飞行员中文陆空通话复诵差错影响因素研究

为研究母语陆空通话环境下我国航线飞行员复诵差错影响因素，采集跨越不同地区的26.1 h陆空通话录音，转录为2 760句中文陆空通话，提取陆空通话特征、管制员特征、飞行员特征和环境特征4个维度的11个影响因素，基于影响因素指标对陆空通话语句进行赋值，通过描述性分析、克-瓦氏方差分析和二元Logistic回归分析处理赋值数据，辅以深度访谈，对比分析塔台、进近、区域管制区内飞行员复诵差错的影响因素。结果表明：通话复杂程度、标准术语使用和频率干扰在各管制区均对复诵差错有显著影响；期盼倾向在塔台和进近管制区对复诵差错有显著影响；高度信息和管制地区仅在区域管制区对复诵差错有显著影响。研究结果可用于优化各管制区内管制员监听和飞行员复诵培训，减少语音通信人因差错的发生。     

进近管制员监听错误的影响因素分析

监听/复诵环节是管制员和航空器驾驶员陆空通话中确保信息准确传递的重要组成部分。基于监听错误对航空安全的重要性,首先利用雷达管制运行仿真试验平台获取5 351句进近管制模拟机陆空通话数据,采用文字记录分析法处理语音数据,从通话特征、空中交通情况和管制员个体特征3大方面,利用Logistic模型分析影响管制员监听错误的因素。结果表明:进离港航空器越多,管制员的监听错误越多;空中交通复杂度对监听错误有显著负向影响,即空中交通越复杂,管制员的监听错误越少;管制员工作单位不同,其监听错误也有显著差异。     

基于SEM的机组资源管理对机组人为差错的影响研究

为研究机组资源管理对机组人为差错的影响,以沟通和交流、领导管理技能、监控/质询、情景意识、决策及工作负荷作为机组资源管理变量,将人为差错分为认知差错和操作差错,利用230份飞行员的问卷调查数据,采用结构方程模型(SEM)的方法,构建有关机组资源管理与机组认知差错及操作差错关系的结构方程模型.结果表明:沟通和交流与操作差错显著相关;领导管理技能与认知差错及操作差错显著相关;监控/质询与认知差错及操作差错显著相关;情景意识与认知差错及操作差错显著相关;决策与操作差错显著相关;工作负荷与认知差错及操作差错显著相关;认知差错与操作差错显著相关.根据上述影响关系提出了建设团队氛围、培养机组成员的协同工作和加强机组成员的情景意识保持能力等措施.     

管制员人为差错影响因素及指标权重分析

根据SHELL模型,将影响管制员人为差错的因素从内部因素和外部因素进行分析,内部因素包括管制员生理因素、心理因素、管制员业务技能三个部分;外部因素包括管制员与管制员班组之间、管制员与管制设备之间、管制员与管制程序等软件之间。通过分析和专家咨询,建立了影响管制员人为差错的影响因素指标体系,在模糊层次分析法的基础之上引入0.1-0.9标度法的三角模糊数,通过对各影响因素进行对比分析,得出了影响管制员人为差错的三级指标的重要度排序,排在前八位的因素依次为酒精及药物影响、形势意识、班组人员性格搭配、班组人员能力搭配、疲劳、人机界面、外界压力、情绪状态。为管制员培训和管理层进行安全检查提供了基础理论依据。     

空管威胁、差错与意外状态的贝叶斯模型分析研究

为准确理解民航空中交通管理中各类人为差错数据的可靠性和相关性,为安全决策提供量化依据,对空管威胁、差错和意外状态数据进行贝叶斯模型分析。该方法在先验概率基础上,通过研究空中意外状态发生条件下威胁与差错各自发生的后验概率,获得上述3类安全信息的相关性大小排序。针对收集到的625起数据样本进行了研究,结果表明:与空中意外状态的发生相关性最大的3类差错依次为:管制员对机组的通讯差错、信息差错以及管制员对管制员的通讯差错;与空中意外状态的发生相关性最大的3类威胁依次为:程序威胁、相邻单位威胁和空中交通威胁。空管运行单位的安全管控应重点关注管制员/机组间的通讯差错,并针对各种可能出现的威胁预先制定应对程序。     

空中交通管制员与飞行员通信风险评估指标体系研究

对空管安全风险管理的关键环节——管制员与飞行员的通信过程进行分析,探讨管制员与飞行员通信失误的表现,分析造成通信失误的原因,从人员、设备、环境和管理4个方面探讨通信风险因素。在此基础上,构建管制员与飞行员通信风险评估指标体系,包括总体层、因素层和指标层3个层次及18项评估指标。通过对通信风险进行监测、评价和管控,帮助管理人员发现通信过程存在的安全隐患,增强管制员与飞行员通信工作的可靠性,从而提高空中交通安全水平。     

