民航運輸中空管人為因素實驗效果分析

李亞飛，胡博舒

(中國民航大學，天津 300300)

民航運輸中空管人為因素實驗效果分析

李亞飛，胡博舒

(中國民航大學，天津 300300)

ICAO統計表明，目前航空事故的很大部分是由人為因素造成的，故研究航空中的人為因素成為提升航空安全的重要手段。基于中國民航大學空管學院航空中人為因素實踐課程的600余組數據，在對數據篩選整理的基礎上，采用統計學的方法對工作記憶、注意廣度、短時記憶3個實驗進行分析。研究發現：在工作記憶能力方面，男性的水平整體優于女性，在制定管制員選拔標準時至少應該設定標準在廣度4以上；在注意廣度中，在規定閾值10以上時，測試者會出現較大的偏差，并且有低估形勢的傾向；在短時記憶方面，具體圖形較容易被記憶，抽象圖片記憶效果較差，女性被試者的正確率高于男性。3個實驗中性別和年齡經過單因素方差分析都顯示對實驗結果無顯著影響。

航空安全；人為因素；實驗課程；民航空管

0 引言

21世紀以來，由于人們生活水平的不斷提高，對于航空運輸的需求逐年增加，我國的民航運輸事業得到空前發展，航空運輸安全越來越受到旅客和相關研究人員的重視。國際民航組織(ICAO)的統計數據表明，人為因素占飛行事故因素的76%左右[1]。民航從業人員中與航空安全直接相關的人員主要包括飛行員和管制員，隨著航空器制造工藝水平的提高，航空器對于緊急情況或者惡劣天氣狀況有了更強的處理能力，飛行員的工作負荷逐漸降低，飛行員誤操作引起的飛行事故越來越少，這就使得空中交通管制員在保障民航安全的體系中顯得越來越重要，從而對空管專業學生提出了更高的要求。

管制員在進行空中交通管制時，其視覺、聽覺、認知、記憶、注意力等多方面能力需共同協作，分析判斷交通形勢，以做出正確的決斷。這其中任何一個方面都可能對管制員的情景意識造成限制，而每一種限制都有可能導致飛行事故的發生。管制員的人為因素檢測可以有效減少管制員人為差錯，提高飛行安全，因此，研究民航不安全事件中管制員的人為差錯成為一個越來越重要的課題，也是空管專業學生必須從事的教學實驗項目之一。

航空界專家對人為因素的研究始于20世紀70年代，愛德華提出SHEL模型用于描述飛行中的人為因素[2]。1990年，曼徹斯特大學教授瑞森(James Reason)對“組織性事故"進行全面系統的分析，提出了reason模型[3]，詳細論述了人為差錯的預測方法。1998年，Erik Hollnagel提出了CREAM(認知可靠性與差錯分析)方法，可以用來預測可能出現的人為差錯[4，5]。此外，美國、歐盟都基于傳統模型開發了相關人為因素分析工具，包括MEDA、HFACS、ADAMS和AMPOS等[6]。

在國內研究方面，大多數研究者是運用數值分析法或者建立數學模型來探討人為因素之間的關系，并給出優化措施。卜曉敏用回歸預測法對人為差錯發生的頻率進行預測，提出在安全管理中加強安全預防工作，將不安全因素消滅在萌芽狀態[7]。王卓用故障樹和多層關聯規則找出故障發生模式，并發現同層差錯與不同層差錯之間的關系，認為管理層做好日常監督、管理工作是防范不安全發生的重要措施[8]。王永剛和王燕提出了多維事故分析模型，以分析各環節中的人為因素差錯，優化工作流程，提高系統可靠性[9]。夏瑋在研究數據倉庫、數據挖掘的理論基礎上，構建了基于民航事故人為因素分析的決策支持系統(簡稱HFAS-DSS系統)[10]。此外，還有部分研究者按照人為因素模型提出了消除人為因素不良影響的有效策略。例如劉繼新用SHEL模型分析各要素之間的契合度，結合管制員的基礎知識、專業技術、心理素質、職業道德、責任心和身體素質方面情況，提出了消除人為因素對空管運行安全和品質影響的有效策略[11]。羅曉利與閻少華研究了美、德空管人為因素的近況，對于管制員的培訓提出了改進措施[12]。

