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人为因素在空中交通管制差错中的影响

【摘要】本文首先简要阐述了人为因素在空中交通管制差错中所造成的影响,然后仔细分析了造成这些影响的原因.最后从实际出发,结合相关问题探究了如何采用针对性的措施避免人为因素影响.希望能够以此为相关人员提供参考.

【关键词】人为因素空中交通管制差错影响

在现阶段我国的发展背景下,空中交通安全已经变得越来越重要,其需要相关空管工作给予强有力的支持.据有关数据统计,由于人为因素所导致的空中交通事故已经占到了很大一部分的比例,所以,针对人为因素在空中交通管制差错中的影响进行研究,并找到科学的处理办法,具有重要现实意义.

一、人为因素在空中交通管制差错中所造成的影响

所谓空中交通管制,就是要维护并加快空中交通的有序流动,并避免航空器和航空器产生相撞问题,确保空中交通的安全.而这样复杂且繁重的任务,对于空中交通管制人员提出了较高要求.人为因素通常情况下指的就是和人相关的所有因素.有相关学者曾经指出,人为因素就是经由系统运用人为科学,改善人及其活动之间的关系.其不仅包含了工作环境下的人,还有人和人之间的联系,此外还有人和机械、环境和程序之间的联系.从现有的空中交通事故原因进行探究可以获知,和人为因素相关的空中交通事故占到了70%的比例.由此能看出,人为因素会对空中交通管制造成极大影响,乃至使其发生重大差错,危及人们生命财产安全.所以,必须想办法处理相关问题,控制好人为因素造成的影响.

二、造成影响的原因分析

有多种原因都会引发空中交通管制中的人为差错,具体而言,可以概括为以下方面.第一,没有进行有效的沟通与协调.空中交通管制这项工作需要进行高质量的协调,所以管制人员必须要和航空公司、飞行员等各方进行及时而有效的沟通和协作,以此提升工作效率.同时,在管制班组的内部,也需要开展大量协作.由此可见,空中交通管制质量和管制员的协调沟通能力有着非常直接的关系.

第二,管制人员过度疲劳或是情绪不稳定.管制人员是人而不是机械,所以其时常会产生疲劳的情况.人的生理机能决定了人类的体力与精力均不能长期保持在兴奋状态下,如果持续工作了太长时间,则管制人员就会感到疲劳,从而对事物的反应能力及判断力下降.另外,人是具有一定情绪的,无法根据同一个模式一成不变地开展工作.如果管制人员的情感或思想方面出现问题,就容易对空中交通管制产生人为方面的影响.

第三,有的管制人员涉及了自己不了解的领域,或者做了超出能力范畴的工作.由于每个人所受的教育是不一样的,因此接受事物的能力也各不相同.对于空中交通管制工作而言,人和人之间都存在着差异.面对同样的飞机流量,有的人员可以轻松地完成管制工作,但有的人员却会感到吃力.因此,必须结合自身实际情况有针对性地开展工作.

三、如何采取针对性的措施避免人为因素影响

为了尽量减少或消除人为因素对于空中交通管制所产生的差错影响,相关人员必须要强化自己在思想方面的认识,并在实际操作中引起高度重视.对此,可以从以下方面出发,采取对应的策略来规避人为因素的影响.

第一,要强化对员工的意识与技能训练.在进行安全生产时,员工所扮演的主体角色会对生产的质量及安全性造成较大影响.对于相关行业来说,在安全意识以及操作技能方面的训练应当重点掌握好规章制度,积极倡导团队合作,并不断提升人员的业务技能水平、心理素质等.以此打造出一个思想意识先进、操作能力过关、素质态度良好的工作团队,进而在一定程度上控制人为因素所产生的影响.

第二,要强化生产组织结构方面的设计工作.空中交通管制的生产组织结构需要进行复杂的设计,并且整个循环过程都是系统而精密的.这就需要相关管理部门充分考量每一项研究职责,每一件工作任务以及每一个操作流程,同时还要结合具体的环境及程序进行灵活的改变和调整.必须要避免管理工作产生被动任务交叉、权责不分等状况,此外也要注意不能分工过细,以免造成协调困难、管理效率下降的问题.

第三,要积极培养人员的安全作风.针对管理人员,要大力强调依法履行安全职责,要随时秉持“安全第一”的意识和思想,将其作为各项工作的指导.同时还要自觉抵制“多做多出事,少做少出事,不做不出事”的错误观念.要全面推行人人有责的思想,并切实打下安全生产的牢固根基.第四,要强化对相关人员的激励力度和管束力度.要制定出相应的奖惩机制,而这种机制也是一柄双刃剑,必须要做到两者同时兼顾,才能达到事半功倍的效果.对于那些遵纪守法、爱岗敬业、积极创新的人员,应当要适时予以表扬和奖励.而对于那些有法不依、不思进取、时常犯错的人,则要给予一定的惩罚.

结束语：空中交通管制是一项系统性很强的工作,并且关系到人们的生命安全,需要工作人员引起高度重视.对此,必须要找到正确的处理方法,尽量抑制人为因素对空中交通安全所造成的影响,使得管理水平更上一层台阶.

参考文献

[1] 汪波. 探析人为因素在空中交通管制差错中的影响[J]. 科技风,2015,(06):212.

[2] 周航, 王瑛. 基于SHEL 模型和神经网络的空中交通管制风险预警研究[J]. 安全与环境学报,2014,14(03):138-141.

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