目前,我国民用航空业正处于飞速发展的阶段,年飞行保障架次逐年攀升,安全水平处于世界领先地位。作为民航系统的核心,空管运行的风险分析始终是民航业关注的焦点。现有的空管运行风险分析主要是基于不安全事件的风险源识别、评价指标构建以及风险评价,其不足是偏主观、缺乏前瞻性。每一次飞行的顺利完成都会产生大量的空管运行数据,这些数据不仅记录航空器飞行任务的全过程,也承载着各个部门为保障飞行而提供的基础数据和做出的决策。从历史运行数据出发挖掘实际运行过程中存在的问题,以问题为导向消除隐患,能使安全工作更具主动性。因此,有必要基于空管运行历史数据分析民航不安全事件要素,从历史数据中发现潜在的价值和有效的信息。本文通过分析管制员预判冲突的过程,提出了基于历史轨迹数据和四维航迹预测的潜在冲突探测算法。为了描述潜在冲突发生时航空器的位置、状态信息,提出了冲突场景的定义,并采用K-means聚类方法对冲突场景进行空间划分。其次,在潜在冲突探测的基础上,提出了空管运行过程中的风险场景的定义,即特定时段、特定空间范围内潜在冲突频发的情形。根据定义阐明了风险场景的识别过程,并通过实例实现了风险场景的识别以及风险场景的时空分析。最后,针对识别出的风险场景,提出了基于蒙特卡洛仿真的冲突风险量化分析方法,同时通过实例对风险场景中的冲突风险进行评估。基于空管不安全事件文本和空管领域知识构建了空管安全词库,并利用Rwordseg分词包开发了基于词库的分词工具。在空管不安全事件报告分词的基础上,实现了词频统计和词云绘制,并采用文本挖掘包实现了基于关键词的空管不安全事件报告关联分析。建立了空管安全本体概念模型和关系模型,利用本体构建工具Protégé创建了空管安全本体,进而实现了基于空管安全本体的关联分析。与基于关键词的关联分析相比,基于空管安全本体的关联分析结果更具一般性和概括性。