黃惠霖

摘 要：人為因素是導(dǎo)致海上交通事故的最主要原因，分析海上交通事故中人為因素的特征，從而采取相應(yīng)的預(yù)防措施，對海上交通安全至關(guān)重要。結(jié)合人的因素分析與分類系統(tǒng)（Human Factors Analysis and Classification System， HFACS）與海上事故調(diào)查中的人為因素尺度，提出用于海上交通事故調(diào)查的人為因素與分類系統(tǒng)（Human Factors Analysis and Classification System for Marine Traffic Accident and Incident Investigation， HFACS-MTAI）。運用專家主觀評分法對導(dǎo)致事故產(chǎn)生的人為顯、隱性因素進行打分，并結(jié)合灰色理論為各因素進行量化排序，并通過分析某海上交通事故驗證所提構(gòu)想的有效性。

關(guān)鍵詞：人為因素；人的因素分析與分類系統(tǒng)；海上交通事故調(diào)查；灰色理論

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.05.190

0 引言

全球大約90%的貿(mào)易依賴于海上運輸?；谑鹿蕯?shù)據(jù)的研究表明，80%以上的海上事故與人為因素有關(guān)[1]。導(dǎo)致事故發(fā)生的原因一般有主觀（人）和客觀（物和環(huán)境）兩方面，而在海上交通事故中，人的主觀因素的作用表現(xiàn)得尤為突出和充分[2]。海上交通事故中船舶碰撞事故是發(fā)生率最高的海事，95%以上是人為因素造成的。船舶擱淺/觸礁事故作為同樣發(fā)生率較高的海事，其90%以上是人為因素造成的[3]。因此，人為差錯已經(jīng)成為海上交通事故的主要誘因，這已得到航運界的普遍認同。

文獻[4]提出海上交通事故人失誤分析與分類系統(tǒng)（Human Error Analysis and Classification System for Maritime Traffic Accident， HEACS-MTA），研究人失誤對事故的影響，對海上交通事故中4個層級的人失誤因素進行分類，可是未充分考慮“不安全行為的前提”以及“不安全行為”兩層及中的子因素及其相互作用與制約，這不利于對不安全動作分類的把握，也無法系統(tǒng)分析不安全動作。本文結(jié)合海上交通事故調(diào)查中的人為因素尺度，基于文獻[4]的MEACS-MTA模型提出用于海上交通事故調(diào)查的人為因素分析與分類系統(tǒng)（Human Factor Analysis and Classification System for Marine Traffic Accident and Incident Investigation，HFACS-MTAI），結(jié)合專家主觀評分法對海上交通事故中人為顯、隱性因素進行分析，運用灰色關(guān)聯(lián)分析對海上交通事故人為因素的影響要素進行量化排序，從而得出各人為致因因素的先后順序，為海上交通事故調(diào)查人為致因因素提供支持。

1 HFACS-MTAI

1.1 HFACS

Reason在1990年曾提出“瑞士奶酪”模型[5]，如圖1。通過該模型能夠明顯區(qū)分出顯性差錯（active failures）與隱性差錯（latent failures）。值得注意的是：第3層級“不安全行為的前提條件”中既包含顯性差錯也存在部分隱性差錯。由于Reason尚未明確定義“奶酪中的洞”，即“不安全的條件或行為”的概念過于抽象以致于在實踐中難以推廣。2001年，Wiegmann和Shappell在Reason的基礎(chǔ)上共同研究提出了人因分析與分類系統(tǒng)（HFACS）[6]，用以定義Reason的模型中的隱性差錯與顯性差錯，從而可以將其作為事故調(diào)查和分析的工具使用。該事故致因鏈依次通過四個層級進行人為差錯分析：組織影響——不安全的監(jiān)管——不安全行為的前提條件——不安全行為。HFACS模型最初是為美國海軍及海軍陸戰(zhàn)隊作為事故調(diào)查和數(shù)據(jù)分析工具研發(fā)的，后逐漸被廣泛應(yīng)用于航空安全[7]、鐵路安全[8]、采礦業(yè)[9]、海上安全[10]等領(lǐng)域，用以分析造成事故的根本原因。

