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      基于扇區(qū)復(fù)雜性因素的管制員工作負荷分析

      2016-01-11 07:02:20吳丹,潘衛(wèi)軍
      西安航空學(xué)院學(xué)報 2015年1期
      關(guān)鍵詞:空中交通管理評估

      基于扇區(qū)復(fù)雜性因素的管制員工作負荷分析

      吳丹1,潘衛(wèi)軍2

      (1.中國民用航空新疆空中交通管理局 飛行服務(wù)中心,新疆 烏魯木齊 830016;2.中國民用航空飛行學(xué)院 空中交通管理學(xué)院,四川 廣漢 618307)

      摘要:管制員工作負荷已成為制約航空運輸進一步發(fā)展的關(guān)鍵因素之一,有效的管理管制員工作負荷對確??罩薪煌ò踩饬x重大??紤]單純使用扇區(qū)流量評價管制員工作負荷的不足,以扇區(qū)復(fù)雜性因素作為管制員工作負荷的測評指標(biāo);通過設(shè)計并實施管制運行仿真實驗,獲取相關(guān)運行參數(shù)數(shù)據(jù);分別構(gòu)建基于扇區(qū)復(fù)雜性因素及單純扇區(qū)流量的管制員工作負荷評估模型并予以對比分析。分析結(jié)果顯示,較之單純使用扇區(qū)流量,基于扇區(qū)復(fù)雜性因素的評估模型其評估效度優(yōu)勢明顯。

      關(guān)鍵詞:空中交通管理;管制員工作負荷;扇區(qū)復(fù)雜性因素;評估

      作者簡介:吳丹(1986-),男,四川廣漢人,碩士研究生,從事空中交通管理研究。

      中圖分類號:V355.1文獻標(biāo)識碼:A

      0引言

      當(dāng)前,空中交通擁堵和延誤已成為航空運輸業(yè)的兩大難題,其主要原因在于空管保障能力與空中交通流量的不平衡[1]。作為空中交通管理的直接實施者,管制員工作負荷(air traffic controller's workload, ATCW)是決定空域容量、保障空中交通暢通、減少飛行延誤的關(guān)鍵因素[2]。空中交通流量的迅速攀升勢必導(dǎo)致管制員工作負荷的大幅增加[3],進而導(dǎo)致工作負荷、交通擁堵、延誤三者間形成惡性循環(huán),如何對管制員工作負荷進行科學(xué)的評估與管理,對確??罩薪煌ò踩⒂行蚝透咝н\行具重大現(xiàn)實意義。

      已有的ATCW研究主要基于扇區(qū)流量予以開展[4-5],扇區(qū)內(nèi)運行航空器越多,其提出的客觀任務(wù)要求越多,管制員準(zhǔn)確獲取交通態(tài)勢信息的難度就越大。當(dāng)流量規(guī)模較小時,以扇區(qū)流量為ATCW的評價指標(biāo)對其實施測評可達到很好的測評效度,而隨著交通流量的劇增,管制員需獲取并整體考慮更多管制扇區(qū)復(fù)雜性因素以實施專業(yè)、靈活管制,管制扇區(qū)將表現(xiàn)出更多的動態(tài)特性[6],如圖1所示。

      圖1 有序(A)和無序(B)交通態(tài)勢對比

      因此僅以扇區(qū)流量為評價指標(biāo)測評ATCW已不再滿足空中交通管理的需要[2,7]。本研究針對單純使用扇區(qū)流量評價ATCW的不足,綜合考慮管制扇區(qū)復(fù)雜運行特點,設(shè)計并實施雷達管制仿真實驗,以可反映扇區(qū)動態(tài)特征的復(fù)雜性因素為指標(biāo),對ATCW評估問題予以探討。

      1雷達管制仿真實驗設(shè)計與實施

      1.1實驗被試

      以自愿原則選取中國民航飛行學(xué)院航行管制專業(yè)18名學(xué)員為仿真實驗被試,其年齡在21-23歲之間,熟悉雷達管制運行規(guī)范、規(guī)則,均已完成規(guī)定的雷達管制模擬實訓(xùn)及管制單位一線見習(xí)任務(wù),具備基本管制指揮技能,且雷達管制實訓(xùn)考核成績無顯著差異。

