综述：航空事故中人为错误的网络分析关键关联

这篇综述创新性地将人为因素分析与分类系统（HFACS）与网络分析相结合，系统揭示了航空安全中人为错误的拓扑结构。研究基于NTSB 2024数据库构建15万节点/25万边的二分网络，通过中心性指标量化了通航飞行员错误（70%）、商用机组协调失误（50%）和旋翼机维护疏漏（45%）三大关键风险，为针对性改进CRM训练和维护协议提供了数据支撑。

　　

ABSTRACT

Objective
研究开创性地将人为因素分析与分类系统（Human Factors Analysis and Classification System, HFACS）与复杂网络理论相结合，通过拓扑学方法揭示航空事故中人为错误的系统级关联模式。

Background
航空领域超过70%的事故根源可追溯至人为因素，但传统分析方法难以捕捉因素间的非线性交互。本研究基于美国国家运输安全委员会（NTSB）2024年事故数据库，首次构建了包含机型分类的多维分析框架。

Methodology
采用Python的NetworkX工具包构建包含150,000个节点和250,000条边的二分网络模型，通过Gephi实现三维可视化。运用度中心性、接近中心性和中介中心性指标，量化分析通航、商用喷气机和旋翼机三大机型中飞行员错误（pilot error）、机组错误（crew error）和维护问题（maintenance oversight）的系统性影响。

Results
网络拓扑分析显示：单飞行员操作的通航事故中，决策错误（ADM）和情景意识丧失（LOSA）形成强连接集群，占事故总量的70%；商用机组的中介中心性峰值出现在通信中断（breakdown in communication）节点，揭示CRM训练缺陷导致50%的连锁故障；旋翼机维护疏漏展现出0.45的最高中介中心性值，其关键路径涉及润滑缺失（missing lubrication）和部件超期服役（overdue components）。

Conclusion
研究提出三级干预策略：针对通航开发基于虚拟现实（VR）的ADM强化训练模块；优化商用航空的机组资源管理（CRM）标准操作程序（SOP）；建立旋翼机维护的区块链溯源系统。该方法将HFACS的定性框架转化为可量化的网络指标，为航空安全管理系统（SMS）提供了新的决策支持工具。