于錚，楊聚芬，劉志鋼，宋皓晨

(上海工程技術(shù)大學(xué) 城市軌道交通學(xué)院，上海 201620)

1 引言

隨著城市軌道交通列車系統(tǒng)自動化程度越來越高，列車駕駛員的日常作業(yè)職責(zé)由操縱任務(wù)向監(jiān)控任務(wù)轉(zhuǎn)變。而當(dāng)緊急情況突然發(fā)生，需要駕駛員短時間內(nèi)執(zhí)行多項(xiàng)任務(wù)，在此情況下的駕駛員處于高度緊張狀態(tài)，工作負(fù)荷激增。駕駛員極容易由于時間壓力或是對應(yīng)急處置作業(yè)的不熟悉不規(guī)范導(dǎo)致遺漏或誤操作作業(yè)項(xiàng)。對作業(yè)工作負(fù)荷的量化研究有助于從結(jié)構(gòu)角度優(yōu)化應(yīng)急處置作業(yè)，減少駕駛員人因安全風(fēng)險(xiǎn)。

已往學(xué)者主要從定性或定量兩個角度研究工作負(fù)荷。定性方面主要圍繞工作負(fù)荷和績效之間的關(guān)系[1-2]；定量方面主要基于多資源理論分為行為單元和時間-多資源占用兩個角度[3-6]，Wang Peng[7]從行為單元出發(fā)，應(yīng)用時間Petri網(wǎng)研究了駕駛員應(yīng)急處置多任務(wù)的工作負(fù)荷和系統(tǒng)狀態(tài)，田書婕、王波等[8]建立了基于動態(tài)時間窗口的時間-多資源占用的工作負(fù)荷評估模型。研究方法上，主觀評價(jià)法、績效測量法和生理指標(biāo)測量法被廣泛應(yīng)用于軌道交通領(lǐng)域的工作負(fù)荷評價(jià)。

本文結(jié)合行為單元和時間-多資源理論兩種方法，先將應(yīng)急處置作業(yè)分為行為單元層和多任務(wù)層，并采用主觀評價(jià)法標(biāo)定行為單元工作負(fù)荷量化表，同時應(yīng)用時間多資源理論構(gòu)建基于時間占用率的多任務(wù)層工作負(fù)荷評價(jià)模型，最后進(jìn)行實(shí)證分析。

2 方法

應(yīng)急處置作業(yè)詳細(xì)規(guī)定了地鐵駕駛員的作業(yè)細(xì)則，包括作業(yè)目的、作業(yè)人員、作業(yè)要求、作業(yè)流程，且有嚴(yán)格的時間限制。這些作業(yè)項(xiàng)需要駕駛員短時間內(nèi)同時執(zhí)行兩個或兩個以上的任務(wù)，而較多的環(huán)節(jié)也使得駕駛員需要較長時間熟悉任務(wù)。一旦駕駛員錯誤執(zhí)行作業(yè)，將直接影響到地鐵安全運(yùn)營甚至造成運(yùn)營事故。綜上所述，應(yīng)急處置任務(wù)具有安全重要性、復(fù)雜性、異步并發(fā)性的特征，為了分析應(yīng)急處置作業(yè)的工作負(fù)荷，從該作業(yè)的結(jié)構(gòu)構(gòu)成出發(fā)，將其分解為行為單元層和多任務(wù)層。

Wickens多資源理論認(rèn)為視覺、聽覺、認(rèn)知與動作是人的四項(xiàng)基本資源。人的認(rèn)知決策過程由刺激-決策-反應(yīng)構(gòu)成。將兩者結(jié)合考慮，應(yīng)急處置任務(wù)的執(zhí)行即為視覺/聽覺-認(rèn)知-執(zhí)行的過程(V/A-C-P)。應(yīng)急處置作業(yè)分階段執(zhí)行，作業(yè)的每一項(xiàng)多任務(wù)由多個行為單元組成[9]。這些行為單元作為多任務(wù)的基本構(gòu)成單元，對應(yīng)于四項(xiàng)基本資源中的一種或一種以上。地鐵駕駛員完成一項(xiàng)完整的應(yīng)急處置任務(wù)的過程，其實(shí)質(zhì)是反復(fù)分配和調(diào)用不同的行為單元組合。

本文以某城市地鐵列車司機(jī)的12項(xiàng)應(yīng)急處置作業(yè)為研究對象，將所有作業(yè)依據(jù)應(yīng)急處置作業(yè)項(xiàng)中的分步操作步驟分解。最終分解得到的45個行為單元如圖1所示。

圖1 行為單元分解結(jié)果

3 基于時間-多資源理論的應(yīng)急處置作業(yè)工作負(fù)荷評價(jià)

