基于复杂网络的两栖水上飞机起降安全风险演化

2019-09-23肖琴，罗帆

复杂系统与复杂性科学 2019年2期

肖琴，罗帆

(武汉理工大学管理学院，武汉，430070)

0 引言

近年来，随着国家对通航发展力度的加大，水上飞机尤其是两栖水上飞机在中国迎来了重大的发展机遇，然而频发的水上飞机安全事故在一定程度上阻碍了其发展。通过对国内外近几年水上飞机事故统计报告的分析可知，事故多发生于起降阶段，导致事故的风险因素错综复杂，事故往往是多种因素共同作用的产物，风险因素间的不同作用方式会导致两栖水上飞机起降阶段的风险发生变化。因此，开展两栖水上飞机起降安全风险演化的研究具有重要的意义。

目前，少数学者对水上飞机起降安全风险进行了探究，翁建军等通过人机工程理论识别了起降阶段水上飞机与船舶碰撞的风险因素并探究了因素间的相互作用关系，运用集成决策实验室方法和解释结构模型法构建了碰撞风险因素的多阶梯结构模型[1]；此外，还运用元胞自动机构建了水上飞机与船舶港口异质交通流模型，用于降低水上飞机与船舶碰撞的风险[2]。Guo等人从人机环管4个方面构建了水上飞机起降阶段的风险指标体系[3]。张攀科等人结合集成故障树和贝叶斯网络方法，分析了水上飞机起降阶段水上机场航道冲突风险的关键影响因素[4]。肖琴等人通过扎根理论全面识别了两栖水上飞机起降安全的风险因素，并采用结构方程模型探究了风险因素间的作用路径[5]。已有的研究在研究内容上主要是从静态角度分析水上飞机起降安全的风险因素，缺乏从动态角度对起降安全风险演化的研究；在研究方法上主要集中在元胞自动机、贝叶斯、结构方程模型等传统方法，未考虑网络特征在两栖水上飞机起降安全风险演化中的作用。然而，两栖水上飞机起降安全受到众多风险因素的影响，且因素间存在复杂的作用关系，使得两栖水上飞机起降安全成为一个复杂的网络结构。因此，在研究两栖水上飞机起降安全时，风险因素组成的网络结构不可忽视。

基于此，本文运用复杂网络理论，针对两栖水上飞机起降特点及演化特征，基于现有研究，构建两栖水上飞机起降安全风险演化的有向加权网络模型，分析网络的度中心性、介数中心性、接近度中心性及三者综合值情景下的关键风险因素排序，指出网络的无标度特性，采用Matlab编程仿真分析网络的结构稳定性和性能稳定性随随机攻击和蓄意攻击节点比例的变化情况，对比分析度值攻击、介数值攻击、接近度中心性攻击及综合值攻击的鲁棒性效果，选取识别网络关键风险因素的方法，明确网络的关键风险因素并提出断链控制策略，以期在理论上丰富水上飞机安全风险的相关研究，弥补现有研究的不足，在实践上为正确认识、管理、控制水上飞机起降安全风险网络提供新思路。

1 理论基础

1.1 两栖水上飞机起降的特征分析

1)起降方式灵活

两栖水上飞机能同时满足水上和陆上的起降要求，起降方式灵活。起降过程中飞行员可根据当时的条件自行决定起降的方向和角度，使飞行员具有更多的自主选择权。这对飞行员的专业素质、技能及判断能力提出了更高的要求，在两种起降方式之间的转换也对飞行员的综合素质提出了更高的挑战。

2)目视飞行

两栖水上飞机的起降过程都是通过目视飞行来完成，因此对飞行员综合素质和能见度等气象条件提出了更高的要求。水上飞机在起降过程中要求能见度达到5公里及以上[3]。两栖水上飞机飞行员除了要掌握水、陆起降的技能外，还要具有敏锐的洞察力及应急反应能力以应对起降过程中可能遇到的突发状况，如在复杂水域起降时与船舶的冲突、在陆上起降时跑道状况不良等。

3)协调部门多

两栖水上飞机起降尤其是在水面上起降时，要与多个部门协调沟通。水上飞机在水面滑行时可以被当做船，为了保证航行的安全，需要与海事相关部门协调；水上飞机在空中时可以被作为飞机，需要与民航部门沟通，且整个起降过程中需要与空军和塔台管制员保持联系。由此可知，在水上飞机整个起降过程中涉及的沟通协调部门众多，这在一定程度上增加了起降过程中的沟通难度。

