基于TRACEr的管制员差错风险量化分析

摘要：

为准确辨识管制员(ATCO)的人为差错风险,量化预测不同认知领域的差错发生概率,根据认知差错回溯与预测分析(TRACEr)中的认知功能框架定义管制差错类型,分析心理差错机制的致因因素,将其作为根节点建立空中交通管理(ATM)不安全事件的贝叶斯网络;引入加权距离计算网络节点的条件概率,分析我国近10年的空管人误数据,以挖掘差错风险因素.研究结果表明:管制员的人为差错产生于各个认知领域,由此导致的不安全事件发生概率为0.0407;警觉性失效、未充分学习、忽略危险、沟通误解和信息传输不清晰是主要风险因素,产生判断差错和信息传输差错的概率较大.

关键词：认知差错回溯与预测分析(TRACEr)、管制员(ATCO)、人为差错风险、认知领域、贝叶斯网络

所属期刊栏目：30

分类号：X949

资助基金：国家重点研发计划项目;中央高校基本科研业务费中国民航大学专项资金资助;天津市教委科研项目

在线出版日期：2020-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：109-115