經(jīng)上文分解得到了45個行為單元，由于行為單元是多任務(wù)的重要組成部分，因此探究多任務(wù)層的工作負(fù)荷必須首先對于行為單元層進(jìn)行工作負(fù)荷量化，然后應(yīng)用時間-多資源理論量化多任務(wù)層的工作負(fù)荷。如圖2所示為應(yīng)急處置作業(yè)不同層次的工作負(fù)荷評估流程。

圖2 應(yīng)急處置作業(yè)分層工作負(fù)荷評估流程

3.1 行為單元層的VACP量表標(biāo)定

VACP量表被廣泛應(yīng)用于飛行員領(lǐng)域，本文重新標(biāo)定該量表以適用地鐵駕駛員行為單元工作負(fù)荷的評價(jià)。VACP量表由行為單元和各個行為單元的工作負(fù)荷評分值兩部分構(gòu)成，通過第二章作業(yè)分析得到了行為單元，為了量化行為單元層各個單元的工作負(fù)荷，將分解得到的行為單元作為主觀評價(jià)問卷的評價(jià)對象，設(shè)計(jì)0-10評價(jià)刻度軸以應(yīng)用于工作負(fù)荷評價(jià)，如圖3所示。

圖3 工作負(fù)荷評價(jià)刻度軸

實(shí)驗(yàn)人員分為受試者和記錄人員，受試者在實(shí)驗(yàn)前均接受了應(yīng)急處置作業(yè)培訓(xùn)，能熟練進(jìn)行軌道交通列車模擬駕駛操作。

實(shí)驗(yàn)時，受試者在模擬駕駛平臺上模擬12項(xiàng)應(yīng)急處置作業(yè)，駕駛完成后填寫NASA問卷并對所涉及的行為單元進(jìn)行工作負(fù)荷評估。記錄人員負(fù)責(zé)記錄受試者執(zhí)行各個行為單元的時間，整理對應(yīng)的行為單元工作負(fù)荷評估數(shù)據(jù)與NASA問卷數(shù)據(jù)。

3.2 多任務(wù)層工作負(fù)荷評價(jià)

在量化行為單元工作負(fù)荷基礎(chǔ)之上，應(yīng)用時間-多資源理論，綜合考慮駕駛員執(zhí)行應(yīng)急處置作業(yè)的時間消耗、行為單元工作負(fù)荷及時間壓力等因素，提出了基于時間占用率的工作負(fù)荷評價(jià)模型，如式(1)所示。

(2)

4 結(jié)果

首先采用主觀問卷法確定各個行為單元的工作負(fù)荷值，標(biāo)定VACP量表。然后選取12項(xiàng)應(yīng)急處置作業(yè)項(xiàng)進(jìn)行實(shí)證分析，計(jì)算行為單元與多任務(wù)兩層負(fù)荷值。

4.1 基于主觀評價(jià)法的VACP量表標(biāo)定

為了確定行為單元的負(fù)荷量化值，得到適用于評價(jià)地鐵駕駛員行為單元層工作負(fù)荷的VACP量表。

將實(shí)驗(yàn)問卷各個行為單元的工作負(fù)荷評分值整合，求得每個行為單元對應(yīng)的工作負(fù)荷評分量表如表1所示。表1行為單元層級VACP量表

表1 行為單元層級VACP量表

為驗(yàn)證評估VACP量表在實(shí)驗(yàn)中的有效性、可靠性，本文收集人因?qū)嶒?yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行信度檢驗(yàn)與效度檢驗(yàn)[10-11]。首先分析VACP量表的信度指標(biāo)，得到量表總的Cronbach's α系數(shù)為0.71，說明信度較好。接著采用KMO和Bartlett球形檢驗(yàn)進(jìn)行結(jié)構(gòu)效度分析，計(jì)算得到KMO值為0.75，數(shù)據(jù)適合作因子分析，該問卷的效度較好。利用因子分析法得到的累積方差解釋率為73.76%，各因子對問卷的解釋率較高。

4.2 多任務(wù)工作負(fù)荷計(jì)算及驗(yàn)證

根據(jù)上文提出的多任務(wù)層工作負(fù)荷模型分別計(jì)算12項(xiàng)應(yīng)急處置作業(yè)(多任務(wù)編號A-L)的工作負(fù)荷，將模型的數(shù)據(jù)與NASA主觀測量的數(shù)據(jù)對比，驗(yàn)證模型的有效性。由于兩種方法的量綱和單位不統(tǒng)一，故標(biāo)準(zhǔn)化處理后再進(jìn)行比較，結(jié)果如圖 4所示。

