基于多重對應分析的海上交通事故原因推理

張欣欣， 席永濤， 胡甚平(上海海事大學 商船學院， 上海 201306)

基于多重對應分析的海上交通事故原因推理

張欣欣， 席永濤， 胡甚平
(上海海事大學 商船學院， 上海 201306)

為研究人失誤因素中各因素間的相互關系，根據人因素分析與分類系統(Human Factors Analysis and Classification System, HFACS)模型中的4層事故防御，結合海上交通事故案例統計的數據，運用多重對應分析技術進行算例應用，歸納整理出導致海上交通事故的原因。結果發現：組織管理因素是影響海上交通安全的根本原因。能見度不良與情景意識差有較密切的關系，注意力差、船員內部信息交流不暢與監督違章有較密切的關系，應急處置不當與駕駛臺儀器使用不當有一定的關系，安全管理體系(Safety Management System, SMS)與各海上交通事故原因均有一定的關系，這表明組織管理在維護海上交通安全方面具有重要地位。

水路運輸； 多重對應分析； 人因素分析與分類系統； 海上交通事故

目前國際上90%的貨物運輸是通過航運完成的，該種運輸方式被認為是安全、經濟、環保的商業運輸方式。有關統計[1]表明，過去十幾年中，海上交通事故發生率在緩慢下降，這與20世紀注重船舶安全技術是有關的。但是，目前海上交通事故仍時有發生，全球超過80%的海上交通事故是由人的因素造成的，這已在業內達成共識。

從20世紀開始，各領域中的相關學者逐漸將事故原因研究轉向人失誤方面。核工業及航空等復雜、危險性高的領域首先使用人失誤分析[2]來解決安全方面的問題。而在航運交通領域[3-4]，雖然對人失誤與人因可靠性的研究已取得很大進步，但因樣本少、數據缺乏，定量分析的進展不大，相關研究暫時還停留在人的不安全行為層面，這就決定了人失誤研究系統性不足，思路太過主觀。

對此，采用人因素分析與分類系統(Hunan Factors Analysis and Classification System, HFACS)，提出海上交通事故的系統性多重對應分析方法，挖掘管理因素與其他因素之間的關系。

1 HFACS原理

HFACS模型[5-7]是一種事故調查和數據分析工具，由WIEGMAN和SHAPPELL在對美國海軍的人因進行分析分類系統研究的基礎上提出，其理論基礎是REASON[8]的潛伏性和激活性錯誤模型。REASON模型于2001年被美國聯邦航空局(Federal Aviation Administration, FAA)移植到民航飛行員人失誤的分類分析中，至此得以運用到實踐中。

1.1HFACS模型

一般來說，事故的發生從組織管理開始，經過一系列失誤，最終由人的不安全行為引發。HFACS模型能有效分析事故中潛在的人失誤，有助于確定各類人失誤問題的原因，進而找出人失誤的確切原因。

HFACS模型分為組織影響、不安全的監督、不安全行為的前提條件和人的不安全行為等4部分。在導致事故最終發生的整個過程中，事故隱患只有逐層突破這4個層次的防御，才能導致事故最終發生。假如事故隱患被這4層中的任意一層所抵擋，事故將不可能發生。

1.2海上交通事故人失誤分析

這里所描述的人失誤即為使事故隱患發展成事故而需要突破的4層防御。

1) 人的不安全行為是導致事故發生的直接原因，通常被認為是導致事故發生的罪魁禍首，主要分為差錯和違章兩類，其中差錯又分為技能差錯、決策差錯和知覺差錯。

2) 不安全行為的前提條件分為環境因素、操作者狀態和個人因素，其中：環境因素有物理環境(包括風、流、能見度等)和技術環境(包括駕駛臺設備的配備和使用等)；操作者狀態有心理狀態、生理狀態和身體局限；個人因素有船舶資源管理(包括船舶內部的信息交流和駕駛臺團隊合作的協調)不當和個人準備。

3) 不安全的監督是引發不安全行為的作用機制，包含岸基人員沒有根據國際安全管理(International Safety Management, ISM)規則監督船舶安全和防污染情況、船長沒有帶領船員做好安全和防污染的工作,包括監督不充分、運行計劃不適當、沒有糾正問題和監督違章，其中：監督不充分包括沒有提供指導、沒有操作程序、沒有監督、沒有培訓以及沒有處理故障等；運行計劃不適當是指排班和操作計劃不適當(人員搭配和休息)、監督人員沒有提供正確的數據或足夠的時間、根據情況不是需要做的工作等；沒有糾正問題是指情況發生時問題已明確但沒有及時糾正；監督違章是指在履行監督職責時故意忽視現有的規則和操作程序。

