为探究机场飞行区外来物( FOD) 入侵安全风险，集成事故树分析( FTA) 和贝叶斯网 络( BN) ，构建风险致因分析模型; 运用 FTA 分析 FOD 入侵的风险致因结构，结合 BN 表达风险的多 模态性，通过 FTA 的结构推理和 BN 的双向推理分析、诊断和评价系统风险。研究结果表明: 从系统 的致险结构来看，违章因素的位置最关键; 从系统的敏感性来看，道面破损、航班流量因素最敏感，2 个节点最危险状态发生概率分别提升 3. 7%、0. 43%即可导致顶事件发生; 从系统的贡献度来看，违章、技能欠缺节点贡献最大，2 个节点处于最危险状态时，顶事件发生概率最高，分别为 4. 18%、 1. 50%。样本机场FOD 入侵发生概率为 0. 13%，增加飞行区作业人员的经验更能有效降低 FOD 入 侵事件发生的概率。
结 论： 1) 将 FTA 与 BN 相结合，可表达风险系统的致 因结构及风险的不确定性和多模态性，弥补单一方 法的缺陷，提高建模的科学性，提升多模态下复杂系 统风险分析的准确性。 2) 从系统的致险结构来看，违章、航班流量、任务分派的位置最关键; 从系统的敏感性来看，道面破损、航班流量因素最敏感，2个节点最危险状态概率分别提升 3. 57%、0. 43%即可导致顶事件发生; 从系统的贡献度来看，违章、技能欠缺节点贡献最大， 2个节点处于最危险状态时，顶事件发生概率最高，分别为 4. 18%、1. 50%。样本机场 FOD 入侵事件发 生的概率为 0. 14%，增加飞行区作业人员的经验能 最有效地降低样本机场 FOD 入侵事件的概率。 3) 上述研究依然存在不足之处。对服从多模态分布的根节点状态划分为安全、轻危、中危、高危， 状态越多条件概率的确定则越复杂，但若将状态划分更为精细，则能提高研究结果的准确性，未来需进一步研究改进方法。
本文发表于《中国安全科学学报》2021年第6期。