1.2 海上交通事故調(diào)查——人為因素尺度

導(dǎo)致海上事故的人為因素[11]，大致可以定義為：與正常、成功應(yīng)對某一事務(wù)相反的疏忽或故意行動等。研究人為因素要分析設(shè)備的設(shè)計、操作人員與設(shè)備的相互作用，以及船員與管理者遵守的規(guī)章制度，即充分考慮人—船—環(huán)境三者的相互制約關(guān)系。圖2表示直接或間接影響人的行為的各種因素與完成工作的潛力。

調(diào)查人為因素的過程依次分為6步：收集發(fā)生事故的資料、確定事故發(fā)生的過程、確認不安全操作/決策與條件、確認失誤與違規(guī)的類型、確認事故的潛在因素、確認潛在的安全問題并制訂安全措施。其中步驟3到5是調(diào)查的主要環(huán)節(jié)。

船上人為因素調(diào)查的范圍一般包括但不局限于以下25個范圍，依照因素特性，將其主要分為船上的問題與公司的管理問題兩部分，如表1所示。

1.3 HFACS-MTAI的建立

海上交通事故的發(fā)生主要由于人為因素。其直接原因是由于船員實施了“不安全行為”，而確認不安全行為僅為海上交通事故調(diào)查的主要環(huán)節(jié)之一，其后還應(yīng)由果索因、追根溯源至事故的各隱性因素（latent conditions）。HFACS-MTAI依次由4個層級組成：組織影響、不安全的監(jiān)管、不安全行為的前提條件、不安全行為。結(jié)合HFACS模型[6]與海上交通事故特點羅列了模型的二級致因因素指標，如圖3?？紤]“人—船—環(huán)境”的相互作用關(guān)系，第3層級“不安全行為的前提條件”的二級因素指標主要包括環(huán)境因素、船舶因素、船員因素及公司因素。為便于理解致因模型結(jié)構(gòu)，將模型分為隱性原因與顯性原因兩部分。

模型重點針對第3層級“不安全行為的前提條件”與第4層級“不安全行為”分別詳細列出各二級致因因素的子因素指標（調(diào)查范圍包括但不局限于所列因素指標），如圖4。研究大量事故數(shù)據(jù)[12]，發(fā)現(xiàn)海上交通事故一般由船員的過失或過錯直接造成的，而過失或過錯中又以技術(shù)性過失占主導(dǎo)，第4層級針對不同原因所造成的事故的發(fā)生頻率，詳細羅列了船上人為技術(shù)性過失的具體范疇（包括但不局限于所列人因）。

2 基于HFACS-MTAI模型和灰色理論的人為差錯致因分析

專家根據(jù)HFACS-MTAI為海上交通事故進行打分，而后結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)分析法[12][13]對造成事故的人為致因進行分析。

2.1 海上交通事故的致因因素分析

主觀評分法是利用專家的經(jīng)驗等隱性知識，直觀判斷與事故相關(guān)的顯、隱性原因，并賦予每個因素相應(yīng)的權(quán)重，進而分析處理相應(yīng)的結(jié)果。其具體步驟如下：

2.1.1 制作海上交通事故問卷調(diào)查表

結(jié)合HFACS-MTAI模型分析事故情況，據(jù)此制作海上交通事故專家問卷調(diào)查表，調(diào)查表中列出可能導(dǎo)致該事故的顯性差錯（active failures）與隱性差錯（latent failures）。

2.1.2 專家打分

邀請專家對問卷調(diào)查表中所列出的可能導(dǎo)致海上交通事故的各項原因進行打分，若調(diào)查表中未列出造成事故的某項原因，則作相應(yīng)補充并打分。依據(jù)各原因?qū)Ｉ辖煌ㄊ鹿实挠绊懗潭扰c發(fā)生概率進行打分。打分范圍由0-1之間的數(shù)字組成。（即0，0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9，1），0表示對事故的發(fā)生無影響，1表示影響程度最大；同時，對發(fā)生概率打分，0表示發(fā)生概率最小，1表示發(fā)生概率最大。專家針對海上交通事故的致因因素主觀評分表，見表2。

