劉繼新，蘭思潔，江灝，徐晨

(南京航空航天大學(xué) 民航學(xué)院，南京 211106)

1 引言

空管系統(tǒng)自動化技術(shù)的廣泛應(yīng)用有效提高了可靠性水平，但在空中交通流量急劇增長的背景下，管制員根據(jù)空中交通態(tài)勢做出準(zhǔn)確判斷的能力受到嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。人機(jī)交互界面及管制員的人因可靠性是當(dāng)前空管安全中面臨的主要挑戰(zhàn)，為了保證空中交通管制安全高效運(yùn)轉(zhuǎn)，對管制員情景意識的要求越來越高。Endsley等人[1]在分析航空事故報告后發(fā)現(xiàn)，在與人為因素有關(guān)的航空事故中，88%的事故都與人員的工作情景意識(Situational Awareness，SA)相關(guān)。管制員個體的變化如疲勞程度、大腦應(yīng)激水平、注意力水平等人為影響因素會直接作用于管制員當(dāng)前的情景意識，威脅航空安全。因此，探究影響管制員情景意識的人為因素，分析影響因素之間的相互關(guān)系，提取關(guān)鍵人為因素，并根據(jù)各因素影響程度大小排序，對保障民航安全具有重要意義。

國外關(guān)于情景意識的研究相對國內(nèi)處于領(lǐng)先階段。1995年，Endsley[1]最先建立的“三層次”模型，將情景意識定義為對空間和時間范圍內(nèi)環(huán)境中的元素感知，對它們意義的理解，以及它們在將來狀況的預(yù)測。從此，學(xué)術(shù)界關(guān)于情景意識的研究主要基于“三層次”的基礎(chǔ)，從定性和定量兩個方面進(jìn)行分析。Maarten等人[2]研究了精神疲勞與人行為活動的關(guān)系，并討論了任務(wù)負(fù)荷對個體生理指標(biāo)的影響。Wickens等人[3]通過分析與情景意識(Situational Awareness，SA)有關(guān)的事故發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)失誤都與注意和感知有關(guān)，建立了注意力-情景意識模型。Matthews等人[4]將戰(zhàn)略、戰(zhàn)術(shù)等整合到SA模型中，建立了駕駛員的情景意識信息加工模型。Walker等人[5]提出了駕駛員的分布式情景意識概念，綜合考慮了系統(tǒng)的各個要素以及它們之間的相互關(guān)系。這些模型或概念僅在理論層面上做出了情景意識的描述，或僅進(jìn)行了情景意識的定性分析，實際應(yīng)用的范圍也相對較小。部分學(xué)者對情景意識進(jìn)行了定量分析。馬伶等人[6]首次論述了駕駛員情景意識測量方法，包括全面評估技術(shù)(Situation Awareness Global Assessment Technique，SAGAT)、眼動測量方法、命題網(wǎng)絡(luò)方法。馮傳宴等人[7]結(jié)合多資源負(fù)荷理論，建立了新的SA量化模型，該模型有利于優(yōu)化駕駛艙人機(jī)界面設(shè)計和飛行任務(wù)的分配。王永剛等人[8]第一次從管制員內(nèi)部心理和外部環(huán)境兩個方面，運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型探究了影響管制員情景意識的內(nèi)外部因素。

由于缺乏專門從人為因素角度分析管制員情景意識形成與保持的研究，本文從人為因素角度系統(tǒng)解析情景意識的形成，構(gòu)建人為因素—情景意識結(jié)構(gòu)分析模型，并利用問卷調(diào)查回收的數(shù)據(jù)，采用結(jié)構(gòu)方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)進(jìn)行實證研究，獲取定量分析結(jié)果，為管制員人為因素的研究提供理論支持。