1.2 两栖水上飞机起降安全风险演化的特征分析

两栖水上飞机起降过程是一个受人员因素、设备设施因素、环境因素及管理因素4个子系统相互影响的开放复杂系统，四类风险因素间相互关联、相互作用，形成了一个复杂网络结构。将风险因素作为网络的节点，因素间的作用关系作为网络的边，由于风险因素间的影响关系具有一定的方向性，故形成了一个有向的复杂网络。两栖水上飞机起降安全风险演化具有如下特性：

1)复杂性

两栖水上飞机起降的过程中需要飞行员、管制员、民航部门、海事部门、通航企业内部的运行控制部门等众多人员参与，加大了起降过程中的不安全因素。两栖水上飞机起降安全风险网络中的风险因素众多且因素间的作用关系复杂，风险因素本身的变化也并非完全按照线性的方式变化，如飞行员失能、飞机结构设计不合理、飞机配载失衡等风险因素并不会随着时间的变化而呈现出线性变化的规律。此外，节点间的连接结构既非完全规则也非完全随机，且网络在时间和空间的演化过程中都会产生不同程度和不同类型的风险，其演化过程复杂。

2)小世界特性

3)无标度特性

两栖水上飞机起降过程中的直接责任主体是飞行员，因此与飞行员相关的风险因素，如飞行员失能、飞行员违规、飞行员技能不足等，在整个网络中起着重要的作用，其他风险因素均会通过对飞行员的影响进而影响起降安全，即与飞行员相关的主要风险因素会与很多其他风险因素有连接关系，大多数风险因素间的连接较少，表现出了“中心节点”的特性，满足无标度网络的特性。

综上所述，两栖水上飞机起降安全风险网络是一个典型的复杂网络，且满足无标度网络的特性，适合采用无标度网络模型对其风险演化过程进行研究。

1.3 复杂网络理论

20世纪60年代，Erdös和Rényi提出的随机图理论(Random Graph Theory)在数学上开创了复杂网络理论的系统性研究[28]。在接下来的几十年中，Milgram将随机图理论作为基本理论开展了实验研究，提出了“六度分离”假设，描述了人际关系的“小世界”特征[29]。然而随机图并不是真正意义上的复杂网络，学者们对复杂网络的研究始于Watts和Strogatz[6]的小世界模型(WS小世界网络模型)研究，接着Newman和Watts在WS小世界网络模型的基础上提出了NW小世界网络模型[30]。随后，Barabási和Albert通过对万维网的研究揭示了复杂网络的无标度特征[31]。

复杂网络可以用图G=(V,E)来表示，其中V表示节点的集合V={vi,i∈N}，E表示边的集合E={eij,i≠j,i,j∈N}，N为网络节点数，E中每条边都有V中一对点与之对应。如果任意点对(i,j)与(j,i)对应同一条边，则该网络为无向网络，否则为有向网络；如果每条边都被赋予权值，则该网络为加权网络，否则为无权网络，无权网络也可以被作为一种将每条边赋权值为1的特殊加权网络。

2 网络模型构建及特征分析

2.1 研究程序

两栖水上飞机起降安全风险演化及关键风险因素识别的研究程序如下：

1)根据已有研究结果中风险因素间的作用关系及路径系数，得到影响两栖水上飞机起降安全风险因素间的邻接矩阵。

2)根据邻接矩阵构建两栖水上飞机起降安全风险无标度网络拓扑结构模型。

3)分析网络中不同度量参数下风险因素的重要性排序情况。

4)分别分析随机攻击、度值攻击、介数值攻击、接近度中心性攻击及综合值攻击网络中同等比例的节点时，网络的性能鲁棒性和结构鲁棒性的变化情况，重复进行1 000次，取平均值作为最终结果。

5)选取对网络整体鲁棒性影响最小的攻击方式作为识别网络中关键风险因素的依据。

6)根据上一步选择方法中风险因素的排序识别网络中的关键风险因素，并制定控制这些关键风险因素的对策。

2.2 网络的拓扑结构

本文基于两栖水上飞机起降的过程——滑行、跑道加速或减速、升空或降落，从人-机-环-管4个方面分析得到影响起降安全的风险因素，并结合文献[5]梳理了两栖水上飞机起降安全风险事件间的作用关系(如表1)，以明确无标度网络中节点之间边的方向性；本文将文献[5]标准化后的路径系数作为节点之间的边权重系数，构建两栖水上飞机起降安全风险的复杂网络拓扑结构。

