一种新千年的框架

航空人为因素：一种新千年的框架

（页下注）注　本文发表于1999年。

Kathleen L.McFaddena，Elizabeth R.Towellb

Northern Illinois University，Department of Operations Management and Information Systems，Wirtz Hall 209，DeKalb，IL 60115-2854，USA

Carroll College，Department of Business and Computer Science，100North East Avenue，Waukesha，WI 53186，USA

摘　　要

本文综述航空安全有关人为因素方面的文献，提出了一个概念框架用于指导以后的安全研究。在该框架中，分析了各种因素，并确定各种因素与操作差错而非事故的相互关系。因为操作差错发生的频率比事故更高，新方法可以分析各种因素之间更加复杂的关系和交互效应。通过分析运行数据后得到的结果可以提高决策过程并且能帮助减少飞行员差错所带来的事故。本文还给出了数据收集和存储的方法，以便研究人员更加有效地分析飞行安全数据。

关键词：航空安全；人为因素；航空运输。

1　引言

美国总统克林顿曾经提过，安全的航空是他出行的第一选择。这主要是因为当时美国航空交通正在稳步发展。但如果按照当时的趋势发展下去，乘坐飞机的旅客每年将达到10亿人次（FAA，1999）。如果我们假设事故发生的数量和飞行的班次成比例的话，那么可以预计到事故发生的次数的增长。当年美国发生两起严重的航空事故后（ValuJet 5/96；TWA 7/96），克林顿曾要求白宫航空安全和安保委员会重点关注航空安全问题。该委员会声称接下来的10年中在全国范围内航空死亡事故率减少80%将是国家的优先目标。

当时国家运输安全委员会（NTSB）和联邦航空局（FAA）开展了调查确定可能引起航空事故的原因。表1列出了在那时过去10年内美国的重大民航事故。这里我们将重大事故定义为死亡人数至少25人以上的事故。

尽管谈到事故的起因要素，经常提到的是维修问题、生产设计瑕疵和运行缺陷，而不是飞行员的问题，但是飞行员差错是所有航空事故的主要原因。一些研究显示大约70%的航空事故归结为飞行员差错（McFadden，1993；BASE，1999），同时另外一些研究显示所有航空事故的起因都与某种形式的人为差错相关（Braitwaite等，1998）。这对于飞行员来说，可能有些不公平，因为事故往往是一系列事件共同发生所导致的，而飞行员只是这个事件链的最后一个环节。但是，面对紧急事件时飞行员的判断通常是最终决定因素，而该因素决定了事件是否会导致事故的发生。因此我们如何建立可靠的飞行员差错模型，成了问题的关键。本文的重点在于分析前人研究飞行员差错的方式，同时开发一个概念框架用于指导以后的安全研究。我们的新方法考虑了相关因素之间更复杂的联系，也可以扩展到重点关注安全的其他工业领域。

表1　1989-1999年美国重大航空事故

^aObtained from FAA accident/incident database.

^bGround collision involving two aircrafts.

2　航空领域研究飞行员差错的传统方法

在20世纪，事故调查中汲取的经验推动着航空运输的不断进步。传统做法是，系统调查事故，重点关注那些与飞行员差错事故相联系的因素。这是一种被动型的方法。事故调查确实能发现事故原因，促发改正措施以防止继续犯错，但是当21世纪即将来临之时，需要从根本上转变到强调“预测型安全”的方向上来。

研究飞行员差错传统方法的模型示意如图1所示。重点关注事故分析。环境因素、飞机因素、航空公司因素、飞行员因素是传统方法中考虑飞行员差错的4个主要因素分类。进行安全研究时，研究人员倾向于集中考虑其中的一个类别。