2 管制員人為因素研究與假設(shè)的提出

情景意識是作業(yè)者在具體的空間和特定的時間內(nèi)對所處環(huán)境的構(gòu)成要素的感知，對其狀態(tài)的理解，以及對其未來發(fā)展的預(yù)測[9]。人為因素是影響情景意識的重要因素。 Borghini等人[2]通過相關(guān)文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)疲勞會通過對心理和生理的影響對管制員的情景意識造成影響。應(yīng)激反應(yīng)是指當(dāng)應(yīng)激源對機(jī)體有威脅或挑戰(zhàn)的時候，個體做出應(yīng)對的過程[10]。在空中交通管制這樣的復(fù)雜系統(tǒng)中不可避免的會發(fā)生突發(fā)事件，這些事件會導(dǎo)致人產(chǎn)生應(yīng)激反應(yīng)，可能妨礙工作人員生理、心理、認(rèn)知、注意等功能[11]。這些反應(yīng)不僅在特殊情況下會發(fā)生，日常工作中也會發(fā)生，成為一個重要的安全問題。管制工作有復(fù)雜且不斷變化的特點，因此應(yīng)激調(diào)節(jié)能力在管制員情景意識的保持過程中是至關(guān)重要的。劉繼新等人[12]運(yùn)用變權(quán)層次分析法，對應(yīng)激源進(jìn)行風(fēng)險評估排序，為規(guī)避應(yīng)激引發(fā)的不安全事件提供了科學(xué)的依據(jù)。隨著空中交通流量不斷增加，管制員需要指揮的航班架次增多，管制員精神需要高度集中。研究表明，睡眠質(zhì)量低會導(dǎo)致人的注意力、記憶力等機(jī)能下降，情景意識的保持也隨之變難[13]。Wallace等人[14]也發(fā)現(xiàn)，睡眠破壞和疲勞的程度越高，工作人員的WSA水平越低。當(dāng)管制員在工作時注意力不集中或者警覺性差，可能會干擾其對當(dāng)前情況的主要感知，導(dǎo)致對可用信息的忽視，從而造成不安全事件的發(fā)生。馮傳宴等人[15]通過實驗發(fā)現(xiàn)注意力分配策略在不同腦力符合條件下對作業(yè)人員的WSA影響不同。所以注意力也是影響管制員情景意識的重要因素。為此，提出影響管制員情景意識的人為因素假設(shè)：(1)H1為疲勞對WSA有顯著影響；(2)H2為應(yīng)激調(diào)節(jié)能力對WSA有顯著影響；(3)H3為睡眠情況對WSA有顯著影響；(4)H4為注意力對WSA有顯著影響。

疲勞、應(yīng)激調(diào)節(jié)能力、睡眠和注意力水平不僅直接影響WSA，且這些因素之間存在相關(guān)關(guān)系。當(dāng)睡眠時間不足或睡眠質(zhì)量不高，就會引起疲勞。在現(xiàn)實生活中由睡眠剝奪造成的司機(jī)疲勞駕駛是交通事故發(fā)生的重要原因[16]。管制員由于工作性質(zhì)原因需要以輪班制工作，而輪班形式常常會造成睡眠和恢復(fù)時間不足，所以管制員普遍都有疲勞的癥狀。疲勞對管制員的注意力、感知、預(yù)測、決斷以及反應(yīng)能力等具有較大影響。郭夢竹[17]在試驗中獲取了駕駛員的反應(yīng)時自我評價量表，并構(gòu)建了駕駛員反應(yīng)時概率密度函數(shù)，對反應(yīng)時的駕駛疲勞進(jìn)行量化，結(jié)果表明反應(yīng)時與疲勞程度密切相關(guān)。應(yīng)激水平的增加也會導(dǎo)致工作記憶力的下降和注意力的下降[18]?？梢娖诤蛻?yīng)激調(diào)節(jié)能力都會對管制員注意力和反應(yīng)等能力造成影響。因此本文提出以下假設(shè)：(5)H5為睡眠對疲勞有顯著影響；(6)H6為疲勞對注意力有顯著影響；(7)H7為應(yīng)激調(diào)節(jié)能力對注意力有顯著影響。

