第65章 用数据说话(1/2)
第六十五章:用数据说话
后天下午的技术交流会,像一颗投入心湖的预定石子,让刘糯宁接下来两天的生活,充满了既紧张又专注的张力。她不再是那个按部就班整理数据、等待审核的分析员,而像是一个即将登上小型专业法庭的陈述者,需要为自己的观察、推理和尚未完全成熟的结论,准备一份经得起推敲的“证词”。
时间变得异常宝贵。她重新梳理了关于“西南扇区午后对流天气下冲突风险诱因”的全部数据、图表和分析过程。重点打磨了“程序生疏潜在风险”这一部分。她将最初那个基于单一异常案例的猜想,扩展成一个更系统的分析框架:
1. 数据筛选:明确界定“首次\/低频率执行复杂程序”的操作定义(如过去x个月内执行次数低于y次),并从历史数据库中提取出符合该条件的航班样本。
2. 偏差量化:建立航迹偏差的量化指标(如与标准航迹的水平偏离距离、垂直高度误差、转弯时机滞后等),并对比“生疏航班”与“熟练航班”在这些指标上的统计分布差异。
3. 情境叠加分析:将天气条件(对流指数、风切变概率)、流量密度、时段(如午后疲劳期)等因素作为分层变量,分析“生疏航班”的航迹偏差及引发间隔告警的风险,在不同情境下的变化趋势。
4. 案例回溯:除了最初发现的那个“异常值”案例,她又从历史数据库中找到了另外三起虽未构成危险接近、但间隔异常紧张的案例,其中两架涉事航班都被标注有“飞行员新放单”或“首飞该航线”等相关备注。她将这些案例的详细数据(脱敏后)作为辅助证据。
她将这些内容整理成一份简洁明了的演示文稿,每一页都力求数据清晰、逻辑链完整、结论措辞谨慎,大量使用“数据显示”、“相关性趋势”、“可能暗示”、“值得关注”等限定性语言。她知道,面对的都是资深专家和调查组成员,任何夸大或武断的表述都只会适得其反。
谭工在这期间给予了她最大的支持和空间。他不再只是布置任务或提问引导,而是主动帮她复核一些复杂的查询脚本逻辑,提醒她注意某些数据源的潜在局限性,甚至在演示文稿的视觉呈现上给出专业建议。“重点突出数据趋势和你的分析逻辑,结论部分留出讨论余地。”这是他反复强调的。
李主任也在会议前一天特意把她叫去,简短叮嘱了几句:“放平心态,就当是一次专业讨论。你是基于数据提出观察,不是去做事故鉴定。把你想说的、能证实的,清晰表达出来就行。调查组的人问问题可能会比较直接,就事论事回答,不知道的就说需要进一步研究。”
这些叮嘱让刘糯宁安心不少。她明白自己的角色:一个从特定数据视角发现异常信号的分析员,为调查提供一条可能的线索,而非裁决者。
会议当天下午,刘糯宁提前二十分钟到达指定的中型会议室。椭圆形的会议桌旁已经坐了几个人,除了李主任和那位运行管理干部(介绍后知道是空管部负责安全质量的赵副部长),还有三位她不认识的专家:两位来自局安全技术处,一位是航空公司的资深飞行性能工程师。调查组方面来了两人,一位是技术调查员,另一位是资深人为因素专家。谭工也作为技术保障室代表出席。
气氛比预想的要松弛一些,更像一次跨部门的技术研讨。大家面前都摆着刘糯宁提前提交的演示文稿打印件和初步数据摘要。看到她进来,赵副部长微笑着示意她坐在投影仪旁边的座位上:“小刘,别紧张。今天我们主要是听听你的分析思路,一起看看这条线索有没有深入挖掘的价值。”
会议开始。刘糯宁深吸一口气,点开了演示文稿。最初的几分钟,她的声音还有些紧绷,但随着讲解进入熟悉的数据和图表,她逐渐沉浸其中,语速平稳下来,目光在屏幕和与会者之间移动,努力让表述既专业又清晰。
她首先简要介绍了整体研究项目的背景和目的,然后快速切入“程序生疏”风险这一部分。她展示了筛选“生疏航班”的标准和样本规模,呈现了“生疏”与“熟练”航班在平均航迹偏差值上的对比柱状图,以及偏差值在不同天气和流量情境下的分布变化热力图。接着,她重点讲解了那几个回溯案例,将航班轨迹与标准程序线叠加展示,标出了偏差明显的节点,并关联了当时的气象数据和管制记录片段。
“……综合以上数据分析,我们认为,‘飞行员对特定复杂离场程序的低熟悉度’可能构成一个潜在的隐性风险因素。这种风险在常规条件下或许不明显,但当与午后对流天气导致的轻度颠簸、注意力分散,或高流量带来的间隔余度紧缩等情境因素叠加时,可能放大航迹偏差,进而增加与相邻航线飞行器发生间隔异常甚至冲突的概率。”刘糯宁总结道,声音清晰,“需要强调的是,这目前是基于历史数据的相关性观察和初步假设,并非确定的因果关系。但它提示我们,在风险识别和防控中,除了传统因素,或许也需要关注‘人-程序-环境’交互界面上的这种微妙脆弱性。”
讲解完毕,会议室里安静了几秒,只有翻动纸页的沙沙声。
“很有意思的角度。”那位人为因素专家率先开口,他推了推眼镜,“你提到的‘程序生疏’,在人为因素研究里,可以归为‘情境意识’(situation awareness)和‘工作负荷’(workload)交互影响的一个子项。特别是对于带有严格高度限制或复杂航径点的程序,飞行员在首次或初期执行时,认知资源会更多分配在程序记忆和精确执行上,对整体态势的监控和意外偏差的修正能力可能暂时性下降。你数据里显示的偏差趋势,与这个理论模型是吻合的。”
技术调查员接着提问,问题非常具体:“刘工,你定义‘复杂程序’的依据是什么?是管制员的主观评价,还是有客观的量化指标,比如航路点数量、转弯角度、高度限制频率?”
刘糯宁早有准备:“我们初步参考了局里发布的《程序复杂性评估指引(试行版)》中的部分量化指标,如航段转折点密度、高度\/速度限制点的频次,并结合了部分资深管制员和飞行教员的定性访谈反馈,综合划定了几个高风险程序模板。目前还在完善更客观的评估模型。”
航空公司的那位工程师则更关注实际运行:“从我们飞行部的角度,新机型改装或新航线开飞,确实有带飞和检查程序。但像这种对特定离场程序的‘生疏’,在日常训练和检查中可能覆盖不到那么细。你的分析提醒我们,是否需要在某些特殊程序的初始运行阶段,加强监控或给予更明确的提示?比如在飞行计划或放行讲解中特别标注?”
安全技术处的专家则追问数据细节:“你提到的几个回溯案例,间隔异常发生时,管制员的指令记录有没有显示他们察觉到了异常?或者,有没有尝试进行干预但效果不佳?”
本章未完,点击下一页继续阅读。