图1　研究飞行员差错的传统方法

2.1　环境因素

环境因素包括内部环境、外部环境和工作环境。内部环境的研究显示提高驾驶舱温度和内部噪声水平会影响驾驶员的表现（Pandolf等，1995；Wagstaff等，1998）。已经有几起因为语音交流不畅的事故，说明噪声会影响飞行安全（Wagstaff等，1998）。对外部环境的研究集中在气象条件、一天中具体的时间以及事故地点等方面。例如，Cherington和Mathys（1995）分析了1963年到1989年因闪电击中引起事故的NTSB数据。另外一些学者（Spillane和Lourensz，1986；Potts，1991）研究了由于风切变或者下击暴流所引起的事故。研究者研究这类事件并且寻找趋势。天气作为主要原因导致的商用喷气式飞机事故仅占5%，但是天气的确是很多事故的促成因素。这里工作环境不仅涉及空中交通管制，同时也涉及不同飞行阶段飞行员的工作负荷。进近和着陆时飞行员的工作负荷最大。根据波音公司的报告，超过50%的事故发生在进近和着陆阶段（BASE，1997）。

2.2　飞机因素

维修和设计这类飞机因素会导致飞行员差错事故。Abeyratne（1998）指出，大概15%的航空事故是由于维修差错所引起的。航空运输这方面的文献也提到与飞机设计相关的人-机功效问题。Cohen（1998）认为，不舒服的座椅会导致操作差错，继而引发事故。工程师们一直在探索各种各样的方式，如通过设计更好的仪表和控制面板来预防航空事故的发生。

最近，研究的关注点转移到驾驶舱自动化与驾驶员差错事故之间的联系。当驾驶员过度依赖自动化时，他们更容易失去情景意识（Endsley，1995；Endsley和Kiris，1995；Sarter和Woods，1995）。失去情景意识后，驾驶员会把没有机械故障的飞机驶向地面，也叫做可控飞行撞地（Controlled Flight into Terrain，CFIT）。CFIT是世界范围内引起航空事故和灾难的头号原因（BASE，1999）。Jentsch等人（1999）给出的结论是，失去情景意识后，操纵飞机的驾驶员与未操纵飞机的驾驶员相比，更可能出错。这个研究还证实，机型、飞行阶段和气象也与情景意识丧失有关。

2.3　航空公司因素

航空公司因素与航空公司运营的方式有关。每个航空公司都是对安全负责的决策单位。不同的航空公司在招收和训练飞行员上可能会有所不同。航空公司不同，他们的安全程序、工作规定以及企业文化也会有所不同。这些航空公司因素的不统一带来许多问题，比如航空公司不同，其安全水平也存在差异。Barnett等人（1979）分析了1957年到1976年全球范围内58家主要航空公司的事故数据。他们发现，虽然在美国国内航空公司之间安全等级没有很大的差别，但是国际航空公司的安全等级却存在本质的区别，统计上也很显著。Barnett和Higgins（1989）更新了以前的研究结果并得出结论，在过去10年内美国的航空运输变得更加安全，而国际航空运输却没有以前那么安全了。McFadden（1998）开发了风险模型来预测美国航空公司飞行员差错引起的事故和事故征候。这些模型首次以各个航空公司的信息为基础预测飞行员差错。

其他研究则沿着不同的途径。他们研究的焦点放在培训、工作规定以及企业文化上。开发了正规的培训计划，常建有机组资源管理（Crew Resource Management，CRM），用以帮助机组成员之间的团队合作和交流从而减少差错。Helmreich（1997）研究了CRM培训在飞行安全方面的作用。Sales等人（1999）给出了一种系统的方法以最有效地设计和执行CRM培训。NASA的Ames研究中心也参与了下面的研究，探讨不规范的和变更的工作安排给驾驶员所带来的疲劳（Gander等，1998）以及困倦影响驾驶员表现和效率的方式（Rosekind等，1994）。他们给出了在航空运输操作过程中如何减少疲劳的建议。航空公司的企业文化也很重要，因为它反映了飞行管理以及培训部门建立、指导、监督飞机运行的方式（Degani和Wiener，1993）。

2.4　飞行员因素

飞行员因素包括飞行员年龄、经验、性别、个性特征和滥用酒精等，这些因素和飞行员差错事故有关。之前在年龄方面的研究结果表明事故率随着年龄的增长而下降，最后趋于稳定（Golaszewski，1983；McFadden，1993）。研究经验（总飞行小时数）和飞行员差错事故率之间的关系表明，随着总飞行小时的增加事故率减少（Golaszewski，1983；McFadden，1993）。