表1 两栖水上飞机起降安全风险事件Tab.1 Take-off and landing safety risk incidents of amphibious seaplane

根据风险因素间的逻辑关系及作用强度可构建风险因素之间的演化网络结构模型，本研究采用Pajek软件绘制网络的拓扑结构，通过计算可知在网络拓扑结构中共有38个节点和122条边，分别表示风险事件及其演化关系，形成风险演化链。两栖水上飞机起降安全风险的网络拓扑结构如图1所示。

由图1可知，两栖水上飞机起降安全风险网络包括3层节点：因素层、中间层、事故层，风险的演化过程包括两个阶段，即网络中因素层的节点会影响中间层事件节点，中间层事件节点风险的长期积累会导致起降安全风险的爆发。其中，因素层包括人的不安全行为、设备设施的不安全状态、环境的不安全条件、管理的缺失等方面的诸多因素；中间层反映的是次生风险事件，是由因素层的节点演化而产生，在人的不安全状态或环境的不安全条件下会导致起降安全事故的隐患；事故层表示的是正在发生或发生过的事故，如果上述次生风险事件不能得到有效控制，将会导致不同的严重后果。

图1 两栖水上飞机起降安全风险网络拓扑结构Fig.1 Topological structure of safety risk network

2.3 网络的特征分析

采用Pajek和Matlab软件对网络模型进行分析，得到整体网络的参数如表2所示。

表2 两栖水上飞机起降安全风险网络整体参数Tab.2 Overall parameters of the network

由表2可知，允许有循环的情况下网络的密度为0.084 5，不允许有循环的情况下网络的密度为0.086 8，即不管有无循环网络的密度都较低，表明两栖水上飞机起降安全风险演化网络紧密程度较低，风险因素的演化途径单一，相互间的作用关系一般；网络的平均度值为6.421 1，这表明网络中每一个风险因素平均与6个其他风险因素有直接作用关系，该结果符合复杂网络的小世界特性；两栖水上飞机起降安全风险网络的平均路径长度为2.880 8，说明一个风险因素只需要经过2.880 8的单位长度就能影响其他风险因素；该网络中最大距离(即网络直径)存在于是x7和x1之间为9，说明网络中的一个风险因素最多需要经过9步就能影响网络中的起降安全；网络的聚类系数为0.136 1，说明网络中风险事件之间的相互作用不明显，风险会在风险事件间相互传递，进而导致起降安全风险的变化；网络的全局效率值为0.826 0，该参数反映了网络中风险的传递速度，及网络的连通情况。网络的其他参数特征分析如下。

1)节点度及度分布

采用Pajek软件对网络中所有节点的度及出度和入度进行分析，具体结果如表3所示。

由表3可知，两栖水上飞机起降安全风险网络中，人员因素(x34)的度及入度的值最大，日常监督机制不完善(x29)和飞行员经验不足(x5)的出度最大。人员因素的度值最大表明在网络中人员因素节点最重要，在两栖水上飞机起降安全风险网络中，人是导致风险产生的最直接原因，因此在整个网络中处于最重要的地位，度分析结果符合实际情况。人员因素的入度最大，表明影响人员因素风险事件的途径较多，控制难度较大；日常监管机制不完善和飞行员经验不足的出度最大，表明这两个节点对后续事件的影响程度最大。度较高的节点在两栖水上飞机起降安全风险演化的过程中需要予以重视。根据表3中节点度值的大小将节点按照重要性依次降低的顺序进行排序分别是x34、x35、x37、x36、x5、x12、x13、x15、x33、x6、x11、x14、x28、x29、x1、x2、x8、x10、x23、x24、x7、x17、x22、x30、x31、x4、x16、x20、x25、x32、x38、x3、x9、x18、x19、x26、x21、x27。

表3 节点度值分布Tab.3 Distribution of node degree values

由于本文的节点个数较少，所以在进行度分布计算时引入区间度的概念，即将节点的度值按照一定的范围进行划分，将中值作为该区间的度值，将度值在该区间内的节点数总和作为区间度的频数，本文将6作为单位对度进行区间划分，具体划分情况如表4所示。

表4 节点区间度值频率分布Tab.4 Interval degree frequency distribution

假设y表示节点所处区间频数的对数，x表示节点区间度值的对数，采用SPSS软件对双对数曲线及其线性回归方程进行分析，得到双曲线之间的回归方程为

y=-1.671x+5.536

回归分析的结果显示，节点区间度值的对数与节点所处对应区间频数的对数之间的相关系数为0.952，表现出了较高的相关性。

通过上述分析可知，两栖水上飞机起降安全风险网络的累积度分布服从幂律分布且其双对数曲线线性拟合效果较好，该网络符合无标度网络的特征，其幂指数为-1.671，通过计算可得其度分布指数为2.671，符合复杂无标度网络度分布指数为2-3之间的假设，证明该网络是无标度复杂网络。

