基于模糊层次分析法的管制员疲劳风险因素分析

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　　摘  要：为探讨影响空中交通管制员疲劳风险因素，建立管制员疲劳风险因素关系模型。运用模糊层次分析法将影响管制员疲劳的各种因素进行重要程度排序，为开展管制员疲劳管理决策提供参考。结果表明：影响空中交通管制员疲劳风险的因素中，环境因素所占的权重最大，如航班量的增长带来的管制员工作负荷的增加以及语音通讯质量问题等。
　　关键词：安全管理;管制员疲劳;模糊层次分析法;风险因素;权重与排序
　　中图分类号：V355.1        文献标志码：A         文章编号：2095-2945（2020）03-0045-03
　　Abstract： In order to explore the factors affecting the fatigue risk of air traffic controllers， the relationship model of fatigue risk factors of air traffic controllers was established. The fuzzy analytic hierarchy process is used to rank the various factors that affect the fatigue of controllers， so as to provide reference for the decision-making of fatigue management of controllers. The results show that among the factors that affect the fatigue risk of air traffic controllers， environmental factors account for the largest weight， such as the increase of flight volume， the increase of controller workload and the quality of voice communication.
　　Keywords： safety management; controller fatigue; fuzzy analytic hierarchy process; risk factors; weight and ranking
　　隨着民航的快速发展，管制员的工作负荷大大增加，管制员疲劳上岗的情况也越来越常见，管制员疲劳上岗已经成为一个热点问题[1]，管制员的疲劳风险已经成为了威胁航空安全的一项重要因素。因此对管制员疲劳的风险因素进行分析是很有必要的。目前国外航空安全水平较高的国家特别重视民航从业人员的疲劳问题，例如，Bond，Langhorne提出了管制员睡岗问题与疲劳、工作负荷、心理、工作环境等因素有关联性，以及导致睡岗事件发生的触发因素等[2]。在国内，汪磊，孙瑞山在综合比较已有疲劳监测方法的基础上，结合管制员的岗位特性，提出了基于面部特征识别的管制员疲劳状态实时监测方法[3]。
　　本文以民航东北地区空管局部分管制员为调查对象，运用模糊层次分析法（FAHP）对影响管制员的疲劳风险进行评估，最终分析出对管制员疲劳风险影响较大的因素，并对影响管制员疲劳的各种因素进行重要程度排序。通过计算与风险评估，运用权重与排序，得出比较重要的几点因素。如航班量的增长以及语音通讯质量不佳等，为管制员疲劳风险管理者制定有针对性的防控措施提供科学依据。
　　1 方法与步骤
　　1.1 模糊层次分析法
　　模糊层次分析法（FAHP）及计算过程层次分析法（AHP）是20世纪70年代美国运筹学T.L.Saaty教授提出的一种定性与定量相结合的系统分析方法。管制员疲劳风险因素在运用AHP决策时，大体上可以可分为四个步骤。在对疲劳风险因素模糊层次分析中，因素间的两两比较判断时，如果不用三角模糊数来定量化，而是采用一个因素比另一个因素的重要程度定量表示，则得到模糊判断矩阵。
　　1.2 模糊互补判断矩阵的建立
　　在模糊层次分析中，因素间的两两比较判断时，采用一个因素比另一个因素的重要程度定量表示，则得到的模糊判断矩阵A=（aij）n×n，如果其具有如下性质：
　　aij=0.5，i=1，2，…，n;
　　aij+aji=1，i，j=1，2，…，n;
　　则这样的判断矩阵称为模糊互补判断矩阵。
　　为了使任意两个方案关于某准则的相对重要程度得到定量的描述，通常采用的0.1～0.9标度法给予数量标度。0.5表示同等重要，0.6表示稍微重要，0.7表示明显重要，0.8表示重要的多，0.9表示极端重要，0.1-0.4表示反比较，若因素ai与因素aj相比较得到判断rii，则因素aj与因素ai相比较得到的判断为rji=1-rij。
　　aii=0.5表示因素与自己相比同样重要;若aij∈[0.1，0.5），则表示因素xj比xi重要;若aij∈（0.5，0.9]，则表示因素xi比xj重要[4]。
　　依据上面的数字标度，疲劳因素a1，a2，…，an相互进行比较，则得到如下模糊互补判断矩阵
　　（1）
　　1.3 模糊互补判断矩阵的权重公式
