基于管制员语音反应时的疲劳风险定量评价模型

柳震

（中国民航大学 民航安全科学研究所，天津 300300）

空管是航空运输系统的重要组成部分，肩负着航空安全保障的重要职责。随着民航运输量的持续增长和空域复杂度的提高，我国管制人员的工作负荷和压力呈增长趋势[1]，管制人员疲劳现象时有发生。例如，2001-07，美国西雅图机场因为值班管制员过度疲劳导致两机险些相撞；2007-09，北京区管2名管制员因为疲劳脱岗30 min；2008-10，上海区管在值班期间因困倦而睡着导致飞行冲突；2014年，武汉管制员睡岗事件更是引起了社会的高度关注。已有研究证明，管制员处于疲劳状态会导致认知能力和警觉水平下降，进而导致管制员出现决策差错、记忆遗漏、违章操作等不安全行为以及易怒、焦虑等不良情绪，进而影响班组成员间的协作与配合[2]。因此，如何对管制员的疲劳风险进行有效量化评估是当前管制员安全管理领域亟需解决的问题之一。

1 语音反应时与管制员疲劳

相关研究表明，管制员语音反应时与疲劳之间有显著的关系，且各时间段内管制员语音反应时基本呈正态分布特性[3]。因此，如果作进一步分析，以管制员个体为研究对象，以管制员语音反应时表现“好坏”特征为研究重点，选取某管制员某一历史周期内非疲劳状态下的语音反应时数据（数据量）作为总体样本空间，统计、总结出其分布规律，并将此分布定义为该管制员语音反应时的“正常”分布。要想判断管制员在某一时段的表现是否优秀，可以通过该时段语音反应时数据的表现与“正常”分布的数据表现进行对比分析，以实现对该管制员在本时段内语音反应时表现“好坏”的评价，从而间接实现对管制员疲劳风险的定量评价。本文正是基于以上考虑建立的一个基于语音反应时的管制员疲劳风险定量评价模型。

2 疲劳风险定量评价模型的建立

定量评价方法是风险评估中重要的一类方法，它采用统计和计算的方法得出风险发生的概率，明确后果的严重性，二者乘积为该类风险的风险值。这类方法具有定性分析少、准确性高等特点[4]。另外，由陆空通话中管制员反应时的语音统计数据发现，在正常情况下，管制员在各值班时间段内（时长2 h）的语音反应时的分布基本呈现正态分布[3]。因此，依据语音反应时的分布函数以及相应算法，可以对管制员疲劳状况发生的可能性和严重性进行评价，并得出最终的疲劳风险值和对应的风险等级。

2.1 统计量的构造及分布检验

假设该数据样本X服从正态分布N（μ，σ2），对样本数据进行Anderson-Darling正态分布检验，如果结果表明数据样本的分布符合正态分布，则对样本方差s2进行偏差修正，以得到总体方差的无偏估计值，即：

2.2 疲劳风险模型的建立

关于风险的定义，不同学科之间存在着一些差异。一般认为，风险是一种可能发生的损害，这种损害的幅度与发生损害的可能性的大小共同衡量了风险的大小[5]。另外，现在很多教科书将风险的概念也理解为不利事件发生概率与风险后果的函数，认为风险是事件概率和损失的二重性[6]。定量风险评价通常也是依据损失发生的大小和损失发生的概率这2个指标判断风险大小。因此，管制人员疲劳风险定量评价模型同样采用此类最经典的风险计算思想，即疲劳风险的大小等于疲劳发生的可能性和严重性的乘积，即：

式（6）中：RFT为疲劳事件风险值；PFT为疲劳事件发生的可能性；CFT为疲劳事件发生的严重度。

对于给定的正态概率密度分布函数f（x），如果该名管制人员在某次值班时间段内的反应时均值为μt，其越接近于总体期望值μ，该名管制员发生疲劳风险的可能性就越小。因此，在该模型中，以分布函数总体期望值μ为对称轴，μt为距的区域概率P（x∈[2μ－μt，μt]）（图1中阴影部分）来表征该名管制员发生疲劳事件的可能性。所以，PFT的计算公式为：

其中，0＜PFT＜1.

图1 该名管制员语音反应时的正态概率密度函数

通过该名管制人员在某次值班时间段内的反应时均值μt与总体期望值μ之间的偏离程度来表征，距离总体期望值μ越远，疲劳事件就会越严重。严重度的计算公式为：

式（8）中，CFT＞0.

2.3 风险等级的划分

由正态分布曲线的性质可知，99.7%的数据都会落在总体期望值的3个标准差以内，所以，CFT的大部分取值在0～3之间。同时，结合正态分布的3σ原则，即P（μ－σ＜X≤μ＋σ）＝68.3%，P（μ－2σ＜X≤μ＋2σ）＝95.4%，P（μ－3σ＜X≤μ＋3σ）＝99.7%，对PFT的各自取值区间进行合理划分，最后依据式（6）划分疲劳风险等级，具体如表1所示。

表1 管制人员疲劳风险等级划分表

依据RFT的取值范围，将管制人员疲劳风险等级划分为5级。当风险等级处于Ⅰ～Ⅲ级时，认为该管制员在当前工作时间段内疲劳风险处于可接受范围内；当风险等级处于Ⅳ级或Ⅴ级时，管制单位应对此名当班管制员进行适当干预，采取休息或轮班等措施，以有效降低该管制人员的疲劳风险。

3 结论

基于管制员语音反应时的疲劳风险定量评价模型作为一种新的疲劳风险定量评价的思路和方法，具有主观自评和一些生理指标测量等方式无法比拟的优势，它具有无侵入性、评价高效、易于实施等一系列优点。

该模型不仅可以很好地挖掘、利用陆空通话数据记录系统中的语音数据，实现对管制员在某值班时段内总体疲劳风险的定量评价和评估，还可以为管制单位对管制员的疲劳风险管理提供决策支持，在降低管制员的疲劳风险、防止疲劳导致的人为差错的产生、提高航空安全运行能力等方面有着重要的意义。待模型软件化和系统化后，相信其有良好的发展前景。

参考文献：

［1］刘堂卿.空中交通管制员的行为风险与防范对策［J］.中国商界，2010（11）：196-197.

［2］Dawson D.，K.Reid.Fatigue，alcohol and performance impairment［J］.Nature，1997，388（6639）：235.

［3］孙瑞山，马广福，袁乐平.语音反应时特性的管制员疲劳风险分析［J］.中国安全科学学报，2016（12）：7-12.

［4］贾伟，朱建新，高增梁，等.区域定量风险评价方法及其在化工园区中的运用［J］.中国安全科学学报，2009，19（5）：140-146.

［5］牟瑞芳.系统风险的概念及其计算方法［J］.交通运输工程与信息学报，2012（02）：6-11.

［6］陈国华.风险工程学［M］.北京：国防工业出版社，2007：1-2.