孫祥龍，關(guān)環(huán)環(huán)

(東北林業(yè)大學(xué) 土木工程學(xué)院，哈爾濱 150040)

受全球氣候變暖影響，近年來極端天氣在世界各地頻繁發(fā)生，其中極端高溫天氣因其發(fā)生頻率高且影響范圍大已成為最具危害的極端天氣現(xiàn)象之一[1]。高溫天氣作為重要的職業(yè)危害物理因素，不僅會損害工作人群的健康，也會影響其工作效率，造成工作安全風(fēng)險。作為城市交通的主力軍，公交車為居民的日常生活帶來許多便利。目前，我國大城市空調(diào)公交車運(yùn)營比例達(dá)到70%左右，但仍有大部分非空調(diào)車在運(yùn)營，在一些中小城市非空調(diào)車比例更高。對于非空調(diào)車而言，在夏季高溫季節(jié)，車廂內(nèi)溫度要比室外溫度高5～10 ℃，公交駕駛員作為一類需要長時間暴露在高溫環(huán)境下工作的職業(yè)駕駛員需要引起人們更多的關(guān)注。

研究表明，氣溫的升高會導(dǎo)致情緒的變化，從而帶來強(qiáng)烈的疲勞感。Noelke等[2]以190萬美國人為樣本進(jìn)行調(diào)查研究，發(fā)現(xiàn)氣溫的升高會增加消極情緒(如壓力、憤怒)，導(dǎo)致更強(qiáng)烈的疲勞(如疲倦、無精打采)。Makowiec-Dbrowska等[3]利用諾弗職業(yè)醫(yī)學(xué)研究所開發(fā)的疲勞評估問卷對駕駛員疲勞進(jìn)行評估，得出疲勞和決策困難與溫度相關(guān)。肖賽等[4]通過總結(jié)目前對于駕駛疲勞的研究發(fā)現(xiàn)，環(huán)境因素對于駕駛疲勞具有重要的影響。有研究證明睡眠質(zhì)量差和睡眠不足會增加人體的疲勞感。Ahn等[5]收集了駕駛員的腦電圖EEG、心電圖ECG和功能性近紅外光譜fNIRS數(shù)據(jù)，并通過開發(fā)算法分析發(fā)現(xiàn)睡眠不足和睡眠質(zhì)量差將會加重駕駛員的疲勞程度。Sparrow等[6]通過對106名商用機(jī)動車駕駛員的調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，晝夜節(jié)律和睡眠質(zhì)量均與駕駛員疲勞存在相關(guān)性。關(guān)于氣候、溫度與人睡眠狀況間的關(guān)系，Minor等[7]通過研究得出結(jié)論，夏秋兩個季節(jié)夜間溫度的升高對睡眠質(zhì)量影響最大。此前的研究也表明，高溫和疲勞會改變駕駛員的駕駛行為，增加發(fā)生交通事故的風(fēng)險。例如，Basagaa等[8]通過一項時間序列分析發(fā)現(xiàn)當(dāng)氣溫最高溫度每增加1 ℃時，由駕駛員因素導(dǎo)致事故的風(fēng)險將會增加1.1%。Chowdhury等[9]研究也表明，溫度對速度變異性有顯著影響，而速度變異性則是表征駕駛員駕駛績效的一項重要指標(biāo)。高伊蒙等[10]也通過研究證明了駕駛員疲勞是導(dǎo)致交通事故的主要原因。同時，夏季高溫會導(dǎo)致駕駛員心情煩躁、激動，導(dǎo)致“路怒”，增加駕駛員的侵略性駕駛行為。Precht等[11]通過對自然駕駛數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)駕駛憤怒與險些撞車或撞車風(fēng)險之間存在正相關(guān)關(guān)系。Steinhauser等[12]通過一項駕駛模擬器研究，發(fā)現(xiàn)憤怒情緒將會直接導(dǎo)致侵略性駕駛行為的增加。方松等[13]通過對城市隧道路段駕駛員駕駛行為綜合風(fēng)險因素進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)情緒和心理因素會增加駕駛員的駕駛風(fēng)險。