关于性别，Vail和Eckman（1986）按性别分析了1972年到1981年通用航空飞行员的事故率。研究报告说男性私人驾驶员的差错事故率要高于女性。但是批评者认为这个结论仅仅基于初步的统计分析并没有考虑风险程度。McFadden（1996，1997）使用更加精确的方法分析了1986年到1992年男性和女性驾驶员差错事故率。该研究调整了年龄、经验、风险暴露和雇主（大型航空公司和非大型航空公司）这些因素，结果发现不同性别的航线飞行员的航空事故率或事故征候率没有差别。

飞行员个性特征的研究表明，飞行员的独特个性超越了性别差异（Novello和Youssef，1974）。换句话说，女性飞行员比一般的女性具有更多类似于男性飞行员的性格。男性飞行员优于普通男性的特征包括成就、展示、强势、改变和异性缘。男性飞行员劣于普通男性的特征包括顺从、次序、接纳、求助、自卑、教养和忍耐（Novello和Youssef，1974）。在个性特征的基础上，Sanders和Hoffman（1975）使用逐步判别的分析方法，将飞行员分成有飞行员差错事故组和无飞行员差错事故组。他们发现两个组之间的三个判别因素，分别是依靠团队对自信自满、实际操作对想象、直率对灵活。Sanders等人（1976）用新的样本对该结论进行了交叉验证，没有发现两个组之间有个性特征差异。该研究认为飞行员的个性差异使得对飞行员差错相关特点没有得到统一的认定。类似地，Levine等人（1976）使用因素分析的方法去探讨飞行员的态度与航空事故是否相关。他们的研究表明只有“敢于冒险”这个性格因素与事故密切相关。敢于冒险的人（或者叫爱冒风险的人）即指那些将冒险、跳伞、飙车作为娱乐的人。

在飞行员酗酒这方面，为了减少飞行员差错引起的航空事故，McFadden（1997）分析了两种情况：检查既往史以判定是否为酒后驾驶（Driving-While-Intoxicated，DWI）和随机酒精测试。分析70164名航空公司的飞行员记录发现，DWI核查与飞行员差错引起的事故有关系，没有证据表明随机酒精检测可以预防事故的发生。有一次DWI记录的飞行员卷入差错事故的概率是正常人的两倍。有两次或两次以上DWI记录的飞行员差错事故的可能性是4倍。McFadden（1998）专门研究了工作相关飞行表现，发现确认为DWI的飞行员不仅与差错事故还与事故征候相关联。目前尚不清楚为什么确认为DWI的飞行员更容易出现驾驶差错。DWI飞行员在航空灾难发生过程中一直是清醒的。DWI可能是一个愿意冒险和不良判断的制造者。研究表明乘DWI飞行员操纵的商业飞行，乘客遭受的事故风险更大。

3　未来航空安全研究的框架

自从1978年航空公司取消管制法案实施以来，美国航空业就在一个竞争的环境中运转。管理部门不得不提高利润率，以提高效率降低票价。削减成本使得安全支出也同步减少。甚至有一些人认为，为了降低票价增加航空运输量导致一些刚起步的航空公司机组培训不够，设备低于标准。取消管制以后，航空运输安全的公众投票得分反而更低了（Winans和Dahl，1989；Burson-Marsteller，1994）。

相反，另一些研究者认为虽然取消管制会增加航空公司的金融风险，但是不影响航空安全。他们认为航空公司取消管制法案不会影响安全，因为FAA仍然在进行监管并且强制执行相关条例。而且他们进一步解释说，飞行里程越大，机组人员获得的经验也越多，能更多推动安全创新（Adrangi等，1997）。Kanafani和Keeler（1989）认为，为了确保消费者的信心，所有航空公司都必须以提高航空安全水平为目标。受品牌效应的影响，市场压力会促使航空公司不断提高安全水平。多数研究者认为，消费者对于航空安全的敏感性会使得航空公司的管理部门为了保持竞争优势而不断追求航空安全。

过去，飞行安全基金会（Flight Safety Foundation）将安全定义为“没有事故发生”。因此，研究航空安全的传统方法都集中在分析事故数据。但是，不发生事故不能证明就是安全的。Lowrance（1976）将安全下定义为“风险可接受水平的一种判断”。类似地，Braithwaite和Caves（1997）说：为了实现安全目标，必须将风险定量并且用合适的安全措施来平衡风险。

