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摘 要：随着城市轨道交通的发展，行车事故的发生也日渐增多，而由驾驶员行为作业差错造成行车事故占比居高不下。本文从驾驶员差错行为入手，運用“瑞士奶酪”模型对差错行为进行研究。以关键作业项——错关门导致的夹人事故为例，基于事件树分析法，建立行车作业差错行为与事故风险之间的致因链。最后基于LEC方法，建立轨道交通驾驶员人为差错的风险评价体系，并提出风险管控建议。结果计算得出地铁正线运行中的差错行为所导致的风险危害最大、最为严重，并得出驾驶员错关门这一差错行为导致夹人事故发生的概率给地铁行车安全提出针对性建议。
关键词：城市交通;差错行为;事件树分析法;LEC方法
0 引言
安全一直是轨道交通系统不可忽视的话题。科技发展带动了设施设备的更新，故而由设备因素导致的事故占比日趋降低，相反人为差错因素导致的事故比越显突出。驾驶员是地铁运营过程中的重要岗位。本文以驾驶员岗为例，探究行车作业过程中的差错行为，并建立风险评价体系，对减少事故发生有一定的实用意义。
关于驾驶员行车作业与差错行为风险的相关问题，国内外已有较多研究。S.J.Wesretman[1]以2 806名受试者为研究对象，对其自我报告的驾驶压力和异常驾驶行为进行了调查，研究了驾驶员行为量表（DBI）和驾驶员行为问卷（DBQ）之间的关系及其心理测量特性。W.Ian Hamilton[2]通过利用认知理论和建模技术来描述与基础设施特征和操作条件相关的驾驶员绩效建立了模型。邹冉[3]针对地铁列车驾驶员这一岗位工作压力大、工作环境较特殊的特征，对工作人员自身、设施设备安全、管理上的风险以及环境因素四个方面进行综合考量并提出风险管控建议。佟瑞鹏[4]以家具制造为例用蒙特卡罗方法对不安全行为风险进行了定量分析。兰建义[5]针对煤矿作业中的人因失误利用层次分析和模糊综合评价的方法进行了评价。我国对行车作业中驾驶员的相关研究大多是从列车驾驶员这一岗位本身具有特殊性质入手，从各个方面对司机工作特征进行了全面的分析。对于不安全行为的各种研究则大多数集中在航空、核电站和煤矿这几个方面，在轨道交通方面还需要更加深入的研究。
1 驾驶员差错行为分析
不安全行为大致可以分为两类：差错（errors）和违规（violations）。差错代表的是个人无意识的精神和身体行为所造成的没有达到期望的结果，而违规指的是主观上有意不遵守确保行车安全的标准化规程。驾驶员有意违反规定的行为出现较少，本文以驾驶员差错行为作为分析和研究对象。
1.1 驾驶员差错行为分类
基于认知过程分析，轨道交通驾驶员的差错行为可分为技能差错、决策差错和知觉差错。其中，技能差错指地铁驾驶员在行车过程中所造成的行驶差错;决策差错意为驾驶员的行为虽是按照标准，但由于标准本身存在漏洞问题，或者驾驶员选取的标准不合当前时宜，造成应急处置不当所造成的差错;知觉差错则是在驾驶员的知觉感受相异于实际情况时具有较高的发生频率。
1.2 驾驶员差错行为致因分析
研究表明，在差错产生的前提条件中与人相关的是操作者的状态以及人员因素。操作者的状态往往影响工作绩效，而直接影响操作者自身绩效的因素又分为精神状态差、生理状态差和身体、智力局限。精神状态差包括睡眠缺乏、过度关注任务、精神疲劳和注意力不集中等;生理状态是指个人的生理状态出现问题从而诱发不安全行为的情况;身体、智力局限是指当操作要求超出个人能力范围。在地铁系统中，人员因素通常分为班组资源管理和驾驶员个人的准备状态。地铁行车作业是由多个岗位联动进行，任何岗位的微小差错都可能诱发安全事故。驾驶员个人的准备状态指驾驶员训练不足可能导致行车操作失误，另外饮食不佳也可能导致身体不适从而影响状态。