總結以往研究成果可知，目前大多數的人為因素研究主要專注于利用現有模型算法，分析民航運行中存在的人為差錯，并以此為基礎提出避免飛行事故的改進措施。而對民航人為因素實驗結果進行分析的研究較少。對人為因素實驗結果的分析有利于改善相關實驗設計，控制潛在的空中交通管制中的人為差錯，提高管制員復訓效果，因此，筆者從空管人為因素實驗數據出發，針對民航空管特征，深入分析已有空管人為因素實驗(視覺、記憶、注意力)的實驗結果，研究人為因素實驗過程中的個體差異，并提出在實驗實施過程中存在的問題，以期為改進空管人為因素實驗教學設計、提高管制人員復訓水平提供理論參考。

1 數據來源及處理

人為因素實驗是用場景設計的方法使人們能夠在各種情況下對相關事件做出反應，并以此探測出受試者的人為因素限制。其數據具有可靠性好、易重復和樣本容量大的特點，能夠在一定程度上反映出測試者自身限制和認知限制，為被試者在工作中可能出現的人為差錯提供參考。另外，通過人為因素實驗還可以檢測被試者勝任工作的能力。

本研究采用的實驗數據來源于中國民航大學空管學院2013屆管制方向的學生，其中一大部分將進入管制崗位，因此，其實驗測試結果能夠一定程度上代表年輕管制員人為因素的限制情況。實踐課程的實驗內容包括三部分，分別為工作記憶容量、注意廣度和短時記憶(圖形再認)。工作記憶是在短時記憶研究的基礎上提出的，用以衡量個體在受到信息阻礙時儲存的能力；注意廣度是指一瞬間人們能夠清楚地把握對象的數量，本實驗為圓點數目；短時記憶是瞬時記憶向長時記憶過渡的中間階段，一般保持5秒到2分鐘。

本文利用統計學的相關方法，對被試人員的實驗數據進行數據挖掘，分析目前人為因素實驗課程的實驗效果和可能存在的問題。每組實驗測試人數在600人左右，實驗結果具有較強的代表性。在獲得數據后，首先對原始數據進行預處理，將實驗的異常數據剔除。例如，對工作記憶容量實驗數據，同一姓名下的多組實驗數據視為重復數據，將其進行合并，取其最好的記錄；將單詞廣度為2的測試數據，即第1-3項的數據均為0的測試數據剔除，這些記錄被視為無效數據，其余實驗的數據處理類似。最終得到研究所需的數據集并存儲到EXCEL中。

2 研究方法

本研究采用探索性統計和單因素方差分析相結合的方法研究人為因素實驗設計的有效性。單因素方差分析是在影響實驗結果的若干因素中，只就某一特定因素分析其對該事物的影響，其他因素保持不變，以便準確分析被試者差異對人為因素實驗的影響。

單因素方差分析的步驟為：

1)建立原假設Ho：μ1=μ2=…=μr(r為水平數)。

(1)

(2)

3)統計決策：對給定的顯著水平α(一般取0.05或0.01)，查表得Fα(r-1,n-1),并用公式(2)計算出的F進行比較，當FFα時，則拒絕Ho或計算F對應的相伴概率P，若P>α，則接受原假設；否則拒絕原假設。

3 研究結果

3.1 工作記憶容量實驗結果分析

對于獲得的658組數據按單詞廣度數值進行歸納，整理如圖1所示。其中廣度為6的共計328組，廣度為5的為122組，廣度為4的為91組，廣度為3的為92組，廣度為2的有21組，廣度為1的有4組,其分別占比49.8%、18.5%、13.9%、14%、3.2%、0.6%。