在新千年真正需要的是分析航空公司安全数据的新方法——在乘客受伤之前可以发现问题并且采取改正的措施。Abeyratne（1998）认为高技术领域（如航空领域）的规章应该由原来应对安全的被动型改变为主动型。很显然，这要求安全研究领域“超出事故调查深入到主动领域，但是目前这种转变还很有限”（Braithwaite等，1998）。操作差错的数据而非事故数据必须成为安全领域的新重点。

白宫航空安全及安保委员会建议FAA改进监管航空公司运行的方法。在1997年，他们还建议FAA和航空业界合作开发标准的安全信息数据库。这种改变将会为新数据的分析提供非常有价值的资源，帮助实现本文中的新研究框架。

图2是本文设计的未来航空安全研究的框架。在此框架中，分析了环境、飞机、航空公司、飞行员这些因素，用来确定这些因素与操作差错而非事故的关系。因为操作差错发生的频率要比事故的频率高得多，因此可以分析在航空环境中各变量之间存在的更加复杂的关系和交互效应。这种方法优于传统方法之处在于，可以不单单使用主效应还可以通过多边交互效应建立模型预测飞行员差错。实际上，航空安全研究涉及非常复杂的关系。Reason（1990）认为，许多因素同时出现才会引发事故。专注于操作差错的辨识和分析，然后我们可以采取改进的行动，切断事件链，预防事故的发生。

如图2所示，操作差错有3种可能的发展路径。传统上，大量差错沿着左边的路径发展。由于这些差错没有报告，因此没有人知道这些安全问题。出现许多操作差错是所有航空公司的日常状况。这些操作差错可能不会以事故的形式表现出来，但是如果不揭露这种差错，其他人就不可能从中汲取教训。

图2　未来安全研究的框架

从另一个角度来看，操作差错会沿着右边的路径发展造成飞行员差错引起的事故。这是在传统方法中唯一被注意到的一条路径，很严重但很少发生。当操作差错是以这种形式表现出来时，所有人都清楚意识到问题。通过事故调查分析出可能的原因，之后采取改正行动来避免将来的事故。

理想的情况下，大多数操作差错沿中间的路径发展。在中间路径中，通过执行FAA新监管系统中的安全程序，辨识出操作差错。使用这条路径可以获得高质量的分析数据。通过分析操作数据所获得的结果和建议可以提高决策过程，并且最终降低飞行员差错事故。

3.1　新FAA监管系统

从本质上来讲，FAA的新航空运输监管系统（Air Transportation Oversight System，ATOS）是一个风险管理纲要。ATOS在1998年10月1日起开始实施，重新构建了航空运输监管过程。新方法将原来的惩罚和责备思想转换成非惩罚揭露差错的思想以达到预防事故发生的目的。这个纲要由三个主要部分组成：航空安全行动合作（Aviation Safety Action Partnership，ASAP），飞行运行质量保证（Flight Operation Quality Assurance，FOQA），高级认证项目（Advanced Qualification Program，AQP）。ATOS为研究者提供分析操作差错的便利。新的数据源可以提供非常有用的信息，从而可以更好地理解导致事故发生的复杂事件链。

ASAP是飞行员协会、FAA以及美国航空公司之间的一个合作计划。美国航空公司是目前唯一实施ASAP计划的航空公司。美国航空公司于1994年开始这项计划，有两个目的：（1）发现安全问题；（2）提供改进措施。按照这项计划，如果飞行员出现差错或者遇到任何影响航线安全的情况，他或她只要在24小时内报告就不受惩罚。但是，飞行员必须遵守审议后所给出的改进行动。起初，这个计划遇到一些阻力，飞行员质疑这项计划是否真地是非惩罚性的。过了一段时间之后，飞行员对这项计划开始有信心了，他们通过ASAP报告差错，因为他们可以免除相应的责任。从ASAP开始美国航空公司已经收录超过15000份报告，相当于每年大约3000份报告。没有ASAP的话，FAA只能收到这些报告中不到0.5%的差错报告（Wilson，1998）。ASAP对美国航空公司非常有效，最近这项计划已经扩展到签派员、维修人员和工程人员。至今为止，至少还有6家其他的航空公司已经申请ASAP计划。