由此，構(gòu)建人為因素-情景意識結(jié)構(gòu)分析模型如圖1所示。

圖1 人為因素-情景意識結(jié)構(gòu)分析模型

3 方法

3.1 問卷設(shè)計

很多學(xué)者提出了測量情景意識的方法，目前最常用的還是Endsley開發(fā)的情景意識全面評估技術(shù)(SAGAT)。本文測量情景意識的問卷借鑒了SAGAT以及明尼蘇達(dá)多項人格測驗(MMPI)中相關(guān)指標(biāo)，包括感知、理解和預(yù)測三個維度[10]。疲勞量表的設(shè)計主要參考了 FS-14量表，該量表主要測試主觀性疲勞，包括精神疲勞、生理疲勞和動機(jī)缺乏三個維度。對應(yīng)激調(diào)節(jié)能力的測量問卷包括處理應(yīng)對能力，專業(yè)能力，以及應(yīng)激反應(yīng)后的自我恢復(fù)能力三個維度。睡眠情況的問卷設(shè)計參考了匹茲堡睡眠質(zhì)量指數(shù)(Pittsburgh Sleep Quality Index，PSQI)[19]量表中的睡眠質(zhì)量、睡眠持續(xù)時間和入睡難易度三個維度。對注意力的測量則分為注意的持續(xù)、集中和分配三個維度。在對初始問卷進(jìn)行預(yù)實驗并進(jìn)行修正后，正式問卷包含33個問題，測量方法采用里克特5級量表，將問卷題項答案設(shè)置為5個等級。調(diào)查問卷的測量變量如表1所示。

表1 問卷測量變量

3.2 數(shù)據(jù)回收

本次問卷以一線空中交通管制員為調(diào)查對象，共發(fā)放200份問卷，經(jīng)剔除不合格問卷，最終回收有效問卷180份，有效回收率為90%。利用SPSS 25.0對收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行信度和效度檢驗。

信度又叫可靠性或可靠度，是指測驗或者量表工具所測得結(jié)果的穩(wěn)定性和一致性，目前，使用最廣泛的信度分析方法是L.J Cronbach創(chuàng)建的α系數(shù)，其評價的是量表中各個題項之間的一致性，屬于內(nèi)在的一致性檢驗。當(dāng)Cronbach’s α系數(shù)的值>0.6時，說明調(diào)查問卷信度較高。效度檢驗測的是問卷有效性，即測量工具能否正確測量到變量涵蓋的內(nèi)容。學(xué)者界廣泛使用KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)值來判斷效度檢驗的效果。KMO值在0-1之間，越靠近1，說明變量之間的相關(guān)性越強(qiáng)，適合因子分析；越靠近0，說明變量之間的相關(guān)性越弱，不適合因子分析。對問卷數(shù)據(jù)的數(shù)值分析結(jié)果如表2所示。

表2 問卷變量信效度檢驗

從表2可以看出，潛在變量疲勞、應(yīng)激調(diào)節(jié)能力、注意力和WSA的Cronbach’s α系數(shù)均>0.6，均在較高水平，睡眠情況的Cronbach’s α系數(shù)為0.479，未達(dá)到理想值，但問卷總體的Cronbach’s α系數(shù)達(dá)到0.828，檢驗結(jié)果理想，說明問卷總體的一致性較好，因此對睡眠情況這一潛在變量不予刪除。

對問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行效度檢驗的結(jié)果顯示，問卷總體的KMO值為0.863，疲勞、睡眠情況、應(yīng)激調(diào)節(jié)能力、注意力、WSA的KMO值分別為：0.798、0.594、0.669、0.778及0.876，均超過了0.5的最低標(biāo)準(zhǔn)；同時Bartlett’s球形檢驗的P值均為0.000，說明問卷適合做因子分析。

4 結(jié)果

4.1 結(jié)構(gòu)方程模型選擇

結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)，屬于統(tǒng)計學(xué)方法，能夠通過協(xié)方差矩陣同時處理多個因變量之間的關(guān)系，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于分析各種變量之間的關(guān)系和大小。SEM通過假設(shè)一組潛在變量之間存在一定的因果關(guān)系，潛在變量由一組觀察變量反映，通過分析協(xié)方差矩陣關(guān)系，分析潛在變量與觀察變量之間的關(guān)系。SEM與傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法相比，優(yōu)勢在于可以同時檢驗潛在變量之間以及觀察變量與潛在變量的關(guān)系，從而有助于驗證假設(shè)模型與研究結(jié)果的一致性[20]。僅采用問卷調(diào)查獲得數(shù)據(jù)，主觀性過強(qiáng)，采用SEM驗證假設(shè)模型并獲得定量分析結(jié)果，可以使研究結(jié)果更具客觀性和準(zhǔn)確性。在結(jié)構(gòu)方程模型分析的路徑圖中包括結(jié)構(gòu)模型與測量模型兩部分。測量模型描述的是潛在變量與觀察變量之間的關(guān)系，結(jié)構(gòu)模型是指潛在變量之間的關(guān)系。結(jié)構(gòu)模型與測量模型的方程式如式(1)—式(3)所示。

結(jié)構(gòu)方程式：η=γξ+βη+ζ

(1)