然后分析各廣度人數所占比例，占比最大的為廣度6，占比近半，一定程度上表示測試者工作記憶能力較強。在每個廣度水平中，測試者的錯誤率也差異明顯，研究發現在工作容量實驗的廣度為4時，出錯的幾率較低，在水平為廣度6的測試者中，在廣度4的測試組(第七至九項)的錯誤率為3.2%，而在水平為廣度5的測試者中，廣度4測試組的錯誤率為14%，表明較高廣度的測試者對于低級別的測試者在完成同樣能力范圍內的相同測試也能有更穩定的成績，這能客觀反映測試者記憶能力的高低。計算測試者平均單詞廣度數為4.96，接近5，基本處于較高的水平，整體水平較高。考慮部分測試者多次實驗，這部分數據占總樣本容量的1.6%。對重復的11組數據進行比對，大部分實驗處于廣度2的水平，可認為由于不熟悉實驗導致的操作失誤，這部分測試者最好成績大多處于廣度6。

從性別因素來看，在相同測試人數的條件下，女性測試者達到廣度6的比例52%高于男性測試者50%的比例，這在一定程度上說明女性有較大概率擁有更高的工作記憶能力。在廣度4及以上的水平所占比中，男性測試者比例為83%，高于女性測試者80%的比例，結合廣度6的數值，男性測試者達到廣度5和4的水平人數大于女性測試者，女性測試者雖然在達到最好工作記憶能力的比例上高于男性，但男性測試者達到廣度為5的比例會大于女性。利用單因素方差分析來研究性別是否對工作記憶容量實驗有顯著影響，如表1所示。

表1 性別對工作記憶容量實驗影響的單因素方差分析

由表1可知，F統計量小于F臨界值，說明男女性別對于工作記憶能力無顯著影響。

從年齡的因素來看，測試者的年齡跨度不大，主要集中在20、21和22這三個數值上，這三個年齡占總體的90%。測試者在這三個主要年齡上廣度在4及以上的占比分別為88.2%、86.7%、87.4%，分別對應的平均單詞廣度數為4.96、4.95、4.97。可以看出，在占比和平均廣度數上，三個年齡的測試結果基本相同。同樣，利用單因素方差分析來研究年齡對工作記憶容量實驗有顯著影響，如表2所示。

表2 年齡對工作記憶容量實驗影響的單因素方差分析

通過上述數據分析可知，工作記憶容量實驗基本達到預定目的，能夠區分測試者的工作記憶能力和顯示絕大多數測試者的工作記憶能力水平。但性別和年齡對工作記憶容量實驗的影響不顯著。

3.2 注意廣度實驗結果分析

對于660組有效數據按圓點數目的正確個數進行分類歸納，其結果如圖2所示。其中，圓點數目5的整體正確率為94.3%，數目6的正確率為90.2%，數目7的正確率為82.2%，數目8的正確率為73.2%，數目9的正確率為62.2%，數目10的正確率為49.5%，數目11的正確率為36%，數目12的正確率為32.4%。顯然，隨著圓點數目的增加，正確率在下降。

實驗中圓點數目是隨機出現，前后出現的數目之間無聯系。當圓點數目處于較低值(6及以下)時，正確率能達到90%，基本不出錯誤。數目6的正確率相較數目5低了4.1%。數目介于7到9時處于中等值，其中從7開始相較上一個低數目正確率分別少了8%、9%和11%，可見正確率下降程度呈明顯的擴大趨勢，每增加一個數目其難度擴大幅度逐漸變大。數目9的正確率尚能達到62.2%，即大部分為正確。數目10為注意廣度閥值，從這個值開始正確率降為49.5%，低于一半。相較數目9正確率度的判別下降到12.7%。數目11和12為高難度實驗，正確率僅為30%左右。數目11較數目10低了13.5%，降幅繼續擴大。值得注意的是，在數目12的正確率比數目11只低了3.6%，降幅明顯縮小，為最小的降幅，雖然其正確率還是處于下降趨勢，但下降程度有明顯好轉。數目10是條明顯的分界線，從這里開始正確率降至不到一半。

從被試者錯誤判斷數目來看，在圓點數目為5時，測試者錯誤判斷數目的平均值為6.2。數目6時，錯誤數目的平均值為7.4。數目為7時，錯誤數目平均值為9.1。這三個數目為正確率較高的數目，可以看出測試者錯誤為高估數值。數目為8時，錯誤數目平均值為9.4。數目為9時，錯誤數目平均值為10.2。數目為10時，錯誤數目平均值為9.8。從幅度上來說，從數目8開始，錯誤雖然主要還是在高估數目上，但高估的值開始回歸為1.4，到數目9降至1.2，到數目10時則為-0.2，說明測試者從高估變為了低估。