驾驶员的差错行为发生后未必立即发生事故，差错行为发生后的安全监管是避免事故发生的重要环节。不安全的监督分为监督不充分、运行计划不适当、没有纠正问题和监督违规;运行计划不适当指工作班组的操作节奏以及值班安排使得班组冒风险或者影响班组休息，最终导致影响效绩的情况;没有纠正问题意为监督者在发现个体、设备、培训以及其他与安全有关的地方呈现错误后却未能及时纠正;监督违规指的是监督者故意违反规章制度的状况。
2 基于事件树的人因事故致因分析
2.1 事故树分析法
事件树分析方法（Event Tree Analysis，简称ETA）起源于决策树分析（Decision Tree Analysis，简称DTA）是一种用于安全工程中的推理演绎方法[8]。事件树分析法是一种以事件发生的时间因果先后为基础，从初始事件开始往后找出与之相关的中间环节事件直至结果事件的方法。事件树分析法以分析事件之间成功和失败进行链条连接。
事件树的建立的过程可以分为三个部分：①确定一个初始事件，②确定不同的中间环节，③确定后果事件。每个初始事件经过不同的中间环节最终引发不同的事件结果，每个环节可能有成功状态或失败状态，这个过程用一个个分支表示。事件树建立后会有不同的事故链产生，将这一链条上所有环节的发生概率相乘，得出的值即从初始事件为因导致的不同后果事件发生的概率;此外，将所有导致事故的结果事件的概率相加即得到由某初始事件导致的系统整体失效率。
2.2 基于事件树的致因链
根据事故树分析法，构建驾驶员差错行为导致事故发生的致因链。本文以正线行车中的驾驶员错关门这一差错行为例，通过构建事件树继而建立事故致因链。在不同的致因链上，由于不同环节的防护措施可能会出现失效，从而导致不同的事故后果，具体如图1所示。由图1可见，驾驶员错关门这一差错行为发生后，由于防护有效性不同，可能会形成7条事故致因链条，导致3种事件结果，包括S1和S3为夹人动车事故，S2、S4、S5为夹人事故发生但及时解救，S6、S7为事故避免。 3 驾驶员行车作业差错行为风险评价与管控
3.1 基于LEC评价法的作业风险分析与评价
作业条件危险性分析法（LEC）是對隐性危险作业环境中的危险源进行半定量的安全评价方法。该方法用评价风险大小的方式将与风险有关的因素值相乘进而得到最终风险数值。给因素的等级进行划分，并赋予不同的数值，再将相乘计算得出危险性风险性，进而评价作业风险。LEC评价法的公式简化如下：
（1）
公式中：L、E、C分别为事故发生的可能性、操作者置于危险环境中的频率发生事故可能造成后果的严重程度，代表与风险相关的因素;D则表示危险性风险的大小。
根据地铁驾驶员差错行为事故调查表对5项行车作业中驾驶员差错行为可能造成的事故后果进行总结。以表1为基础，运用LEC分析法进行风险评估，详见表1。其中，地铁事故等级划分标准依据《上海市轨道交通运营安全事故处置规定》。
从表1中可以看出在正线行车运行中的差错行为瞭望不清使列车碾轧异物、列车碰擦异物和关门作业屏蔽门夹人夹物所导致的风险最为严重。因此，轨道交通公司在这两方面需要进行更仔细的监管。
3.2 基于事件树的行车作业差错行为风险评价
事故发生频率是每个中间环节发生的频率相乘之积，因此图1中7个事件后果发生概率表示为：
（2）
（3）
（4）
（5）
（6）
（7）
（8）
其中，P（A）表示驾驶员错关门差错行为发生的概率;P（B）和P（）分别表示乘客正在/没有上下车的概率;P（C）和P（）分别表示门夹人弹开装置正常运作/故障的概率;P（D）和P（）分别表示驾驶员发现/未发现尾部光带不完整的概率;P（E）和P（）分别表示红外线装置正常生效/失效的概率;P（F）和P（）分别表示站务员发现/未发现乘客被夹的概率;P（G）和P（）分别表示站务员及时/未及时按下紧急按钮的概率。
