袁樂平

（中國民航大學飛行技術學院，天津 300300）

研究表明，約90%的工傷事故由人的失誤造成[1]，航空領域的人失誤事故比例與此相同[2]。因此，研究人失誤及其誘發(fā)因素是發(fā)現(xiàn)事故致因機理、防范事故的重要途徑。國內外學者針對人失誤開展了廣泛研究，對于人失誤的原因、分類以及人的可靠性分析逐步形成了相對完整的體系[3-4]。

在導致人失誤的諸多因素中，疲勞和工作負荷是極為重要的原因。Hopkin[5]認為疲勞不會直接影響人的作業(yè)績效，但作業(yè)人員長時間疲勞會帶來負面影響，降低作業(yè)績效。Yeow等[6]進一步研究證實，在制造業(yè)中作業(yè)人員疲勞與人失誤存在相關關系，嚴重的疲勞帶來更高的失誤率。針對空中交通管制員疲勞和差錯研究的成果較為鮮見。美國航空醫(yī)學研究所對3 222份管制員差錯報告分析的結果表明，管制員輪班疲勞與差錯密切相關，80%的差錯發(fā)生在白天（08:00～19:00）。但由于差錯發(fā)生時的飛行量等諸多影響因素不清晰，并不能得出疲勞直接導致管制員差錯的結論[7]。

廖建橋[8]認為，在一定范圍的腦力負荷下，作業(yè)績效并不隨腦力負荷的改變而改變，突破“閾值”后，隨腦力負荷的增加，作業(yè)績效降低，在任務中更易造成人失誤。史秀志等[9]利用層次分析法對Pedersen模型進行了基礎性的量化分析，發(fā)現(xiàn)過負荷是引起人失誤的首要原因。針對管制員的工作負荷，當前研究更多地集中于工作負荷的測量。Langan等[10]觀察了8位軍方管制員在40 h內的作業(yè)情況，發(fā)現(xiàn)失誤率隨負荷增加而增加，但失誤率同時還受到作業(yè)自由度的影響。Jones等[11]分析了美國航空安全自愿報告系統(tǒng)中的143份情景意識差錯報告，信息處理失敗類差錯占總數(shù)的76.3%，其中工作負荷為首要原因，占27.9%。

前述研究或是針對人失誤及其誘發(fā)因素的理論分析，缺乏面向空管行業(yè)的特殊性考量；或是從不安全事件數(shù)據(jù)分析人失誤與相關誘因的關聯(lián)性，受限于數(shù)據(jù)的片面性，難以獲得準確結論。以下將在模擬管制環(huán)境下，將管制員疲勞、工作負荷與失誤一并納入考量，分析不同疲勞和工作負荷狀態(tài)下人失誤的規(guī)律。

1 實驗設計

1.1 樣本選取

選取19名中國民航大學交通運輸專業(yè)4年級學生參加實驗。被試全部為男性，身體狀況良好且熟練掌握模擬機操作，實驗前24 h及實驗過程中，未服用藥物或酒精、咖啡、茶等刺激性飲品。由5名教齡大于3年的教員擔任實驗記錄員，負責識別和記錄被試的差錯，要求其不提醒、不干擾被試。

1.2 實驗任務

為了更好地分析疲勞和高負荷狀態(tài)下管制員發(fā)生失誤的情況，設計了4種實驗情形為正常狀態(tài)、疲勞狀態(tài)、高負荷狀態(tài)和疲勞高負荷狀態(tài)，其中：正常狀態(tài)為對照組，其余為實驗組，如表1所示。

表1 實驗情形Tab.1 Experimental scenarios

疲勞狀態(tài)主要通過控制實驗時段和睡眠覺醒時間來實現(xiàn)，要求被試實驗前夜睡眠不超過6 h，實驗前覺醒時間大于18 h。高負荷狀態(tài)主要通過控制航班流量和任務復雜度來實現(xiàn)，依據(jù)以往教學經(jīng)驗，正常負荷狀態(tài)設計航班流量12架次，而高負荷實驗情形下航班流量達到20架次，并關閉地面雷達功能、關閉1個滑行道口，以增加任務復雜度。

將被試隨機分為5組，每組配備1名記錄員。每名被試均參加4個狀態(tài)的實驗，次序隨機確定，以消除順序效應帶來的實驗誤差，任意2次實驗之間至少間隔2天，以消除記憶效應誤差。

按照實際運行和教學慣例，將被試的失誤分為過程型失誤和結果型失誤，過程型失誤指實驗過程中某一時刻所表現(xiàn)出的錯誤，包括語音指令差錯（即發(fā)布指令時說錯，如叫錯呼號、說錯指令內容等）和進程單使用差錯（如進程單擺放差錯、記錄錯誤等）。結果型失誤指實驗中由于各種原因導致在某一時刻出現(xiàn)飛行沖突、航班遺漏、航班復飛、跑道占用或滑行沖突等不良后果。

1.3 實驗步驟

1）實驗開始前告知被試本次實驗的目的，熟悉實驗環(huán)境和程序，告知飲食和休息等注意事項；

2）實驗中，被試在管制席進行指揮和操作，記錄員同時利用攝像機和錄音筆進行監(jiān)控和記錄；

3）按表1進行不同強度模擬機練習，其間管制區(qū)域內航班數(shù)量逐步增加后平穩(wěn)減小，最多達到20架次；

4）記錄員進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計，實驗后如有必要則對照錄音、錄像進行核實。