已有研究關(guān)注的重點大多是高溫天氣對乘用車駕駛員的影響，但對于高溫天氣對職業(yè)駕駛員的影響關(guān)注有限。公交駕駛員作為一類特殊職業(yè)人員，相比于其他乘用車駕駛員，可能會遭受更為嚴(yán)苛的駕駛條件，也意味著風(fēng)險駕駛行為出現(xiàn)的頻率會更高。因此，研究高溫天氣對公交駕駛員睡眠質(zhì)量、疲勞和風(fēng)險駕駛行為的影響，探索高溫季節(jié)公交駕駛員的睡眠質(zhì)量、疲勞以及風(fēng)險駕駛行為之間的關(guān)系，可以為優(yōu)化適用于高溫季節(jié)的工作組織模式和排班計劃，保證公交駕駛員身心健康，提高城市公共交通安全提供參考。

1 問卷設(shè)計與數(shù)據(jù)收集

1.1 問卷設(shè)計

文中通過查閱相關(guān)文獻(xiàn)并結(jié)合已有的成熟問卷編制了適用于該研究內(nèi)容的調(diào)查問卷，用以調(diào)查不同高溫天氣下公交駕駛員睡眠質(zhì)量和疲勞對風(fēng)險駕駛行為的影響。問卷經(jīng)過專家及公交公司管理人員的共同評閱后，對公交公司的15名公交駕駛員進(jìn)行了預(yù)調(diào)查，根據(jù)預(yù)調(diào)查的結(jié)果與公交駕駛員的反饋意見，對部分題目內(nèi)容進(jìn)行完善，以便公交駕駛員能更好地理解題目內(nèi)容，更加真實有效地完成調(diào)查問卷。最終，經(jīng)過完善后的調(diào)查問卷包括以下四個部分。

1.1.1 公交駕駛員基本信息問卷

公交駕駛員基本信息問卷涵蓋了人口統(tǒng)計學(xué)變量以及駕駛經(jīng)驗的相關(guān)信息。其中人口統(tǒng)計學(xué)變量包括姓名、性別、年齡；相關(guān)駕駛經(jīng)驗包括A類駕照駕齡、當(dāng)前線路駕駛時間、日工作時長。

1.1.2 匹茲堡睡眠質(zhì)量指數(shù)(PSQI)量表

Buysse等[14]在1989年提出了匹茲堡睡眠質(zhì)量指數(shù)(PSQI)，由劉賢臣等[15]將其譯成中文版本并對該表的信度和效度進(jìn)行了檢驗，證實其在評價我國人員睡眠質(zhì)量方面具有良好的信度和效度。該量表包括19個自我評價條目和5個他評條目，共劃分為睡眠質(zhì)量、入睡時間、睡眠時間、睡眠效率、睡眠障礙、催眠藥物、日間功能障礙7個維度。每個條目按0～3等級進(jìn)行計分，其中第19個自我評價條目和5個他評條目不參與計分。以7個維度的累計得分作為該問卷的總分，得分越高表示睡眠質(zhì)量越差(PSQI評分<8表示沒有睡眠障礙，PSQI評分≥8表示有睡眠障礙)。文中將該指數(shù)用于對公交駕駛員一個月的睡眠質(zhì)量評定，并對駕駛員睡眠情況指標(biāo)進(jìn)行合理劃分。

1.1.3 SOFI-C主觀疲勞調(diào)查表

筆者通過查閱大量文獻(xiàn)，采用?hsberg等[16]提出的針對職業(yè)人員的瑞典職業(yè)疲勞問卷(SOFI-C)對公交駕駛員的疲勞狀況進(jìn)行測量及調(diào)查。該量表共包含25個條目，25個條目又分為5個維度，各維度的內(nèi)部一致性系數(shù)在0.77～0.91之間，其結(jié)構(gòu)效度為0.91。5個維度分別是:精力不足(LE)、體力消耗(PE)、身體不適(PD)、缺乏動力(LM)、嗜睡(SL)，其中，體力消耗和身體不適是物理因素，缺乏動力和嗜睡主要是心理因素。每個條目按0(極少)～10(極大)進(jìn)行打分，以平均值作為每個維度的最終得分。

