基于ETA和CREAM的跑道侵入風(fēng)險評價方法研究

袁樂平，孫瑞山，程明

(1.國家空管運行安全技術(shù)重點實驗室，天津300300;2.中國民航大學(xué) 民航安全科學(xué)研究所，天津300300)

0 引言

跑道侵入是航空安全的重要課題，跑道侵入造成的后果可能十分嚴(yán)重:1977年西班牙特納里夫島兩架波音747客機在跑道上相撞，導(dǎo)致583人遇難，造成了除911事件外最慘重的航空事故［1］。與此同時，隨著機場飛行量的不斷攀升，跑道侵入的風(fēng)險不斷增大。加拿大運輸部的研究顯示，機場飛行量若增長20%，跑道侵入可能性則增加140%［2］。

鑒于跑道侵入對航空安全的重大影響，國內(nèi)外學(xué)者從不同角度對跑道侵入的安全評估問題開展了廣泛的研究。文獻［3］利用事件樹方法，通過專家給出主觀概率對阿姆斯特丹史基浦機場航空器穿越使用跑道的風(fēng)險進行了量化評估。文獻［4］利用多Agent系統(tǒng)建模，采用蒙特卡羅模擬對跑道侵入事件的發(fā)生概率進行了分析。許桂梅、黃圣國［5］以飛行員、管制員、車輛駕駛員為跑道侵入的風(fēng)險指標(biāo)，在利用認(rèn)知可靠性和失誤分析方法(CREAM)評估人的可靠性的基礎(chǔ)上，綜合計算了跑道侵入的整體風(fēng)險。羅軍、林雪寧［6］通過建立影響跑道侵入的空管評價指標(biāo)體系，采用模糊的方法采集各指標(biāo)評判值，進而計算了整體風(fēng)險。國外學(xué)者的研究只注重跑道侵入事件的建模和模擬，而對這一過程中人的角色和可靠性考量不足。國內(nèi)對跑道侵入的風(fēng)險分析仍處于探索階段，停留在事件本身的綜合評價上，未能深入分析跑道侵入發(fā)生的過程，并利用適當(dāng)方法對跑道侵入的過程和結(jié)果進行分析。

概率安全評估是一種量化的安全風(fēng)險評價方法，在核能、電力、航天、航空等行業(yè)有著較為廣泛的應(yīng)用［7］，利用概率安全評估對跑道侵入進行分析和評價，對深化跑道侵入研究、防范跑道侵入風(fēng)險有著十分現(xiàn)實的意義。本文在傳統(tǒng)概率安全評估的框架下，從跑道侵入事件的發(fā)展演化邏輯出發(fā)，利用事件樹方法分析了跑道侵入潛在風(fēng)險的發(fā)展及結(jié)果，并合理選用人的可靠性模型計算了侵入事件發(fā)生的概率值。

1 跑道侵入的事件樹分析

1.1 跑道侵入的類型和原因分類

跑道侵入通俗的可以理解為航空器或地面車輛/人員出現(xiàn)在不應(yīng)該出現(xiàn)的地方，導(dǎo)致碰撞風(fēng)險增加。跑道侵入事件包括4種典型類型:(1)滑行穿越使用跑道，約占33%;(2)同一跑道上起飛與落地航空器沖突，約占11%;(3)起飛或落錯跑道，約占13%;(4)交叉跑道上同時落地或起飛航空器沖突，約占13%［8］。考慮到跑道侵入存在不同程度的安全影響，本文對存在潛在沖突的情況進行分析，起飛落錯跑道且沒有造成沖突的情況不在分析的范圍。

造成跑道侵入的原因可能是飛行員、管制員或者地面車輛駕駛員(或場道工作人員)，為此美國聯(lián)邦航空局將跑道侵入的原因分為如下3類:飛行員偏離、(管制)運行差錯、地面車輛駕駛員偏離［8］。對跑道侵入事件的研究離不開對上述3類人員的分析。