外衍變量X的測量方程：X=Λxξ+δ

(2)

內(nèi)衍變量Y的測量方程：Y=Λyη+ε

(3)

其中，η為潛在內(nèi)衍變量；ξ為潛在外衍變量；β為潛在內(nèi)衍變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣；γ為潛在外衍變量對潛在內(nèi)衍的相關(guān)系數(shù)矩陣；ζ為殘差項，反映了η在結(jié)構(gòu)方程中干擾因素或未被分解的部分。X為外衍變量構(gòu)成的向量，Y為內(nèi)衍變量構(gòu)成的向量，Λx與Λy為指標(biāo)變量(X，Y)的因素負(fù)荷矩陣，δ為外衍變量X的測量誤差，ε為內(nèi)衍變量Y的測量誤差。

通常，結(jié)構(gòu)方程模型的驗證步驟共包含分為五個部分，模型設(shè)定、模型識別、模型估計、模型評價和模型修正。模型設(shè)定是指根據(jù)前期的理論分析，將構(gòu)建好的理論模型與回收的問卷數(shù)據(jù)導(dǎo)入到AMOS 21.0中；模型識別是指導(dǎo)入的模型能夠求出參數(shù)估計的唯一解。識別的參數(shù)值一般是自由度(df)，當(dāng)自由度>0時，模型識別成功；當(dāng)自由度<0時，模型識別失??；模型估計就是檢查每一個參數(shù)的誤差是否超出了可接受的范圍；模型評價則是對模型的擬合度進(jìn)行檢驗，以及檢驗?zāi)Ｐ偷慕Y(jié)構(gòu)信度。一般來說模型擬合度的檢驗指標(biāo)包括CMIN、GFI、AGFI、BI、NFI、RFI、IFI、CFI、PNFI等擬合度指標(biāo)；模型修正是指對模型進(jìn)行修正，通過修改、增加或刪除模型的參數(shù)或變量，得到新的模型，并驗證擬合度標(biāo)準(zhǔn)化估計模型如圖2所示。

圖2 標(biāo)準(zhǔn)化估計模型

4.2 模型構(gòu)建與修正

選取CMIN/DF、GFI、AGFI、NFI、CFI、IFI、RMSEA等作為模型擬合評價的指標(biāo)，結(jié)果如表所示。每一項適配度指數(shù)均在參考范圍內(nèi)，可以認(rèn)為假設(shè)模型與數(shù)據(jù)基本吻合，模型可以被接受。結(jié)構(gòu)模型擬合度指數(shù)如表3所示。

表3 結(jié)構(gòu)模型擬合度指數(shù)

潛在變量的構(gòu)建信度(Construct Reliability，CR)是模型內(nèi)在質(zhì)量的判斷標(biāo)準(zhǔn)之一。修正后的模型中各潛在變量的構(gòu)建信度及因子載荷值如表所示。從表可以看出睡眠情況的構(gòu)建信度為0.51，略<0.6，而除睡眠情況，其余均超過構(gòu)建信度的標(biāo)準(zhǔn)值(CR>0.6)，說明此模型的內(nèi)在質(zhì)量較好。結(jié)構(gòu)模型變量信度檢驗及因子載荷如表4所示。

表4 信度檢驗及因子載荷

結(jié)構(gòu)方程模型輸出的各潛在變量間的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)如表5所示。

表5 標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)

疲勞、注意力、應(yīng)激調(diào)節(jié)能力和睡眠情況對管制員情景意識(WSA)有直接影響，影響程度分別為：0.200、0.355、0.578和0.082，說明H1-H4均成立。其中影響程度最大的因素是應(yīng)激調(diào)節(jié)能力(0.578)。在應(yīng)激狀態(tài)下，工作人員的生理指標(biāo)會發(fā)生顯著變化，從而影響其判斷和反應(yīng)等行為能力，進(jìn)而影響一個人的工作情景意識[21]。注意力對管制員情景意識(WSA)的路徑系數(shù)為0.355。管制員工作環(huán)境復(fù)雜，需要其在工作中高度集中注意力，以處理指揮過程中的各種信息和情況。疲勞對管制員情景意識也有直接影響。疲勞癥狀會降低管制員工作時的警惕性，引起感知和理解能力降低，從而導(dǎo)致不安全事件的發(fā)生。對情景意識作用路徑系數(shù)最小的變量是睡眠情況(0.082)。

