为提高我国民航业大型飞机的运行安全水平,中国民航自1993年开始研究飞行品质监控技术,作为飞行品质监控(FOQA)的硬件支持,现代飞机在原有固态飞行数据记录器(Flight Data Recorder,FDR)基础上加装了快速存储记录器(Quick Access Recorder,QAR)。QAR相比FDR(飞行数据记录器)更易存取,采样频率高,运营人可根据实际需求对QAR的记录参数进行设定。但由于其数据存储量之大,往往给数据分析来带一定的困难。为了深度挖掘QAR数据所包含的信息,从而将其应用于航空公司的安全运行,文章对实际QAR数据进行收集、整理,以QAR统计数据作为研究对象,以QAR超限事件为评价指标,通过确定白化权函数并利用离差最大化原理得到各指标权重,应用灰色聚类方法对某公司固定机型在某一段时期内的航班运行安全风险进行评价。最后选取某航空公司机队2014年度的真实QAR数据进行验证,验证过程选取了超限频率较高的5类超限事件作为评价指标,以每个月超限的次数作为评价对象,对每月的运行安全水平进行了“高”、“较高”、“一般”和“低”的等级划分。结果表明:该模型可用于准确评价航班的飞行安全,突破了原有的以“人-机-环-管”作为主要评价指标的传统方法,指标选取更具灵活性,评价结果更加客观准确。模型的进一步软件化可以提高评价效率,达到飞行安全风险的实时评价。