□ 中國(guó)民航科學(xué)技術(shù)研究院 霍志勤/文
航空安全管理中,常常面臨復(fù)雜的認(rèn)知和決策問題,在有限的數(shù)據(jù)或信息條件下,客觀上需要對(duì)抗、克服直覺的偏見。這些問題常常涉及隨機(jī)事件出現(xiàn)可能性的量度,無疑在概率論的范疇。本文以概率論為理論基礎(chǔ),探討隨機(jī)思想在民航業(yè)的應(yīng)用,闡述航空安全必然性和偶然性的對(duì)立統(tǒng)一,從理性角度解釋典型民航安全規(guī)律,旨在建立航空安全管理概率思維能力,探索概率推理和概率決策的知識(shí)和智慧。
航空安全既涉及不確定性又關(guān)乎隨機(jī)性。
有一類現(xiàn)象,在一定條件下必然發(fā)生,例如航空器在空中停車必然下墜,大于臨界迎角勢(shì)必進(jìn)入失速狀態(tài),此乃確定性現(xiàn)象。而不確定性現(xiàn)象,指在一定條件下試驗(yàn)或觀察之前不知道可能出現(xiàn)結(jié)果的選項(xiàng),更無法預(yù)知結(jié)果,例如蘇城空難中3套液壓系統(tǒng)全部失效航空器會(huì)發(fā)生什么情況?“5·12”汶川地震對(duì)民航西南空管局管制中心的影響?川航“5·14”航班風(fēng)擋玻璃脫落后會(huì)遭遇什么?
還有一類現(xiàn)象,雖然事先不知道具體結(jié)果,但知道結(jié)果的選項(xiàng),在大量重復(fù)試驗(yàn)中結(jié)果具有統(tǒng)計(jì)規(guī)律,稱為隨機(jī)現(xiàn)象。例如拋出一枚硬幣雖然不知道是正面還是反面朝上但必居其一,又如航班在首都機(jī)場(chǎng)進(jìn)場(chǎng)接收通播(ATIS)前不知道進(jìn)近方式和落地跑道但是結(jié)果肯定在若干選項(xiàng)之中,落地后是??拷鼨C(jī)位還是遠(yuǎn)機(jī)位、如果是近機(jī)位又是幾號(hào)廊橋,都是有選項(xiàng)的。
所以,不確定性和隨機(jī)性最大的區(qū)別在于:事件可能出現(xiàn)的結(jié)果是否可知。不確定性是樣本空間不確定,更不知道下一次會(huì)出現(xiàn)哪個(gè)結(jié)果。隨機(jī)性是樣本空間確定,不知道下一次會(huì)出現(xiàn)哪個(gè)結(jié)果。不知道可能的結(jié)果,就很難深入研究。只有知道全部可能的結(jié)果,才能分析它們的概率。概率論研究的是隨機(jī)性,而不是不確定性。包括民航業(yè)在內(nèi),面對(duì)不確定性,往往需要災(zāi)難備援或應(yīng)急策略。
率:在一定條件下的比值,可以是不同量綱的數(shù)之比。
在概率論中,拋1000次硬幣,600次正面朝上,稱正面朝上的頻率是0.6。如果將拋硬幣的次數(shù)增加到足夠大時(shí),發(fā)現(xiàn)正面朝上的頻率逐漸趨于穩(wěn)定,這個(gè)值是0.5,是概率。由此可見,頻率和概率是不同的概念。事件的概率是一個(gè)確定的客觀的常數(shù),頻率是有限次數(shù)的試驗(yàn)所得的結(jié)果。當(dāng)試驗(yàn)次數(shù)少時(shí),頻率的大小是波動(dòng)的,當(dāng)試驗(yàn)次數(shù)大時(shí),頻率穩(wěn)定在概率附近。隨著數(shù)據(jù)的增加,頻率接近概率的可能性越來越大,數(shù)學(xué)上稱之為“依概率收斂”。當(dāng)然,事件的概率常常用頻率予以估計(jì)?!案怕省焙汀邦l率”都應(yīng)是沒有量綱的數(shù)值,取值區(qū)間是[0,1]。
頻次:?jiǎn)挝粫r(shí)間內(nèi)出現(xiàn)的次數(shù)。
