胥红敏， 郭湛， 赵林

（1. 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道科学技术研究发展中心，北京 100081；2. 中国国家铁路集团有限公司铁路安全研究中心，北京 100081；3. 中国国家铁路集团有限公司安全监督管理局，北京 100844）

0 引言

20 世纪30 年代Heinrich 首次提出引发事故的最大根源是人为因素，后续有一些安全工作者和航运企业把目光投向“人为因素（Human Factors）”领域，并广泛开展人为因素的研究［1］。

人为因素是系统运作中与人相关的所有因素［2］。美国国家航空航天管理局将人为因素研究定义为对一个系统主要组成部分的人的研究［3］；美国医学研究所认为人为因素是研究人、人使用的工具以及个体工作和生活环境之间的关系［4-5］；英国学者Milligan［6］认为人为因素关注人的能力及其与设备、系统和组织的交互作用。基于安全的目的，一般来说人为因素研究是指行为成为负面因素的研究［7］，即所谓的“人类工效学”，其内容涉及心理学、行为科学、管理学、系统安全学、人机工程学等广泛的领域。广义的人为因素包含操作、现场作业、组织管理及监督等各个方面，狭义的人为因素指操作人员因素。

对于事故中人为因素的分析总会涉及认知和分类，一般来说，详细、清晰分类可以建立全面的认知模型。全面的认知模型能精确地关联认知行为类型、模式和时间，但需要大量的数据收集工作，鉴于此，建立了相对简单的认知模型和相关的分类法，这些模型和方法可以分析一般问题［8-9］。在过去几十年中，人类行为分析已逐步发展出许多分类法，20 世纪80 年代，在安全评估和概率安全研究背景下发展起来的分类，主要集中于人类错误行为表现形式和基于“信息处理系统”范式的人类模型［10-11］；90 年代末，分类学更加关注认知方面和社会技术背景［12-13］；到21世纪初，在不同领域发展了一些有重点的分类法［14-16］。所有这些分类法有一个共同的目标：被嵌入根本原因分析的形式化方法，并被用于人类错误行为表现与原因进行关联分析的过程中。主要区别在于分析深度、分析出的原因以及表现出的准确性。

多年的实践证明，Reason 通用失误模型系统（General Errors Model System，GEMS）是应用于人为因素分类的有效模型［17］。国际海洋组织IMO 用于调查海难的人为因素指南中，人为因素模型与分类部分即是建立在该模型的基础上，李旭东［2］在研究中阐述了人为因素在海事形成中所起的作用。实践表明，该模型从20世纪末一直沿用至今并取得较好的效果。

高铁系统是一个复杂的巨大系统，涉及动车组司机、随车机械师、信号员、列车员等多个工种［18］，具体工种从业人员发生违章违纪事故的原因与其身体状况、知识水平（包括对专业知识、有关法律法规的掌握和理解等）、专业技能（主要指操纵能力等）、思想认识（包括职业道德、安全意识、工作态度、责任心等）、专业经验等有关。同时，发生事故的直接人为因素中每个工种有各自特点。在改进传统GEMS模型的基础上，就高铁典型工种动车组司机、随车机械师经常发生的违章违纪行为，将违章违纪事故原因从人的角度进行分层次分析。

1 分层次分析及改进的GEMS模型

1.1 分层次分析

层次分析法是美国运筹学家Saaty 教授于20 世纪80 年代提出的一种实用多方案或多目标决策方法［7］。根据问题性质和要达到的总目标，将问题分解为不同的组成因素，并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同层次组合，形成一个多层次的分析结构模型，从而对决策问题进行定性或定量分析。

采用层次分析的思想，将高铁违章违纪事故按人为因素分2 个层级原因进行分析，一级原因基于改进的GEMS 模型，二级原因基于工种的事故发生直接原因。

1.2 改进的GEMS模型

GEMS模型是借助人的信息处理模型理论，并与人的“问题解决”模型相结合，产生的动态认知可靠性模型，是最有代表性的动态认知可靠性模型之一。GEMS模型可进行以下3种基本错误类型的识别：

（1） 基于技能的失误。人对外界信息做基于本身技能的习惯性反应，属于技能型失误，其除了体现人的技能水平，还体现人的技能惯性注意力和记忆力。

（2） 基于规则的错误。人对信息进行处理时采用错误的规则，属于规则型错误。

（3） 基于知识的错误。人在处理知识水平要求较高问题时采取的错误措施，属于知识型错误。

这3种错误可基于活动、注意力、控制方式、相对可预测性、情境影响等多种维度来进行区别。

在GEMS 模型中，分类基本框架见图1。GEMS 模型旨在解释相关行为或决策的差错模式，进一步揭示隐藏在个人或群体中潜在的决策因素，重要的是确定在工作系统中，是否有助于解释给定过失模式，以及是否能进一步揭示过失和不安全行为的因素。