2)节点的介数中心性

采用Pajek软件计算得到网络中节点的介数中心性，进而计算得到各节点的介数，并根据介数值的大小对节点进行排序，具体情况如表5所示。

表5 网络中节点的介数分布Tab.5 Betweenness distribution of nodes in networks

由表5可知，x12的介数最大，表明飞行员的视觉差在整个网络中被多条最短路径经过，在整个网络的风险传导中起着重要的作用。在实际工作中，两栖水上飞机的直接操作者是飞行员，其个体特征对飞行安全起着直接的作用，加上水上飞机的起降均通过目视飞行来完成，因此对飞行员的视觉要求会更高一些，很多风险因素如气象条件、障碍物、飞机结构设计等均会通过影响飞行员的视觉进而影响其操作最终导致起降安全风险产生。介数值较大的节点在两栖水上飞机起降安全风险网络中具有重要的地位。

3)节点的接近度中心性

通过Pajek软件分析得到起降安全风险网络中各节点接近度中心性分布并对其进行排序，具体情况如表6所示。

表6 网络中节点的接近度中心性分析Tab.6 Closeness centrality distribution of nodes in networks

由表6可知，x34的接近度中心性值最大，表明该节点最接近网络的中心位置，在网络中最重要。x34代表的是人员因素，在实际工作中水上飞机起降的整个过程都离不开人的作用，人对起降安全发挥着重要的作用，人员因素会引发其他风险因素的连锁反应进而诱发起降安全风险，因此人员因素在整个网络中处于比较中心的地位。

4)节点的综合值

采用不同的参数度量会得到对整体网络影响起不同作用的风险因素，在实际中往往不能简单地通过一种度量参数来决定该风险因素在网络中的重要性，需要综合考虑不同参数的作用结果，通过对比得到最终的关键风险因素。本研究对网络度量指标分析中的节点度中心性、介数中心性及接近度中心性取平均值可计算得到各个节点的综合值并对其大小进行排序，具体情况如表7所示。

由表7可知，人员因素(x34)的综合值最大，表明人员因素是网络中最重要的节点。然而在对度中心性、接近度中心性及介数中心性排序中人员因素的重要性存在明显的差异，由此可知，如果采用单一指标来判断风险因素的重要性有时会出现结果的偏差，综合值的判断效果更佳。影响两栖水上飞机起降安全的关键风险因素按重要性排序依次为：x34、x35、x37、x36、x12、x14、x13、x6、x33、x5、x11、x15、x29、x28、x24、x10、x32、x2、x23、x1、x38、x8、x22、x7、x31、x30、x17、x16、x4、x25、x20、x3、x9、x26、x18、x19、x21、x27。

2.4 网络的鲁棒性分析

网络的鲁棒性指当网络中的一个或多个节点遭到攻击或故障时，网络维持连通性的能力。网络的鲁棒性反映了网络部分结构失效对网络整体结构和功能的影响，近年来成为了复杂网络的一个热点研究领域。平均路径、最大连通子图大小及全局效率是用来分析网络鲁棒性的主要指标。本研究在已有研究的基础上选取全局效率来研究网络的性能鲁棒性，采用最大连通子图大小来分析网络的结构鲁棒性。网络全局效率指在整个网络中所有节点对之间最短路径长度的倒数之和的平均值，用于反映物资、信息、能量在网络中的传播速度。网络全局效率Eglob的计算公式为

(1)

其中，N为网络中的节点总数，dij为节点之间的距离，即连接网络中任意两个节点vi与vj最短路径上的边数。

网络最大连通子图大小表示网络中的节点遭到攻击后形成的多个子图中包含节点最多子图的节点数与网络原有节点总数的比值，其表达式为

(2)

其中，S为最大连通子图大小，M为网络遭到攻击后最大连通子图的节点数目，N为未遭到攻击时网络的节点总数。

在本文中S代表网络的结构鲁棒性，Eglob代表网络的性能鲁棒性。采用Matlab编程，分别对随机攻击和蓄意攻击中的度值攻击、介数值攻击、接近度中心性值攻击及综合值攻击进行仿真，并取仿真1 000次的均值作为两栖水上飞机起降安全风险演化网络在遭到随机攻击和蓄意攻击时，网络的结构鲁棒性和性能鲁棒性，分析结果如图2所示。