在國(guó)際民航安全領(lǐng)域,空中航空器與地面障礙物相撞的安全水平應(yīng)小于10-7。這是一個(gè)安全指標(biāo),民航業(yè)習(xí)慣稱之為“概率”,并不合適,準(zhǔn)確說是一個(gè)“頻率”。當(dāng)然它也是一個(gè)“率”,指航空器每一千萬架次的飛行中與地面障礙物相撞的次數(shù)不超過一次??罩泻娇掌髦g相撞的目標(biāo)安全水平(TLS)是小于1.5×10-8次/飛行小時(shí)。這里,“次/飛行小時(shí)”,稱為“頻次”為宜,稱為“率”亦可。國(guó)際民航組織Doc 9859(安全管理手冊(cè))中,安全績(jī)效指標(biāo)常常用“率”來刻畫,如“x次跑道侵入/1000次起降”,當(dāng)然“x次跑道侵入/1000次起降”也是“頻率”。我國(guó)民航航空安全方案(SSP)中使用事故率(x次事故/100萬架次)、億客公里死亡率和每?jī)|機(jī)載人次的死亡率等量化指標(biāo)確定安全指標(biāo)體系,皆為“率”,x次事故/100萬架次也可稱為“頻率”。民航從業(yè)人員還常常聽到類似這樣的說法:“世界民航致命事故的概率是百萬分之0.5”“中國(guó)民航致命事故的概率是百萬分之0.11”,與其說是“概率”不如說是“頻率”或“率”更為恰當(dāng)。
在航空安全領(lǐng)域,尤其是涉及人的因素時(shí),“墨菲定律”耳熟能詳:“但凡有可能出錯(cuò)的地方,就一定會(huì)出錯(cuò)。”這種“偶然中蘊(yùn)含著某種必然”的現(xiàn)象是可以被證明的。在重復(fù)實(shí)驗(yàn)中,只要存在大于零的概率(即便該概率極?。┣也僮鞔螖?shù)足夠多,事件發(fā)生是必然的。
風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)公式為:R=P×S,式中R為風(fēng)險(xiǎn),P為概率(頻率),S為嚴(yán)重程度。“墨菲定律”關(guān)注的僅僅是小概率事件發(fā)生的必然性,不涉及事件后果的嚴(yán)重程度。如果嚴(yán)重程度低,風(fēng)險(xiǎn)可忽略。如果嚴(yán)重程度高,則不可心存僥幸,例如,一些高原機(jī)場(chǎng)桌面跑道,沒有足夠的跑道端安全區(qū)(RESA),即便發(fā)生飛機(jī)沖出跑道的概率小,但是一旦發(fā)生則嚴(yán)重程度是災(zāi)難性的,這類危險(xiǎn)源不可輕易容忍,建議安裝跑道攔阻系統(tǒng)(EMAS),控制風(fēng)險(xiǎn)。
有的民航企事業(yè)單位連續(xù)發(fā)生安全事件,安全管理者只是覺得運(yùn)氣差,不從系統(tǒng)上進(jìn)行改進(jìn),寄希望于“否極泰來”。民航業(yè)內(nèi)還常常聽到一種擔(dān)憂,例如:“上一個(gè)安全周期是5000萬飛行小時(shí),我們已經(jīng)突破了這個(gè)數(shù)據(jù),目前正處于事故高發(fā)期?!边@些都是不符合概率論的“補(bǔ)償思維”,如同一個(gè)賭徒重復(fù)拋硬幣,連續(xù)多次反面朝上,錯(cuò)誤認(rèn)為:下一次正面朝上的機(jī)會(huì)較大?!靶?shù)定律”認(rèn)為,小樣本和大樣本的經(jīng)驗(yàn)均值具有相同的概率分布,于是將從大樣本中得到的結(jié)論錯(cuò)誤地移植到小樣本中,這違反了概率論中的“大數(shù)定律”。當(dāng)然,有的賭徒是逆向思維:既然前幾次都是反面朝上,下一次很可能還是反面朝上。須知,獨(dú)立事件之間并不會(huì)相互影響。
事實(shí)上,如果樣本數(shù)量比較小,那么極端情況都可能出現(xiàn)。相對(duì)“大數(shù)定律”而言,人們的生活以及民航安全管理更加容易對(duì)“小數(shù)定律”產(chǎn)生印象,濫用典型事件,信奉小樣本,造成以偏概全的誤判。