1.4 實驗設備

實驗在塔臺管制模擬環(huán)境（TH-TW2.0）下開展，如圖1所示。

圖1 實驗環(huán)境Fig.1 Experiment scene

1.5 數(shù)據(jù)處理

實驗結束后，記錄員核實數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)有效性。同時進行離群值檢驗，對大于3σ的數(shù)據(jù)調取錄音、錄像進行確認。使用SPSS19.0軟件包對統(tǒng)計結果進行2因素（疲勞、負荷）2水平（正常負荷水平、高負荷水平）的方差分析，若不同水平下呈現(xiàn)出顯著差異，再將差錯數(shù)分配到每個架次上進行分析。

2 結果及討論

2.1 過程型失誤分析

統(tǒng)計4種實驗情形的過程型失誤，如表2所示。

表2 不同疲勞和負荷水平下的過程型失誤差異（M±SD）Tab.2 Procedure-type errors under different levels of fatigue and workload(M±SD)

由表2可知，疲勞狀態(tài)、高負荷狀態(tài)、疲勞高負荷狀態(tài)下的過程型失誤及其具體指標相比正常狀態(tài)（對照組）均呈現(xiàn)出增長趨勢，其中，語音指令差錯多于進程單使用差錯。方差分析表明，工作負荷為主效應（F=35.961，P＜0.001），其次為疲勞（F=5.308，P ＜ 0.05），工作負荷與疲勞之間沒有顯著的交互效應（P＞0.05）。為進一步研究航班量對管制員人失誤的影響，將被試失誤數(shù)量分配到每個架次，再將正常狀態(tài)和高負荷狀態(tài)進行方差分析，結果表明兩狀態(tài)下的人失誤數(shù)量有顯著差異（F=4.893，P＜0.05）。

2.2 結果型失誤分析

對結果型失誤進行統(tǒng)計分析，結果如表3所示。

表3 不同疲勞和負荷水平下的結果型失誤差異（M±SD）Tab.3 Result-type errors under different levels of fatigue and workload(M±SD)

結果型失誤表現(xiàn)出與過程型失誤相似的結果，疲勞狀態(tài)、高負荷狀態(tài)、疲勞高負荷狀態(tài)下的結果型失誤相比正常狀態(tài)（對照組）呈現(xiàn)出增長趨勢。方差分析表明：工作負荷為主效應（F=28.963，P ＜ 0.001），其次為疲勞（F=7.241，P＜0.01），工作負荷與疲勞之間沒有交互效應（P＞0.05）。同樣將被試失誤數(shù)量分配到每個架次，結果表明高負荷狀態(tài)下的失誤與正常狀態(tài)存在顯著差異（F=4.816，P＜0.05）。

2.3 討論

通過實驗發(fā)現(xiàn)過程型失誤多于結果型失誤，在過程型失誤中，又以語音指令差錯為多數(shù)。目前空中交通管制以語音作為主要的信息傳遞方式，因此語音指令差錯占據(jù)較大比例符合實際情況。結果型失誤在數(shù)量上與過程型失誤有較大差異，主要是因為大量過程型失誤由被試自行發(fā)現(xiàn)并糾正、或未演化為結果型失誤。Langan等的實驗也得出了類似結論。

過程型失誤與結果型失誤的方差分析結果一致，即過大的工作負荷是造成人失誤的主要因素（這與前文提及的研究結論相吻合）；而疲勞對于失誤的發(fā)生有顯著影響，這個發(fā)現(xiàn)明確了在管制作業(yè)情形下，管制員疲勞的負面效應，提供了疲勞與人失誤關系的證據(jù)。

從分析結果看，疲勞與工作負荷之間不存在顯著的交互效應，這表明在可控的疲勞狀態(tài)下，被試在不同工作負荷水平下并未由于疲勞造成更糟的工作績效。而相關文獻也認為工作負荷與疲勞對于作業(yè)績效沒有組合效應[12]。分析其原因，高負荷可能增加作業(yè)人員疲勞，但不會立即顯現(xiàn)在作業(yè)績效上。

從單架次航班被試失誤次數(shù)來看，過程型失誤與結果型失誤在高負荷狀態(tài)和正常狀態(tài)下都存在顯著差異（F=4.893,P＜0.05和 F=4.816.P＜0.05），這說明失誤次數(shù)不僅隨航班架次增加而增多，還有額外的增量，表明在較大工作負荷下管制員犯錯的幾率增加。因此，過大或過小的負荷水平對于作業(yè)績效都是不利的，有必要進一步研究管制員工作負荷水平的合理區(qū)間，為控制管制員作業(yè)負荷提供依據(jù)。

3 結語

1）在疲勞和緊張狀態(tài)下管制員失誤數(shù)量增加，工作負荷是影響作業(yè)效率的主效應，其次是疲勞，二者之間不存在顯著的交互效應。

2）飛行量增加，則相對于航班架次的管制員失誤平均數(shù)增加，表明大飛行流量下管制員犯錯的幾率增加。

3）為尋求管制員的最優(yōu)作業(yè)績效，應合理控制管制員的工作負荷與疲勞水平。今后擬在引入成熟管制員和加大樣本量的基礎上，進一步確定管制員的合理疲勞及工作負荷水平區(qū)間。