图2 网络的结构鲁棒性和性能鲁棒性分析结果Fig.2 Robustness analysis results of network

由图2a可知，网络初始最大连通子图大小S(结构鲁棒性)接近1，两种攻击模式下，网络的结构鲁棒性都随着移除节点比例β的增加而降低，且蓄意攻击下的鲁棒性降低速度快于随机攻击。当β=0.34时，随机攻击13个节点，S降为0.612 9；同样蓄意攻击13个节点，度值攻击S降为0.394 7，介数攻击S降为0.526 3，接近度中心性攻击S降为0.578 9，综合值攻击S降为0.500 0。在蓄意攻击中，当β<0.26时，度攻击和综合值攻击的效果相同且优于介数攻击和接近度中心性攻击；当β≥0.26时，度值攻击的效果最优，在个别地方综合值攻击的效果最优。这表明两栖水上飞机起降安全风险演化网络在随机攻击模式下的鲁棒性和容错性较强，在蓄意攻击模式下的鲁棒性较差，且蓄意攻击中度值攻击的效果最明显即鲁棒性最差。在随机攻击下，只有当移除节点比例接近1时网络的结构鲁棒性才下降为0，表明只有将网络中绝大多数风险因素从网络中移除，才能使整个网络瘫痪。然而，在现实风险因素是客观存在的，完全控制所有风险因素的概率较小，因此两栖水上飞机起降安全风险演化网络对随机攻击具有较强的鲁棒性。在蓄意攻击下，当β=0.74，即蓄意攻击28个节点时，网络的结构鲁棒性降为0，说明这些节点是网络的核心节点，一旦这些核心节点受到攻击，则会使整个网络瘫痪，因此两栖水上飞机起降安全风险演化网络对蓄意攻击具有较差的鲁棒性。

由图2b可知，随机攻击的线条处于蓄意攻击之上，尽管有个别地方出现了反差但是整体全局效率的下降程度仍小于蓄意攻击，蓄意攻击效果出现反差的原因是，当采用度值攻击、接近度中心性攻击及综合值攻击时可能删除了网络中的一些边缘节点使得网络的效率反而得到了提高，进而出现了短暂的反差现象。网络的初始全局效率Eglob(性能鲁棒性)为0.826 0，当β=0.21时，随机攻击7个节点，Eglob降为0.683 8；同样蓄意攻击7个节点，度值攻击Eglob降为0.411 9，介数值攻击Eglob降为0.405 9，接近度中心性值攻击Eglob降为0.475 8，度值攻击Eglob降为0.398 8。在蓄意攻击中，当β<0.16时，介数值攻击使得全局效率下降最快；当β≥0.16时，综合值攻击的效果最佳，即该种攻击下网络最脆弱。从蓄意攻击的节点顺序可知，先攻击重要节点会使网络的拓扑结构发生迅速变化，较快地产生很多孤立节点，致使网络快速瘫痪；而随机攻击时，恰好攻击到这些重要节点的概率很小，只有随机攻击足够多的节点时，才会使网络瘫痪。

综上所述，网络的结构鲁棒性和性能鲁棒性均随着攻击次数(移除节点比例)的增加而降低，且蓄意攻击对鲁棒性的影响更大，这表明两栖水上飞机起降安全风险演化网络在蓄意攻击模式下较脆弱，在随机攻击模式下的鲁棒性和容错性较强。

3 关键风险因素分析及断链控制策略

3.1 关键风险因素

根据上述分析可知，蓄意攻击比随机攻击对网络的影响作用大，该无标度网络对蓄意攻击表现出了脆弱性，且不同蓄意攻击方式的鲁棒性效果存在一定的差异，本文基于此来分析影响两栖水上飞机起降安全的关键风险因素，为制定断链控制策略提供依据。

由图2可知，在结构鲁棒性中综合值攻击和度攻击的效果相对较优，且两者效果相差不大，在性能鲁棒性中介数值攻击和综合值攻击的效果较优，为了综合考虑结构鲁棒性和性能鲁棒性，本文选取综合值排序法作为识别关键风险因素的依据。由前文分析可知，综合平均值方法中排在前十五的节点分别是人员因素(x34)、设备设施因素(x35)、管理因素(x37)、环境因素(x36)、飞行员视觉差(x12)、管制员工作疏忽(x14)、管制员工作负荷大(x13)、飞行员安全意识薄弱(x6)、团队沟通缺失(x33)、飞行员经验不足(x5)、飞行员违规(x11)、地面保障人员失误(x15)、日常监管机制不完善(x29)、培训不足(x28)、障碍物(x24)。

