齐瑞林 甘旭升

摘要：在造成不安全事件的原因中，空管人为差错占的比例不容忽视，但我国军航对人因差错的研究相对薄弱，所以必须要采取行之有效的措施将人因差错及其影响降到最低。本文对空管人误的原因和分类进行简要说明，并综合介绍几种适合军航进行人误分析的模型。

Abstract： Among the causes of unsafe incidents， the proportion of human error in air traffic control cannot be ignored， but the research on human error for China's military aviation is relatively weak， so we must take effective measures to eliminate human error and its impact to the lowest. This article briefly explains the causes and classification of human error in air traffic control， and comprehensively introduces several models suitable for military human error analysis.

关键词：军航;空管;人因差错;SHEL模型;REASON模型;HFACS系统;HERA模型;HERA-JANUS模型

Key words： military aviation;air traffic control;human error;SHEL model;REASON model;HFACS system;HERA model;HERA-JANUS model

中图分类号：V328                                        文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2020）09-0045-02

0  引言

随着我国军航事业的发展，飞行流量呈现出大幅增加的趋势，管制员面临着新的挑战，虽然我国空管有着“双岗制”、“冲突告警”等多层防线存在，但不安全事件的数量并没有减少，由管制人员的差错所造成的不安全事件绝对数在逐年上升。因此必须分析典型飞行事故、飞行事故征候和飞行不安全因素，找出带有普遍性和威胁性的问题，提高管制员差错的记录、分析、预防的实效性，进而从根本上对空管不安全事件进行研究和分析，才能从本质上减少发生不安全事件的概率，提高军航飞行的整体安全性。

1  空管人因事故概念及特征

空管人因事故是管制员为实现某种调配目的而采取的行动过程中，由于管制原因导致飞行活动暂时或永久停止的一种偶然事件。这种事故的发生是与管制员意志相违背、非主观意愿的一种意外事件。这类事故的发生都具有明显的因果性、偶然性、必然性和规律性。即事故的发生与其他现象之间有着直接或间接的关系，一个看似偶然的事故背后，终究是各种因素相互交织导致的结果。

2  人误的主要原因和分类目的

每一个有关的人的行动或不作为都应该被当做错误加以分类，尽管种类很多，但它们都有相同的观点：由于偏离了某种尺度产生了不好的影响[1]。这可以确保数据库能够准确地描述任何事件中的错误数量和类型。通过对军航现状进行总结，相关人员坚持研究人因差错的原因主要为分析人因差错发生的趋势以及了解人因差错的本质。

据军航统计，在导致飞行事故的诸多原因中，人为因素引发的事故约占80%，其中由管制指挥引起的约占35%，其所占比例相当高，主要是由于管制指挥人员错误指挥、违反规定程序、监控不到位、应急处置能力不足等。因此，不安全事件调查的重要步骤就是对人因差错进行分类，只有知道失误发生时机和环节，才能在后续工作中不断吸取教训，减少此类失误发生。虽然该研究可以完善军航空管系统中存在的不足，但在军航不安全事件调查过程中，人因差错的研究依旧是短板。

3  空管人误认知的典型理论模型

在人误技术分析的发展中，基于模型的方法得到了大多数人的认同。该方法本身具有一些本质上令人满意的特性，最重要的是，模型可以更好地理解原因及其相互存在关系，模型提供了一个组织原则可以更好地分析人误。在模型的背景下，趋势和模式往往更有意义，会出现更多的深入的方法来减少错误，而不是在每一个单一错误事件后进行短期总结。

3.1 SHEL模型和REASON模型

在SHEL模型中，人处于绝对核心因素，無论自动化程度有多高，人始终起主导作用，但是在该模型的使用分析过程中，会受到人的决策、感知、行为等因素影响，这也正是军航人因事故高居不下的原因，除此之外，该模型没能考虑到在操作方面的失误导致事故发生的情况。而REASON模型是将人因差错的发生归根于多个因素在同一时间共同发生，同时将错误分为潜伏性错误和激活性错误，空管潜伏性错误是指：潜在的因素间接地对军航空管安全造成影响。而激活性错误是指对空管安全直接构成威胁的因素或事件，其大部分都是有潜伏性错误转化而来[6]。该模型对建立军航空管系统提供了基础，加强了管制员对人因差错的认识，但该模型对各层次的缺陷未能深入分析。

3.2 HFACS人误分析分类系统

HFACS人误分析分类系统是1997年Shappell和Wiegaman应美国海军邀请完成的研究成果。此系统结合REASON模型中对人为因素的研究，并利用美国海军以及航海公司搜集的事故调查数据，对不安全行为的发生原理提出了较为合理的构想。

该系统最初是被军方作为一种事故分析工具来使用，之后被用于民航中，该系统通过操作者不安全行动、不安全管理以及不安全行动的前提条件以及组织影响四个方面描述人误。该模型能够对空管人因差错进行分析研究，也可用于空管人因差错事件的调查以及安全数据库的构建。但该分类系统过于强调组织因素，没有对管制员的认知进行深层次剖析，另外，该模型的分析结果往往采取百分比和频率，这对军航相关部门采取有效应对措施并无太大意义。我们需要了解的是空管人误发生的原因以及过程，但该模型将事故原因笼统地归结为组织因素显然是不够合理的。