安全氛围、心理资本对空中交通管制员违章行为的影响

为探究导致管制员行为差错的原因,提高管制员的可靠性,基于心理资本理论与社会认知理论,构建安全氛围、心理资本与违章行为的假设模型;采取实证调研的方法收集空中交通管制员行为的相关数据;应用逐步回归的分析方法对空中交通管制员心理资本与违章行为之间的作用关系进行实证研究。结果表明:安全氛围、心理资本对空中交通管制员的违章行为有一定的影响,即安全氛围与心理资本显著正相关,心理资本与违章行为显著负相关;在管理者承诺、安全政策、监管者行为、安全培训影响违章行为过程中,心理资本起部分中介作用;在管理者承诺、安全培训、安全意识、安全政策策影响故意违章行为的过程中,心理资本分别发挥完全中介与部分中介作用;找到了"安全氛围—心理资本—违章行为"的作用机制,将心理资本在安全氛围不同因素对违章行为的影响过程中发挥的作用细化。     

基于BP神经网络的海军飞行员人为差错安全影响评估

为了更客观合理地对海军飞行员人为差错安全影响进行评估,提出了一套基于BP神经网络的海军飞行员人为差错安全影响评估方法。首先,根据"人为错误因素"模型并结合海军航空兵飞行员人为因素事故案例建立海军飞行员人为差错安全影响评估指标体系;然后,依据该指标体系构建了基于BP神经网络的人为差错飞行安全影响评估模型;最后,以海军航空兵历年人为因素事故统计数据为训练样本对BP神经网络安全影响模型进行训练,并利用该模型对部分数据进行飞行安全影响评估测试。结果表明,评估结果符合实际情况,该方法可对海军航空兵飞行员人为差错安全影响进行评估。     

基于灰色理论的跑道侵入原因分析

为减少跑道侵入的发生,找出导致不同严重性跑道侵入的主要原因并提出具有针对性的安全措施.根据跑道侵入的相关定义和分类标准,对跑道侵入的严重性与其影响因素进行灰色关联分析,得出飞行员违规、空管人员操作差错或违规、车辆或行人违规与AB类跑道侵入的关联度分别为0.648 3、0.662 2、0.667 3,与CD类跑道侵入的关联度分别为0.852 9、0.839 2、0.745 5,发现影响AB类、CD类跑道侵入的关键影响因素分别是车辆或行人违规、飞行员违规.研究表明,预防AB类跑道侵入的关键是要加强行人和车辆驾驶员的飞行区准入管理以及提高其通信质量;预防CD类跑道侵入的关键是要强化飞行员遵守法规和管制员指令的意识,加强机组资源管理.     

飞行员的空间能力与其安全绩效的关系研究

为研究飞行员安全绩效的变化趋势以及飞行员的空间能力与其安全绩效的关系,运用多层线性模型方法对飞机快速存取记录器(QAR)数据和飞行员心理选拔笔试数据进行分析。研究结果表明:飞行员入职0~4 a内的安全绩效水平呈现显著下降的趋势,且个体差异明显;空间能力中的空间关系能力对飞行员的安全绩效下降速率有显著的负向影响,但空间视觉化能力与空间定向能力的影响不显著。空间关系能力对飞行员入职0~1 a内安全绩效水平的预测效应显著,两者呈正相关,而空间视觉化能力与空间定向能力的预测效应不显著。     

基于信息加工模型的管制员差错分类与分析

在Wickens的人类信息加工模型的基础上,加入注意功能、情景意识、内部和外部操作成形因素,建立了管制员信息处理模型。按照该模型,空中交通管制人为差错可按照认知领域分为感知与警觉性差错、短时记忆差错、长时记忆差错、判断与计划差错、响应选择差错和响应执行差错;影响管制员操作的情境条件可分为外部操作成形因素和内部操作成形因素。对以往空管人为差错的分析表明,在信息加工层面分类的人为差错更宜于确定差错的心理致因。基于该理论模型的差错分类系统可以改进人为差错分析的有效性和一致性,从而提高差错管理的有效性。     

初始管制员人因差错与神经系统特性相关性分析

为探究管制员人因差错与神经系统特性的相关性,选取60名初始管制员进行20 min作业测验,采集错报、虚报、漏报的发生频率与反应时数据,采用巴甫洛夫气质量表(PTS)评定神经系统的强度、平衡性与灵活性,运用相关分析与回归分析等方法研究人因差错与神经系统的强度、平衡性、灵活性的相关性。结果表明,错报率随神经系统强度的升高呈先降低后升高的趋势;虚报率、漏报率与神经系统的平衡性、灵活性负相关;3种差错的反应时均与强度、平衡性、灵活性负相关;可根据神经系统特性指标,有效预测人因差错的发生概率与反应时。     

基于信息加工模型的飞行员差错分析与分类

建立了飞行员信息加工模型。基于该模型,飞行员人为差错可按照认知行为过程分为信息感知差错、信息处理差错、决断差错、行为操作差错,并结合差错模式分类框架进行更详细地分类;影响飞行员认知和行为的情境条件可分为外部差错影响因素和内部差错影响因素。对以往飞行人为差错的分析表明,在信息加工层面分类的人为差错更宜于确定差错的心理机制。基于该理论模型的差错分类系统可以提高人为差错分析的有效性和一致性,从而提高差错管理的有效性。     

