機(jī)場運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測與評估機(jī)場作為航空運(yùn)輸系統(tǒng)的核心節(jié)點(diǎn)，其運(yùn)行安全直接關(guān)系到旅客生命財(cái)產(chǎn)、航空運(yùn)輸秩序及區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。隨著航空流量持續(xù)增長、運(yùn)行環(huán)境日趨復(fù)雜（如極端天氣、無人機(jī)干擾等新風(fēng)險(xiǎn)源涌現(xiàn)），傳統(tǒng)的安全管理模式已難以應(yīng)對動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)。構(gòu)建科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測與評估體系，實(shí)現(xiàn)“感知-分析-處置”的閉環(huán)管理，成為提升機(jī)場本質(zhì)安全水平的關(guān)鍵抓手。一、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測體系的多維構(gòu)建機(jī)場運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)具有多源性、關(guān)聯(lián)性特征，需從空側(cè)、陸側(cè)及管理環(huán)境三個(gè)維度構(gòu)建全域覆蓋的監(jiān)測體系，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的“早發(fā)現(xiàn)、早預(yù)警”。（一）監(jiān)測對象的全域覆蓋空側(cè)運(yùn)行：聚焦跑道、滑行道系統(tǒng)的物理狀態(tài)（如道面破損、外來物（FOD）分布），航空器運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)（如起降姿態(tài)偏差、發(fā)動(dòng)機(jī)異常參數(shù)），以及空中交通沖突（如進(jìn)近航空器間隔不足）。陸側(cè)服務(wù)：涵蓋旅客流程（如安檢排隊(duì)時(shí)長、候機(jī)區(qū)擁堵度）、行李與貨運(yùn)安全（如行李錯(cuò)裝率、貨物違禁品識別），以及航站樓設(shè)施設(shè)備可靠性（如電梯故障、消防系統(tǒng)有效性）。管理與環(huán)境：包括運(yùn)行管理流程合規(guī)性（如航班保障節(jié)點(diǎn)超時(shí)率）、氣象條件突變（如雷暴、低能見度）、應(yīng)急資源儲(chǔ)備與響應(yīng)能力（如救援設(shè)備完好率）。（二）監(jiān)測指標(biāo)的精準(zhǔn)設(shè)計(jì)基于“風(fēng)險(xiǎn)可測、可控”原則，建立分層級、可量化的監(jiān)測指標(biāo)體系：核心指標(biāo)：如跑道入侵事件數(shù)、航空器空中故障次數(shù)、旅客安檢違禁品查獲率，直接反映安全風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生頻率與嚴(yán)重程度。衍生指標(biāo)：如航空器地面滑行速度偏差率、行李分揀系統(tǒng)誤識率，用于預(yù)警潛在風(fēng)險(xiǎn)的演化趨勢。環(huán)境指標(biāo)：如跑道摩擦系數(shù)、航站樓空氣質(zhì)量（影響設(shè)備壽命與旅客健康），輔助評估外部環(huán)境對運(yùn)行安全的干擾。（三）監(jiān)測技術(shù)的集成應(yīng)用依托物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與智能感知技術(shù)，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測的“智能化、精細(xì)化”：智能視覺識別：通過AI算法對監(jiān)控視頻進(jìn)行分析，識別跑道異物、旅客異常行為（如翻越安檢圍欄）、航空器外觀損傷（如鳥擊痕跡）。大數(shù)據(jù)融合分析：整合空管雷達(dá)、航班信息系統(tǒng)（FIS）、氣象數(shù)據(jù)，構(gòu)建多源數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模型，識別航班延誤、航空器沖突等連鎖風(fēng)險(xiǎn)。二、風(fēng)險(xiǎn)評估方法的科學(xué)選擇風(fēng)險(xiǎn)評估需結(jié)合定性分析（聚焦特征與關(guān)聯(lián)）與定量分析（量化演化規(guī)律），為風(fēng)險(xiǎn)處置提供科學(xué)依據(jù)。（一）定性評估：聚焦風(fēng)險(xiǎn)特征與關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)矩陣法：將風(fēng)險(xiǎn)事件的“發(fā)生概率”（低/中/高）與“后果嚴(yán)重程度”（輕微/一般/嚴(yán)重）進(jìn)行矩陣映射，快速判定風(fēng)險(xiǎn)等級（如高風(fēng)險(xiǎn)事件需立即處置）。危險(xiǎn)與可操作性分析（HAZOP）：針對機(jī)場運(yùn)行流程（如航空器地面保障、旅客登機(jī)流程），通過“引導(dǎo)詞+工藝參數(shù)”的組合分析，識別流程漏洞（如加油作業(yè)時(shí)的靜電防護(hù)缺失）。（二）定量評估：量化風(fēng)險(xiǎn)演化規(guī)律故障模式與影響分析（FMEA）：對關(guān)鍵設(shè)備（如跑道燈光系統(tǒng)、行李分揀機(jī)）的故障模式進(jìn)行枚舉，計(jì)算“風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先級數(shù)（RPN）=發(fā)生概率×嚴(yán)重度×可探測度”，優(yōu)先整改高RPN的故障點(diǎn)。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型：結(jié)合歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)監(jiān)測信息，動(dòng)態(tài)更新風(fēng)險(xiǎn)事件的發(fā)生概率（如雷暴天氣下，跑道入侵風(fēng)險(xiǎn)的概率提升系數(shù)），解決不確定性條件下的風(fēng)險(xiǎn)評估難題。大數(shù)據(jù)預(yù)測建模：基于長周期運(yùn)行數(shù)據(jù)，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)趨勢（如節(jié)假日旅客高峰時(shí)段的安檢擁堵風(fēng)險(xiǎn)）。三、實(shí)踐應(yīng)用與體系優(yōu)化（一）典型場景的風(fēng)險(xiǎn)處置以“跑道FOD監(jiān)測與處置”為例：某機(jī)場通過FOD雷達(dá)與視覺識別系統(tǒng)，實(shí)時(shí)定位跑道異物（如金屬碎片、鳥類尸體），結(jié)合航空器起降計(jì)劃，定量評估FOD對航空器輪胎、發(fā)動(dòng)機(jī)的損傷概率，啟動(dòng)“跑道檢查車快速處置+航班起降動(dòng)態(tài)調(diào)整”的響應(yīng)流程，將風(fēng)險(xiǎn)后果控制在“輕微”等級。（二）體系優(yōu)化的關(guān)鍵方向動(dòng)態(tài)評估模型迭代：結(jié)合5G、邊緣計(jì)算技術(shù)，實(shí)現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳輸與評估模型的在線更新（如根據(jù)實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)調(diào)整雷暴天氣下的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重）?？绮块T協(xié)同機(jī)制：建立“機(jī)場管理機(jī)構(gòu)-空管-航空公司-安檢”的風(fēng)險(xiǎn)信息共享平臺，打破數(shù)據(jù)壁壘（如共享航空器維修記錄與機(jī)場跑道狀態(tài)數(shù)據(jù)），提升風(fēng)險(xiǎn)識別的全面性。人員能力建設(shè)：通過“情景模擬+案例復(fù)盤”的培訓(xùn)模式，提升一線人員的風(fēng)險(xiǎn)感知能力（如安檢員識別新型違禁品的能力、塔臺管制員處置跑道入侵的決策效率）。結(jié)論機(jī)場運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測與評估是一項(xiàng)系統(tǒng)性工程，需以“全域監(jiān)測、科學(xué)評估、