1.1.4 營運(yùn)車輛駕駛員駕駛行為問卷(DBQ)

公交駕駛員作為具有職業(yè)屬性的一類駕駛?cè)藛T，其工作方式以及工作所處的環(huán)境不同于其他乘用車駕駛員，所采用的駕駛行為問卷必然是需要從其自身的工作特點出發(fā)。文中采用Masla等[17]提出的針對職業(yè)駕駛員的駕駛行為調(diào)查問卷，該問卷包含25個條目，所有條目劃分為4個風(fēng)險駕駛行為維度,分別是普通違法(OV)、侵略性違法(AV)、錯誤(ER)、失誤(LA)，以及1個積極駕駛行為(PB)維度。問卷采用6級計分方法，即1代表“從不”、2代表“極少”、3代表“偶爾”、4代表“有時”、5代表“經(jīng)?！薄?代表“總是”，以平均值作為每個維度得分和該問卷最終得分，得分越高代表發(fā)生風(fēng)險駕駛行為的頻率越高。

1.2 數(shù)據(jù)收集

根據(jù)研究目的及樣本選取的原則，在哈爾濱高溫季節(jié)5～7月按照分層抽樣的方法，選取車型和路況相似且前一天工作時氣溫不同的公交駕駛員為調(diào)查對象，依據(jù)國際熱舒適標(biāo)準(zhǔn)——ISO7730—2005[18]，按分別在氣溫<26 ℃、氣溫介于26～30 ℃、氣溫>30 ℃下工作，將公交駕駛員分為3個組別。在每組中按照簡單隨機(jī)抽樣的原則，抽取一定數(shù)量的駕駛員進(jìn)行問卷調(diào)查，共計發(fā)放問卷348份，剔除所有答案都一致以及題目空缺率在1/5以上的問卷，共獲得有效問卷300份。

2 結(jié)果分析

2.1 樣本統(tǒng)計特性分析

表1是對公交駕駛員年齡、駕駛經(jīng)驗及工作相關(guān)信息的統(tǒng)計分析。問卷調(diào)查結(jié)果顯示，參與此次調(diào)查的公交駕駛員中在氣溫低于26 ℃的情況下工作的有89人，在氣溫介于26～30 ℃情況下工作的有117人，在氣溫高于30 ℃的情況下工作的有94人。其中，3組駕駛?cè)藛T的年齡、A類駕照駕齡、當(dāng)前路線駕駛時間及工作時長均值差異不大。

表1 公交駕駛員基本信息統(tǒng)計分析

2.2 各量表統(tǒng)計分析

公交駕駛員的匹茲堡睡眠質(zhì)量指數(shù)量表、疲勞量表、駕駛行為量表得分情況如表2所示。對睡眠質(zhì)量、疲勞與風(fēng)險駕駛行為進(jìn)行單因素方差分析，結(jié)果表明：不同高溫天氣下公交駕駛員在睡眠質(zhì)量上存在顯著性差異，其中睡眠質(zhì)量維度、睡眠時間維度、睡眠障礙維度與日間功能障礙維度差異較明顯，其他維度差異不大;不同高溫天氣下工作的公交駕駛員在疲勞上存在顯著性差異，其中，在精力不足、身體不適、瞌睡3個維度上差異較明顯，體力消耗維度和缺乏動力維度差異不大；不同高溫天氣下工作的公交駕駛員在風(fēng)險駕駛行為上存在顯著性差異，其中普通違法、侵略性違法和積極駕駛行為差異較顯著，錯誤和失誤差異較小。

表2 不同高溫天氣下各量表統(tǒng)計分析

2.3 睡眠質(zhì)量、疲勞與風(fēng)險駕駛行為的相關(guān)性分析

通過對公交駕駛員睡眠質(zhì)量得分、疲勞得分與風(fēng)險駕駛行為得分進(jìn)行相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)(見表3)，睡眠質(zhì)量與風(fēng)險駕駛行為呈顯著正相關(guān)關(guān)系(r=0.21,p<0.01)，與疲勞呈顯著正相關(guān)關(guān)系(r=0.26,p<0.01)。疲勞與風(fēng)險駕駛行為呈顯著正相關(guān)關(guān)系(r=0.15,p<0.01)。各影響因素的相關(guān)性關(guān)系滿足了中介效應(yīng)檢驗的前提。

