有效性是學(xué)者關(guān)注的重點(diǎn)。航空安全領(lǐng)域比較重要且被學(xué)者廣泛關(guān)注的大型數(shù)據(jù)庫主要有航空安全網(wǎng)ASN（Aviation Safety Network）、美國國家運(yùn)輸安全委員會(huì)NTSB（National Trans-portation Safety Board，NTSB）以及航空安全報(bào)告系統(tǒng)（Aviation Safety Reporting System，ASRS）等。因此，國際航空安全管理發(fā)展的歷程也從被動(dòng)管理轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)管理，最后發(fā)展到預(yù)先管理。

2.3.2.2 關(guān)鍵詞聚類分析

“共詞（Co-word）”最早出現(xiàn)在文獻(xiàn)[48]中，也被稱為語義網(wǎng)絡(luò)，它可以顯示各主題之間的聯(lián)系、熱點(diǎn)分布以及學(xué)科結(jié)構(gòu)。2個(gè)關(guān)鍵詞之間的連線越粗，共現(xiàn)頻次越高；連線數(shù)越多，關(guān)系越復(fù)雜，學(xué)科交叉的可能性越高。利用VOSviewer軟件對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行可視化并將它們聚類。如圖5所示，出現(xiàn)頻次不小于5次的關(guān)鍵詞共有209個(gè)，字號(hào)和節(jié)點(diǎn)越大、出現(xiàn)頻次越高，越能代表研究熱點(diǎn)和方向。在剔除掉“aviation safety”“aviation security”等頻次突出且為文獻(xiàn)選取主題的關(guān)鍵詞之后，出現(xiàn)頻次排序前10的為risk（風(fēng)險(xiǎn)）68次、systems（系統(tǒng)）68次、performance（績效）61次、mode（l模型）57次、human factors（人的因素）38次、management（管理）34次、accidents（事故）30次、risk assessmen（t風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估）26次、human erro（r人因失誤）25次和lida（r雷達(dá)）24次。

圖5 關(guān)鍵詞聚類分析Fig.5 Analysis of clustering keywords

分析得出，航空安全領(lǐng)域的主要研究方向如下。

1）航空人員安全行為能力研究。安全行為能力的缺失在航空領(lǐng)域表現(xiàn)為人的失誤或人因失誤。也就是人的因素導(dǎo)致結(jié)果偏離預(yù)期目標(biāo)，進(jìn)而產(chǎn)生不良的影響。80%的運(yùn)輸事故由人或組織失誤造成，是航空安全領(lǐng)域普遍的共識(shí)，這在機(jī)組人員管理、空中交通管理、飛機(jī)維修以及航空公司人力資源管理等方面具有深遠(yuǎn)影響。該聚類形成了以航空安全（aviation safety）為核心，注意力（attention）、疲勞（fatigue）、情景意識(shí)（situation awareness）、工作負(fù)荷（workload）等為主體的關(guān)鍵詞組合。導(dǎo)致人因失誤的原因主要有工作環(huán)境、輪班機(jī)制等組織因素，角色勝任力、溝通能力和動(dòng)機(jī)等人的特性。有研究表明，由情景意識(shí)喪失和出現(xiàn)驚嚇反應(yīng)引發(fā)的飛行中失控已被確定為航空事故的主要原因[49]。

有趣的是，曾經(jīng)出現(xiàn)過2種不同的處理人的因素的哲學(xué)：硬自動(dòng)化和軟自動(dòng)化，取決于是計(jì)算機(jī)還是人擁有最終的權(quán)利。其實(shí)無論系統(tǒng)有多先進(jìn)，人類仍然是一切活動(dòng)的主體，人的作用都是不容忽視的。因此，制定一套標(biāo)準(zhǔn)化工具和工作流程，加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)合作和減少風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要。

2）機(jī)場(chǎng)安檢系統(tǒng)及航空設(shè)施發(fā)展研究。該聚類形成以航空安保（aviation security）為核心，模型（model）、X光機(jī)篩查（X-ray screening）、仿真（simulation）、機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）等為主體的關(guān)鍵詞組合。機(jī)上恐襲事件和非法干擾行為數(shù)量的顯著降低，得益于機(jī)場(chǎng)安檢系統(tǒng)的不斷發(fā)展完善。生物識(shí)別技術(shù)和大數(shù)據(jù)的發(fā)展為推動(dòng)旅客異常行為分析、開發(fā)推理系統(tǒng)提高旅客及行李篩查的整體效率[50]有很大幫助。

