DOI: https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2026.125099
تاريخ النشر: 2026-03-18
المؤلف: Sean Loughney وآخرون
الموضوع الرئيسي: الملاحة البحرية والسلامة
نظرة عامة
تقدم هذه الدراسة إطار تقييم مخاطر ديناميكي احتمالي يهدف إلى معالجة حوادث الجنوح والتصادم/الاتصال في الممرات المائية الضيقة، وبشكل خاص مضيق دوفر، من خلال دمج نظام تحليل وتصنيف العوامل البشرية للسفن السياحية (HFACS-PV) مع الشبكات البايزية (BN). وقد حدد تحليل تقارير الحوادث البحرية من 2004 إلى 2020 عوامل المخاطر البشرية والتنظيمية والتقنية والبيئية الرئيسية، والتي تم هيكلتها في شبكة بايزية لنمذجة ترابطها. يسمح النموذج، المستند إلى جداول الاحتمالات الشرطية المستمدة من بيانات الحوادث واستشارة الخبراء، بتقدير المخاطر في الوقت الحقيقي وقدرات التنبؤ تحت ظروف تشغيلية متغيرة. تكشف النتائج أن الأفعال غير الآمنة، وخاصة الأخطاء القائمة على القرار والأخطاء الإدراكية، إلى جانب النقص في تخطيط الرحلات والوعي بالوضع، هي الأسباب الرئيسية للحوادث في مضيق دوفر.
تؤكد الأبحاث أيضًا على أهمية التخطيط قبل الرحلة، والصيانة، والتقارير التشغيلية الدقيقة، بالإضافة إلى الإشراف التنظيمي، في تقليل المخاطر. يعمل نموذج BN كأداة دعم قرار عملية لخدمات حركة السفن، حيث يوفر تحذيرات مخاطر في الوقت الحقيقي ويمكّن من اتخاذ قرارات ملاحية مستنيرة. تمثل منهجية الدراسة، التي تجمع بين HFACS-PV وBN، تقدمًا كبيرًا في أبحاث السلامة البحرية من خلال الانتقال من التحليل الاستعادي إلى النمذجة التنبؤية. تعزز موثوقية النتائج من خلال مجموعة بيانات شاملة مستمدة من قواعد بيانات موثوقة متعددة، مما يعزز صحة الاستنتاجات المستخلصة. ستسعى الأبحاث المستقبلية إلى تحسين النموذج لتطبيقه في بيئات بحرية مقيدة أخرى، مما يوسع تأثيره على السلامة البحرية العالمية وإدارة المخاطر الاستباقية.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على المشكلة المستمرة للحوادث البحرية، وخاصة حوادث الجنوح والتصادم/الاتصال، التي تؤثر بشكل كبير على السلامة البحرية. على الرغم من التحليلات الواسعة التي تحدد العوامل الرئيسية المساهمة—مثل انتهاكات قواعد COLREG، وعدم كفاية المراقبة، وسوء الرؤية—تستمر الحوادث في الحدوث بمعدلات مقلقة. على سبيل المثال، بين عامي 2008 و2017، أفادت فرع التحقيق في حوادث البحرية في المملكة المتحدة أن 58% من 102 حادث مسجل كانت إما حوادث تصادم/اتصال أو حوادث جنوح. ومن الجدير بالذكر أن الدراسات تشير إلى أن نسبة كبيرة من هذه الحوادث تحدث في مياه ضحلة بالقرب من السواحل، مما يبرز الحاجة إلى تدابير وقائية مستهدفة في المناطق عالية المخاطر.
تناقش الورقة أيضًا التحديات التي تواجهها في الممرات المائية الساحلية والضيقة، والتي تعد مواقع متكررة للحوادث البحرية على الرغم من التقدم في التكنولوجيا البحرية واللوائح الأمنية. أفادت الوكالة الأوروبية لسلامة البحر بمعدل 2,660 حادث سنويًا من 2015 إلى 2020، مع تقليل طفيف في التكرار، مما يثير القلق بشأن فعالية تدابير السلامة الحالية. تؤكد الدراسة على الدور الحاسم لأنظمة السلامة الملاحية في هذه البيئات، مع الاعتراف أيضًا بالمخاطر التي تطرحها حركة المرور الكثيفة، والظروف البيئية، والخصائص الهيكلية للممرات المائية الضيقة. وبالتالي، تركز الأبحاث على تحليل أنواع الحوادث السائدة—التصادم، الاتصال، الغرق، والجنوح—داخل هذه السياقات الخطرة.
