事故致因模型在海事调查分析中的应用
2019-09-10朱德通
朱德通
自20世纪80年代起,世界上多数国家都执行了开放的经济政策,使得国际贸易迅速发展,导致了世界商船队规模快速增长。在过去的十年中,约90%的全球货物运输量是通过海运完成的[1]。然而,海上运输安全依旧是海事界热议的话题。海上事故的成因分析及找出安全防范工作中的空白,是防止海上事故发生的最有效、最重要的方法。因此,近30年来,海上事故调查作为国际海事组织(IMO)在进行海上安全研究、安全评价和事故数据库的创建方面的重要手段得到了极大的促进。与此同时,事故致因模型也被IMO通过指南和指导文件的形式吸收进来,用来协助调查人员寻找和识别海上事故中潜在的组织和人为因素[2]。
事故致因模型可以帮助重建事故中的一系列事件,并清楚地描述事故的形成和发展,为以后的安全设计和事故分析提供框架。本文分析了事故致因模型在海事安全调查方面的应用,并综述了不同类型模型的优势和局限性,同时用SHEL-Reason模型分析一起具有组织和人为因素的代表性海事调查案例。
一、事故致因模型在国际海事安全调查中的发展
为了便于理解和研究事故发生的原因,学者们从安全领域提出了一系列的事故因果关系模型,以帮助调查人员解释事故的发生过程。海上事故是事故家族的一个分支,其致因服从事故致因理论。Heinrich(1931)第一个提出事故链理论(多米诺理论),阐明了导致伤亡的各种因素之间的相互关系,以及这些因素与伤亡之间的关系[3]。随后,学者们推出了越来越多的事故模型,其中最著名的是Reason(1990)的通用误差模型系统(GEMS)[4]。不久之后,Reason(1997)在原有模型基础上,修改并创建了一个可以连接体系和组织因素的新模型,称为瑞士奶酪模型(SCM)[5]。直到今天,其依然作为事故分析的基础理论在各行业的安全事故调查中被广泛采用[6]。人因分析和分类系统(HFACS)最先应用在航空飞行事故的调查,用来分析潜在的人为因素[7]。HFACS模型是Reason的瑞士奶酪模型和美国国防部的分类法相互整合的产物[8]。其后,世界海事大学教授Schroder-Hinrichs(2010)修改了这个模型,使其更适合用在分析船舶机舱火灾和爆炸事故的组织因素,命名为HFACS-MSS。2012年Shih-Tzung Chen引入了一个后续的模型——海事事故的人因分析和分类系统(HFACS-MA),随后,Shih-Tzung Chen(2013)又建议出一个新的模型,把HFACS-MA与Why-Because Graph相结合分析具体的海事案例[9-10]。此外,Hawkins(1987)的SHEL模型经常作为组织工具被用来在海上事故调查中收集数据[11]。
二、涉及事故模型的IMO指南文件
IMO于1997年通过了海上事故和事件调查规则[RES.A.849 (20)],该规则提到了事故致因的要素中应包括机械和人为因素[12]。然而,在它的附件中并没有建议相关的可以应用到海事调查的事故致因模型。但是,国际海事组织1999年通过的1997年海事调查规则修正案中新增加了附件2,即海上事故与事件调查中人为因素调查指南。该指南明确给出了一种混合模型,即SHEL-Reason混合模型,该模型是在整合了SHEL模型和Reason的瑞士奶酪模型的基础上建立的。结果,从此以后,事故致因模型的应用在海事学术界引起了激烈的争辩与讨论[13]。尽管如此,国际海事组织的技术规范对于阐明分析人为和组织之间致因关系的具体分类法和方法论仍不完善。此后,IMO又于2008年通过了新的《国际海事安全调查规则》,并已于2010年1月1日生效,虽然其内容没有提及事故模型,但IMO于2013年通过的《协助调查人员执行海事安全调查规则的指南》第5.13节指明,在满足符合其四项要求的基础上,可以依据实践情况来修正各种事故致因模型,以便于分析海上事故和事件[14-15]。图1为IMO指南推荐的SHEL-Reason混合模型。
图1 IMO指南推荐的SHEL-Reason混合模型
三、模型的应用分析
海上事故是事故家族的一个分支,其致因机理服从事故致因理论[16]。然而,本文所提及的事故模型中没有一个是从海上安全事故中提取的。这些模型能够在多大程度上反映出海上交通事故的形成,还需要进一步研究。有许多不同类型和大小的海上事故,事故调查人员考虑的重点可能放在各种不同的因素上,例如因果关系、决定因素、显性故障和潜在致因条件[17]。因此,在如何选择应用海上事故模型方面无法达成一致的认识,模型的应用根据具体实践各不相同。在实践中,一些复杂的事故需要创建一个新的模型作为分析工具,这个新的模型有可能是通过综合或修正两个或多个原有模型基础上得来的。在本文中,笔者选取原SHEL-Reason混合模型作为代表进行实例分析。
