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基于人為因素的管制員情景意識(shí)研究

2021-05-20 03:58劉繼新蘭思潔江灝徐晨
人類工效學(xué) 2021年2期
關(guān)鍵詞:管制員信度注意力

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(dòng)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(zhǎng)的背景下,管制員根據(jù)空中交通態(tài)勢(shì)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(duì)管制員情景意識(shí)的要求越來(lái)越高。Endsley等人[1]在分析航空事故報(bào)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(shí)(Situational Awareness,SA)相關(guān)。管制員個(gè)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(huì)直接作用于管制員當(dāng)前的情景意識(shí),威脅航空安全。因此,探究影響管制員情景意識(shí)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(duì)保障民航安全具有重要意義。

國(guó)外關(guān)于情景意識(shí)的研究相對(duì)國(guó)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(shí)定義為對(duì)空間和時(shí)間范圍內(nèi)環(huán)境中的元素感知,對(duì)它們意義的理解,以及它們?cè)趯?lái)狀況的預(yù)測(cè)。從此,學(xué)術(shù)界關(guān)于情景意識(shí)的研究主要基于“三層次”的基礎(chǔ),從定性和定量?jī)蓚€(gè)方面進(jìn)行分析。Maarten等人[2]研究了精神疲勞與人行為活動(dòng)的關(guān)系,并討論了任務(wù)負(fù)荷對(duì)個(gè)體生理指標(biāo)的影響。Wickens等人[3]通過(guò)分析與情景意識(shí)(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(shí)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(shí)信息加工模型。Walker等人[5]提出了駕駛員的分布式情景意識(shí)概念,綜合考慮了系統(tǒng)的各個(gè)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(shí)的描述,或僅進(jìn)行了情景意識(shí)的定性分析,實(shí)際應(yīng)用的范圍也相對(duì)較小。部分學(xué)者對(duì)情景意識(shí)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(shí)測(cè)量方法,包括全面評(píng)估技術(shù)(Situation Awareness Global Assessment Technique,SAGAT)、眼動(dòng)測(cè)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(jì)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(gè)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(shí)的內(nèi)外部因素。

由于缺乏專門(mén)從人為因素角度分析管制員情景意識(shí)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(shí)的形成,構(gòu)建人為因素—情景意識(shí)結(jié)構(gòu)分析模型,并利用問(wèn)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(shí)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(shí)是作業(yè)者在具體的空間和特定的時(shí)間內(nèi)對(duì)所處環(huán)境的構(gòu)成要素的感知,對(duì)其狀態(tài)的理解,以及對(duì)其未來(lái)發(fā)展的預(yù)測(cè)[9]。人為因素是影響情景意識(shí)的重要因素。 Borghini等人[2]通過(guò)相關(guān)文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)疲勞會(huì)通過(guò)對(duì)心理和生理的影響對(duì)管制員的情景意識(shí)造成影響。應(yīng)激反應(yīng)是指當(dāng)應(yīng)激源對(duì)機(jī)體有威脅或挑戰(zhàn)的時(shí)候,個(gè)體做出應(yīng)對(duì)的過(guò)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(huì)發(fā)生突發(fā)事件,這些事件會(huì)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(huì)發(fā)生,日常工作中也會(huì)發(fā)生,成為一個(gè)重要的安全問(wèn)題。管制工作有復(fù)雜且不斷變化的特點(diǎn),因此應(yīng)激調(diào)節(jié)能力在管制員情景意識(shí)的保持過(guò)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(duì)應(yīng)激源進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)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(huì)導(dǎo)致人的注意力、記憶力等機(jī)能下降,情景意識(shí)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(shí)注意力不集中或者警覺(jué)性差,可能會(huì)干擾其對(duì)當(dāng)前情況的主要感知,導(dǎo)致對(duì)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(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)注意力分配策略在不同腦力符合條件下對(duì)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(shí)的重要因素。為此,提出影響管制員情景意識(shí)的人為因素假設(shè):(1)H1為疲勞對(duì)WSA有顯著影響;(2)H2為應(yīng)激調(diào)節(jié)能力對(duì)WSA有顯著影響;(3)H3為睡眠情況對(duì)WSA有顯著影響;(4)H4為注意力對(duì)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(shí)間不足或睡眠質(zhì)量不高,就會(huì)引起疲勞。在現(xiàn)實(shí)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(huì)造成睡眠和恢復(fù)時(shí)間不足,所以管制員普遍都有疲勞的癥狀。疲勞對(duì)管制員的注意力、感知、預(yù)測(cè)、決斷以及反應(yīng)能力等具有較大影響。郭夢(mèng)竹[17]在試驗(yàn)中獲取了駕駛員的反應(yīng)時(shí)自我評(píng)價(jià)量表,并構(gòu)建了駕駛員反應(yīng)時(shí)概率密度函數(shù),對(duì)反應(yīng)時(shí)的駕駛疲勞進(jìn)行量化,結(jié)果表明反應(yīng)時(shí)與疲勞程度密切相關(guān)。應(yīng)激水平的增加也會(huì)導(dǎo)致工作記憶力的下降和注意力的下降[18]。可見(jiàn)疲勞和應(yīng)激調(diào)節(jié)能力都會(huì)對(duì)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(duì)疲勞有顯著影響;(6)H6為疲勞對(duì)注意力有顯著影響;(7)H7為應(yīng)激調(diào)節(jié)能力對(duì)注意力有顯著影響。

