基于HFACS模型的城轨列车延误风险致因研究

doi:10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.05.0503

中国安全科学学报 ›› 2023, Vol. 33 ›› Issue (5): 152-157.doi: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.05.0503

基于HFACS模型的城轨列车延误风险致因研究

李磊¹^,²(), 李江娥¹^,², 任俞霏¹^,², 唐小小³

¹ 浙江省城市轨道交通智能运维技术与装备重点实验室,浙江金华 321004
² 浙江师范大学工学院,浙江金华321004
³ 八维通科技有限公司,浙江杭州 311100

收稿日期:2022-12-09 修回日期:2023-03-06 出版日期:2023-05-28
作者简介:
李磊 (1980—), 男, 河南鹤壁人,博士,副教授,主要从事交通安全风险评估、应急管理、决策分析等方面的研究。E-mail:zjnulilei@163.com。
基金资助:
金华市公益性技术应用研究项目(2022-4-040); 浙江省自然科学基金资助(LGG18E050012)

Research on causes of urban rail delay risk based on HFACS model

LI Lei¹^,²(), LI Jiang'e¹^,², REN Yufei¹^,², TANG Xiaoxiao³

¹ Key Laboratory of Urban Rail Transit Intelligent Operation and Maintenance Technology & Equipment of Zhejiang Province, Jinhua Zhejiang 321004, China
² College of Engineering, Zhejiang Normal University, Jinhua Zhejiang 321004, China
³ Bwton Technology Co., Ltd., Hangzhou Zhejiang 311100, China

Received:2022-12-09 Revised:2023-03-06 Published:2023-05-28

摘要/Abstract

摘要：

为探究城轨列车(UR)延误风险致因因素,找出关键因素,揭示城轨延误致因机制,首先在人因分析与分类系统(HFACS)方法的基础上构建适合分析UR延误的HFACS-UR模型;然后从不安全行为、不安全行为前提、不安全监督、组织影响4个层面展开UR延误致因分析,并采用Pearson相关系数法分析因素间的相关关系;最后提出预防UR延误的对策。结果表明:不安全行为集中于技能差错、决策差错;不安全行为前提主要表现在个人技能不熟和汇报沟通不恰当;不安全监督主要体现在监督不充分以及运行计划不恰当;组织影响涉及组织过程和资源管理,具体表现在标准规章、应急流程以及人员培训不完善。

关键词: 城轨列车(UR), 延误风险, 人因分析和分类系统(HFACS), 致因因素, Pearson相关系数

Abstract:

In order to explore the causes of UR train delays and find out the key factors causing delays, firstly, an HFACS-UR model based on HFACS method was proposed for analyzing UR train delay. Secondly, the causes analysis of UR trains delay was carried out from four aspects: unsafe acts, preconditions for unsafe acts, unsafe supervision and organizational influences. Pearson correlation coefficient method was used to analyze the correlation between factors. Finally, prevention suggestions for UR train delays were proposed. The results show that unsafe behaviors focus on skill errors and decision-making errors. The premise of unsafe behavior is mainly manifested in the lack of personal skills and improper reporting and communication. Unsafety supervision is mainly reflected in inadequate supervision and improper operation plan. The organizational impact involves the organizational process and resource management, which is reflected in the imperfect standard regulations, emergency procedures and personnel training.

Key words: urban rail(UR), train delays, human factor analysis and classification system (HFACS), causative factor, Pearson correlation coefficient

李磊, 李江娥, 任俞霏, 唐小小. 基于HFACS模型的城轨列车延误风险致因研究[J]. 中国安全科学学报, 2023, 33(5): 152-157.

LI Lei, LI Jiang'e, REN Yufei, TANG Xiaoxiao. Research on causes of urban rail delay risk based on HFACS model[J]. China Safety Science Journal, 2023, 33(5): 152-157.

图/表 4

表1

图1

图2

表2

参考文献 14

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HFACS-UR	子因素	频次	比例
层1不安全行为	技能差错	36	0.480
	决策差错	20	0.267
	违规	24	0.320
层2不安全行为前提	身体/智力局限	11	0.147
	技术环境	21	0.280
	汇报沟通不恰当	36	0.480
	个人技能不熟练	30	0.400
层3不安全监督	监督不充分	32	0.427
	运行计划不适当	25	0.333
	没有纠正问题	12	0.160
	监督违规	27	0.360
层4组织影响	人员培训	56	0.747
	设备资源	17	0.227
	提醒警示标志	5	0.067
	信息沟通	20	0.267
	标准规章	39	0.520
	操作/应急流程	30	0.400
	安全管理	40	0.533

HFACS模型不同层次间致因因素关联分析	Pearson检验		HFACS模型不同层次间致因因素关联分析	Pearson检验
HFACS模型不同层次间致因因素关联分析	相关系数 \|r\|	P值	HFACS模型不同层次间致因因素关联分析	相关系数 \|r\|	P值
层1与层2间:技能差错×是否充分汇报	0.931	0.021	层3与层4间:监督不充分×操作/应急流程	0.982	0.003
层1与层2间:决策差错×个人技能不熟练	0.879	0.050	层3与层4间:监督不充分×安全管理	0.845	0.072
层1与层2间:违规×个人技能不熟练	0.965	0.008	层3与层4间:运行计划不适当×提醒警示标志	0.938	0.018
层1与层2间:违规×是否充分汇报	0.891	0.043	层3与层4间:运行计划不适当×操作/应急流程	0.912	0.031
层2与层3间:身体/智力局限×运行计划不适当	0.818	0.091	层3与层4间:没有纠正问题×人员培训	0.845	0.071
层2与层3间:是否充分汇报×监督不充分	0.996	0.000	层3与层4间:没有纠正问题×安全管理	0.836	0.077
层2与层3间:是否充分汇报×运行计划不适当	0.858	0.063	层3与层4间:监督违规×人员培训	0.973	0.005
层2与层3间:是否充分汇报×监督违规	0.831	0.081	层3与层4间:监督违规×信息沟通	0.890	0.043
层2与层3间:个人技能不熟练×没有纠正问题	0.903	0.036	层3与层4间:监督违规×标准规章	0.918	0.028
层2与层3间:个人技能不熟练×监督违规	0.937	0.019	层3与层4间:监督违规×安全管理	0.966	0.008

基于HFACS模型的城轨列车延误风险致因研究

Research on causes of urban rail delay risk based on HFACS model

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