表3 各影響因素間相關(guān)性分析結(jié)果

此外，年齡與風(fēng)險駕駛行為、睡眠質(zhì)量、疲勞間相關(guān)性顯著，風(fēng)險駕駛行為與A類駕照駕齡呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系(r=-0.20,p<0.01)，與當(dāng)前路線駕駛時間呈正相關(guān)關(guān)系(r=0.05,p<0.05)。睡眠質(zhì)量與駕駛員日工作時長呈顯著正相關(guān)關(guān)系(r=0.27,p<0.01)。疲勞與當(dāng)前路線駕駛時間呈顯著正相關(guān)關(guān)系(r=0.27,p<0.01)，與日工作時長呈顯著正相關(guān)關(guān)系(r=0.32,p<0.01)?；诖耍谶M(jìn)行中介效應(yīng)檢驗時對年齡及駕駛員駕駛經(jīng)驗因素進(jìn)行控制。

3 中介效應(yīng)模型建立與分析

3.1 中介效應(yīng)模型建立

為進(jìn)一步研究高溫季節(jié)駕駛員睡眠質(zhì)量和疲勞對駕駛行為的影響，探索駕駛員疲勞是否是一種存在于睡眠質(zhì)量和風(fēng)險駕駛行為之間的中介機(jī)制，建立關(guān)于睡眠質(zhì)量、疲勞和風(fēng)險駕駛行為三者間的中介效應(yīng)模型，如圖1所示，其中，c為總效應(yīng)，c′為直接效應(yīng)，a·b為間接效應(yīng)。

圖1 睡眠質(zhì)量、疲勞和風(fēng)險駕駛行為假設(shè)中介路徑模型

3.2 中介效應(yīng)模型分析

將睡眠質(zhì)量、疲勞、風(fēng)險駕駛行為變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，以睡眠質(zhì)量為自變量，疲勞為中介變量，風(fēng)險駕駛行為為因變量，通過Hayes[19]的PROCESS程序?qū)ζ诘闹薪樾?yīng)進(jìn)行分析檢驗，并采用Preacher等[20]提出的Bootstrap方法對中介效應(yīng)的顯著性進(jìn)行檢驗。

圖2中結(jié)果顯示，在氣溫低于26 ℃時，睡眠質(zhì)量對風(fēng)險駕駛行為具有顯著的正向預(yù)測作用(β=0.12，95%CI=(0.04，0.22)，t=3.52,p<0.001)。加入疲勞后，睡眠質(zhì)量正向預(yù)測風(fēng)險駕駛行為的回歸系數(shù)沒有發(fā)生變化(β=0.12，95%CI=(0.04，0.23)，t=3.51,p<0.001)，疲勞在睡眠質(zhì)量與駕駛行為之間的中介效應(yīng)不顯著(β=0.006，95%CI=(-0.03，0.08)，t=7.16,p>0.05)。

圖2 疲勞在睡眠質(zhì)量與風(fēng)險駕駛行為間中介效應(yīng)(氣溫<26 ℃)

圖3中結(jié)果表明，當(dāng)氣溫處于26～30 ℃時，睡眠質(zhì)量對風(fēng)險駕駛行為具有顯著的正向預(yù)測作用(β=0.20，95%CI=(0.10，0.28)，t=6.52,p<0.001)。睡眠質(zhì)量對疲勞具有顯著的正向預(yù)測作用(β=0.26，95%CI=(0.17，0.31)，t=8.57,p<0.001)，疲勞對風(fēng)險駕駛行為具有顯著的正向預(yù)測作用(β=0.12，95%CI=(0.08，0.15)，t=5.94,p<0.05)，同時，睡眠質(zhì)量對風(fēng)險駕駛行為的影響仍舊顯著(β=0.17，95%CI=(0.05，0.27)，t=4.16,p<0.001)。因此，疲勞在睡眠質(zhì)量與風(fēng)險駕駛行為之間起到部分中介效應(yīng)，中介效應(yīng)占總效應(yīng)的15.6%。采用Bootstrap方法對中介效應(yīng)的顯著性進(jìn)行檢驗，結(jié)果顯示，中介效應(yīng)95%置信區(qū)間為(0.02，0.04)，區(qū)間不含0，中介效應(yīng)顯著。