從性別因素來看，男女測試者的平均正確個數情況大體相同，趨勢一致。細分來看，在數目5到數目9，女性測試者的平均正確個數明顯高于男性，在數目8時高出男性測試者近0.5，在其他幾個數目中也有明顯的超出，超出均大于0.1，數目10及以上，男性測試者的平均正確個數反超女性測試者，但超出均在0.1以下。可見，在中低數目的圓點測試中，女性的正確率高于男性，但在較高數目的測試中，其表現卻不如男性。利用單因素方差分析來研究性別是否對注意廣度實驗有顯著影響，如表3所示，F統計量小于F臨界值，說明男女性別對于注意廣度水平無顯著影響。

表3 性別對注意廣度實驗影響的單因素方差分析

從年齡因素來看，隨著年齡的增長其各數目平均正確數呈下降趨勢。由于其中20歲是測試者主要的年齡，總體的平均正確數更趨向于20歲的平均正確數，20歲的平均正確數略高于總體的平均正確數。隨后的21歲測試者的平均正確數出現了下降，低于20歲水平。除數目7和8，21歲的平均正確數也低于總體的平均水平。在22歲的測試者更是出現了較大幅度的下降，且幅度大于21歲。相對20歲，其正確率在數目10及以下時相較平均正確率有了明顯的差距。利用單因素方差分析來研究年齡是否對注意廣度實驗有顯著影響，如表4所示，F統計量均小于F臨界值，年齡對于注意廣度水平無明顯的影響。

表4 年齡對注意廣度實驗影響的單因素方差分析

3.3 短時記憶實驗結果分析

本項實驗分為抽象圖片和具體圖片，如圖3所示。研究先對抽象圖片的342組數據按判斷正確數進行歸納，其正確數的平均值為40.8，其中男性測試者的正確數為40.7，女性測試者為41.2。折算成正確率，總正確率為81.6%，男性測試者正確率為81.4%，女性測試者為82.4%。然后是具體圖片的319組數據，其正確數的平均值為45.3，其中男性測試者的正確數為45.3，女性測試者為45。總體正確率為90.6%，男性測試者正確率同為90.6%，女性測試者為90%。具體圖片的正確率要高于抽象圖片，高約9%，這說明對于具體物體的短時記憶能力要明顯強于對于抽象物體的短時記憶能力。

從性別角度來看，抽象圖片的測試數據中，女性測試者的正確率為82.4%高于男性的81.4%，擁有更好的抽象圖形短時記憶能力。在具體圖片中女性測試者的正確率(90%)基本與男性相當(90.6%)。利用單因素方差分析來研究性別是否對短時記憶實驗有顯著影響，如表5所示，F統計量小于F臨界值，說明男女性別對于短時記憶能力無顯著影響。

表5 性別對短時記憶實驗影響的單因素方差分析

從年齡角度來看，測試者的年齡主要集中在20、21、22三個階段上。抽象圖片實驗中20歲的平均正確數是41.2，21歲的平均正確數是40，22歲的平均正確數是42。具體圖片實驗中20歲的平均正確數是45.2，21歲的平均正確數是44.9，22歲的平均正確數是46.2。說明具體圖形和抽象圖形與年齡相關程度較低。利用單因素方差分析來研究年齡是否對短時記憶實驗有顯著影響，如表6所示，年齡對于短時記憶能力無明顯的影響。

表6 年齡對短時記憶實驗影響的單因素方差分析

4 結論與討論

人為差錯是目前民航事故分析的重要切入點，人為因素實驗是探索人為差錯發生可能性的重要手段，但現有文獻中對人為因素實驗結果分析的研究較少，本文選擇中國民航大學空管學院管制方向學生的航空人為因素實踐課程數據為主要數據源，在對實驗所得數據篩選和預處理的基礎上，運用統計和單因素方差分析的方法對實驗數據進行了深入分析，主要得到了以下結論：