将事故后果事件频率相加得到驾驶员错关门差错行为可能导致的事故概率分别为：
（9）
（10）
（11）
式中，表示夹人动车事故发生的概率;表示夹人事故发生，但及时解救的概率;表示事故避免的概率。
现假设所有环节发生概率皆为0.5，则“驾驶员错开门”这一差错行为所造成的三个后果事件发生概率如下：
，，。据此计算结果可知，在错开门这一差错行为发生后，尽管在较大的概率上能够避免事故，但是仍有可能发生夹人事故，甚至是夹人动车事故。
3.3 驾驶员行车作业差错行为风险管控
风险管控旨在将风险控制在可接受范围内，确保事故不发生。为防止驾驶员产生差错行为，提出以下管控建议：
（1）重视驾驶员身心状态。定期检查、测评驾驶员心理和生理健康状态，合理分配工作线路，科学安排轮班时间，保障驾驶员得到充分的休息时间，避免驾驶员工作时出现醉酒、生病、精神疲劳等一系列问题，诱发差错行为。
（2）加大安全教育培训力度。强化专业技能培训，制定科学工作规程，有利于提升工作人员的专业技能，有效减少差错行为的发生。
（3）提高安全监管水平。在工作中保持实时监管，尤其是区间运行和开关门作业。掌握驾驶员差错行为的发生，并及时进行有效的补救措施;将驾驶员各种差错行为进行记录，建立数据库，针对时常发生的差错行为予以告知驾驶员，提醒驾驶员及时自省和自我检测。
（4）加强各级岗位联动。在驾驶员发生差错行为后，其他岗位要及时发现并填补安全漏洞，各层级岗位工作人员共同防护，避免事故发生或将事故危害降到最低。
（5）优化人机界面设置，做好设备维护工作。通过系统和设备的优化，提供良好的工作环境。如此有利于驾驶员更好地集中注意力，加强对周围环境的观察感知能力，在一定程度上减少差错行为发生的概率。
4 结语
本文通过分析以往的地铁事故，查阅文献，观看各种资料以及对照电动列车驾驶员作业指导手册对驾驶员差错行为进行总结;运用事故致因的“瑞士奶酪”模型对差错行为的进行分析。基于LEC方法，计算出地铁正线运行中的差错行为发生之后导致的风险危害最大;选取驾驶员错关门为例，基于事件树分析法，从驾驶员事故致因角度出发，建立行作业差错行为与事故风险之间的致因链，得出驾驶员错关门这一差错行为导致夹人事故发生的概率;基于以上结论，对地铁行车安全提出针对性的建议。
参考文献：
[1]Westerman S J，Haigney D.Individual differences in driver stress，error and violation[J].Personality and Individual Differences，2000，29（5）：981-998.
[2]W.lan Hamilton，Theresa Clarke.Driver performance modeling and its practical application to railway safety [J].Alpplied ergonomics，2005.
[3]邹冉.地铁运营中电客车司机岗位行车风险分析[J].交通世界，2018（32）：34-36.
[4]佟瑞鹏，马晓飞.基于蒙特卡罗法的家具制造工人不安全行为风险评估[J].中国安全生产科学技术，2018，14（7）： 187-192.
[5]兰建义，周英.基于层次分析-模糊综合评价的煤矿人因失误安全评价[J].煤矿安全，2013，44（10）：222-225.
[6]慈小玉，吴金洪.基于瑟利模型的地铁火灾原因及防控思路分析[J].城市轨道交通研究，2012，15（11）：108-110.