2.2 灰色關(guān)聯(lián)分析

對問卷調(diào)查的結(jié)果進行整理分析，選取各隱性原因評價指標的均值分別為每個顯性原因的行為序列，作為灰色關(guān)聯(lián)分析的比較序列，比較序列以公式（1）的形式表示為：

式中表示第個顯性原因，分別表示個隱性原因，表示第個隱性原因的個相關(guān)因素，對應(yīng)文中的為第個隱性原因的評價指標：影響程度和發(fā)生概率。

由于標準序列反映各相關(guān)致因因素的理想期望水平，故可取標準序列為零序列，標準序列格式一般如公式（2）所示：

計算求取比較序列與標準序列的差序列：

計算各顯（隱）性原因的各個評價指標與標準序列的關(guān)聯(lián)系數(shù)，其中；計算關(guān)聯(lián)系數(shù)，如公式（4）所示：

公式（5）最終求得的灰色關(guān)聯(lián)度反映某事故原因與各因素理想值（零事故）之間的關(guān)系，關(guān)聯(lián)度越大則表明其對應(yīng)的海上交通安全的安全度越高；關(guān)聯(lián)度越小，則表明該致因因素對海上交通安全的威脅較大。

3 實例分析

運用HFACS-MATI模型和灰色關(guān)聯(lián)分析法，對2014年4月16日韓國“世越號”（SEWOL）客輪沉沒事故中的人因進行分析。

韓國當?shù)貢r間2014年4月15日20點，韓國仁川清海鎮(zhèn)航運公司的一艘客貨運兩用渡輪“世越號”（實際載重3608噸，比維持船體復(fù)原力的987噸增加了近三倍）離開仁川港，踏上了駛往濟州島的旅程。船上當時載有包含所有船員在內(nèi)的共476人，其中包括325名中學(xué)生，15名教師，30名船務(wù)人員等。此外還載有150-180輛汽車和1157噸貨物。據(jù)客輪與當?shù)豓TS通訊記錄及事后調(diào)查報告顯示：客輪曾于2014年4月16日8時55分許發(fā)出一聲巨響，隨后由于船舶劇烈橫搖導(dǎo)致集裝箱等貨物倒向一邊。此后，船體逐漸向左傾斜并開始浸水下沉?？洼喿罱K于當?shù)貢r間4月16日13時許在韓國全羅南道珍島郡屏風島以北約20公里海域完全沉沒。據(jù)統(tǒng)計，最后僅有172人獲救。迄今事故已造成294人遇難，仍有10人下落不明。

經(jīng)初步調(diào)查，本次事故人為差錯的產(chǎn)生因素主要如下：（1）船員業(yè)務(wù)能力與經(jīng)驗不足，為試圖恢復(fù)船舶平衡，實施大角度轉(zhuǎn)向，致使船舶因舵效過快造成回轉(zhuǎn)角度過大，直接導(dǎo)致船舶大幅度傾斜；（2）船員崗前與應(yīng)急培訓(xùn)不足，致使全船人員錯過最佳逃生時間；且宣布棄船后只顧自己逃生，未體現(xiàn)應(yīng)有的職業(yè)道德；（3）船體過度改造，船舶總噸位由1994年初建時的6，586噸增加到6835噸，額定人數(shù)也從804人增加到956人（含船員）；（4）超載，且貨物綁扎不牢或無綁扎，這直接導(dǎo)致貨物位移，使得船舶穩(wěn)性大大降低；（5）危機響應(yīng)與應(yīng)急救援機制不完善。

對該事故進行人為差錯分析步驟依次為：

（1）邀請7名專家首先對問卷調(diào)查表中的事故原因進行補充，并對最終分析得到的所有原因進行打分。

取隱性原因中各因素指標評分的平均數(shù)，結(jié)果如表2所示，故而得到比較序列：

（2）為便于計算，選取標準序列為零序列：

（3）由公式（4）求出每個原因的對應(yīng)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)；

（4）邀請專家對公式（5）的各因素權(quán)重進行主觀評分，最終確定分辨系數(shù)為0.5和0.5.把步驟（3）中求取的隱性原因?qū)?yīng)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)帶入公式（5）得到每個隱性原因?qū)?yīng)的灰色關(guān)聯(lián)度。