“大數(shù)定律”不會(huì)對(duì)已經(jīng)發(fā)生的情況進(jìn)行補(bǔ)償,而是利用大量的正常數(shù)據(jù),削弱部分異常數(shù)據(jù)的影響。正常數(shù)據(jù)越多,異常數(shù)據(jù)的影響就越小,直到小到可以忽略不計(jì)。而且整體不會(huì)對(duì)局部進(jìn)行補(bǔ)償,而是通過均值回歸對(duì)局部起作用,如果一個(gè)數(shù)據(jù)和它的正常狀態(tài)偏差很大,那么它向正常狀態(tài)回歸的概率就會(huì)變大。那些特殊、異常、極端的數(shù)據(jù)狀態(tài)沒法長(zhǎng)期持續(xù)。
只有在數(shù)據(jù)無限的情況下,隨機(jī)事件的概率才滿足“大數(shù)定律”。但無限是個(gè)數(shù)學(xué)概念,現(xiàn)實(shí)中不存在無限。民航從業(yè)者沒有“上帝”視角,觀察到的數(shù)據(jù)往往都是局部,很難看見符合“大數(shù)定律”的整體。航空安全中的事故頻率也都是局部的。無論一家航空公司記錄了多少次飛行數(shù)據(jù),都是有限次數(shù)的。當(dāng)數(shù)據(jù)量少的時(shí)候,事件發(fā)生頻率可能和真實(shí)概率相差很大。
民航應(yīng)崇尚安全管理體系和堅(jiān)持長(zhǎng)期主義,這正是賭場(chǎng)莊家的概率思維模式。在安全管理體系(SMS)的摸索、建設(shè)和完善過程中發(fā)生不安全事件,也比毫無章法誤打誤撞僥幸避免不安全事件的發(fā)生,更有價(jià)值。民航安全管理的概率思維就是把局部的隨機(jī)轉(zhuǎn)化成整體的確定性,克服短期波動(dòng)的影響,用長(zhǎng)期視角來看待安全管理。
“黑天鵝”一般是指那些發(fā)生概率小但后果嚴(yán)重的風(fēng)險(xiǎn)事件,一旦發(fā)生其影響足以顛覆以往任何經(jīng)驗(yàn),不可預(yù)測(cè)。例如1983年8月31日大韓航空公司KE007航班被前蘇聯(lián)空軍擊落;2001年9月11日基地組織在美國(guó)劫持4個(gè)航班發(fā)動(dòng)恐怖攻擊;2014年3月8日馬航MH370航班在南印度洋失蹤。
“灰犀?!北扔靼l(fā)生概率大且后果嚴(yán)重的風(fēng)險(xiǎn)事件,這類風(fēng)險(xiǎn)有發(fā)生變化或被干預(yù)的可能,可預(yù)測(cè)。例如國(guó)際民航界將“可控飛行撞地”“空中失控”“跑道安全”等列為需要重點(diǎn)關(guān)注的風(fēng)險(xiǎn)類別,正是“灰犀?!钡乃季S模式。
作為無法預(yù)知的意外事件,“黑天鵝”意味著不確定性,不在已有的樣本空間里,沒法計(jì)算它的概率,只有它發(fā)生了才會(huì)進(jìn)入樣本空間,其概率才能被計(jì)算或估計(jì)。而作為可以預(yù)見的潛在風(fēng)險(xiǎn),“灰犀?!笔且阎?,是隨機(jī)事件,它很可能發(fā)生,只是不知道什么時(shí)候發(fā)生,這當(dāng)然應(yīng)是民航安全管理和運(yùn)行人員的關(guān)注重點(diǎn)。
民航安全管理,涉及到正向預(yù)防(例如危險(xiǎn)源識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)緩解)和逆向改進(jìn)(例如安全事件調(diào)查)。