4) 組織影響包括資源管理、組織氛圍和組織過程，其中：資源管理是指組織資源的管理、分配和維護，包括人力資源、財務預算和設備資源等；組織氛圍包含政策(包括船員的福利待遇、入職、晉升、解雇、事故調查以有有關法律法規等)和文化(指態度、價值觀、信仰以及習俗等)；組織過程涉及程序、流程、監督等，包括安全管理體系(Safety Management System, SMS)。

2 多重對應分析技術

關聯分析[9-12]又稱對應分析(Correspondence Analysis)、R-Q型因子分析，是近年發展起來的一種多元相依變量統計分析技術，通過分析由定性變量構成的交互匯總表來揭示變量間的聯系，既可揭示同一變量的各個類別之間的差異，又能說明不同變量各個類別之間的對應關系。其是一種視覺化的數據分析方法，能將幾組看不出任何聯系的數據通過視覺上可接受的定位圖展現出來，主要應用于市場細分、產品定位、地質研究及計算機工程等領域中。

對產生不安全行為的原因進行追溯，包含不安全行為的前提條件、不安全的監督和組織影響。為研究這3類因素間的相互影響關系，考慮到駕駛臺資源管理(Bridge Resources Management, BRM)的框架內容，選取9個變量(見表1)。

表1 多重對應分析中使用的變量

由于能見度、駕駛臺儀器使用、船員內部信息交流、情景意識和注意力等5個變量是導致不安全行為的先決條件，因此將其劃分為不安全行為的前提條件；同理，將操作不當、監督違章和應急處置劃分為不安全的監督，將安全管理體系劃分為組織影響。

上述因子均影響人失誤，對其相互作用模式進行定量化分析需引入數據挖掘技術。作為多元相依變量統計分析技術，對應分析對人失誤的定量化分析有幫助。

2.1對應分析技術的基本原理

對應分析是在R型(研究對象是變量)和Q型(研究對象是樣品)因子分析的基礎上發展而來的一種多元統計分析方法，不僅是一種比較分析方法，更是一種圖形化的處理分析方法，能將幾組看起來沒有任何聯系的數據通過視覺上可以接受的圖形展現出來。對應分析使用降維思想，分析原始數據結構，目的是以簡潔、明了的方式揭示屬性變量之間與屬性變量各種狀態之間的相互關系，最大的特點是能用一張二維圖同時表示出兩類屬性變量的各種狀態，進而直觀地描述原始數據之間的關系。

對應分析根據屬性變量的數量分為簡單對應分析和多重對應分析兩種，其中：簡單對應分析可分析2個屬性變量之間的關系；多重對應分析可分析一組屬性變量之間的相關性，在PASW Statistics 18軟件中通過最佳尺度來實現。最佳尺度提供了多重對應分析、分類主要成分和非線性典型相關性等3種方法，其中多重對應分析方法用于分析多個無序屬性變量之間的關系，并用散點圖表達出來。

2.2數據預處理

在統計分析實際問題時，若變量值的量綱不同、數量級相差很大，則需考慮樣品之間的差異。為使之具有對等性，以便將R型因子分析和Q型因子分析建立起聯系，需將原始數據陣X=(xij)變換成矩陣Z=(zij)，即將xij變換成zij之后，zij應能滿足使變量和樣品具有對等性，且能通過zij把R型因子分析和Q型因子分析的聯系建立起來。具體數據矩陣Z按照式(1)的變換得到，即

(1)

2.3關聯分析技術的實施程序

根據上述原理和方法，可得出以下對應分析的具體步驟。

3) 進行因子分析

(2)

隨后在兩兩因子軸平面上作各樣品點圖。

(2)Q型因子分析：首先計算上述所求的m個特征根λ1,λ2,…,λm對應于矩陣B=ZZ′的單位特征向量Zu1V1,Zu2V2,…,ZumVm，從而得到Q型因子載荷陣為

(3)

隨后在兩兩因子軸平面上作變量點圖。

4) 根據因子平面上所呈現出的變量之間、樣品之間以及變量與樣品之間的相互關系，進行統計推斷和分析。

3 算例

為研究人失誤因素中各因素之間的相互關系，結合海上交通事故案例統計的數據，根據HFACS模型中的4層事故防御，運用多重對應分析技術進行算例應用，歸納整理出導致海上交通事故發生的原因。