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

圖1 人為因素-情景意識(shí)結(jié)構(gòu)分析模型

3 方法

3.1 問(wèn)卷設(shè)計(jì)

很多學(xué)者提出了測(cè)量情景意識(shí)的方法,目前最常用的還是Endsley開(kāi)發(fā)的情景意識(shí)全面評(píng)估技術(shù)(SAGAT)。本文測(cè)量情景意識(shí)的問(wèn)卷借鑒了SAGAT以及明尼蘇達(dá)多項(xiàng)人格測(cè)驗(yàn)(MMPI)中相關(guān)指標(biāo),包括感知、理解和預(yù)測(cè)三個(gè)維度[10]。疲勞量表的設(shè)計(jì)主要參考了 FS-14量表,該量表主要測(cè)試主觀性疲勞,包括精神疲勞、生理疲勞和動(dòng)機(jī)缺乏三個(gè)維度。對(duì)應(yīng)激調(diào)節(jié)能力的測(cè)量問(wèn)卷包括處理應(yīng)對(duì)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(gè)維度。睡眠情況的問(wèn)卷設(shè)計(jì)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(shí)間和入睡難易度三個(gè)維度。對(duì)注意力的測(cè)量則分為注意的持續(xù)、集中和分配三個(gè)維度。在對(duì)初始問(wèn)卷進(jìn)行預(yù)實(shí)驗(yàn)并進(jìn)行修正后,正式問(wèn)卷包含33個(gè)問(wèn)題,測(cè)量方法采用里克特5級(jí)量表,將問(wèn)卷題項(xiàng)答案設(shè)置為5個(gè)等級(jí)。調(diào)查問(wèn)卷的測(cè)量變量如表1所示。

表1 問(wèn)卷測(cè)量變量

3.2 數(shù)據(jù)回收

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

信度又叫可靠性或可靠度,是指測(cè)驗(yàn)或者量表工具所測(cè)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(píng)價(jià)的是量表中各個(gè)題項(xiàng)之間的一致性,屬于內(nèi)在的一致性檢驗(yàn)。當(dāng)Cronbach’s α系數(shù)的值>0.6時(shí),說(shuō)明調(diào)查問(wèn)卷信度較高。效度檢驗(yàn)測(cè)的是問(wèn)卷有效性,即測(cè)量工具能否正確測(cè)量到變量涵蓋的內(nèi)容。學(xué)者界廣泛使用KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)值來(lái)判斷效度檢驗(yàn)的效果。KMO值在0-1之間,越靠近1,說(shuō)明變量之間的相關(guān)性越強(qiáng),適合因子分析;越靠近0,說(shuō)明變量之間的相關(guān)性越弱,不適合因子分析。對(duì)問(wèn)卷數(shù)據(jù)的數(shù)值分析結(jié)果如表2所示。

表2 問(wèn)卷變量信效度檢驗(yàn)

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(wèn)卷總體的Cronbach’s α系數(shù)達(dá)到0.828,檢驗(yàn)結(jié)果理想,說(shuō)明問(wèn)卷總體的一致性較好,因此對(duì)睡眠情況這一潛在變量不予刪除。

對(duì)問(wèn)卷數(shù)據(jù)進(jìn)行效度檢驗(yàn)的結(jié)果顯示,問(wèn)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(guò)了0.5的最低標(biāo)準(zhǔn);同時(shí)Bartlett’s球形檢驗(yàn)的P值均為0.000,說(shuō)明問(wèn)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(jì)學(xué)方法,能夠通過(guò)協(xié)方差矩陣同時(shí)處理多個(gè)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(guò)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(guò)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(jì)方法相比,優(yōu)勢(shì)在于可以同時(shí)檢驗(yàn)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(yàn)證假設(shè)模型與研究結(jié)果的一致性[20]。僅采用問(wèn)卷調(diào)查獲得數(shù)據(jù),主觀性過(guò)強(qiáng),采用SEM驗(yàn)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(cè)量模型兩部分。測(cè)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(cè)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(cè)量方程:X=Λxξ+δ

(2)

內(nèi)衍變量Y的測(cè)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(duì)潛在內(nèi)衍的相關(guān)系數(shù)矩陣;ζ為殘差項(xiàng),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(cè)量誤差,ε為內(nèi)衍變量Y的測(cè)量誤差。

