基于累积Logistic回归模型的管制员应激程度预(2)-交通运输工程学报

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基于累积Logistic回归模型的管制员应激程度预(2)

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职业性应激反应多出现在责任重大的工种和高危行业，空中交通管制员正是其中之业萚11]曾提出“人-环境拟合模式”来研究职业性应激反应，这种模式着重研究人的作业能力与作业环境和工作负荷之间的匹配程度。从管制员个人管制技术和管制员工作外部环境两大方面分析其应激程度，从主观和客观两大角度建立管制员应激能力预测模型。主观性角度，通过咨询多位一线管制员和专家的意见，将管制员个人管制技术定义为管制员工作能力；客观性角度，将管制员工作外部环境定义为空域复杂性、安全氛围两个维度。并将从以上所定义的管制员工作能力、空域复杂性、安全氛围这三大方向选取作为累积Logistic回归模型的主影响因素。

2.2 管制员应激程度预测模型的变量选取及分析

2.2.1 主影响因素的选取

结合管制工作的具体情况和相关学者对空管人因可靠性的研究，在管制员工作能力方面，选取注意力持续集中的时间(x1)、管制通话沟通规范性(x2)、特情处置效率(x3)、冲突预判与解脱能力(x4)、管制熟练度(x5)作为主因素；空域复杂性方面，选取同一时间所指挥的航空器数量(x6)、扇区碰撞风险概率(x7)、受军航活动影响的航线使用限制(x8)、航空器冲突因子(距离)(x9)作为主因素；安全氛围方面，选取遵守间隔标准和放行许可情况(x10)、定期进行安全培训与考核(x11)、反应安全隐患及事故征候的积极度(x12)作为主因素。

2.2.2 预测模型因变量的选取

在经过多种应激程度的测评方法比较后，选择心率变异性(heart rate variability, HRV)，通过分析交感神经和副交感神经的活性水平来评估心理应激强度，根据HRV所使用频域指标的相关规范，将管制员应激程度划分为重度应激、中度应激和轻度应激3个等级，故取Y=1(重度应激)，Y=2(中度应激)，Y=3(轻度应激)，并将它们作为本次预测模型的因变量。

2.2.3 预测模型自变量的选取

根据在华东地区某空管局针对一线管制员所调研的300份问卷调查和所收集的相应管制员工作负荷，综合考虑管制员工作的特殊性，初步选出以下12个主因素(x1～x12)为候选自变量，划分标准如表1。

表1解释变量及其划分方法Table1Explainvariablesandtheirdivisionmethods评价类别变量符号变量内容变量划分管制员工作能力x1注意力持续集中的时间10～16 min=0 17～23 min=1 24～30 min=2x2管制通话沟通规范性不规范=0 较规范=1 规范=2x3特情处置效率效率低下=0 效率较高=1 效率高=2x4冲突预判与解脱能力缺乏预判与解脱能力=0 能准确判断并及时解脱冲突=1x5管制熟练度不熟练=0 较熟练=1 非常熟练=2空域复杂性x6同一时间所指挥的航空器数量/架次[3,8]x7扇区碰撞风险概率30%以下=0 30%～60%=1 60%以上=2x8受军航活动影响的航线使用限制航线关闭=0 航线正常使用=1x9航空器冲突因子(距离)6～9 km=0 9～12 km=1 12～15 km=2x10遵守间隔标准和放行许可情况经常违反=0 偶尔违反=1 时刻严格遵守=2安全氛围x11定期进行安全培训与考核6个月及以上培训一次=0 4～5个月培训一次=1 3个月及以下培训一次=2x12反应安全隐患及事故征候的积极度刻意隐瞒=0 偶尔反应=1 积极反应=2

所选取的12个自变量中不仅包含定性变量还含有定量变量。对于定量变量，其输入值为实际计算值。笔者研究的定量变量有同一时间所指挥的航空器数量x6；而对于定性变量，则要对其进行划分，引入虚拟变量，研究的定性变量包括注意力持续集中的时间x1、管制通话沟通规范性x2、特情处置效率x3、冲突预判与解脱能力x4、管制熟练度x5、扇区碰撞风险概率x7、受军航活动影响的航线使用限制x8、航空器冲突因子(距离)x9、遵守间隔标准和放行许可情况x10、定期进行安全培训与考核x11、反应安全隐患及事故征候的积极度x12。例如注意力持续集中的时间，为定性变量，将10～30 min的注意力持续集中时间划分为三部分：10～16 min赋值为0，17～23 min赋值为1，24～30 min赋值为2。以此类推。

2.3 管制员应激程度模型建立

本次调查有效问卷率为91.3%，满足Logistic回归对样本规模的需求。将采集的数据分成两部分：其中200份调查问卷的数据作为建模所需的观测案例，剩余的74份用于检验模型预测的准确性。通过以上对模型自变量、因变量的分析，构建基于累积Logistic回归模型的管制员应激程度预测模型。

2.3.1 模型自变量相关性分析

以上12个自变量对管制员应激程度影响的显著性是不同的，所以笔者采用混合逐步选择法，将相关性显著的解释变量添加进模型里，同时去掉不显著的解释变量。取显著水平为0.05，经相关性分析，最终引入7个显著的相关指标作为自变量。在管制员工作能力方面，分别为：注意力持续集中的时间x1、特情处置效率x3以及管制熟练度x5呈现显性相关性；在空域复杂性方面，分别为：受军航活动影响的航线使用限制x8与航空器冲突因子(距离)x9呈现显性相关性；在安全氛围方面，分别为：遵守间隔标准和放行许可情况x10与反应安全隐患及事故征候的积极度x12呈现显性相关性；模型标定结果见表2。

文章来源：《交通运输工程学报》网址: http://www.jtysgcxb.cn/qikandaodu/2020/1024/410.html