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国外空管不安全事件中的人误风险分析

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  • 万方数据
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以近20年国外空管(ATM)不安全事件的调查报告为数据样本,研究导致管制员人为差错的风险因素.首先基于认知差错回溯分析(TRACEr)方法,在感知、记忆、计划决策和响应执行4个认知层面,划分管制员人误类型及差错根因类别;然后采用基于粗糙集理论(RST)的数据挖掘方法和贝叶斯网络(BN)的逆向推理方法计算各认知领域的差错风险表征值.研究结果表明:警觉性失效、信息处理失误、环境干扰和信息传输不清晰是引发不安全事件的高风险因素.边界视野局限、视觉识别失误、期望倾向、注意力未全局化等视觉感知差错根因在地面不安全事件中占主要影响;而记忆障碍、未充分学习、风险辨识失效、负作用影响等记忆和计划决策差错根因在空中不安全事件中占主要影响.经RST挖掘得到的视觉感知差错和信息传输差错是主要人误类型;而由BN分析得出的结论中,判断差错成为影响程度仅次于视觉感知差错的重要人误类型.
Human error risk analysis based on foreign unsafe events in air traffic management

杨越、马博凯、曹宇轩

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中国民航大学空中交通管理学院,天津300300

中国人民警察大学警务指挥学院,河北廊坊065000

空管(ATM)不安全事件 人误风险 粗糙集理论(RST) 贝叶斯网络(BN) 认知差错回溯分析(TRACEr)

国家自然科学基金青年基金天津市应用基础研究多元投入基金民航华东空管局科技项目

5210241921JCZDJC00780KJ2102

2022

10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2022.12.2739

中国安全科学学报
中国职业安全健康协会

中国安全科学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.548
ISSN：1003-3033
年,卷(期)：2022.32(12)
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