靳慧斌， 呂 川， 朱國蕾

(1. 中國民航大學 運用航空學院，天津 300300; 2. 中國民航大學 中歐航空工程師學院,天津 300300; 3. 中國民航大學 飛行技術(shù)學院, 300300)

空中交通管制(air traffic controllers, ATC)是保障民航安全的重要一環(huán)，尤其是塔臺管制，飛行活動總量不足區(qū)域管制的1/10，卻有高達29%的不安全事件發(fā)生在塔臺管制范圍內(nèi)[1]。為保障飛行安全，塔臺管制員要在資源有限情況下實時處理空地交互的各種動態(tài)信息，并做出正確的管制決策，這要求其必須具備高效地視覺搜索策略。據(jù)統(tǒng)計，空管不安全事件致因中約80%是人為差錯[2]，情境意識(situation awareness, SA)是導致人為差錯的關(guān)鍵因素[3-4]，信息獲取又是SA形成與保持最重要一環(huán)，而視覺搜索策略影響著信息獲取。因此，研究不同的SA水平下塔臺管制員視覺搜索策略，對保障空管安全運行具有十分重要的作用。

視覺搜索是通過眼動行為來搜尋目標信息，并對信息進行加工的過程[5-6]。目前能表征視覺搜索行為的眼動指標中，注視熵率值受到眾多學者青睞：在飛行研究領(lǐng)域，J.R.TOLE等[7]提出利用注視熵率值研究飛行員眼動特性與工作負荷的關(guān)系；K.K.E.ELLIS[8]則分析了飛行員的掃視模式；張曉燕[9]研究了飛行員動態(tài)視覺特性。在駕駛研究領(lǐng)域，S.BAO等[10]和F.SCHIEBER等[11]分別研究了不同駕齡和不同任務情境下駕駛員視覺搜索規(guī)律；彭金栓等[12]研究了不同熟練程度駕駛?cè)说囊曈X特性；成英等[13]則分析了U型路段轉(zhuǎn)向時對駕駛?cè)说囊曈X特性影響。

綜上所述，利用注視熵率值研究被試視覺搜索規(guī)律是有效的，且值得進一步探究。因此，筆者搭建模擬塔臺管制試驗平臺，利用3D-SART(sustained attention to response task, SART)量表[14]評價被試的SA，以注視熵率值和興趣區(qū)(air of interest, AOI)內(nèi)的注視點數(shù)作為眼動指標，分析不同SA水平的被試眼動特征，探索其視覺搜索策略，以期為塔臺管制員選拔和培訓提供重要參考。

1 注視熵率值算法

熵的概念最開始來源于熱力學，之后被引入飛行領(lǐng)域與駕駛領(lǐng)域，用來定量表征被試注視點分布與掃視模式。注視熵率值反映了被試視覺掃描的隨意性[15]。其定義如式(1)～(3)：

(1)

(2)

(3)

式中：D為AOI的數(shù)量；E為離散變量蘊含的熵信息；Txi指被試視點駐留在某個區(qū)域的平均注視時間；Pxi為某區(qū)域的注視概率；i為區(qū)域序號。

當Pxi=1時，E=0，進一步得到En=0，這表明當前被試注視點僅停駐在某個興趣區(qū)域，未發(fā)生注視點轉(zhuǎn)移情況，視角掃描靈活性最低。

將注視熵率值引入管制領(lǐng)域中，可表征被試的視覺搜索過程。注視熵率值大，表明管制員在管制過程中視覺掃描靈活性好，掃視幅度較大，搜索信息和捕獲信息能力較強。管制員注視點若能靈活轉(zhuǎn)移、分布更廣泛的話，則能夠擴大管制員視覺搜索范圍，可更好地統(tǒng)籌全局，進而有效避免潛在飛行沖突。

2 試驗設(shè)計

2.1 試驗平臺

模擬塔臺管制軟件和眼動儀為試驗平臺。眼動儀采樣率為60 Hz，精度為0.5°。

2.2 被試

被試者為12名大四在校生，其中男生10人，女生2人，平均年齡21.58歲，標準差1.16歲，視力正常，無色盲色弱，右利手。另外，被試者均具有塔臺3月以上管制實習經(jīng)驗，可獨立完成塔臺管制工作。進行試驗之前，提前對被試者進行模擬塔臺管制軟件使用培訓，直至被試者能熟練使用模擬塔臺管制軟件。