圖4 多任務(wù)層工作負(fù)荷與NASA問卷負(fù)荷相關(guān)性圖

由上圖可見模型計(jì)算與NASA問卷得到的工作負(fù)荷趨勢基本相同。一般來說，皮爾遜相關(guān)系數(shù)>0.7即可說明兩者強(qiáng)相關(guān)。本文計(jì)算得到的皮爾遜相關(guān)系數(shù)r=0.7938，說明兩個工作負(fù)荷之間正相關(guān)。顯著性水平P<0.05，說明兩者相關(guān)性顯著。這一結(jié)果驗(yàn)證了本文提出的基于時間占用率的工作負(fù)荷評價(jià)模型的準(zhǔn)確性。

5 討論

本文分別從行為單元層、多任務(wù)層綜合考慮駕駛員的工作負(fù)荷，得到了行為單元層級的VACP量表如表1所示，多任務(wù)層工作負(fù)荷與NASA問卷負(fù)荷相關(guān)性圖如圖4所示，討論分析得到：

(1)表1中VACP量表與原始VACP量表相比，每個視覺/聽覺/認(rèn)知/動作通道的行為單元負(fù)荷值都隨著行為單元的執(zhí)行難度增加而增加。而由于本文的實(shí)驗(yàn)研究對象是駕駛員群體，原始VACP量表的實(shí)驗(yàn)研究對象是飛行員群體，因此每個行為單元的工作負(fù)荷評分值與原始量表有所差異。

(2)從結(jié)果上看，運(yùn)用本文方法計(jì)算得到的工作負(fù)荷與NASA問卷得到的工作負(fù)荷相關(guān)程度較高(r=0.7938，P<0.05)。圖4中計(jì)算得到的工作負(fù)荷曲線與主觀評價(jià)得出的工作負(fù)荷曲線吻合性較好，整體趨勢一致。

橫向比較，A-L任務(wù)的工作負(fù)荷存在差異性，這是由于不同任務(wù)的復(fù)雜程度與執(zhí)行時間不同，駕駛員執(zhí)行時產(chǎn)生了不同程度的工作負(fù)荷。任務(wù)D(運(yùn)營列車站臺錯開門處置)與任務(wù)J(手搖道岔接發(fā)列車)相對于其他任務(wù)工作負(fù)荷較高，這可能是由于這兩項(xiàng)任務(wù)的執(zhí)行復(fù)雜程度較高、時間壓力較大，在駕駛員執(zhí)行時更易產(chǎn)生工作負(fù)荷。而任務(wù)B(觸網(wǎng)異物清除)與任務(wù)H(非預(yù)期清客)相較于其他任務(wù)，駕駛員在執(zhí)行這些任務(wù)時工作負(fù)荷較低。根據(jù)本文對于工作負(fù)荷的具體量化方法，管理者可有針對性地對駕駛員進(jìn)行培訓(xùn)，進(jìn)行高工作負(fù)荷的關(guān)鍵任務(wù)考核。從地鐵駕駛員個體角度，有利于指導(dǎo)駕駛員了解個體執(zhí)行任務(wù)的工作負(fù)荷情況，保證運(yùn)營安全穩(wěn)定。

縱向比較，本文方法計(jì)算得到的工作負(fù)荷與NASA問卷值存在細(xì)微差異，原因是本文模型基于駕駛員任務(wù)分層分析計(jì)算而得，在行為單元層對VACP量表重新標(biāo)定，排除了操作者的主觀情緒等干擾因素。這種根據(jù)實(shí)驗(yàn)確定的行為單元并計(jì)算任務(wù)工作負(fù)荷的方法結(jié)合了工效學(xué)法和建模法的優(yōu)勢，工效學(xué)法能夠基于人因?qū)嶒?yàn)標(biāo)定行為單元負(fù)荷，建模法能夠在不干擾被試操作的情況下反映工作負(fù)荷變化。而NASA問卷并不能將這些干擾因素排除在外，故文章得出的模型不能完全與NASA問卷值的結(jié)果完全一致。

6 結(jié)論

本研究以地鐵駕駛員為研究對象，通過應(yīng)用時間多資源理論構(gòu)建基于時間占用率的多任務(wù)層工作負(fù)荷評價(jià)模型，相較于現(xiàn)有的工作負(fù)荷評價(jià)模型，本文分別從行為單元層、多任務(wù)層綜合考慮駕駛員的工作負(fù)荷。本文標(biāo)定的VACP量表能夠量化行為單元層工作負(fù)荷，為以后應(yīng)急處置作業(yè)的優(yōu)化設(shè)計(jì)奠定理論基礎(chǔ)；提出的基于時間占用率的工作負(fù)荷評價(jià)模型為工作負(fù)荷量化提供理論依據(jù)。本文暫未考慮不同駕駛員個體的執(zhí)行情況差異及資源需求程度，在以后的研究中還需對模型進(jìn)行進(jìn)一步修正改進(jìn)。