齊美麗
(中國民用航空華東地區空中交通管理局,上海 200335)
空中交通管制員與飛行員通信風險評估指標體系研究
齊美麗
(中國民用航空華東地區空中交通管理局,上海 200335)
在當前的交通領域當中,航空運輸正在占據著越來越大的比重。在航空運輸當中,空中安全至關重要,飛行員、空中交通管制員都具有不容忽視的意義。在空管安全風險管理中,飛行員和管制員之間的通信是一個十分關鍵的環節。而在這一環節中,一旦發生失誤,將可能引發重大的災難。基于此,本文對空中交通管制員與飛行員通信風險評估指標體系進行了研究,以期能夠更好的維護空中交通安全。
空中交通管制員 飛行員 通信風險 評估指標體系
隨著經濟和科技的不斷發展,航空運輸領域得到了極大的發展,因而空中交通正面臨著越來越大的壓力。在航空運輸當中,管制員和飛行員在通信過程中,可能發生配合不當、協調不力的局面,對空中交通安全造成了極大的影響。對此,為了有效的解決這一問題,對于通信風險,應當進行準確的評估,從而最大限度的確保空中交通的安全。
在空管員和飛行員的通信過程中,最容易出現失誤的環節包括編碼環節、譯碼環節、反饋環節等。在編碼環節中,可能發生飛行呼號錯誤的情況,管制員錯誤的將指令發送給其它飛行員,從而導致飛行秩序的混亂。如果管制員不能很好的對雙語通話進行適應,也容易發生編碼錯誤。飛行員對指令接收和執行中發生的錯誤,也是造成安全事故的主要原因。例如在飛機高度升降的過程中,飛行員的操作與空管員的指令不符,將可能引發嚴重的后果。管制員在對飛行員信息進行接收之后,缺乏及時的反饋,將會失去及時修正錯誤的機會。管制員如果沒有及時反饋飛行員的復誦,將可能引發嚴重的安全事故。
在空管員和飛行員進行通信的過程中,基于某種因素發生通信失誤,從而可能引發重大的空中交通安全事故。其中能夠造成通信失誤的主要因素包括人為因素、設備因素、環境因素、管理因素等。在人為因素當中,占據最高比例的就是小流量情況下的思想麻痹,其次還包括注意力分配不當、特情處置能力差等。另外,對于管制員能力來說,可能存在大飛行量管制能力不足、業務基礎知識掌握不牢等[1]。在通信過程中,機載通信設備、主頻接收機、主頻發射機、話筒等設備,一旦由于異常磨損、老化、運行不穩、修理更換不及時等影響發生故障,將會造成通信失誤的情況。在空管員、飛行員的業務環境方面,如果流量過大,管制員將會承受巨大的壓力,因而容易發生失誤。此外,安全文化、管制排班、班組人員搭配、管理規范執行力度、通信規章制度制定等方面的因素,都屬于管理因素的范疇,也容易造成空管員和飛行員通信失誤的情況。
3.1指標設計原則
在指標設計當中,應當注重對服務、效率、容量、安全等要求的滿足,針對空管員和飛行員通信過程的特殊性,結合實際情況進行選擇。在具體的設計過程中,應當注重對靈敏性原則、系統性原則、科比性原則、適用性原則、科學性原則等進行嚴格的遵循,確保這些指標能夠對空管員和飛行員通信過程中的特點加以反映[2]。同時,應當具有良好的可操作性,能夠在不同時段進行縱向對比,在同等條件下進行橫向對比。
3.2指標選取基礎
在空管員和飛行員通信風險評估指標的選取中,應當以通信風險的主要因素為基礎,充分考慮到空管員和飛行員通信過程中的特點。基于空管機構安全風險管理過程,對局部、零散的危險表征進行提煉和應用。基于此,還需要對指標進行適當的提煉、修改、優化,使其在實際應用中,能夠對空管員和飛行員的通信狀態進行綜合性、系統性的反映。
3.3指標體系設計
基于通信風險的主要因素,結合指標設計的原則和選取的基礎,可以將評估指標體系劃分為指標層、因素層、總體層等不同層次。其中,指標層主要是通信風險評估的相關指標,因素層囊括了管理、環境、設備、人員等方面的具體因素,總體層則是通信風險的評估指標體系。在評估指標當中,可以區分為定量指標、定性指標等[3]。在指標體系的設計當中,根據不同指標的意義和性質,進行準確的分類。在完成指標體系的設計之后,可以利用灰色關聯評價法、層次分析法等進行評價。
3.4指標體系改進
在通信風險評估指標體系建立之后,應當不斷的進行改進和優化。對于指標體系來說,管理狀態、能力水平、安全文化、狀態界定等,都會對其產生很大的影響。所以,在風險評估指標體系的實際應用當中,應當對這些因素進行充分的考慮,從安全文化水平、人員綜合素質水平、通信安全分目標、總體安全目標等方面入手,對指標體系進行改進和優化,提高指標體系的針對性和準確性,從而更好的維護空中交通的安全。
在當前的社會當中,航空運輸已經成為了一種十分重要的交通運輸形式。不同于傳統交通的是,空中交通對于安全性的要求更高。而在空中交通安全管制當中,管制員和飛行員的通信是比較容易發生失誤的環節,很可能引發重大的安全事故。因此,應當針對管制員和飛行員的通信,建立相應的風險評估指標體系,對通信風險進行有效的把控,從而確保航空飛行的安全性。
[1]趙振武,張微.基于改進CREAM的管制員與飛行員間人因可靠性分析[J].安全與環境學報,2013,v.13;No.7301:185-188.
[2]周航,王瑛. 基于SHEL模型和神經網絡的空中交通管制風險預警研究[J].安全與環境學報,2014,v.14;No.8103:138-141.
[3]劉堂卿,羅帆.空中交通安全風險構成及耦合關系分析[J].武漢理工大學學報(信息與管理工程版),2012,v.34;No.16801:93-97.