[7]甘旭升，端木京顺，丛伟，等.机械原因飞行事故诱因的分析与预测研究[J].中国安全科学学报，2011，21（5）：119-125.
[8]Cheng J X，Howlett P G.Application of Critical velocities to the Minimisation of fuel consumption in the control of trains[J].Automatic，1992（28）：165-169.
关键词：城市交通;差错行为;事件树分析法;LEC方法
0 引言
安全一直是轨道交通系统不可忽视的话题。科技发展带动了设施设备的更新，故而由设备因素导致的事故占比日趋降低，相反人为差错因素导致的事故比越显突出。驾驶员是地铁运营过程中的重要岗位。本文以驾驶员岗为例，探究行车作业过程中的差错行为，并建立风险评价体系，对减少事故发生有一定的实用意义。
关于驾驶员行车作业与差错行为风险的相关问题，国内外已有较多研究。S.J.Wesretman[1]以2 806名受试者为研究对象，对其自我报告的驾驶压力和异常驾驶行为进行了调查，研究了驾驶员行为量表（DBI）和驾驶员行为问卷（DBQ）之间的关系及其心理测量特性。W.Ian Hamilton[2]通过利用认知理论和建模技术来描述与基础设施特征和操作条件相关的驾驶员绩效建立了模型。邹冉[3]针对地铁列车驾驶员这一岗位工作压力大、工作环境较特殊的特征，对工作人员自身、设施设备安全、管理上的风险以及环境因素四个方面进行综合考量并提出风险管控建议。佟瑞鹏[4]以家具制造为例用蒙特卡罗方法对不安全行为风险进行了定量分析。兰建义[5]针对煤矿作业中的人因失误利用层次分析和模糊综合评价的方法进行了评价。我国对行车作业中驾驶员的相关研究大多是从列车驾驶员这一岗位本身具有特殊性质入手，从各个方面对司机工作特征进行了全面的分析。对于不安全行为的各种研究则大多数集中在航空、核电站和煤矿这几个方面，在轨道交通方面还需要更加深入的研究。
1 驾驶员差错行为分析
不安全行为大致可以分为两类：差错（errors）和违规（violations）。差错代表的是个人无意识的精神和身体行为所造成的没有达到期望的结果，而违规指的是主观上有意不遵守确保行车安全的标准化规程。驾驶员有意违反规定的行为出现较少，本文以驾驶员差错行为作为分析和研究对象。
1.1 驾驶员差错行为分类
基于认知过程分析，轨道交通驾驶员的差错行为可分为技能差错、决策差错和知觉差错。其中，技能差错指地铁驾驶员在行车过程中所造成的行驶差错;决策差错意为驾驶员的行为虽是按照标准，但由于标准本身存在漏洞问题，或者驾驶员选取的标准不合当前时宜，造成应急处置不当所造成的差错;知觉差错则是在驾驶员的知觉感受相异于实际情况时具有较高的发生频率。
1.2 驾驶员差错行为致因分析
研究表明，在差错产生的前提条件中与人相关的是操作者的状态以及人员因素。操作者的状态往往影响工作绩效，而直接影响操作者自身绩效的因素又分为精神状态差、生理状态差和身体、智力局限。精神状态差包括睡眠缺乏、过度关注任务、精神疲劳和注意力不集中等;生理状态是指个人的生理状态出现问题从而诱发不安全行为的情况;身体、智力局限是指当操作要求超出个人能力范围。在地铁系统中，人员因素通常分为班组资源管理和驾驶员个人的准备状态。地铁行车作业是由多个岗位联动进行，任何岗位的微小差错都可能诱发安全事故。驾驶员个人的准备状态指驾驶员训练不足可能导致行车操作失误，另外饮食不佳也可能导致身体不适从而影响状态。
驾驶员的差错行为发生后未必立即发生事故，差错行为发生后的安全监管是避免事故发生的重要环节。不安全的监督分为监督不充分、运行计划不适当、没有纠正问题和监督违规;运行计划不适当指工作班组的操作节奏以及值班安排使得班组冒风险或者影响班组休息，最终导致影响效绩的情况;没有纠正问题意为监督者在发现个体、设备、培训以及其他与安全有关的地方呈现错误后却未能及时纠正;监督违规指的是监督者故意违反规章制度的状况。