對(duì)于知道“原因”去推測(cè)某個(gè)“結(jié)果”的過程,本質(zhì)上和擲骰子、拋硬幣是一樣的。這類概率問題是“正向概率”,適用全概率公式,化整為零,利用條件概率將復(fù)雜事件分割為若干互不相容的簡(jiǎn)單事件概率的求和問題。假設(shè)導(dǎo)致某類安全事件結(jié)果A的原因有B1,B2,B3……Bn,則A發(fā)生的概率:
以上,A是目標(biāo)事件,或稱為“結(jié)果”,公式的本質(zhì)是概率的加法公式和乘法公式的綜合運(yùn)用,以“因Bi”為權(quán)重,對(duì)各“因”下條件概率P(A|Bi)的加權(quán)平均。全概率公式的“全”指的是對(duì)“結(jié)果”有貢獻(xiàn)的全部“原因”,不能遺漏。
對(duì)于“結(jié)果”已經(jīng)發(fā)生去推測(cè)背后的“原因”,則可以利用概率論中的貝葉斯公式。傳統(tǒng)頻率法視概率為特定事件無限重復(fù)的發(fā)生數(shù)量比,而貝葉斯哲學(xué)認(rèn)為概率并不是客觀存在的,它是個(gè)體對(duì)隨機(jī)性的量化體驗(yàn)。即使在數(shù)據(jù)很少的情況下也可以進(jìn)行推測(cè),隨著數(shù)據(jù)量的增大,推測(cè)會(huì)越來越準(zhǔn)確。先設(shè)定先驗(yàn)概率,通過給定的信息來設(shè)定條件概率,再將先驗(yàn)概率轉(zhuǎn)化為后驗(yàn)概率,后驗(yàn)概率=先驗(yàn)概率×調(diào)整因子,從而激發(fā)新的認(rèn)知。已知在事件結(jié)果A發(fā)生的情況下,則促成因素是Bi的概率:
例如,A320機(jī)隊(duì)在某高高原機(jī)場(chǎng)02號(hào)跑道進(jìn)近著陸的QAR監(jiān)控表明,當(dāng)飛機(jī)穩(wěn)定進(jìn)近時(shí),飛機(jī)結(jié)束滑跑沖程時(shí)距離跑道末端150米以上的概率為90%,而當(dāng)飛機(jī)不穩(wěn)定進(jìn)近時(shí),結(jié)束滑跑沖程時(shí)距離跑道末端150米以上的概率為30%。統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn),該機(jī)型在該機(jī)場(chǎng)02號(hào)跑道穩(wěn)定進(jìn)近的概率為75%。某公司一架A320結(jié)束滑跑沖程時(shí)距離跑道末端225米,試問該機(jī)穩(wěn)定進(jìn)近的概率是多少呢?設(shè)A為事件“落地結(jié)束滑跑沖程距離跑道末端150米以上”,B為事件“穩(wěn)定進(jìn)近”。已知
穩(wěn)定進(jìn)近的概率0.75,是由以往數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得到的,是先驗(yàn)概率,而在得到該航班落地信息之后再重新加以修正的穩(wěn)定進(jìn)近概率0.9,是后驗(yàn)概率。有了后驗(yàn)概率,就能對(duì)穩(wěn)定進(jìn)近的情況有進(jìn)一步的認(rèn)識(shí)。當(dāng)然,條件概率只代表統(tǒng)計(jì)意義上的相關(guān)性,并不能說明該航班一定是穩(wěn)定進(jìn)近。在調(diào)查中一旦直接證據(jù)缺失,它就是一個(gè)極佳的推斷工具。在安全調(diào)查的結(jié)論中,國(guó)際上一般都會(huì)使用“可能(probably)”的字眼,留有余地,值得推崇。