影響管制員情景意識的各個因素之間也互相影響。從表5可以看出，應(yīng)激調(diào)節(jié)能力對注意力影響程度最大，為0.813。疲勞和睡眠情況以及注意力為負(fù)相關(guān)，其中，睡眠情況對疲勞的路徑系數(shù)為-0.436，疲勞對注意力的路徑系數(shù)為-0.162，說明H5-H7均成立。睡眠情況對疲勞的作用系數(shù)>睡眠情況對工作情景意識(WSA)的路徑系數(shù)，說明睡眠情況通過直接作用于疲勞從而對管制員情景意識(WSA)產(chǎn)生作用的影響更顯著。疲勞對注意力也有影響，當(dāng)管制員處于疲勞狀態(tài)時，將影其響工作指揮過程中的注意力。

5 討論

從結(jié)構(gòu)方程模型輸出的結(jié)果可以看出，運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)能夠定性并且定量地分析人為因素對管制員情景意識的影響程度。該方法的優(yōu)點在于以下幾個方面：第一，充分考慮了管制員工作實際情況，通過文獻(xiàn)研究和對一線管制員的問卷調(diào)查，較全面的總結(jié)了四種影響管制員情景意識的人為因素。第二，與傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法相比，SEM優(yōu)勢在于可以通過分析協(xié)方差矩陣關(guān)系同時檢驗潛在變量之間以及觀察變量與潛在變量的關(guān)系，有助于驗證假設(shè)模型與研究結(jié)果的一致性，增強(qiáng)了分析結(jié)果的客觀性和精準(zhǔn)度。

結(jié)構(gòu)方程模型輸出的各潛在變量間的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)(表5)顯示了疲勞、注意力、應(yīng)激調(diào)節(jié)能力和睡眠情況對管制員情景意識(WSA)均有直接影響，且影響程度最大的因素是應(yīng)激調(diào)節(jié)能力，表明了管制員在遇到緊急情況時的處理應(yīng)對能力，專業(yè)能力以及應(yīng)激反應(yīng)過后的自我調(diào)節(jié)能力會顯著影響情景意識水平。所以面對隨時可能發(fā)生的緊急情況時，需要管制員具備快速應(yīng)激的能力。對情景意識作用路徑系數(shù)最小的變量是睡眠情況，但并不能否認(rèn)管制員睡眠情況對工作情景意識的作用，因為睡眠能有效緩解管制員疲勞癥狀，睡眠質(zhì)量長期不好會直接影響管制員的工作效率，因此，本文保留了睡眠情況對情景意識(WSA)這一作用路徑。同時，從表5還可以看出，影響管制員情景意識的各潛在變量之間也互相影響，這是因為應(yīng)激調(diào)節(jié)能力的高低會影響管制員在指揮過程中注意力的集中、持續(xù)以及對各類信息的注意力分配，而睡眠質(zhì)量與疲勞程度密切相關(guān)，有效的睡眠則可以使人體緩解疲勞，恢復(fù)體力。

6 結(jié)論

(1)本文從人為因素角度構(gòu)建了影響管制員情景意識的的分析模型。選用李克特(Likert)量表針對疲勞、注意力、應(yīng)激調(diào)節(jié)能力、睡眠情況和工作情景意識(WSA)5個變量進(jìn)行測度、然后利用SEM方法通過實證研究驗證了提出的理論模型。對最終模型的驗證和分析后顯示，疲勞、注意力、應(yīng)激調(diào)節(jié)能力、睡眠情況對管制員情景意識(WSA)的形成和保持有直接影響，其中，應(yīng)激調(diào)節(jié)能力對情景意識的影響程度最大，睡眠情況對情景意識的影響程度最小；同時4個變量之間互相影響。管制員在日常工作中需要保持高度的情景意識水平，而情景意識的形成與保持受管制員自身的因素即人為因素影響，因此安全管理應(yīng)該關(guān)注管制員的疲勞、睡眠質(zhì)量等狀況，合理排班，積極和管制員溝通，同時鞏固管制員的專業(yè)能力。

(2)通過結(jié)構(gòu)方程模型定量分析獲得的各人為因素影響程度大小，找到情景意識關(guān)鍵影響因素，可以提出更有針對性的空中交通管理策略。以上結(jié)論為研究管制員人為因素引發(fā)的不安全事件提供了科學(xué)的依據(jù)和保障。