機(jī)場(chǎng)地面安全，特別是跑道和滑行道的安全，是公認(rèn)的全球航空業(yè)最大的挑戰(zhàn)之一[51]。為應(yīng)對(duì)新的威脅形勢(shì)，人們對(duì)現(xiàn)代安全技術(shù)進(jìn)行了大量的投入。相關(guān)研究主要表現(xiàn)在開發(fā)和驗(yàn)證定量分析模型，描述因果因素和碰撞風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。例如Waldron等[52]針對(duì)當(dāng)前缺乏可信的機(jī)場(chǎng)地面運(yùn)動(dòng)碰撞風(fēng)險(xiǎn)模型的現(xiàn)狀，研究了與碰撞可能性相關(guān)的計(jì)算參數(shù)的方法，該方法可以更容易的根據(jù)觀察到的前兆事件預(yù)測(cè)嚴(yán)重但很罕見的事件的發(fā)生率。

3）安全管理水平進(jìn)展研究。該聚類主要由文化（culture）、自動(dòng)化（automation）、策略（strategies）、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估（risk assessment）、成本（cost）等組成。航空業(yè)的發(fā)展日新月異，迫切需要航空安全理念的及時(shí)更新，建立航空安全長效機(jī)制[53]。安全管理系統(tǒng)（SMS）和《安全管理手冊(cè)》（SMM）文件的出臺(tái)就是對(duì)航空安全積極看待的重要標(biāo)志。我國的航空安全管理跟國際發(fā)展大致相同，可以分為3個(gè)時(shí)期：技術(shù)管理時(shí)期、人因管理時(shí)期以及系統(tǒng)管理時(shí)期。從完善程序、設(shè)備，頒布規(guī)章，到研究人的因素，提出解決方案和對(duì)策，再到以系統(tǒng)的管理模式為導(dǎo)向，總結(jié)大量經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，消除隱患，真正做到了從事后管理向事前管理的轉(zhuǎn)變。未來，隨著人工智能和大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，航空安全管理也將迎來新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。作為盈利性質(zhì)的公司，對(duì)運(yùn)行成本的控制一直是航空公司關(guān)注的重點(diǎn)，加之此次新型冠狀病毒肺炎疫情對(duì)全球航空經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了巨大沖擊，這一話題將被持續(xù)關(guān)注。

3 結(jié)束語

自20世紀(jì)以來，航空安全領(lǐng)域研究文獻(xiàn)數(shù)量持續(xù)增加，研究成果逐漸受到各界廣泛關(guān)注。

1）隨著基礎(chǔ)性研究工作的日益完善以及可供分析的典型案例的增加，航空安全領(lǐng)域的文獻(xiàn)數(shù)量整體呈波動(dòng)增長趨勢(shì)，2014年之后進(jìn)入高速發(fā)展階段，中美在發(fā)文數(shù)量方面的差距逐漸減小。在此期間，大量學(xué)者致力于該領(lǐng)域的研究，機(jī)構(gòu)及學(xué)者之間的合作網(wǎng)絡(luò)并不顯著。NASA、FAA、伊利諾伊大學(xué)等美國的頂尖科研機(jī)構(gòu)，更傾向于與其國內(nèi)著名高校、歐洲發(fā)達(dá)國家科研機(jī)構(gòu)合作。中國學(xué)者的發(fā)文數(shù)量雖然位居第二，但合作網(wǎng)絡(luò)非常稀疏，并未發(fā)現(xiàn)具有代表性的合作作者群，這非常不利于我國航空安全領(lǐng)域研究的深入開展。所以，消除信息交流壁壘，加強(qiáng)國內(nèi)外之間的交流合作對(duì)該領(lǐng)域的研究發(fā)展至關(guān)重要。

2）研究熱點(diǎn)主要包括優(yōu)化部署機(jī)場(chǎng)安檢設(shè)施以應(yīng)對(duì)恐怖主義和非法干擾，建立模糊推理模型評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)和員工工作負(fù)荷，以及分析航空事故報(bào)告及數(shù)據(jù)庫信息預(yù)測(cè)事故發(fā)生概率等。未來，大數(shù)據(jù)和人工智能的廣泛應(yīng)用給事故分析和預(yù)測(cè)將帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。如何做到數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)共享和核心數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)是學(xué)者首要關(guān)注的問題。

3）研究方向主要圍繞安全綜合管理的3個(gè)要素——人、機(jī)、管理，即航空人員安全行為能力研究，機(jī)場(chǎng)安檢系統(tǒng)及航空設(shè)施發(fā)展研究，安全管理水平進(jìn)展研究3個(gè)方面展開。強(qiáng)調(diào)了人在系統(tǒng)中的重要作用，明確了機(jī)場(chǎng)安檢系統(tǒng)及航空設(shè)施的發(fā)展方向，更新了航空安全管理新的理念。相關(guān)學(xué)者可以加強(qiáng)安全綜合管理的第4個(gè)要素“環(huán)境”研究，進(jìn)一步探討不同環(huán)境對(duì)航空安全的影響，這無論是對(duì)航空安全研究的深入還是對(duì)安全水平的提高都有積極作用。