1)在工作記憶能力方面，男性的水平整體優于女性，在制定管制員選拔標準時至少應該設定標準在廣度4，最好為廣度5。另外適度的工作壓力有利于工作記憶能力。

2)在注意廣度中，隨著圓點數目的增加，正確率下降，在實際工作中應注意大部分人的閥值，工作量應該控制在閥值以下，在閾值以上時，測試者會出現較大的偏差，并且有低估形勢的傾向。

3)短時記憶方面，具體的、具有較大差異性的具體圖形較容易被記憶，抽象圖片記憶效果較差，女性測試者的正確率高于男性。對管制員而言，記憶抽象圖片需要注意觀察圖形細節上的差異，例如，在分辨相似的航空器時。

4)三個實驗中性別和年齡經過單因素方差分析都顯示對實驗結果無顯著影響，也就是說即便在部分實驗中能體現差異，但其作用程度并不大，這可能與測試者中男女比例差距較大，年齡相對集中有關，在進一步的研究中，應適度增加女性和其他年齡測試者數量，使各群體數目保持基本相等，提高實驗結果分析的可靠性。

[1] 孫瑞山,趙青.航空人為差錯事故/事件分析(ECAR)模型研究[J].中國安全科學學報,2012,22(2):17-22.

[2]HawkinsF.H.HumanFactorsinFlight[M].London:GowerTechnicalPress,1990.

[3]J.Reason.HumanError[M].NewYork:CambridgeUniversityPress,1990．

[4]SwainAD.Humanreliabilityanalysis:need,status,trendsandlimitations[J].ReliabilityEngineering&SystemSafety,1990,29(3):301-313.

[5]HollnagelE.CognitiveReliabilityandErrorAnalysisMethod(CREAM)[M].AldenGroup,Oxford,1998:262-275.

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[7] 卜曉敏.航空人為因素事故/事件分析模型研究[D].天津:中國民航大學,2008.

[8] 王卓.數據挖掘在人為差錯分析中的應用研究[D].天津:天津理工大學,2010.

[9] 王永剛,王燕.人為因素的多維事故原因分析模型[J].交通運輸工程學報,2008,8(2):96-100.

[10] 夏瑋.民航事故分析決策支持系統的研究與實現[D].阜新:遼寧工程技術大學,2004.

[11] 劉繼新.人為因素與空中交通管制員素質優化[J].南京航空航天大學學報(社會科學版),2007,9(2):65-68.

[12] 羅曉利,閻少華.美、德空管人為因素研究近況[J].中國民用航空,2003,(4):54-56.

Experimental Result Analysis of Human Factors in Civil Aviation Transportation

LIYa-fei,HUBo-shu

(CivilAviationUniversityofChina,Tianjin300300,China)

Based on ICAO statistics, a large number of aviation accidents nowadays are caused by human factors. Studying the human factors in aviation has become an important access to enhance the safety of aviation. Based on the 600 groups' data of the aviation human factors practice course in Civil Aviation University of China, the experimental data can be filtered by statistical method to analyze the three experiment including working memory, attention span and short-term memory. The results show that male's overall level is better than female's in working memory capacity experiment. When the air traffic controller is selected, the standard of attention span should be 4 at least. In the attention span experiment, the testers will show large deviation above a specified threshold, and there is a tendency to underestimate the true situation. In the short term memory, the specific graphics are more likely to be remembered than abstract pictures, and the correct rate of women is higher than that of men. In three experiments, gender and age through the single factor analysis of variance showed no significant influence on the result of the experiments.

aviation safety; human factors; practical curriculum; Civil Air Traffic Control

2016-12-07

國家自然科學基金資助(41501430);中國民航大學校級教育教學改革與研究項目“MOOCs和微視頻支持下的翻轉課堂在《航空中的人為因素及實踐》課程中的應用”(CAUC-2016-C2-08)

李亞飛(1983-)，男，博士，中國民航大學空中交通管理學院講師，研究方向：交通運輸規劃與管理。

V355

A

1674-3229(2017)01-0009-06