2.3 試驗過程

模擬塔臺管制所選機場為邁阿密機場，管制時間段選取08:00—08:30，所管制飛機數(shù)量為16架。

試驗過程如下：① 對模擬塔臺管制軟件進行管制任務設(shè)置：選擇邁阿密機場，選取管制時間段，設(shè)置管制難度等；② 指導被試者完成眼動儀校準工作，校準完成進入試驗，眼動儀同步記錄；③ 試驗結(jié)束后，指導被試者完成3D-SART量表填寫，以測得被試SA分值。

3 試驗數(shù)據(jù)處理

本試驗的自變量為被試者SA水平，因變量為注視熵率值與AOI注視點數(shù)。其中，注視熵率值與AOI注視點數(shù)通過眼動儀原始數(shù)據(jù)計算得出；SA通過3D-SART量表來進行評定。

3.1 3D-SART量表

SA主觀測量由3D-SART量表來實現(xiàn)，最早用于飛行員SA評價。SA計算通過利用3個維度對被試者進行評分，各維度采用100分制。具體計算如式(4)[16]：

RSA=RSU-(RAD-RAS)

(4)

式中：RSA為SA評價；RSU為情境理解(situation under-stand)；RAD為注意資源需求(attention demand)；RAS為注意資源供給(attention supply)。

3.2 興趣區(qū)劃分(圖1)

如圖1，結(jié)合塔臺管制工作性質(zhì)及試驗界面各區(qū)域功能，將模擬塔臺管制界面劃分為4個AOI：A代表區(qū)域為空域雷達監(jiān)視區(qū)；L代表區(qū)域為場面監(jiān)視區(qū)；S代表區(qū)域為進程單區(qū)；C代表區(qū)域為指令欄區(qū)。

圖1 AOI劃分Fig. 1 AOI partition

3.3 數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理過程中發(fā)現(xiàn)有2名被試者眼動數(shù)據(jù)采樣率過低，為保證實驗結(jié)果可靠性，筆者將其眼動數(shù)據(jù)舍去，選取剩余10名被試者眼動數(shù)據(jù)進行下一步分析處理。

依據(jù)被試者實際SA得分情況與其管制過程中出現(xiàn)的操作差錯性質(zhì)，將被試者分為3組。一組是分值為70分以上且未發(fā)生差錯的被試者，定為SA優(yōu)良組，共3人；一組是60～70分且沒有產(chǎn)生嚴重差錯的被試者，定為SA中等組，共4人；最后一組是60分以下、且出現(xiàn)了會產(chǎn)生嚴重后果的沖突事件被試者，定為SA較差組，共3人。

4 試驗數(shù)據(jù)分析

4.1 注視熵率值分析

3組被試者注視熵率值對比情況如圖2。

圖2 不同SA水平的注視熵率值比較Fig. 2 Comparison of the fixation entropy rate withdifferent level of SA

由圖2可知：被試者注視熵率值隨其SA水平提高而逐漸增大。通過計算，SA優(yōu)良組被試者的注視熵率值較中等組被試者提高了15.6%，SA中等組被試者注視熵率值和較差組被試者相比提高了25.9%，SA優(yōu)良組被試者注視熵率值和較差組被試者相比提高了37.5%。由此，可看出SA水平高被試者視角掃視靈活性遠大于SA水平低的被試者。

進一步以SA水平作為分類變量，以注視熵率值作為觀測變量進行單因素方差分析，結(jié)果表明：這3組SA水平之間注視熵率值存在顯著差異(F=16.074，P=0.002<0.05)。