طرق
تقدم الدراسة إطارًا تحليليًا متكاملًا يدمج نظام تحليل وتصنيف العوامل البشرية للسفن السياحية (HFACS-PV) مع نمذجة الشبكة البايزية (BN). تم تصميم هذا الإطار لتحليل العوامل البشرية والتنظيمية (HOFs) التي تساهم في الحوادث البحرية بشكل منهجي، مما يسهل كل من التحقيقات النوعية والتقييمات الاحتمالية الكمية للعلاقات السببية بين هذه العوامل.
تم هيكلة النهج المنهجي في ست مراحل متسلسلة، والتي تم تمثيلها بصريًا في الشكل 1 من الورقة. لإظهار تطبيق هذه المنهجية، أجرى الباحثون دراسة حالة تركزت على مضيق دوفر، مما يبرز فائدة الإطار في السيناريوهات الواقعية.
نقاش
تسلط قسم النقاش في ورقة البحث الضوء على العوامل المتعددة التي تساهم في الحوادث البحرية، وخاصة في سياق مضيق دوفر. تشمل العوامل البشرية الرئيسية التعب، والتشتت، والاعتماد المفرط على المساعدات الملاحية الإلكترونية، مما يؤثر على اتخاذ القرار والوعي بالوضع. تؤدي التأثيرات البيئية، مثل الطقس السيء وسلوك السفن، إلى تعقيد الملاحة، مما يؤدي إلى حوادث حتى عند اتباع بروتوكولات الملاحة. تؤكد الورقة أن الخطأ البشري لا يزال مساهمًا كبيرًا في الحوادث البحرية، على الرغم من الأطر التنظيمية مثل مدونة الإدارة الأمنية الدولية (ISM) ومعايير التدريب والشهادات والمراقبة للبحارة (STCW). تهدف الدراسة إلى سد الفجوة بين بروتوكولات السلامة النظرية والممارسات الفعلية الملاحظة في البحر، باستخدام نظام تحليل وتصنيف العوامل البشرية للسفن السياحية (HFACS-PV) والشبكات البايزية (BN) لتحليل تقارير الحوادث وتحديد الأسباب المرتبطة بالعوامل البشرية.
يوفر إطار HFACS-PV نهجًا منظمًا لتصنيف العوامل البشرية والتنظيمية والبيئية التي تؤثر على الحوادث البحرية، وخاصة في المناطق عالية المخاطر مثل مضيق دوفر. من خلال دمج الظروف التشغيلية، يلتقط الإطار الطبيعة الديناميكية للبيئات البحرية، مما يسمح بتحليل شامل لكل من الأخطاء النشطة والعيوب النظامية الكامنة. يسهل دمج HFACS-PV مع BN تحويل البيانات النوعية إلى نماذج مخاطر كمية، مما يعزز القدرات التنبؤية بشأن احتمالية الحوادث ومسارات المخاطر الحرجة. لا يحدد هذا النهج المبتكر العوامل الرئيسية للمخاطر فحسب، بل يدعم أيضًا تطوير توصيات سلامة مستهدفة تهدف إلى تحسين السلامة الملاحية في الممرات البحرية المعقدة. تؤكد الأبحاث على أهمية معالجة كل من العوامل البشرية والتنظيمية لتقليل المخاطر بشكل فعال في العمليات البحرية.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2026.125099
Publication Date: 2026-03-18
Author(s): Sean Loughney et al.
Primary Topic: Maritime Navigation and Safety
Overview
This study presents a probabilistic dynamic risk assessment framework aimed at addressing grounding and collision/contact accidents in narrow waterways, specifically the Dover Strait, by integrating the Human Factors Analysis and Classification System for Passenger Vessels (HFACS-PV) with Bayesian Networks (BN). An analysis of marine accident reports from 2004 to 2020 identified key human, organizational, technical, and environmental risk factors, which were structured into a Bayesian Network to model their interdependencies. The model, informed by conditional probability tables derived from accident data and expert elicitation, allows for real-time risk estimation and predictive capabilities under varying operational conditions. Findings reveal that unsafe acts, particularly decision-based and perceptual errors, along with deficiencies in voyage planning and situational awareness, are predominant causes of accidents in the Dover Strait.