3.1因子確立與數據獲取

本算例調查了某港區的123件事故案例，運用HFACS模型中的因素歸納了9個適用于海上交通事故的因素(如表1)。若某例事故的發生與某一因素有關，則將該事故的這一因素標記為Y，無關的因素標記為N。

歸納的9個因素包括能見度(好、差)、駕駛臺儀器使用(好、差)、船員內部信息交流(好、差)、情景意識(好、差)、注意力(好、差)、操作不當(是、否)、監督違章(是、否)、應急處置(好、差)、安全管理體系(好、差)，123件事故案例的事故原因匯總見表2。

3.2多重對應分析圖

對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。在海上交通事故原因分析的研究中，很多變量都是無序多分類變量。從結果的直觀性和解釋性方面講，多重對應分析體現了其優勢。運用統計學多重對應分析方法分析，將9個參與分析的變量的得分情況直觀地表達在同一張圖形上(即反映在二維坐標系下)，從而得到多重對應分析圖(見圖1)。

表2 事故原因匯總

圖1 多重對應分析圖

1) 在解釋圖形時應遵循以下原則：

(1) 落在由原點(0，0)出發接近相同方位和圖形相同區域的同一變量的不同類別具有類似的性質；

(2) 落在由原點(0，0)出發接近相同方位和圖形相同區域的不同變量的類別間可能有聯系。

2) 辨別度量是變量量化后的值向量和觀測得分維度向量的平方相關系數，反映的是維度得分與量化后變量值的相關性大小，由此可判斷重點變量在與其相關性較大的維度上的特征，在該維度上的類別點一般會分得更開。

3.3人失誤影響因子分析結論

通過分析可得出以下結論。

1) 能見度不良與情景意識差有較密切的關系(第二象限)；注意力差、船員內部信息交流不暢與監督違章有較密切的關系(第三象限)；應急處置不當與駕駛臺儀器使用不當有一定的關系(第四象限)。

2) 船員操作不當處于“維度2=0”的位置，說明其與情景意識差、注意力不集中和船員內部信息交流不暢都有一定的關系；而SMS不當處于原點(0，0)位置，說明其與各海上交通事故原因都有一定的關聯，這反映了組織管理在維護海上交通安全方面的重要地位。

表3 辨別度量

圖2 辨別度量

3) 由表3和圖2可知，SMS和監督違章與應急處置的相關性較大，而船員內部信息交流、情景意識、注意力、能見度和駕駛臺儀器使用與船員操作不當有比較密切的關系。

4 對策及建議

嘗試將HFACS模型應用于海上交通安全管理領域中，并在不同防御層次確定海上交通事故的原因，利用多重對應分析方法直觀地描述各原因之間的關系，得出的結果符合事實情況。

由得出的結論可知：當能見度不良時，值班人員的情景意識容易變差，可通過提高注意力或增加值班人員等措施預防；當值班人員注意力變差或船員內部信息交流不暢時，需采取適當的監督手段進行克制；船員操作不當與情景意識差、注意力不集中及船員內部信息交流不暢有關，需采取措施提高值班人員的情景意識和注意力，增加內部的信息交流；安全管理體系與各因素都有關系，說明組織管理因素是影響海上交通安全的根本原因。

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QuantitativeReasoningofMaritimeTrafficAccidentsBasedonMultipleCorrelationAnalysis

ZHANGXinxin，XIYongtao，HUShenping
(Merchant Marine College, Shanghai Maritime University, Shanghai 201306, China)

The Human Factors Analysis and Classification System(HFACS) is adapted to maritime traffic accident analysis. The multiple correspondence analysis is performed to study the relations between various human factors. The analysis shows that visibility and situational awareness are closely related; attention, internal communication on board and supervision rule violation are fairly closely related; and emergency response and misuse of instruments are related in certain degree. Most factors related to marine accidents are in the scope of the marine Safety Management System(SMS), which suggests the importance of organizational management in traffic safety.

waterway transportation; multiple correspondence analysis; HFACS; maritime traffic accident

2015-04-20

上海高校青年教師培養資助計劃(shhs2012011)

張欣欣(1986—)，男，江蘇海門人，講師,碩士,研究方向為海上交通安全與保障。E-mail：xxzhang@shmtu.edu.cn

1000-4653(2015)03-0065-05

U698.6

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