在安全調(diào)查中,貝葉斯并不是局限于一次推理,可以是個(gè)反復(fù)的過程。每獲取一個(gè)新信息,就進(jìn)行一次推理,得到一個(gè)新判斷,要么進(jìn)一步證實(shí),鞏固判斷;要么削弱判斷,對(duì)之前的判斷進(jìn)行調(diào)整。2009年11月28日,一架MD11在上海浦東機(jī)場(chǎng)沖出跑道,初期不少專家依據(jù)既往經(jīng)驗(yàn)推測(cè)事故原因?yàn)楹桨喑d,并非毫無道理,隨著調(diào)查發(fā)現(xiàn)的事實(shí),最終認(rèn)為最有可能的原因是機(jī)組操作失誤。貝葉斯推理框架下,概率是對(duì)信心的度量,不是對(duì)客觀世界的描述。不斷微調(diào),保持開放和積累,結(jié)果一定會(huì)和真實(shí)狀況越來越接近。這種機(jī)理和調(diào)查員的人腦思維方式非常相似。
安全調(diào)查過程中,信息越充分,結(jié)果越可靠。結(jié)論隨事實(shí)發(fā)生改變,不斷逼近真相。當(dāng)然,先驗(yàn)概率P(A)的設(shè)置越貼近現(xiàn)實(shí)越好,方法有三:一是相信歷史數(shù)據(jù);二是參考專家意見;三是平均設(shè)置概率。
調(diào)整因子必須客觀。貝葉斯公式右邊的“調(diào)整因子”,即P(B|A)/P(B)由P(B|A)和P(B)這兩個(gè)數(shù)組成,必須找到具體的客觀值,不能隨意設(shè)定。
航空安全中,最重要的概率分布是正態(tài)分布和冪律分布,如圖1所示,橫坐標(biāo)代表隨機(jī)變量的取值,縱坐標(biāo)代表發(fā)生的概率。
正態(tài)分布,也稱常態(tài)分布,又名高斯分布。一般來說,如果一個(gè)變量接受諸多微小的獨(dú)立隨機(jī)因素的影響,那么這個(gè)變量極可能呈正態(tài)分布。例如,基于性能導(dǎo)航(PBN)運(yùn)行的總系統(tǒng)誤差由航徑定義誤差、導(dǎo)航系統(tǒng)誤差和飛行技術(shù)誤差組成,三者相互獨(dú)立,總系統(tǒng)誤差呈正態(tài)分布。若隨機(jī)變量X服從數(shù)學(xué)期望為μ、方差為σ2的正態(tài)分布,記為N(μ,σ2)。正態(tài)曲線呈鐘型,兩頭低,中間高。期望值μ 決定了其平均位置,其標(biāo)準(zhǔn)差σ 決定了分布的幅度。民航生產(chǎn)與科學(xué)實(shí)驗(yàn)中很多隨機(jī)變量都可以近似地用正態(tài)分布來描述。例如,PBN運(yùn)行時(shí),定位精度就是按照2σ 的正態(tài)分布來確定的,表示航空器在至少95%的飛行時(shí)間在給定的定位點(diǎn)容差范圍以內(nèi)。Ⅰ類儀表著陸系統(tǒng)(ILS)的精度在DH處容忍2σ 誤差,即側(cè)向18.4米,垂直4.1米。機(jī)場(chǎng)廊橋被航空器占用的時(shí)間也是服從正態(tài)分布的。B777從北京首都機(jī)場(chǎng)到法國(guó)戴高樂機(jī)場(chǎng)的空中飛行時(shí)間也服從正態(tài)分布。
正態(tài)分布意味著偏差不大,絕大部分事件圍繞著均值(期望)對(duì)稱分布,不會(huì)包含特別極端的事件。例如:進(jìn)場(chǎng)飛機(jī)在某機(jī)場(chǎng)04號(hào)跑道平均接地點(diǎn)距離跑道入口280米、標(biāo)準(zhǔn)差為50米,則68.27%的飛機(jī)接地點(diǎn)距離跑道入口介于(230,330)米之間,95.44%的飛機(jī)接地點(diǎn)距離跑道入口介于(180,380)米之間,99.73%的飛機(jī)接地點(diǎn)距離跑道入口介于(130,430)米之間。
