管制员疲劳风险预警系统的可行性研究

引言

空中交通管制员的疲劳问题已经成为航空安全管理中的关键挑战之一。管制员长期处于高压、高强度的工作环境中，容易产生疲劳，这不仅影响其工作效率，还可能导致严重的航空事故。随着航空业的快速发展，航班数量的增加，使得空中交通管制员的工作负荷更加繁重，疲劳风险愈加突出。尽管一些传统的疲劳管理措施已被实施，但依然无法有效应对疲劳的早期识别与干预。采用基于大数据与人工智能技术的疲劳风险预警系统，成为解决这一问题的有效手段。通过实时监控与分析管制员的生理、心理状态，该系统能够及时预警并提出干预建议，从而提高空中交通管理的安全性和效率。

一、空中交通管制员疲劳的表现与影响

空中交通管制员的疲劳是指由于长时间高强度工作、睡眠不足或生物钟紊乱等因素，导致管制员的身体和心理处于过度劳累状态，影响其正常的工作表现。疲劳的表现通常有两种形式：生理疲劳和心理疲劳。生理疲劳表现为头痛、视力模糊、反应迟缓、注意力不集中等，心理疲劳则可能表现为焦虑、易怒、情绪低落和决策困难等。这些症状不仅影响管制员的工作效率，还可能影响其判断力和决策能力。疲劳管制员在进行空中交通管制时，可能会出现判断失误、通讯延误、指令错误等问题，增加了空中交通事故的发生风险。特别是在高空管制、复杂的航路指挥、紧急情况的处理等特殊情况下，疲劳的影响尤为突出。

空中交通管制员的疲劳直接影响航空安全。过度疲劳可能导致管制员错误指引飞机，造成航班偏离航线并引发空中冲突。疲劳降低了管制员的反应速度，严重削弱了其在复杂任务下的判断力，尤其是在多任务操作时。空中交通管制要求高度集中的注意力和精准判断，任何微小失误都可能引发严重后果。长期疲劳可能导致心理压力积累，产生情绪波动，进而影响与同事的协作，危及整体空管系统的安全。有效识别管制员疲劳的早期表现，能降低疲劳对个人健康的影响，提升空中交通管理的安全性。国际民航组织（ICAO）及各国民航局已关注疲劳管理，但系统化的策略尚未完全形成。采用技术手段，如疲劳风险预警系统，实时监控并预警管制员的疲劳状态，成为应对这一挑战的关键。

二、疲劳风险评估方法及技术应用

为了应对空中交通管制员的疲劳风险问题，许多学者和研究机构已经提出了一些评估方法。这些方法可以通过生理、行为和心理等多个维度，全面监控管制员的疲劳状况，进而为风险预警提供依据。目前，疲劳评估的主要方法包括自我报告法、行为监测法和生理指标监测法等。自我报告法是通过问卷调查等形式，让管制员自行评估其疲劳程度。虽然该方法操作简单、成本较低，但其主观性较强，容易受到管制员个人判断的影响，且无法实时反馈疲劳的变化情况。自我报告法通常作为辅助评估工具使用。

行为监测法通过观察管制员的工作行为特征，如反应时间、操作精度和言语表达流畅性，来评估其疲劳状态。该方法具有较强的实时性，但其准确性依赖于监测设备的质量和技术水平，并且在高压环境下，管制员可能有意识地掩饰疲劳。因此，行为监测法常需与其他评估方法结合使用。生理指标监测法通过测量管制员的心率、血压、眼动、脑电波等生理数据，能够提供更客观和准确的疲劳评估。这种方法虽然具有较高的准确性，但受到设备便捷性和成本的限制，尚未广泛应用。随着传感器技术的发展，生理指标监测法在空中交通管制员疲劳监测中逐步显现优势，特别是在实时数据采集与处理方面，为疲劳风险预警系统提供了精准的数据支持。

在技术应用方面，人工智能和大数据分析技术的应用逐渐成为疲劳风险评估的重要工具。通过对历史数据的深度学习，人工智能能够识别出管制员疲劳的潜在迹象，并预测其疲劳发展趋势。大数据技术则可以结合多种数据源，如管制员的工作时长、休息情况、健康状况、行为表现等，对管制员的疲劳风险进行综合评估。利用这些技术手段，不仅能够实现疲劳的实时监控，还能预测管制员的疲劳发展趋势，为及时干预提供科学依据。结合云计算技术和移动终端设备，管制员可以随时随地进行疲劳自我评估，系统也能在发现风险时，自动向管制员或管理人员发出预警，从而为有效的疲劳管理提供支持。

三、管制员疲劳风险预警系统的设计与实现

为了有效管理管制员的疲劳问题，设计并实现一个可靠的疲劳风险预警系统显得尤为重要。该系统的核心目标是通过多维度的数据采集与分析，实时监控管制员的疲劳状态，并在疲劳达到一定阈值时，及时发出预警信息，从而帮助管理者采取措施减少疲劳带来的安全风险。预警系统的设计需要综合考虑数据采集、处理和反馈等多个环节。系统需要集成来自管制员生理、心理、行为等方面的数据，这些数据可以通过佩戴的传感器、视频监控系统和工作日志等途径获取。通过对管制员的心率、眼动、语音、工作时长等数据的实时监测，系统能够全面了解管制员的身体状况与工作状态，形成完整的疲劳数据档案。

疲劳风险预警系统的核心是数据分析与决策支持模块。通过大数据分析技术，系统能够对收集到的各种数据进行深度挖掘与分析，提取出疲劳的早期信号。基于机器学习算法，系统能够不断优化疲劳风险预测模型，提高预警的准确性。系统可以通过分析管制员的工作表现和生理数据，识别出其潜在的疲劳趋势，并预测其未来的疲劳发展。这一过程需要基于历史数据和算法模型进行不断优化，确保预警的及时性和准确性。

疲劳风险预警系统的反馈机制同样至关重要。系统需要能够在疲劳达到一定阈值时，自动向管制员发出警告提示，并根据具体情况向管理人员报告管制员的疲劳风险。管理人员可以根据系统提供的报告，及时调整管制员的工作安排，采取适当的休息措施或进行更换。系统还可以根据反馈数据进行动态调整，优化预警机制，确保系统在不同环境和不同工作强度下都能有效运作。通过这种综合管理模式，疲劳风险预警系统不仅提高了管制员的工作安全性，也提升了空中交通管制的整体效率和安全水平。

结语

空中交通管制员的疲劳管理是确保航空安全的重要环节。通过行为监测法和生理指标监测法，可以有效评估管制员的疲劳状态，尽管各方法各有优缺点，但结合使用能实现更精准的监控。随着技术的不断进步，尤其是传感器和数据分析技术的提升，疲劳预警系统将越来越高效，能够实时识别疲劳风险并提供干预措施。未来，依托先进技术的疲劳管理体系将在保障空中交通安全方面发挥关键作用，为航空业的可持续发展提供坚实保障。

参考文献：

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[2] 段晨玉 , 张以晨 , 张继权 , 等 . 基于 GIS 的地质灾害风险预警系统设计 [J]. 灾害学 ,2022,37(01):199-204.

黄河，1982 年 10 月出生，男，汉族，广西壮族自治区桂林市，本科，助理工程师，空中交通管制员