The research further emphasizes the importance of pre-voyage planning, maintenance, and accurate operational reporting, as well as organizational oversight, in mitigating risks. The BN model serves as a practical decision-support tool for vessel traffic services, providing real-time risk warnings and enabling informed navigational decisions. The study’s methodology, combining HFACS-PV with BN, represents a significant advancement in maritime safety research by transitioning from retrospective analysis to predictive modeling. The reliability of the findings is bolstered by a comprehensive dataset sourced from multiple authoritative databases, enhancing the validity of the conclusions drawn. Future research will aim to refine the model for application in other constrained maritime environments, thereby broadening its impact on global maritime safety and proactive risk management.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the persistent issue of marine accidents, particularly grounding and collision/contact incidents, which significantly impact maritime safety. Despite extensive analyses identifying key contributing factors—such as violations of the COLREG rules, inadequate lookout, and poor visibility—accidents continue to occur at alarming rates. For instance, between 2008 and 2017, the UK’s Marine Accident Investigation Branch reported that 58% of 102 recorded accidents were either collision/contact or grounding incidents. Notably, studies indicate that a substantial proportion of these accidents occur in shallow waters near coastlines, underscoring the need for targeted preventive measures in high-risk areas.
The paper further discusses the challenges faced in coastal and narrow waterways, which are frequent sites for marine accidents despite advancements in maritime technology and safety regulations. The European Maritime Safety Agency reported an average of 2,660 accidents annually from 2015 to 2020, with minimal reductions in frequency, raising concerns about the effectiveness of existing safety measures. The study emphasizes the critical role of navigational safety systems in these environments, while also acknowledging the risks posed by dense traffic, environmental conditions, and the structural characteristics of narrow waterways. Consequently, the research focuses on analyzing the predominant accident types—collision, contact, sinking, and grounding—within these hazardous contexts.
Methods
The study introduces an integrated analytical framework that merges the Human Factors Analysis and Classification System for Passenger Vessels (HFACS-PV) with Bayesian Network (BN) modeling. This framework is designed to systematically analyze Human and Organizational Factors (HOFs) that contribute to marine accidents, facilitating both qualitative investigations and quantitative probabilistic assessments of causal relationships among these factors.
The methodological approach is structured into six sequential stages, which are visually represented in Figure 1 of the paper. To demonstrate the application of this methodology, the researchers conducted a case study focused on the DOVER Strait, highlighting the framework’s utility in real-world scenarios.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the multifaceted factors contributing to marine accidents, particularly in the context of the Dover Strait. Key human factors include fatigue, distraction, and over-reliance on electronic navigational aids, which impair decision-making and situational awareness. Environmental influences, such as adverse weather and vessel behavior, further complicate navigation, leading to incidents even when navigational protocols are followed. The paper emphasizes that human error remains a significant contributor to maritime accidents, despite regulatory frameworks like the International Safety Management (ISM) Code and the Standards of Training, Certification, and Watchkeeping for Seafarers (STCW). The study aims to bridge the gap between theoretical safety protocols and actual practices observed at sea, utilizing the Human Factors Analysis and Classification System for Passenger Vessels (HFACS-PV) and Bayesian Networks (BN) to analyze accident reports and identify interrelated human-factor-related causes.
The HFACS-PV framework provides a structured approach to categorize human, organizational, and environmental factors influencing maritime accidents, particularly in high-risk areas like the Dover Strait. By incorporating Operational Conditions, the framework captures the dynamic nature of maritime environments, allowing for a comprehensive analysis of both active failures and latent systemic deficiencies. The integration of HFACS-PV with BN facilitates the transformation of qualitative data into quantitative risk models, enhancing predictive capabilities regarding accident likelihood and critical risk pathways. This innovative approach not only identifies key risk factors but also supports the development of targeted safety recommendations aimed at improving navigational safety in complex maritime corridors. The research underscores the importance of addressing both human and organizational factors to mitigate risks effectively in maritime operations.