圖3 疲勞在睡眠質(zhì)量與風(fēng)險駕駛行為間中介效應(yīng)(氣溫介于26～30 ℃)

圖4中結(jié)果表明，當(dāng)氣溫高于30 ℃時，睡眠質(zhì)量對風(fēng)險駕駛行為具有顯著的正向預(yù)測作用(β=0.30，95%CI=(0.20，0.42)，t=12.16,p<0.001)。睡眠質(zhì)量對疲勞具有顯著的正向預(yù)測作用(β=0.35，95%CI=(0.25，0.44)，t=17.57,p<0.001)，疲勞對風(fēng)險駕駛行為具有顯著的正向預(yù)測作用(β=0.18，95%CI=(0.12，0.25)，t=6.82,p<0.001)，同時，睡眠質(zhì)量對風(fēng)險駕駛行為的影響仍舊顯著(β=0.24，95%CI=(0.20，0.28)，t=9.57,p<0.001)。因此，疲勞在睡眠質(zhì)量與風(fēng)險駕駛行為之間起到部分中介效應(yīng)，中介效應(yīng)占總效應(yīng)的21%。采用Bootstrap方法對中介效應(yīng)的顯著性進(jìn)行檢驗，結(jié)果顯示，中介效應(yīng)95%置信區(qū)間為(0.05，0.09)，區(qū)間不含0，中介效應(yīng)顯著。

圖4 疲勞在睡眠質(zhì)量與風(fēng)險駕駛行為間中介效應(yīng)(氣溫>30 ℃)

4 討 論

筆者調(diào)查了不同高溫天氣下工作的公交駕駛員睡眠質(zhì)量、疲勞和風(fēng)險駕駛行為信息，通過統(tǒng)計分析和中介效應(yīng)模型得到了不同高溫天氣下駕駛員睡眠質(zhì)量、疲勞與風(fēng)險駕駛行為特性。其中，不同高溫天氣下公交駕駛員的睡眠質(zhì)量、疲勞和風(fēng)險駕駛行為在統(tǒng)計上達(dá)到顯著性水平，說明高溫對公交駕駛員的睡眠質(zhì)量、疲勞和風(fēng)險駕駛行為均存在影響。較高的氣溫會導(dǎo)致人睡眠質(zhì)量變差，在氣溫高于30 ℃時，睡眠質(zhì)量最差，這與Landstrom[21]的研究結(jié)論一致。夏季高溫天氣更易致人疲勞，F(xiàn)ujii等[22]研究也表明，夏季高溫會加重人體的疲勞，對于睡眠質(zhì)量差的人群影響更加明顯。高溫會改變駕駛員的駕駛行為，風(fēng)險駕駛行為增多，這與Wickens等[23]的研究結(jié)論一致。高溫天氣更易使駕駛員產(chǎn)生“路怒”情緒，增加駕駛員的疲勞，提高風(fēng)險駕駛行為的發(fā)生頻率。

睡眠質(zhì)量、疲勞均會對風(fēng)險駕駛行為產(chǎn)生影響。睡眠質(zhì)量對風(fēng)險駕駛行為的發(fā)生頻率具有顯著的正向預(yù)測作用，這與趙否曦等[24]的研究結(jié)果一致?？梢?，公交駕駛員在睡眠質(zhì)量差的情況下，風(fēng)險駕駛行為的發(fā)生頻率會提高。同時，睡眠質(zhì)量對疲勞具有顯著的正向預(yù)測作用，睡眠質(zhì)量差的公交駕駛員更易疲勞，這與Davidovi等[25]的研究結(jié)果一致。睡眠質(zhì)量對風(fēng)險駕駛行為的發(fā)生頻率具有顯著的正向預(yù)測作用，這與Useche等[26]的研究結(jié)果一致。睡眠質(zhì)量差的公交駕駛員在從事駕駛工作時更易發(fā)生瞌睡、注意力不集中等情況，對安全行車造成了很大的威脅。此外，當(dāng)氣溫高于26 ℃時，公交駕駛員疲勞在睡眠質(zhì)量對風(fēng)險駕駛行為的影響過程中起到部分中介作用，即公交駕駛員的睡眠質(zhì)量將會影響其疲勞狀況，進(jìn)而影響其風(fēng)險駕駛行為，且在氣溫高于30 ℃時，疲勞的部分中介作用更明顯，占總效應(yīng)的21%。