在高铁违章违纪事故的人为因素分析中，一级原因分析基于GEMS 模型，同时参照李旭东［2］的研究成果。在该模型中，不安全行为和决策分为非故意行为和故意行为，非故意行为包含过失和遗漏，故意行为包含错误和违反。其中违反是指有意违反已制定的规则或计划。鉴于铁路违章违纪事故的现实，这种情况可以假设为“不存在”（否则意味着犯罪）。因此，原因分析仅针对基于规则、知识的错误，以及技能欠缺、注意力失误、记忆力失误，同时在实际分析中还涉及理解力失误和其他突然生病等意外情况。

图1 GEMS模型分类基本框架

2 高铁行车安全关键工种人为因素

动车组司机驾驶动车组从事铁路运输及相关作业，随车机械师负责监控动车组在线上运行状态和处理应急故障，这2 个工种在高铁行车安全中起着关键作用。收集近年来我国高铁涉及这2个工种的违章违纪事故资料，分类提取关键信息，对这2 个工种进行人为因素分析。

2.1 动车组司机

通过对近年我国铁路动车组司机违章违纪事故原因进行分析，基于GEMS模型对相关事故进行人为因素分类（见图2）。

图2 动车组司机违章违纪事故的人为因素分类

动车组司机违章违纪事故一级原因基于GEMS的改进模型分为基于规则、知识的错误，技能欠缺等6 类。二级原因在以上6 类基础上进行具体直接的原因分析，基于规则、知识的错误包含误按按钮、开关等8类；技能欠缺包含操作或控速不当错误造成停车或冲撞等2类；注意力失误包含误输车次、股道、站名造成停车等9 类；记忆力失误包含未缓解空气制动等4 类；理解力失误主要是错误理解调度命令；其他涵盖所有生病或其他意外。

根据一级、二级原因分析，可对铁路安全管理者和在岗动车组司机提出建设性意见，比如，针对基于规则、知识的错误，一方面对管理者加强培训，另一方面结合二级原因具体情况，要求在岗人员加强注意；针对技能欠缺，一方面管理者要加强职工的实操训练，另一方面结合二级原因，为在岗人员找到实操训练的关键点。

2.2 动车组随车机械师

通过对近年我国铁路动车组随车机械师违章违纪事故原因进行分析，基于GEMS模型对相关事故进行人为因素分类（见图3）。

图3 动车组随车机械师违章违纪事故的人为因素分类

动车组随车机械师违章违纪事故一级原因基于改进GEMS模型分为基于规则、知识的错误，技能欠缺等6 类。二级原因在以上6 类基础上进行具体直接的原因分析，基于规则、知识的错误包含安装标准不掌握等4类；技能欠缺包含部件安装错位或不到位；注意力失误包含未发现车组不正常状态等3类；记忆力失误包含漏撤安全防护信号等2类；理解力失误主要是错误理解其他人员告知；其他涵盖所有生病或其他意外。

根据一级、二级原因分析，可对铁路安全管理者和在岗动车组随车机械师提出建设性意见，为行车提供安全保障。

3 结论与建议

就高铁典型工种动车组司机、随车机械师经常发生的违章违纪事故，在一级原因基于该模型分为6类的基础上，将事故原因从人的角度结合工种进行具体直接原因（二级原因）的分层次分析，研究结果表明，GEMS模型能很好地应用于铁路事故人为因素分析。

研究结果为高铁管理者加强安全管理提供针对性的参考，同时对高铁一线职工提供主动安全防范的建议。对一级原因，针对基于规则、知识的错误，建议加强相关规章制度的培训和学习；针对技能的欠缺，建议加强实操培训；针对注意力失误，一方面要加强重要性教育，另一方面上岗前要保证充分休息，以保持良好的心理、生理状态；针对记忆力失误，建议按照步骤化操作；针对理解力失误，建议在不清楚时进行确认。对二级原因，建议不同工种按照各自的二级原因人为因素分类图制定相应的管控措施，降低事故发生的可能。

鉴于高铁违章违纪事故在高铁事故中的比重较高，此研究对高铁行车安全具有重要意义。囿于研究现状，以上仅分析了动车组司机、随车机械师的相关情况，在今后的工作中，分析对象可扩展到高铁运营作业相关的其他工种，以提供更有价值的进一步成果为目标，增加研究的深度和层次。