（5）把步驟（4）中求得的每個隱性原因的灰色關(guān)聯(lián)度進行排序。如表2所示。

由表2計算結(jié)果可知：船體結(jié)構(gòu)過度改造、公司組織文化的缺失、岸基監(jiān)督不充分以及貨物裝載與系固不當?shù)入[性原因的灰色關(guān)聯(lián)度比較小，這些原因?qū)Ｉ辖煌ò踩耐{較大。而船岸間的交流以及船舶系固設(shè)備等因素的不安全影響相對較小。通過分析，預(yù)防該類事故的方案是主管機關(guān)加強對公司及其船隊的安全監(jiān)管力度；公司自身應(yīng)著力提升自己的企業(yè)安全文化并將其有效的傳達給每一位船員，嚴格地按照規(guī)范和規(guī)則進行操作；完善安全管理體系，并適當加強內(nèi)審制度；船上管理級，尤其是作為船東代表的船長，在船上應(yīng)當實行充分有效的監(jiān)督杜絕管理松懈，積極培養(yǎng)團隊精神。

4 結(jié)束語

結(jié)合HFACS模型與海上交通事故中的人為因素調(diào)查，構(gòu)建HFACS-MTAI模型，將其分為隱性因素與顯性因素兩部分。根據(jù)模型特征，詳細研究了“不安全行為的前提條件”與“不安全行為”下涵蓋的各子項致因因素。結(jié)合專家主觀評分法與灰色關(guān)聯(lián)分析得到最終處理結(jié)果。由于專家評分法涉及人為因素較多，對于事故各致因因素的評估存在一定的偏差。希望模型能為海上交通事故預(yù)調(diào)查提供一定的支持。造成事故的顯性原因一般是顯而易見的，若想進一步充分探究其潛在的諸多隱性原因還需多方的共同努力。

參考文獻：

[1]卜仁祥.船舶管理[M].大連：大連海事大學(xué)出版社，2011：1.

[2]馮興耿.航海技術(shù)辯證法[M].大連：大連海事大學(xué)出版社，1995：

90.

[3]范濟秋.張永平.基本安全（個人安全與社會責任）[M].北京：人民交通出版社，2012：3-6

[4]張欣欣.基于HFACS的海上交通事故原因系統(tǒng)分析[J].上海海事大學(xué)學(xué)報，2012，33（04）：15-18

[5]Reason J.Managing the Risks of OrganizationalAccidents[J].Ashgate，Burlington.2001

[6]Shappell，S.A.，Wiegmann，D.A.Applying Reason：the human factors analysis and classification system（HFACS）[J].Human Factors and Aerospace Safety，2001，1（01）：59-86.

[7]Shappell，S.A.，Wiegmann，D.A.，馬銳譯.飛行事故人的失誤分析[M].北京：中國民航出版社，2006.

[8]Reinach S.，Viale A.Application of a human error framework to conduct train accident/incident investigations[J]. Accident Analysis and Prevention，2006（38）：396-406.

[9] Patterson J.M.，Shappell S.A.Operator error and system deficiencies：Analysis of 508 mining incidents and accidents from Queensland， Australia， using HFACS[J]. Accident Analysis and Prevention，2010（42）：1379-1385.

[10]Christine Chauvin，Salim Lardjane.Human and organisational factors in maritime accidents： Analysis of collisions at sea using the HFACS[J].Accident Analysis and Prevention，2013（59）：26-37.

[11]浦寶康.海上事故調(diào)查（第2版）[M].大連：大連海事大學(xué)出版社，2009：118-147.

[12]梁寶林.基于CREAM的海上交通事故人因分析[D].大連：大連海事大學(xué)，2014

[13]吳兆麟，朱軍.海上交通工程[M].大連：大連海事大學(xué)出版社，

2004：200-210.

[14]劉思峰，黨耀國，方志耕等.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M].北京：科學(xué)出版社，2004：50-71.