　　文献[5]推导出求解模糊互补判断矩阵权重的一种通用公式，该公式充分包含了模糊一致性判断矩阵的优良特性及判断信息，计算量小且便于计算机编程实现，为实际应用带来了极大方便。该求解模糊互补判断矩阵权重的公式如下：
　　1.4 模糊互补判断矩阵的一致性检验方法 　　由式（2）得到的权重值是否合理，还应该进行比较判断的一致性检验。当偏移一致性过大时，表明此时权重向量的计算结果作为决策依据是不可靠的，文献推导出了用模糊判断矩阵的相容性来检验其一致性原则的方法。
　　定义1：设矩阵A=（aij）n×n和B=（bij）n×n均为模糊判断矩阵，称
　　为A和B的相容性指標。
　　为判断矩阵A的特征矩阵。
　　对于管制员疲劳风险管理者的态度α，相当兼容性指标I（A，W）？燮α时，认为判断矩阵为满意一致性的。α越小表明决策者对模糊判断矩阵的一致性要求越高，一般可取α=0.1。
　　2 基于模糊层次分析法对影响管制员疲劳风险因素分析
　　2.1 建立管制员疲劳风险因素问题层次结构模型
　　影响管制员疲劳度的因素多种多样，根据雇员疲劳管理策略[6]，结合管制员工作负荷测量方法[7]，编制条目评价工作因素对疲劳状况的影响程度，将工作因素分为三大类：个人因素、环境因素、管理因素。建立影响管制员疲劳度因素层次结构模型。个人因素A包括睡眠状况A1、健康状况A2、生活情感状况A3、工作熟悉程度A4、工作强度适应能力A5、倒班制度适应能力A6、个人生活与工作协调能力A7、新鲜感下降A8、年龄A9、体质A10、往返单位时间A11、作息安排A12、心理负荷A13和情绪状况A14。环境因素B包括恶劣天气B1、照明B2、语音通信效果不佳B3、操作系统设备性能B4、休息室和休息环境B5和航班量增长B6。管理因素C包括排版制度C1、文化氛围C2、培训C3、薪资待遇C4、社会认可度C5、工作强度C6、工作时间C7和双岗制C8。
　　2.2 构造模糊互补判断矩阵和模糊一致矩阵
　　随机由民航东北空管局十二名一线管制员的评分，对疲劳风险因素两两进行比较，采用0.1～0.9标度表示元素之间的重要程度，得到模糊互补判断矩阵，然后将模糊互补判断矩阵改造为模糊一致矩阵，模糊一致矩阵满足一致性条件，无需进行一致性检验。
　　2.3 计算各元素的相对重要性
　　计算各元素相对重要性，取α=0.1，检验判断矩阵的满意一致性。以各管制员对于管理因素的权重向量为例见表1。
　　 然后计算各元素的权重向量，并进行排序，见表2-4。
　　从表2-4可以看出，比较突出的个人因素有：睡眠状况（0.0751）、健康状况（0.0744）、倒班制度适应能力（0.0740）、心理负荷（0.0739）;比较突出的环境因素有：航班量增长（0.1791）、语音通讯效果不佳（0.1725）;比较突出的管理因素有：薪资待遇（0.1163）、工作强度（0.1156）、工作时间（0.1143）、双岗制（0.1126）。
　　3 结论
　　（1）影响空中交通管制员疲劳风险的个人因素、环境因素和管理因素中，环境因素所占的权重最大，如航班量的增长带来的管制员工作负荷的增加以及语音通讯质量问题等。航班量的急剧增加和管制员对管制设备的可靠性的需求成为影响管制员疲劳风险的最主要因素。
　　（2）管制员总体疲劳风险因素较均衡。个人因素、环境因素和管理因素中，相同因素的权重向量彼此差距不大。睡眠状况、健康状况、倒班制度适应能力和心理负荷等个人因素所占疲劳风险权重较小。薪资待遇、工作强度、工作时间和双岗制等管理因素中，在以团队综合能力保障航空安全的大环境下，还有提升疲劳风险管理的空间。
　　（3）本文模糊层次分析法数据处理建立在对十二位民航东北地区空管局管制员的调查报告之上，数据来源方面具有一定局限性，但是模糊层次分析法中已经排除了一些不满足一致性的数据，但是由于调查对象主体自身的随机性，本文所得出的相关结论也存在一些局限性。下一步将会利用现有的进展，结合大数据下对全国一线管制员疲劳风险因素加以分析，为管制员疲劳风险管理者提供依据。
　　参考文献：
　　[1]郭铮跃，官顺丑，刘莉.空管中人的因素对飞行安全的影响及对策[J].空中交通管理，2011（7）：39-42.
　　[2]Bond，Langhorne Poole， Robert W，Jr.Why Air Traffic Controller Fall Asleep on the Job[J].Wall Street Journal，Easternedition，2011（4）：A13.
　　[3]汪磊，孙瑞山.空中交通管制员疲劳状态实时监测方法的实现[J].安全与环境工程，2013，20（04）：87-91.
　　[4]樊子平，姜艳萍，肖四汉.模糊判断矩阵的一致性及其性质[J].控制与决策，2011，16（1）：142-145.
　　[5]吕跃进.基于模糊一致矩阵的模糊层次分析法的排序[J].模糊系统与数学，2002，16（2）：79-88.
　　[6]Transport Canada Civil Aviation.Fatigue management strategies for employees[R]. Ottawa，Canada： Fatigue Risk Management System for the Canadian Aviation Industry，2007.
　　[7]袁乐平，孙瑞山，刘露.基于DORATASK的管制员工作负荷测量方法研究[J].安全与环境学报，2014，14（3）：76-79.
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