正態(tài)分布曲線及面積分布圖非常清晰的展示了重點(diǎn)區(qū)域,占68.27%,是主體,需要重點(diǎn)關(guān)注,此外95.44%甚至99.73%的區(qū)域則展示了其全面性。正態(tài)分布是升級(jí)民航安全管理重要的方法論,對(duì)理論和實(shí)踐有較強(qiáng)指導(dǎo)意義。民航安全管理紛繁復(fù)雜,在千頭萬緒中不抓住主要矛盾,就會(huì)陷入無限瑣碎之中,抓住重點(diǎn)才能綱舉目張。六西格瑪理論和方法是正態(tài)分布理論在質(zhì)量管理方面的應(yīng)用。
對(duì)于一個(gè)隨機(jī)事件,數(shù)學(xué)期望描述的是長(zhǎng)期價(jià)值,方差是隨機(jī)結(jié)果圍繞數(shù)學(xué)期望的波動(dòng)范圍。方差越大,說明波動(dòng)性越大。一類安全隨機(jī)事件的方差越大,可能的結(jié)果離期望值越遠(yuǎn),就說明風(fēng)險(xiǎn)越大,航空安全管理的目標(biāo)就是期望更高,方差更小。
冪律分布的函數(shù)為:y=cx-r,其中x,y是正的隨機(jī)變量,c,r均為大于零的常數(shù)。其函數(shù)形狀是一個(gè)不斷下降的曲線,數(shù)據(jù)波動(dòng)大,從峰值開始急速下降,后面拖著一個(gè)長(zhǎng)長(zhǎng)的尾巴,因此也稱長(zhǎng)尾分布。冪律分布的影響因素并非獨(dú)立,通常以正反饋的形式出現(xiàn),絕大多數(shù)事件的規(guī)模很小,只有少數(shù)事件的規(guī)模相當(dāng)大。
“帕累托法則”(“二八定律”)以及“馬太效應(yīng)”,都是冪律分布的體現(xiàn)。民航領(lǐng)域也常說:80%的事故集中發(fā)生在20%的飛行員身上。航空事故的網(wǎng)絡(luò)傳播效應(yīng)、劫機(jī)事件、空中交通延誤、航空安全信息報(bào)告、運(yùn)輸機(jī)場(chǎng)的吞吐量、機(jī)場(chǎng)的航線網(wǎng)絡(luò)的通達(dá)性等都遵循冪律分布。
正態(tài)分布下,概率小的事件可忽略;在冪律分布下,需要關(guān)注大概率事件,有時(shí)還需要重視罕見事件。雪崩是典型的冪律分布,其核心是臨界狀態(tài)下細(xì)節(jié)的作用被無限放大(正反饋),一個(gè)本來只限于局部的小微因素在臨界態(tài)下擴(kuò)散到全局。在世界民航的歷史上,一個(gè)細(xì)節(jié)的疏忽,導(dǎo)致一個(gè)航空公司的倒閉、重組,并不鮮見,但這很難有效預(yù)測(cè)。
冪律分布給航空安全管理的啟示:(1)不要被平均數(shù)的假象蒙蔽。(2)按照安全管理的價(jià)值分配資源。(3)對(duì)一件事情起決定作用的,往往是少數(shù)幾個(gè)因素,而其他大部分的因素都無關(guān)緊要。(4)雖然極端數(shù)據(jù)出現(xiàn)的概率很低,但這個(gè)概率永遠(yuǎn)不會(huì)趨于0。其中,(3)和(4)是矛盾的,視場(chǎng)景取舍。
結(jié)語:
1.從相關(guān)概念的辨析入手,剖析了“墨菲定律”“賭徒謬誤”“大數(shù)定律”的數(shù)理邏輯,探討了民航業(yè)防范“黑天鵝”與“灰犀?!钡牟呗裕榻B全概率公式及貝葉斯公式在安全生產(chǎn)因果關(guān)系中的應(yīng)用,并基于正態(tài)分布和冪律分布給出安全管理思想。
2.局部什么時(shí)間什么地點(diǎn)發(fā)生事故或征候,是隨機(jī)的,是淺層次的,但整體上民航系統(tǒng)的事故率、征候率、事故數(shù)量等,卻是大致確定性的,是深層次的。相信安全管理體系建設(shè),持續(xù)改進(jìn),堅(jiān)持長(zhǎng)期主義,就是概率思維的體現(xiàn)。
3.無論是安全管理者還是運(yùn)行人員,都需要遏制直覺的偏見,用概率思維的理性對(duì)抗直覺。提升民航安全水平,就是要?jiǎng)?chuàng)造有利條件,增大條件概率。