基于TEM结构化数据库的空管人误风险量化研究

目前空管运行风险及人误识别方面的研究大都集中于个体的认知和决策差错，忽略了空管系统班组运行情境下的团队错误或失效；另一方面，现有的空管运行人因研究侧重人误流程的确认与致因分类的定性分析。而作为空管人因研究基础的各种危险源、风险、人为失误以及不安全事件的数据库，目前又存在来源多样、结构不一致等问题。不针对真实运行情境、不进行量化分析，同时缺乏统一的结构化数据库支撑，是限制目前空管人因研究获得更大实践应用的主要因素。.本研究试图首先完善以TEM框架为基础的空管运行风险及人误结构化数据库。在此基础上将团队失效作为研究主体，确认团队运行模式下人误的认知流程与致因分类。还试图将对团队运行模式下的人误风险定量模型化研究，首先利用CREAM方法建立团队失误流程的正向量化分析模型，同时利用ATHEANA方法建立起团队失效的负向分析模型，为空管单位提供人误风险量化的系统方法，最后建立团队错误预防对策体系。

目前，在空管运行风险及人误识别研究领域中，不针对真实运行情境、不进行量化分析、同时缺乏统一的结构化数据库支撑，是三大主要限制因素，这些因素使得现有研究结果难以取得更大的实践应用价值。如何高效利用海量数据，从中定量发掘威胁、差错和意外状态的相互影响和关联规则，是一项有待深入探索的工作。.本研究首先确定了适合国内空管运行特点的TEM数据信息分类标准，完善了以TEM框架为基础的空管运行风险及人误结构化数据库。对来自不安全事件、自愿报告和正常运行监测等数据来源的威胁、人为差错与意外状态信息进行数据融合与统计分类，构建了数据库的网络结构，拓宽了空管人误数据库的利用广度和深度。.在此基础上，将空管真实运行情景下的人为差错和失效作为研究主体，对人误风险进行了量化模型的研究，重点对空管威胁、差错与意外状态各类数据信息的相关性和关联规则进行了深入探讨。应用贝叶斯模型方法、BN/BP混合网络模型和粗糙集模型方法，对各类空管运行人误风险进行了量化计算和描述，获得了不同数据类型的后验概率，得到了与意外状态关系最为密切的各类威胁及差错的相关性大小排序，同时还获得了三类数据之间的关联决策规则。为空管运行单位提供了量化的决策依据和规则支持。本研究初步还尝试应用不确定测度方法，通过联盟风险值对空管运行风险进行了量化研究，此方法可用于严重不安全事件及事故、事故征候的重点风险预防定量研究与应用。.研究表明：1）基于意外状态后验概率得到的威胁和差错排序与先验概率差别较大，应将后验概率作为判定威胁、差错和意外状态相关性的主要指标。空中意外状态发生时，内部威胁的后验概率为75.6%，属最为敏感诱发因素，空中威胁后验概率为73.1%，属高度敏感诱发致因，应在运行管理中加以重点管控。2）采用粗糙集数据挖掘技术，得到的TEM总体关联规则中，“内部威胁+外部威胁+空中威胁+程序差错”这一规则的与意外状态的关联度最高，应当重点予以关注。考察发生最多的空中意外状态情形时，还要关注“通信差错”因素。这些因素的综合叠加作用很可能会导致不可预期的严重后果。.