通过上述节点的排序可知最重要的是人员因素，这与两栖水上飞机起降过程中人作为直接责任主体的实际情况相符，且人员因素作为一种类别节点受到很多风险因素的影响，对起降安全起着重要的作用；其次设备设施因素和管理因素并列第二，其中设备设施因素包括直接参与起降过程的航空器和机上配套的设施及参与指挥该飞行的其他设备，这些设备设施直接参与了起降过程其安全状态对起降安全具有必然影响，管理因素贯穿于整个起降过程之中，会对人的安全行为和物的安全状态产生影响，因此这两个节点在网络中排序较前；环境因素是两栖水上飞机起降过程中很重要的影响因素之一，只有环境满足条件才能计划起降；飞行员视觉差是主要的人员因素之一，整个起降过程都是通过飞行员的目视飞行完成，飞行员的视觉会直接影响其判断决策进而影响起降安全；管制员在两栖水上飞机的起降过程中也至关重要，目前由于中国通航产业的发展处于起步阶段，管制工作并没有专业化，一般是由某些通航企业自己的人员担任管制员，管制员的专业程度有限且数量紧缺，尤其是在复杂水域起降时，管制员工作负荷大会导致工作失误，进而影响水上飞机起降安全；飞行员的安全意识会影响其对危险的判断及紧急情况应变能力，使其忽视安全操作手册进而导致起降安全风险的产生；团队沟通是整个起降过程中必不可少的一个环节，有效的沟通能及时将各种信息告知飞行员保证其对各种情景做出正确的判断，沟通缺失会使飞行员的决策缺乏依据，增加起降安全风险；日常监管机制是对日常工作中可能出现的人的不安全行为和物的不安全状态的监督，降低其可能产生的影响，将安全隐患在日常过程中进行杜绝，保证在起降过程中的相对安全，因此日常监管机制不完善会对起降安全产生影响；飞行员违规是导致起降安全风险的直接原因，在起降过程中需要重视该风险因素；本研究中的地面保障人员包括机务维修人员、机场维护人员、地面指挥人员等，前两类人员出现工作失误可能会导致飞机出现安全隐患，后者出现失误可能会给飞行员传递有误的信息或者未给飞行员提供及时的信息，不管是哪种情况均会给起降带来安全隐患；飞行员经验对飞行员而言是一笔宝贵的财富，经验不足会影响飞行员对起降环境的错误判断，当飞行员对两栖水上飞机不熟悉时，起降过程中可能会出现操作失误的情况，尤其在遇到紧急状况时也会增加飞行员的心理负担及应变能力，给起降带来较大的安全隐患；培训是提升飞行员技能最直接的手段，培训不足会影响飞行员对紧急情况的应变能力，影响起降安全；障碍物在水上飞机起降过程中会对飞行员的视觉产生影响，因此该风险因素较重要。

3.2 断链控制策略

断开关键风险因素在网络中的连接或有效降低这些关键风险因素在网络中的地位可以有效控制起降安全风险的演化。本文的风险演化包括从因素层的节点到中间层节点、从中间层节点到事故层节点两个阶段，由此可知因素层的节点是风险演化的基础，要想控制起降安全风险在网络中的演化，就必须使因素层的风险因素得到有效控制。有两种方式可以有效预防因素层节点的风险演化，第一，通过断开这些风险因素与中间层节点之间的连接，这种方式直接切断了风险演化的源头，如飞行员视觉差或飞行经验不足会产生人员风险，为了切断这种连接，通航企业可以直接用视觉正常且具有经验的飞行员来代替现有飞行员，排除视觉差和经验不足对风险演化的影响；第二，从管理层面采取措施降低因素层节点的风险水平以及这些因素之间的作用强度，控制风险演化的条件，如通航企业可以通过构建水上飞机起降的日常监管制度，规范飞行员的培训以及团队沟通机制，以此来规范飞行员的安全操作、增加飞行员的飞行经验和安全意识，进而减少人员风险降低起降安全风险的演化等。上述两种方式虽然都能预防起降安全的风险演化，但是由于第一种方法的成本较高，在实践中的可行性有待验证，因此第二种方式更适合用于预防两栖水上飞机起降安全风险演化。