1.2 跑道侵入的邏輯表示

現(xiàn)行的空中航行運行機制是一種以空管引導(dǎo)為主，飛行員、駕駛員響應(yīng)的模式，因此跑道侵入的風(fēng)險分析從運行態(tài)勢的管理者——空中交通管制員開始。管制員通過對飛行計劃、航空器位置等信息的獲取，掌握運行動態(tài)、發(fā)現(xiàn)交通沖突、形成調(diào)配預(yù)案、指揮航空器或車輛避開沖突。這一過程中，存在若干可能失效的情況:(1)管制員未能發(fā)現(xiàn)沖突，或者沖突調(diào)配失敗;(2)沖突中的A方(航空器或地面車輛)或B方(航空器或地面車輛)未采取有效措施;(3)管制員未能及時糾正;(4)管制員未發(fā)現(xiàn)沖突的前提下，沖突中的 A，B雙方未能及時發(fā)現(xiàn)沖突風(fēng)險。

事件樹分析是安全系統(tǒng)工程中常用的一種演繹推理分析方法［9］。交通沖突調(diào)配是一個多方協(xié)同、交互的過程，圖1利用事件樹分析方法對跑道侵入的形成和演化過程進行了描述。

圖1 跑道侵入潛在風(fēng)險的事件樹分析Fig.1 Event tree analysis of potential runway incursion risks

2 人的可靠性評估的CREAM方法

2.1 CREAM方法的基本步驟

認(rèn)知可靠性和失誤分析方法(Cognitive Reliability and Error Analysis Method，CREAM)由 瑞 典Link?ping大學(xué)Erik Hollnagel教授于1998年提出，該方法以COCOM模型(Contextual Control Model)為基礎(chǔ)，將認(rèn)知功能歸納為觀察、解釋、計劃和執(zhí)行4類，每一個認(rèn)知功能包括若干失效模式，每種模式對應(yīng)一個認(rèn)知失效概率(Cognitive Failure Probability，CFP)，利用人所處工作環(huán)境和條件的優(yōu)劣去修正失效概率［10-12］。

采用該方法進行人的可靠性計算的步驟為:

(1)確定任務(wù)所包括的認(rèn)知行為

CREAM方法將人的認(rèn)知行為分為協(xié)調(diào)、通信、比較、診斷、評估、識別、執(zhí)行、保持、監(jiān)視、觀察、計劃、記錄、調(diào)整、掃視、檢驗共計15個類別，不同的認(rèn)知行為需要不同的認(rèn)知功能。CREAM提供了認(rèn)知行為和認(rèn)知功能之間的對應(yīng)關(guān)系(見表1)，以及認(rèn)知功能的失效模式和失效概率的基本值(見表2)。

表1 認(rèn)知行為與認(rèn)知功能關(guān)系Table 1 Cognitive behavior and cognitive functions

表2 認(rèn)知功能失效模式和失效概率基本值Table 2 Cognitive function failure mode and probability

(2)確定最可能的認(rèn)知失效模式

CREAM提供了4種認(rèn)知功能下的13種認(rèn)知功能失效模式，表2中每一認(rèn)知功能對應(yīng)若干失效模式。利用CREAM對人的可靠性進行分析時，需要確定最可能的失效模式。

(3)共同績效條件評估

人的可靠性評估通常需要根據(jù)作業(yè)人員所處的工作環(huán)境和條件來評價作業(yè)環(huán)境對可靠性的影響并對其進行修正，在CREAM方法中是通過確定共同績效條件 (Common Performance Condition，CPC)來完成的。CPC從組織完善性、工作條件、人機界面與運行支持的完善性、規(guī)程/計劃的可用性、同時出現(xiàn)目標(biāo)數(shù)量、可用時間、工作時段、培訓(xùn)和經(jīng)驗的充分性、班組成員的合作質(zhì)量等共計9個方面進行綜合考慮，給出了認(rèn)知功能失效基本概率值的修正方法(見表3)。

(4)計算失效概率

將認(rèn)知失效基本概率值和權(quán)重因子相乘，即可得到最終的人因失效概率PCF，其計算公式如下式所示:

式中:PG為表2中對應(yīng)的認(rèn)知失效概率基本值;φi為第i個CPC的影響權(quán)重。

表3 CPC及其權(quán)重因子Table 3 CPC and weight factors

2.2 利用CREAM方法計算跑道侵入中人的可靠性

根據(jù)圖1中的分析，跑道侵入過程中的人因失效表現(xiàn)為兩種情況:一種是未發(fā)現(xiàn)沖突，另一種是未正確響應(yīng)。下面以第1種失效模式為例，應(yīng)用CREAM方法進行分析。

飛行員、管制員、車輛駕駛員發(fā)現(xiàn)沖突的過程為:態(tài)勢感知-沖突判斷-預(yù)案形成-指揮(或通報)-實施操作，對應(yīng)的認(rèn)知行為是觀察、診斷、計劃、通信、執(zhí)行。每一認(rèn)知行為對應(yīng)的認(rèn)知功能及其最可能的失效模式見表4。

以一般的工作環(huán)境為想定，假設(shè)其CPC績效水平如表5所示。

可以通過計算得到:

同理可計算出失效模式2的失效概率為:

表4 失效模式1的人誤概率Table 4 Human failure probability of failure mode 1

表5 失效模式1的影響權(quán)重Table 5 Impact factors of failure mode 1

3 計算與討論

3.1 后果發(fā)生概率的計算

事件樹的計算中，每一階段互斥的兩種狀態(tài)其概率計算可以由此及彼，各發(fā)展途徑的概率等于自初始事件開始的各事件發(fā)生概率的乘積。上文中已經(jīng)通過CREAM方法計算得到了關(guān)鍵節(jié)點的概率值，根據(jù)事件樹的計算法則，帶入各節(jié)點概率值，得到的計算結(jié)果如圖1所示。

對跑道侵入潛在風(fēng)險分析的兩類后果進行合并計算，得到的發(fā)生侵入的概率為0.001 26。

3.2 計算結(jié)果的討論

(1)圖1的分析中，跑道侵入沖突解脫的最常見情況(結(jié)果概率最大)是管制員及時發(fā)現(xiàn)并正確指揮，因此增強管制員的防范意識，強化其在跑道侵入預(yù)防中的作用是關(guān)鍵。

(2)增加跑道侵入的防范手段，比如采取設(shè)置場面監(jiān)視設(shè)備(ASDE-X)、跑道狀態(tài)燈(RWSL)等措施，能夠增加防御縱深，降低侵入風(fēng)險。

(3)CREAM模型中CPC的選擇對人的可靠性計算有一定影響，這也從另一個方面顯示了防范跑道侵入事件中人因風(fēng)險的途徑，例如合理安排管制班組人員搭配、加強培訓(xùn)等。

4 結(jié)論

本文利用安全系統(tǒng)工程方法對跑道侵入的發(fā)生過程進行了分析，采用人因可靠性分析方法對其中的人因失效問題進行了計算，給出了量化的風(fēng)險評估結(jié)果，結(jié)論如下:

(1)以事件樹為構(gòu)架，對跑道侵入風(fēng)險進行分析，利用CREAM方法計算了人的失效概率，得到了飛行沖突調(diào)配失敗的概率，這是空中航行系統(tǒng)概率安全評估的探索和嘗試。

(2)由于機場場面監(jiān)視設(shè)備并未普及，同時也為了便于理論分析和建模，未考慮大型復(fù)雜機場裝備場面監(jiān)視設(shè)備的情況，但從計算分析過程可以認(rèn)為增加相關(guān)設(shè)備對防范跑道侵入風(fēng)險是有益的。

(3)利用CREAM方法計算人因失效的過程表明，該方法在航空領(lǐng)域人的可靠性分析中具有建模簡便、可操作性好等優(yōu)點。但本文中管制員、飛行員的人因失效概率計算僅就一般情況進行了考慮，未考慮個體因素，未來研究應(yīng)考慮結(jié)合航空交通運行的實際來改進CREAM方法，進一步考慮過程中的個體因素，以獲得更為精確的結(jié)果。

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