第二个主要行动是FOQA计划，分析由数字飞行记录仪自动记录下来的随机飞行信息。以前，这类信息只用来帮助确定事故的原因。目前，从FOQA项目收集来的数据被用来辨识安全问题，飞行机组成员可能没有报告这些安全问题。这项计划也包括了采取改进措施以及向FAA汇报改进措施的程序。FAA局长声明，除非出现一些极端情况，否则相关机构不能根据FOQA所获的信息实施罚款或惩罚。阿拉斯加航空、大陆航空、联合航空以及美国航空都执行了FOQA计划。该项目将会扩展到更多的航空公司。

AQP是第三个推动力，提取ASAP和FOQA辨识的安全问题中的信息，同时将这些信息用于培训大纲。目的是通过模拟机而不是在真实飞行条件下将差错情况第一时间呈现给飞行员。通过培训，教授给飞行员一些合适的方法来处理这些源自操作差错的不安全状况。这是培训飞行员方式的一个重要变化。

3.2　研究框架表达式

设想分析ASAP报告和来自FOQA的数据，我们得到的结论是年老的飞行员使用自动驾驶仪报告的问题比新飞行员更多。同样设想在非主流航空公司中，驾驶舱自动化问题发生的比例更高。这些非主流航空公司的飞行员工作时间更长。ASAP报告和FOQA数据提供一些证据表明驾驶舱自动化在雷暴和最终进近降落的情况下更易出现问题。因此，我们有兴趣来研究在这些条件下预测飞行员出现差错的可能性。

所有商业飞行员的数据可以从FAA的医疗数据库中获得。操作差错数据可以从ASAP报告和FOQA数据中获得。数据库要编入共同的标识符，例如飞行员的姓氏和出生日期。为了完成研究，在融入之后需要去掉数据标识。这个假定研究中的因变量以特定飞行员是否出现操作差错的形式出现。当因变量为双变量时，逻辑回归是回归分析的标准方法（Hosmer和Lemeshow，1989）。可以使用逻辑回归建立因变量和若干自变量之间的关系。以下是这种情况下关心的自变量，它们的定义如下：

X₁——飞行阶段（环境因素）；

X₂——雷暴或无雷暴条件（环境因素）；

X₃——驾驶舱自动化问题或无问题（飞机因素）；

X₄——主流航空公司或非主流航空公司（航空公司方面的因素）；

X₅——一天值勤时间的长短（航空公司方面的因素）；

X₆——飞行员年龄（飞行员方面的因素）；

X_j＊k——因素j和因素k的交互效应。

模型的表达形式为

ln（p）＝β0＋β1X₁＋β2X₂＋β3X₃＋β4X₄＋β5X₅＋β6X₆＋β7X_1＊2＋β8X_1＊3＋…＋βKX_{1＊2＊3＊4＊5＊6}，

其中ln（p）＝ln（p/（1-p）），p是操作差错的概率。

由于事故很少发生，因此过去很难研究多种方式的交互效应。很显然，操作数据可以为分析复杂关系提供更多的信息。美国航空公司每年3000份ASAP报告，相比之下公司一年内几乎没有飞行员差错导致的事故。

按照传统方法，我们发现驾驶舱自动化是几起事故的因素。由于没有足够的事故可供分析，因此我们不能发现驾驶舱自动化出现差错的过程中一直存在的其他主要因素。操作差错数据可以帮助我们确定这些经常伴随着驾驶舱自动化问题出现的因素。通过分析操作差错，我们可以人为切断导致事故发生的事件序列。

4　实施问题

4.1　恰当的数据收集和存储

如果这个新模型在行业范围内推广，需要有基于计算机系统的数据收集和储存统一程序，这对于模型的应用非常关键。但开发这种系统的一些目标本身是存在矛盾的。当有很多涉及利益的组织和敏感数据存在时，通常会出现上述情况。例如，鉴于项目所需要的非惩罚性提倡个人数据的“去标识”和研究者希望使用这些标识符与其他数据源相融合的愿望相矛盾。