2 基于事件树的人因事故致因分析
2.1 事故树分析法
事件树分析方法（Event Tree Analysis，简称ETA）起源于决策树分析（Decision Tree Analysis，简称DTA）是一种用于安全工程中的推理演绎方法[8]。事件树分析法是一种以事件发生的时间因果先后为基础，从初始事件开始往后找出与之相关的中间环节事件直至结果事件的方法。事件树分析法以分析事件之间成功和失败进行链条连接。
事件树的建立的过程可以分为三个部分：①确定一个初始事件，②确定不同的中间环节，③确定后果事件。每个初始事件经过不同的中间环节最终引发不同的事件结果，每个环节可能有成功状态或失败状态，这个过程用一个个分支表示。事件树建立后会有不同的事故链产生，将这一链条上所有环节的发生概率相乘，得出的值即从初始事件为因导致的不同后果事件发生的概率;此外，将所有导致事故的结果事件的概率相加即得到由某初始事件导致的系统整体失效率。
2.2 基于事件树的致因链
根据事故树分析法，构建驾驶员差错行为导致事故发生的致因链。本文以正线行车中的驾驶员错关门这一差错行为例，通过构建事件树继而建立事故致因链。在不同的致因链上，由于不同环节的防护措施可能会出现失效，从而导致不同的事故后果，具体如图1所示。由图1可见，驾驶员错关门这一差错行为发生后，由于防护有效性不同，可能会形成7条事故致因链条，导致3种事件结果，包括S1和S3为夹人动车事故，S2、S4、S5为夹人事故发生但及时解救，S6、S7为事故避免。 3 驾驶员行车作业差错行为风险评价与管控
3.1 基于LEC评价法的作业风险分析与评价
作业条件危险性分析法（LEC）是對隐性危险作业环境中的危险源进行半定量的安全评价方法。该方法用评价风险大小的方式将与风险有关的因素值相乘进而得到最终风险数值。给因素的等级进行划分，并赋予不同的数值，再将相乘计算得出危险性风险性，进而评价作业风险。LEC评价法的公式简化如下：
（1）
公式中：L、E、C分别为事故发生的可能性、操作者置于危险环境中的频率发生事故可能造成后果的严重程度，代表与风险相关的因素;D则表示危险性风险的大小。
根据地铁驾驶员差错行为事故调查表对5项行车作业中驾驶员差错行为可能造成的事故后果进行总结。以表1为基础，运用LEC分析法进行风险评估，详见表1。其中，地铁事故等级划分标准依据《上海市轨道交通运营安全事故处置规定》。
从表1中可以看出在正线行车运行中的差错行为瞭望不清使列车碾轧异物、列车碰擦异物和关门作业屏蔽门夹人夹物所导致的风险最为严重。因此，轨道交通公司在这两方面需要进行更仔细的监管。
3.2 基于事件树的行车作业差错行为风险评价
事故发生频率是每个中间环节发生的频率相乘之积，因此图1中7个事件后果发生概率表示为：
（2）
（3）
（4）
（5）
（6）
（7）
（8）
其中，P（A）表示驾驶员错关门差错行为发生的概率;P（B）和P（）分别表示乘客正在/没有上下车的概率;P（C）和P（）分别表示门夹人弹开装置正常运作/故障的概率;P（D）和P（）分别表示驾驶员发现/未发现尾部光带不完整的概率;P（E）和P（）分别表示红外线装置正常生效/失效的概率;P（F）和P（）分别表示站务员发现/未发现乘客被夹的概率;P（G）和P（）分别表示站务员及时/未及时按下紧急按钮的概率。
将事故后果事件频率相加得到驾驶员错关门差错行为可能导致的事故概率分别为：
（9）
（10）
（11）
式中，表示夹人动车事故发生的概率;表示夹人事故发生，但及时解救的概率;表示事故避免的概率。