基于云模型的管制员岗位工效学评价

通过对现有中国民航管制员岗位的工效学评价,减少管制员的人为差错,保障民航的安全运行,结合管制员岗位人机界面的特点,从人机界面构成要素和工效学角度,综合考虑各种影响管制员工作的因素,建立了管制员岗位工效学评价指标体系。基于云模型和模糊综合评价法构建了管制员岗位工效学评价模型,并应用该模型对某机场塔台管制员岗位的工效学现状进行了评价。该模型具有量化分析,评价结果直观的特点,能够反映出系统人机界面中存在的不足,为改进人机界面设计和减少管制员差错提供理论基础。     

基于TRACEr的管制员差错风险量化分析

为准确辨识管制员(ATCO)的人为差错风险,量化预测不同认知领域的差错发生概率,根据认知差错回溯与预测分析(TRACEr)中的认知功能框架定义管制差错类型,分析心理差错机制的致因因素,将其作为根节点建立空中交通管理(ATM)不安全事件的贝叶斯网络;引入加权距离计算网络节点的条件概率,分析我国近10年的空管人误数据,以挖掘差错风险因素。研究结果表明:管制员的人为差错产生于各个认知领域,由此导致的不安全事件发生概率为0.040 7;警觉性失效、未充分学习、忽略危险、沟通误解和信息传输不清晰是主要风险因素,产生判断差错和信息传输差错的概率较大。     

基于认知可靠性的飞行差错影响因素体系的构建

提高飞行员认知可靠性可以有效降低飞行差错发生概率。合理确定飞行差错影响因素有利于客观、快速地评估飞行差错,提高飞行中的安全性。基于人的认知可靠性建立P-D-A-F飞行认知可靠性模型分析飞行差错发生机理;并结合对人的认知可靠性影响因素分析结果,构建以心理、生理、外部为主要影响因素的飞行差错影响因素体系;运用Delphi法确定体系包含40个影响因子,并提出影响因子以独立或者联合影响的方式影响飞行差错。该影响因素体系可以应用于飞行差错分析与评估。     

基于信息处理和事故链原理的结构化飞行员差错模型

为了对民航飞行员人为差错进行系统分析,研究民航业中常见人为差错的分析方法,指出其局限性。基于信息处理过程和事故链原理,从微观的认知过程和宏观的HFACS框架2个层面构建一种新的飞行员人为差错分析模型,并对模型中的情景分析、差错模式与分类、认知机理、差错恢复、差错成因、反馈机制和防御机制等几大核心模块进行阐述,重点介绍认知机理在差错形成中产生的关键影响因素,提出结构化差错分析方法的思路与步骤。该模型为民航飞行员人为差错的产生机理、差错分类和差错成因的分析提供一种新思路,但模型的进一步应用还有待于通过案例分析来验证。     

管制员疲劳状态下认知能力差异分析

为监测不同岗位管制员执勤过程中的疲劳状态,利用精神运动能力检测结合空间知觉感知测试仪设计试验方案,研究不同岗位管制员疲劳状态下的认知能力差异.结合试验获取的数据,运用K-means方法将管制员工作状态划分为清醒和疲劳.选取疲劳数据,通过KW检验理论计算并分析不同岗位间管制员疲劳状态下认知能力差异.结果表明:进近与区域管制员疲劳状态下警觉性差异度为75.495,即进近与区域管制员疲劳状态下管制员警觉性存在显著差异;进近与塔台管制员疲劳状态下注意力稳定性差异度为7.881,不存在显著差异.     

基于RAG的管制员安全韧性分析方法研究

为探究人的韧性调整对空中交通管制系统安全性的推动作用,提出挖掘分析管制员日常作业安全韧性的方法。以文本挖掘数据为基础,结合韧性评估网格(RAG)构建管制员安全韧性评价指标体系;建立管制员安全韧性行为网络,通过TOPSIS算法,对评价指标进行客观赋值;利用安全韧性评估模型结合网络关联路径量化管制员安全韧性。研究结果表明：安全韧性评分为0.739 09,其中响应潜能重要性较大;“提醒/警告飞行员”、“监控空中动态”、“向飞行员提供指令或指示”、“遵循应急程序”4类安全韧性行为对系统安全性起到关键的正向影响作用。研究结果可为空管系统的安全韧性研究提供有效参考。     

飞行员飞行安全绩效评价研究

传统飞行员安全绩效考核侧重不安全事件等级和数量、轻视后果较轻的差错和轻微后果超限事件,不能真实反映飞行员的安全水平。基于对飞行员的工作流程、规章要求及相关文献的分析,以严重差错、一般差错、超限事件作为评价指标,从发生事件数、飞行时间、事件权重3个方面构建飞行安全指数。以S航空公司10名飞行员为例进行验证,并将飞行安全指数与传统方法的评价结果进行对比。结果表明:飞行安全指数与传统飞行员安全绩效的评价结果有明显差异;造成评价结果差异的原因一是引入了变量飞行时间;二是重新确定了指标权重。飞行安全指数与飞行员驾驶行为的安全星级更加吻合,飞行安全指数能够在一定程度上反映和预测飞行员的真实安全水平与未来的安全态势,可很大程度避免传统评价方法的不公平性和评价结果的偶然性。