介绍远程塔台管制安全风险分析的研究背景，包括全球航空交通增长、传统塔台的局限性、远程塔台的优势及应用前景。强调研究的重要性，为后续内容做铺垫。
明确研究的目的和方法，阐述HFACS模型和贝叶斯网络在远程塔台管制安全风险分析中的应用。介绍研究方法的具体步骤，包括数据收集和模型构建。
梳理国内外在远程塔台管制安全风险分析方面的研究现状，对比分析国内外研究的特点和差异，为本研究提供理论支持。
总结本研究的创新点，包括HFACS模型在远程塔台中的应用、贝叶斯网络的构建方法、以及指标的创新化。
详细阐述远程塔台的概念、运行原理及其与传统塔台的区别。讨论远程塔台的应用价值，为后续研究提供背景。
定义人为因素的概念及其在航空领域的应用，为后续讨论提供理论基础。
分析空中交通管制员的人为因素，包括常见的错误类型和影响因素，为后续风险分析提供理论支持。
介绍SHEL模型、Reason模型和HFACS模型，讨论这些模型在人为因素分析中的应用。
阐述贝叶斯网络的基本概念、条件概率与贝叶斯公式、贝叶斯链式法则与基本结构，为后续模型构建提供理论基础。
介绍GeNIe软件的功能和使用方法，通过实例演示如何构建贝叶斯网络。
总结本章节内容，强调HFACS模型和贝叶斯网络在远程塔台管制安全风险分析中的重要性。
构建指标评估体系框架，确定指标评估的维度和方法，为后续分析提供框架。
说明管制安全风险源指标数据的来源，包括传统塔台事故数据和专家访谈数据，为模型构建提供数据支持。
详细介绍远程塔台管制安全风险源指标模型的构建过程，包括模型的各个节点及其分类。
总结本章内容，强调模型构建的意义和方法。
介绍远程塔台管制风险节点框架的构建流程，涵盖四类影响远程塔台管制安全的因素：组织影响、不安全监督、不安全行为前提条件和不安全行为。
详细说明数据编写的步骤和方法，包括从客观数据及专家系数加权获取先验边缘概率、根节点的边缘概率和非根节点的条件概率。
展示贝叶斯网络的推理结果，并讨论其意义。通过敏感性分析，识别对远程塔台管制安全影响最为显著的五个关键指标。
总结本章内容，强调贝叶斯网络在远程塔台管制安全风险分析中的应用。
介绍中小型偏远机场运行远程塔台所需的设施设备配置，包括通信、导航、监视和塔台设备配置。
分析中小型偏远机场远程塔台运行的风险源及预防/处理措施，提出具体的解决方案。
总结本章内容，强调远程塔台在实际应用中的风险管理和控制措施。
总结研究的主要结论，包括影响远程塔台管制安全的五大最主要的风险源及其影响程度。
展望未来研究方向，讨论本研究的不足之处，提出改进建议。