基于TRACEr的管制员差错风险量化分析

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。

基于运行数据的管制员工作效能测评方法

针对当前我国空管单位在监测和评估管制员(ATCO)工作效能时普遍存在的主观性强、结果差异性大等问题,首先设计基于飞行航迹、管制空域、设备操作以及指令发布数据的管制效能测评指标体系,从飞行安全、运行效率、管制规则3个方面研究指标的测评流程和计算方法,并基于模糊综合评价法量化指标分值;然后在Matlab平台上开发管制效能测评系统,并应用我国某扇区的模拟运行数据验证系统的有效性。研究结果表明:与传统的检查单评价法相比,用这种基于客观运行数据的效能测评方法能够对管制员的操作技能和决策水平进行集成化、定量化和智能化的综合评估,快速获得准确评价结果。