這說明SA水平較高的管制員視覺掃描靈活性更好，掃視幅度更大，注視點分布更分散。即可掃描到更多的興趣區(qū)域，獲取更多的飛機實時信息。由于試驗中所管制的飛機數(shù)量較多，時間緊迫，管制員注意資源有限，SA水平較高的管制員注視某區(qū)域時傾向于增加注意深度，一次注視便能獲取足夠信息，進而可以較大掃視幅度注視下一個興趣區(qū)域，這樣可避免注意力收縮在較為狹窄的范圍內(nèi)。通過靈活地轉(zhuǎn)移注視點、提高掃視幅度可提高視覺搜索效率，從而做到在相同時間內(nèi)獲取更多興趣區(qū)的實時信息，有助于管制員及時發(fā)現(xiàn)潛在飛行沖突。這與相關(guān)研究結(jié)論一致[17-18]：SA水平高的管制員注視點分布更為分散，注視點轉(zhuǎn)移更加頻繁，擁有更好的全局意識，能夠獲取更多的實時飛機信息，以避免飛行沖突，確保飛行安全。

4.2 AOI注視點數(shù)分析

AOI注視點數(shù)表征此區(qū)域重要度。3組被試各AOI平均注視點數(shù)情況如圖3。

圖3 不同SA水平的注視點數(shù)量比較Fig. 3 Comparison of the number of fixation point with differentlevel of SA

由圖3可知：SA水平高的被試者在A、L區(qū)注視點數(shù)量多于SA水平低的被試者；在S、C區(qū)注視點數(shù)量則低于SA水平低的被試。表1為不同SA水平被試者在各個區(qū)注視點數(shù)量的具體差異對比。由表1可以看出：SA優(yōu)良組與較差組被試者相比在A、L區(qū)注視點數(shù)量大幅度提高，而S、C區(qū)的注視點數(shù)量則大幅度下降，這說明SA水平高的被試者注意分配明顯不同于SA水平低的被試者。進一步以SA水平作為分類變量，以各AOI注視點數(shù)作為觀測變量進行單因素方差分析，結(jié)果表明：這3組被試者之間各AOI注視點數(shù)存在著顯著差異(FA=7.855，P=0.016<0.05；FL=46.206，P=0.000<0.05；FS=40.781，P=0.000<0.05；FC=23.671，P=0.001<0.05)。

表1 不同SA水平的被試者在各區(qū)注視點數(shù)量的提高(下降)百分比對比情況Table 1 Comparison of the percentage of increase/decrease of thenumber of fixation points of the tested subject with different level of SAin each district %

這說明SA水平高的管制員會將注意資源主要分配于空域、地面，以獲取更多空域和地面的信息，同時也有效結(jié)合進程單，以避免起降航班沖突和盡量減少航班延誤；而SA水平低的管制員對空域信息關(guān)注過少，對進程單及指令欄關(guān)注過多，導致其無法獲取足夠航班信息，這也是起降航班沖突的主要致因。

結(jié)合被試者的注視熵率值，可以發(fā)現(xiàn)SA水平高的管制員不僅會將注意資源主要分配于能獲取最多飛機信息、有效避免起降沖突的空域和地面區(qū)域，同時其掃視幅度大，注視點也能靈活轉(zhuǎn)移到進程單區(qū)與指令欄，高效地視覺搜索效率使得管制員能更好地統(tǒng)籌全局；而SA水平低的管制員對進程單及指令欄關(guān)注較多，對空域信息關(guān)注較少，且其視角靈活性很低，掃視幅度及范圍很小，無法實時獲取飛機信息，失去了全局意識，不可避免地造成航班沖突。

5 結(jié) 論

筆者通過設(shè)計模擬塔臺管制試驗，利用注視熵率值與AOI注視點數(shù)分析了不同SA水平塔臺管制員的視覺搜索策略，可得到以下結(jié)論：

1)SA水平高的塔臺管制員視覺搜索策略優(yōu)于SA水平低的管制員；

2)SA水平高的塔臺管制員注視點數(shù)主要分配于空域雷達監(jiān)視區(qū)和地面監(jiān)視區(qū)域，并能有效結(jié)合進程單和指令欄；

3)SA水平高的塔臺管制員注視熵率值高于SA水平低的管制員，其注視轉(zhuǎn)換靈活性更好，掃視幅度更大，視覺搜索效率更高。