应该收集和分离报告原文中的哪些数据项，这关系到在晚些时候准备提出哪些问题。有几种数据是相关的：瞬时数据、静态数据和衍生数据。瞬时数据涉及在报告时需要收集的那些因素。如果不能决定应该收集哪些重要的瞬时数据（以及屏蔽哪些次要因素），那么这种信息就不可用。飞行员是否疲劳？座椅是否不舒服？这类信息随着时间的流逝不断变化并且也未储存在别处。静态数据不会一直变化。飞行员年龄和飞行经验随着时间会发生变化但是可以预测。报告时不需要收集这些因素。衍生数据是指那些不能直接使用的因素，需要经过推演或者计算得到。例如给定时间段内操作差错的次数就是一个例子。

4.2　FAA和航空业界之间的协作

系统开发过程中最重要的原则是整个过程中有众多利益攸关的参与者。程序开发者通常努力给出技术上的解决方法，仅仅是为了发现这些方法尚未实际使用或者有用。为了顺利完成开发，数据的拥有者和使用者必须参与到设计过程中。系统的范围和功能应该基于用户的综合需求。表面上看，抽出时间听取FAA、航空公司、飞行员工会以及学术研究者的意见（解决相互之间矛盾的需求）会增加开发的时间，但是这对于系统的成功设计非常重要。

除了需要广泛的协作之外，还必须有严格的控制措施来确保数据的完整性。系统的设计者必须确保命名的一致性，避免使用歧义词（在不同的情况下一个标识符代表不同的事物）和同义词（使用多种标识符指代同一事物）。例如，大多数飞行员的飞行证书号和社会保险号一样，是唯一的，但是不一定所有的飞行员都是如此。在FAA的统一飞行员信息系统中，使用的是飞行的社会保险号而非飞行证书号。但在航空标准事故/事故征候数据库中，使用的是飞行证书号而不是社会保险号。当我们试图根据社会保险号和飞行证书号融合两个数据库时就会出现问题。

4.3　过程改进的持续合作

从长远看，系统应该能够升级适应变化。只满足目前需求的系统很难适应新的要求。如果不仔细计划，就会需要复制和补丁来支持ASAP和FOQA系统将来的发展，这将既费时又费钱。所有的系统最终都将过时并被替代，但是在系统中注入灵活性和适应性可以增加系统的寿命。

就灵活性而言最重要的要素是自身的物理存储技术。为了分析不同要素之间的关系和交互效应，统计学家需要平面文件来进行多变量分析。但是，信息系统专家意识到：（1）为了支持大量的统计软件包和操作工具；（2）为了保持允许询问那些新的或者各种“特别的”问题的能力；（3）为了能够简便地改变数据库的现有结构，他们必须使用关系数据库存储技术。这意味着在产品环境中需要数据库专家并且一直需要他们，这些专家非常理解数据库中的数据及其结构，可以将其准确地转化为研究者认为有用的形式。

5　结论

研究飞行员差错的新框架，我们专注于尽早发现安全问题，它比传统的方法更主动。该方法的目的是通过分析运行数据找出问题。由于操作差错出现的频率比飞行员差错引起的事故要高得多，因此可以研究变量之间更复杂的关系和交互效应。通过发现在操作差错中出现的那些有害/不利的结合项，决策者可以打断导致事故发生的事件链。然而，很关键的是研究者在过程发展的早期就应该介入。他们需要判断应该收集哪些数据，同时应该如何存储数据。要不然数据会不完整，以后的数据分析就不可用了。

航空运输不是唯一的经常出现人为差错的行业。医疗研究显示，医院病人并发症的三分之二是由于对病人的护理不当引起的（Brennan等，1991）。与航空业相类似，卫生保健领域正在努力开发新的方法来预防差错。传统上，医疗领域也依靠对差错进行惩罚的方法来防止“医疗差错”的发生。但是，一些医院正在开发风险检测系统。这些计划被设计用来改变以前对待差错行为的组织文化，并且开发出一个辨识和预防差错的系统方法。这种方法涉及将惩罚转变到揭露差错免除责备系统的文化转变。进一步研究可以将航空安全的框架扩展到其他行业，比如卫生保健行业，因为卫生保健行业的首要问题也是公共安全。主动型方法是21世纪达到提高安全水平目标的关键。

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