现假设所有环节发生概率皆为0.5，则“驾驶员错开门”这一差错行为所造成的三个后果事件发生概率如下：
，，。据此计算结果可知，在错开门这一差错行为发生后，尽管在较大的概率上能够避免事故，但是仍有可能发生夹人事故，甚至是夹人动车事故。
3.3 驾驶员行车作业差错行为风险管控
风险管控旨在将风险控制在可接受范围内，确保事故不发生。为防止驾驶员产生差错行为，提出以下管控建议：
（1）重视驾驶员身心状态。定期检查、测评驾驶员心理和生理健康状态，合理分配工作线路，科学安排轮班时间，保障驾驶员得到充分的休息时间，避免驾驶员工作时出现醉酒、生病、精神疲劳等一系列问题，诱发差错行为。
（2）加大安全教育培训力度。强化专业技能培训，制定科学工作规程，有利于提升工作人员的专业技能，有效减少差错行为的发生。
（3）提高安全监管水平。在工作中保持实时监管，尤其是区间运行和开关门作业。掌握驾驶员差错行为的发生，并及时进行有效的补救措施;将驾驶员各种差错行为进行记录，建立数据库，针对时常发生的差错行为予以告知驾驶员，提醒驾驶员及时自省和自我检测。
（4）加强各级岗位联动。在驾驶员发生差错行为后，其他岗位要及时发现并填补安全漏洞，各层级岗位工作人员共同防护，避免事故发生或将事故危害降到最低。
（5）优化人机界面设置，做好设备维护工作。通过系统和设备的优化，提供良好的工作环境。如此有利于驾驶员更好地集中注意力，加强对周围环境的观察感知能力，在一定程度上减少差错行为发生的概率。
4 结语
本文通过分析以往的地铁事故，查阅文献，观看各种资料以及对照电动列车驾驶员作业指导手册对驾驶员差错行为进行总结;运用事故致因的“瑞士奶酪”模型对差错行为的进行分析。基于LEC方法，计算出地铁正线运行中的差错行为发生之后导致的风险危害最大;选取驾驶员错关门为例，基于事件树分析法，从驾驶员事故致因角度出发，建立行作业差错行为与事故风险之间的致因链，得出驾驶员错关门这一差错行为导致夹人事故发生的概率;基于以上结论，对地铁行车安全提出针对性的建议。
参考文献：
[1]Westerman S J，Haigney D.Individual differences in driver stress，error and violation[J].Personality and Individual Differences，2000，29（5）：981-998.
[2]W.lan Hamilton，Theresa Clarke.Driver performance modeling and its practical application to railway safety [J].Alpplied ergonomics，2005.
[3]邹冉.地铁运营中电客车司机岗位行车风险分析[J].交通世界，2018（32）：34-36.
[4]佟瑞鹏，马晓飞.基于蒙特卡罗法的家具制造工人不安全行为风险评估[J].中国安全生产科学技术，2018，14（7）： 187-192.
[5]兰建义，周英.基于层次分析-模糊综合评价的煤矿人因失误安全评价[J].煤矿安全，2013，44（10）：222-225.
[6]慈小玉，吴金洪.基于瑟利模型的地铁火灾原因及防控思路分析[J].城市轨道交通研究，2012，15（11）：108-110.
[7]甘旭升，端木京顺，丛伟，等.机械原因飞行事故诱因的分析与预测研究[J].中国安全科学学报，2011，21（5）：119-125.
[8]Cheng J X，Howlett P G.Application of Critical velocities to the Minimisation of fuel consumption in the control of trains[J].Automatic，1992（28）：165-169.