3.3 HERA人误分析分类模型

2002年，欧洲航行组织在研究减少人为差错的过程中认识到了HFACS系统的不足，因而联合英、法、德等国有关专家共同开发了HERA系统[7]。

该系统的核心成分主要有以下几部分组成：

①HERA系统是以信息处理加工模型为基础建立的，该模型的一个重要组成是有限的注意力资源，因此如果将注意力同时分配给多项功能，那么如果其中某一项功能占据了大量的注意力资源，那么其他功能执行情况将会恶化。尽管该模型还有不足，但总体来说还是很不错的，其优点如下：

1）可以覆盖各阶段错误并对错误进行分类;

2）可以用来很好地分析人误;

3）每个信息处理模型的子模型可以被看作源自错误类型;

4）信息处理模型的代表是注意力资源的作用以及他们对错误的影响。

②HERA模型将人误划分为内外部差错以及心理学原因[8]。具体表现形式为：

外部差错模式指人误发生时人的状态和动作;

内部差错模式是人误发生时人的内在认知状态;

心理学原因是指人误发生时人的内部认知原因。

③管制员的行为形成因素、背景任务因素也是该模型的重要组成，其主要用来描述与不安全事件有关的其他因素以及人误发生时管制员当时的任务或背景情况。

3.4 HERA-JANUS模型

HERA-JANUS模型综合了Wicken信息处理模型以及英国空管公司的人因分析方法，主要通过人误发生时的相关因素来进行差错分类。该模型从人误的外部失效入手，通过分析人误深层次原因以及人误发生时的情况形成一套系统的分类方法。采取这种方法不仅可以分析差错以及相关原因，还能了解具体信息以及当时的具体情况，对研究空管人误而言是非常有效的。

该模型的分析流程主要有人误类型分析、认知分析、相关因素分析三方面。其中人误类型分析主要指人误种类;人误认知分析包括人误认知过程、发生原因、心理学原因;相关因素分析包括人误发生状态、信息设备因以及背景条件。

人误类型主要判断人误属于违规还是错误，如果属于错误，又分为时间、选择以及传输错误。

人误认知过程包括管制员感知、记忆、计划和行动决策四方面。

人误发生原因和心理学原因主要深入分析管制员发生人误机理的内在原因和心理学原因。

人误发生状态指人误发生时管制员正在进行什么活动。

人误信息设备指人误发生时管制员正在操作什么设备等。

人误背景条件主要从管制员内部和外部方面了解发生人误涉及的具体因素。

该模型为空管人因差错的分析提供了更为详细的依据，并通过七个方面分析深层次原因，从而更好地提出防范措施。该模型目前在我国还未进行成熟的研究和利用，但其展现出的优越性值得去深究。但在使用时要注意国内外军航的差别，同时要注意对信息获取的准确性，尊重客观事实才能更好地分析利用。

4  总结

军航空管系统是一个复杂的社会系统，其安全性与可靠性与人的安全息息相关，在对空管人因事故的研究方面，人因差错的正确分析将大大提高军航系统的安全性。本文就人因差错的研究以及几种典型模型做了简要介绍，旨在通过归纳和总结，帮助提高军航不安全事件分析的准确性，同时提高军航空管系统的安全性。人因差错是可以避免的，通过合理的手段和管理制度，会有效控制人因差错的发生，相信随着研究的不断深入，会有大量的指导成果出现，将我国军航空管安全水平提升到一个新的高度。

参考文献：

[1]袁乐平，陈越.空管人为差错的几个重要模型[J].空中交通管理，2010（1）：35-39.

[2]唐卫贞.空管人因不安全事件发生机理与控制方法研究[D].四川：西南交通学，2008：41-49.

[3]曹金升.空管人因不安全事件影响因素与控制方法探析[J].新观察，2015（15）：25-26.

[4]Hawkins， F H. Human Factors in Flight[M]. London：Gower Technical Press， 1990.

[5]刘亚军，王中东，吕人力.对一起空管责任事故征候的Reason模型分析[J].空中交通管理，2006（03）：4-5.

[6]罗晓利.空中交通管理中人误的分类与分析[J].科技创新导报，2009（33）：170-171.

[7]Shappell S A，Wiegmann D A. The Human Factors Analysis and Classification System-HFACS[R]. U S Department of Transportation.2000.

[8]王永刚.民用航空中人誤模型综述[J].科学研究报，2011（33）：29-32.

[9]秦保鹿，张利群.防相撞不安全事件分析[M].北京：蓝天出版社，2016（2）：40-41.

[10]Steven T Shorrock， Barry Kirwan. Development and application of a human error identification tool for air traffic control[J]. Applied Ergonomics， 2002， 33（4）： 319-336.

作者简介：齐瑞林（1996-），男，山西晋中人，毕业于空军工程大学，现主要从事航空管制工作。