通常,結(jié)構(gòu)方程模型的驗(yàn)證步驟共包含分為五個(gè)部分,模型設(shè)定、模型識(shí)別、模型估計(jì)、模型評(píng)價(jià)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(wèn)卷數(shù)據(jù)導(dǎo)入到AMOS 21.0中;模型識(shí)別是指導(dǎo)入的模型能夠求出參數(shù)估計(jì)的唯一解。識(shí)別的參數(shù)值一般是自由度(df),當(dāng)自由度>0時(shí),模型識(shí)別成功;當(dāng)自由度<0時(shí),模型識(shí)別失??;模型估計(jì)就是檢查每一個(gè)參數(shù)的誤差是否超出了可接受的范圍;模型評(píng)價(jià)則是對(duì)模型的擬合度進(jìn)行檢驗(yàn),以及檢驗(yàn)?zāi)P偷慕Y(jié)構(gòu)信度。一般來(lái)說(shuō)模型擬合度的檢驗(yàn)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(duì)模型進(jìn)行修正,通過(guò)修改、增加或刪除模型的參數(shù)或變量,得到新的模型,并驗(yàn)證擬合度標(biāo)準(zhǔn)化估計(jì)模型如圖2所示。

圖2 標(biāo)準(zhǔn)化估計(jì)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(píng)價(jià)的指標(biāo),結(jié)果如表所示。每一項(xiàng)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(guò)構(gòu)建信度的標(biāo)準(zhǔn)值(CR>0.6),說(shuō)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(yàn)及因子載荷如表4所示。

表4 信度檢驗(yàn)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(duì)管制員情景意識(shí)(WSA)有直接影響,影響程度分別為:0.200、0.355、0.578和0.082,說(shuō)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(huì)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(gè)人的工作情景意識(shí)[21]。注意力對(duì)管制員情景意識(shí)(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(guò)程中的各種信息和情況。疲勞對(duì)管制員情景意識(shí)也有直接影響。疲勞癥狀會(huì)降低管制員工作時(shí)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(duì)情景意識(shí)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(shí)的各個(gè)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(duì)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(duì)疲勞的路徑系數(shù)為-0.436,疲勞對(duì)注意力的路徑系數(shù)為-0.162,說(shuō)明H5-H7均成立。睡眠情況對(duì)疲勞的作用系數(shù)>睡眠情況對(duì)工作情景意識(shí)(WSA)的路徑系數(shù),說(shuō)明睡眠情況通過(guò)直接作用于疲勞從而對(duì)管制員情景意識(shí)(WSA)產(chǎn)生作用的影響更顯著。疲勞對(duì)注意力也有影響,當(dāng)管制員處于疲勞狀態(tài)時(shí),將影其響工作指揮過(guò)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(duì)管制員情景意識(shí)的影響程度。該方法的優(yōu)點(diǎn)在于以下幾個(gè)方面:第一,充分考慮了管制員工作實(shí)際情況,通過(guò)文獻(xiàn)研究和對(duì)一線管制員的問(wèn)卷調(diào)查,較全面的總結(jié)了四種影響管制員情景意識(shí)的人為因素。第二,與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法相比,SEM優(yōu)勢(shì)在于可以通過(guò)分析協(xié)方差矩陣關(guān)系同時(shí)檢驗(yàn)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(yàn)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(duì)管制員情景意識(shí)(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(shí)的處理應(yīng)對(duì)能力,專業(yè)能力以及應(yīng)激反應(yīng)過(guò)后的自我調(diào)節(jié)能力會(huì)顯著影響情景意識(shí)水平。所以面對(duì)隨時(shí)可能發(fā)生的緊急情況時(shí),需要管制員具備快速應(yīng)激的能力。對(duì)情景意識(shí)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(duì)工作情景意識(shí)的作用,因?yàn)樗吣苡行Ь徑夤苤茊T疲勞癥狀,睡眠質(zhì)量長(zhǎng)期不好會(huì)直接影響管制員的工作效率,因此,本文保留了睡眠情況對(duì)情景意識(shí)(WSA)這一作用路徑。同時(shí),從表5還可以看出,影響管制員情景意識(shí)的各潛在變量之間也互相影響,這是因?yàn)閼?yīng)激調(diào)節(jié)能力的高低會(huì)影響管制員在指揮過(guò)程中注意力的集中、持續(xù)以及對(duì)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(shí)的的分析模型。選用李克特(Likert)量表針對(duì)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(shí)(WSA)5個(gè)變量進(jìn)行測(cè)度、然后利用SEM方法通過(guò)實(shí)證研究驗(yàn)證了提出的理論模型。對(duì)最終模型的驗(yàn)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(duì)管制員情景意識(shí)(WSA)的形成和保持有直接影響,其中,應(yīng)激調(diào)節(jié)能力對(duì)情景意識(shí)的影響程度最大,睡眠情況對(duì)情景意識(shí)的影響程度最??;同時(shí)4個(gè)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(shí)水平,而情景意識(shí)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(shí)鞏固管制員的專業(yè)能力。

(2)通過(guò)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(shí)關(guān)鍵影響因素,可以提出更有針對(duì)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。

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