1.模型应用实例
本案例意在展示事故模型的运用,以便于后续的讨论分析,具体关于本案例的海上事故调查的细节和过程,报告并未给出。
2003年8月13日,散货船“Stella”和渔船“Clara”在距某国海岸10海里的地方发生碰撞。
图2包括S(Software)、H(Hardware)、E(Enviroment)和L(Liveware),即软件、硬件、环境和人件四个界面的因素。用SHEL模型收集散货船“Stella”方相关因素的证据信息,得出SHEL模型的工作表(见表1)。
图2 SHEL模型示意图
表1 SHEL模型工作表的应用
Reason模型(见图3)的五个层面包括组织决策、管理缺陷、不安全行为的前提、不安全行为和防御不够五个层面,五个层面漏洞窗口的串接必然导致事故的发生。用Reason模型分析散货船“Stella”方五个层面的致因,得出Reason模型的工作表(见表2)。
图3 Reason模型示意图
表2 Reason模型工作表的应用
根据IMO指南推荐的SHEL-Reason混合模型,并经笔者修正后构建的事故调查分析分解框架如图4所示。
图4 SHEL-Reason混合模型事故调查分析分解框架
2.基于实例的模型应用性和优劣势分析
在上面的实例中所用的模型能够描述出微小偏差的产生,以及从小的偏差演变为最终失败的整个过程。SHEL模型分析复杂社会技术系统(如船舶系统)是相当有效的,尤其是多种系统内部因素或部件的相互作用。该模型强调了人因在事故发展演变中的重要作用,不仅指出人自身的不安全行为,而且指出人、环境、软件和硬件四个界面的相互影响[18]。Reason的瑞士奶酪模型倾向性指出系统和组织结构方面的致因。例如,上述案例中清楚地表明,除了大副明显的个人失误外,组织管理结构也是潜在失败的条件。同时,该模型可以对安全管理提供全面的建议,从事故中吸取教训,以防止未来的人员伤亡事故或事件的发生(譬如改变管理理念,从服从文化转变为安全文化,实施更加严格的防止疲劳工作的规定)。基于上述分析,很显然使用事故模型分析是有帮助的,尤其是对于找到系统性组织和管理方面的原因。虽然其模型化分析在事故调查中有许多优点,但关于模型的应用仍然存在争议。例如,瑞士奶酪模型因为不是一个具体的精细的实用性模型而颇受诟病[6]。事实上,任何模型都是基于某种假设,所以每个分析工具都有它自己的弱点。换句话说,适用于每一个特定事故分析的通用模型并不存在。另一方面,由于事故致因模型的视角和出发点各不相同,调查者对事故形成的认识与理解又有很大的不同,自然结果也会有所不同。
总而言之,模型化分析是非常有必要和有价值的。因为它不仅可以用来开发和挖掘出隐藏在事故调查人员视线之外的潜在的因素,还有助于加大海事调查的广度和深度,帮助调查人员全面分析导致事故的各种因素(如识别潜在组织管理上的缺陷)。
四、结论
调查人员在进行海事调查时,自然而然会遇到两个问题。首先,是否需要事故致因模型来帮助调查分析。其次,如何选择及使用模型。显然,这取决于实际情况和具体的案例。一些方法侧重于分析技术故障和事件序列的重建。有些则更有助于发现和理解事件中的人为因素。确实,对于某些简单的事故或事件,使用事故致因模型分析是没有必要的,这样会使工作变得复杂。然而,在上述讨论的基础上,笔者认为在对复杂的海上交通事故的调查分析中,应用事故致因模型具有无可比拟的优势,突出表现在以下几点:一方面便于收集大量的综合数据,也有助于调查人员形成一个清晰的结构化思维;另一方面,模型分析工具可以扩大调查范围和深度,发现隐藏于视线之外的缺陷和不足之处。然而,大多数的事故模型是不能够直接适用于特定的海上事故的,因此,就需要修改或整合已有的模型,以满足各种实际海事调查的需求,就像HFACS-MSS专门应用于船舶机舱和火灾类事故的调查分析。综上所述,一个有效的安全分析工具须具有适用性,适于支持更深层次的质疑和多角度探索事故或事件。同时,一个有经验的事故调查官应该知道如何为一个特定事故选择适用的安全分析工具,并且有能力修改或整合这些事故分析模型,使其能真正有助于具体事故或事件的调查分析。