對比以往研究，文中研究證實了高溫季節(jié)的溫度對公交駕駛員駕駛行為具有顯著影響。以往研究常在未考慮環(huán)境因素的情況下，將睡眠質(zhì)量對風(fēng)險駕駛行為的影響與疲勞對風(fēng)險駕駛行為的影響割裂開來進(jìn)行分析，文中研究氣溫、睡眠質(zhì)量、疲勞對風(fēng)險駕駛行為的影響以及各影響因素間的相關(guān)關(guān)系，并且探究了不同高溫天氣下疲勞在睡眠質(zhì)量對風(fēng)險駕駛行為間的中介效應(yīng)?；诟邷貙获{駛員睡眠質(zhì)量、疲勞和風(fēng)險駕駛行為的影響規(guī)律，公交公司可以從緩解疲勞與減少風(fēng)險駕駛行為的角度出發(fā)，為駕駛員設(shè)置有效的休息時間，使駕駛員在高溫環(huán)境下從事駕駛工作產(chǎn)生的疲勞可以通過休息得到緩解。從勞動組織管理方面來看，公交公司以減少交通事故風(fēng)險為目的，綜合考慮發(fā)車時間和駕駛員數(shù)量等現(xiàn)實因素，優(yōu)化高溫季節(jié)公交駕駛員的排班計劃，同時加強(qiáng)對公交駕駛員的高溫下駕駛風(fēng)險培訓(xùn)與安全教育。從公交駕駛員個體層面而言需要注意高溫季節(jié)的個人防護(hù)，減少疲勞對風(fēng)險駕駛行為的不良影響。加強(qiáng)個人健康管理，注重個人的休息時間和睡眠質(zhì)量，減少原始疲勞的積累與工作疲勞的疊加效應(yīng)，降低風(fēng)險駕駛行為的發(fā)生頻率。

文中研究的不足以及未來研究方向如下：首先，以哈爾濱市公交駕駛員作為調(diào)查樣本，所得的研究結(jié)論是否適用于其他城市公交駕駛員群體有待于進(jìn)一步的驗證，未來可以擴(kuò)大調(diào)查研究的樣本來提高研究結(jié)論的普適性。其次，調(diào)查數(shù)據(jù)來自于被調(diào)查駕駛員的自評問卷，可能存在主觀偏差，未來研究可以補(bǔ)充在他人視角下的調(diào)研數(shù)據(jù)，使調(diào)查數(shù)據(jù)更加客觀。最后，從影響因素來看，未來可以探究其他與環(huán)境有關(guān)的因素對風(fēng)險駕駛行為的影響，如太陽輻射、空氣濕度等。同時，在睡眠質(zhì)量對風(fēng)險駕駛行為的影響過程中是否有其他中介變量，不同高溫天氣下中介效應(yīng)是否不同以及變量之間是否有多重中介效應(yīng)也是未來值得探究之處。

5 結(jié) 論

1)高溫天氣對公交駕駛員的睡眠質(zhì)量、疲勞及風(fēng)險駕駛行為均存在顯著影響；

2)公交駕駛員睡眠質(zhì)量、疲勞對風(fēng)險駕駛行為具有顯著的正向預(yù)測作用；

3)當(dāng)氣溫處于26～30 ℃時，公交駕駛員疲勞在睡眠質(zhì)量與風(fēng)險駕駛行為間起部分中介作用，中介效應(yīng)占總效應(yīng)的15.6%；當(dāng)氣溫高于30 ℃時，公交駕駛員疲勞在睡眠質(zhì)量與風(fēng)險駕駛行為間起部分中介作用，中介效應(yīng)占總效應(yīng)的21%；當(dāng)氣溫低于26 ℃時，中介效應(yīng)不顯著。