      1.2實驗平臺

      以依托項目所開發(fā)的雷達管制員工作負荷測評系統(tǒng)為實驗平臺,可根據(jù)研究的需要設(shè)計扇區(qū)幾何結(jié)構(gòu)、航空器數(shù)量、運行航跡、航空器性能、特殊空域等相關(guān)區(qū)域扇區(qū)運行參數(shù),從而較為逼真的模擬區(qū)域雷達管制運行環(huán)境,且該平臺可自動記錄實驗被試管制指揮數(shù)據(jù)。

      1.3空域環(huán)境

      圖2 模擬區(qū)域管制扇區(qū)結(jié)構(gòu)圖

      本研究模擬區(qū)域管制扇區(qū)結(jié)構(gòu)如圖2所示,設(shè)定可用高度范圍為24000至33000英尺,共十個可用飛行高度層,扇區(qū)由GT(177, 63)、A2(139, 118)、UW(144, 204)、IM(215, 226)、A5(356, 179)、A6(305, 98)共6個邊界點圍成,內(nèi)設(shè)WZ(241, 126)、SK(213, 186)及XH(303, 150)三個航路點,共運行A1、A2、A3及A4共4條航路,各航路點間的距離以海里為單位予以計量,如:GT與WZ間航距為90海里。

      1.4任務(wù)情景

      本文參考實際區(qū)域管制運行情況,依據(jù)研究要求,設(shè)計了與實際區(qū)域管制相仿的實驗情景,其設(shè)計參數(shù)如表1所示。

      表1 模擬仿真實驗情景設(shè)計參數(shù)表

      1.5實施程序

      本文所設(shè)計的模擬仿真實驗其實施分為三步完成:首先是實驗介紹,包括實驗的目的、性質(zhì)、任務(wù)及操作要求等,以使被試了解實驗相關(guān)信息;其次實施時長為20分鐘的平臺熟悉訓(xùn)練,此訓(xùn)練可重復(fù),確保所有實驗被試熟悉實驗操作;最后為正式實驗,時長40分鐘,要求實驗被試根據(jù)雷達管制運行規(guī)則對模擬區(qū)域扇區(qū)內(nèi)空中交通流實施管制指揮,以4分鐘為單位將正式實驗劃分為10個時間片,每一時間片節(jié)點在雷達視頻圖右側(cè)浮現(xiàn)管制負荷實時評定技術(shù)(Air Traffic Workload Input Technique, ATWIT)十點式評定標(biāo)尺[8],要求實驗被試在確保管制指揮績效不因其而下降的基礎(chǔ)上主觀評定在該時間片中所體驗到的工作負荷。

      2實驗結(jié)果分析

      根據(jù)本文研究目的,選取扇區(qū)流量、軍航飛行活動、流量高峰以及機型混合種類等,可較好反映管制扇區(qū)交通動態(tài)特征。扇區(qū)復(fù)雜性因素作為表征[9],測評管制員工作負荷的主要評價指標(biāo),并對雷達管制模擬仿真實驗運行結(jié)果予以了統(tǒng)計,實驗運行數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。

      表2 管制模擬仿真實驗運行結(jié)果統(tǒng)計表

      基于各時間片各參數(shù)的均值數(shù)據(jù),分別繪制航空器總架次、軍航飛行活動、流量高峰及機型混合種類數(shù)等參數(shù)與工作負荷ATCW間的關(guān)系圖,如圖3所示。顯然,除軍航飛行活動因素外,各復(fù)雜性因素與ATCW間存在著較為顯著的線性相關(guān)關(guān)系。

      圖3-a 扇區(qū)流量與ATCW關(guān)系

      圖3-b 軍航活動與ATCW關(guān)系

      圖3-c 高峰架次與ATCW關(guān)系

      圖3-d 機型混合種數(shù)與ATCW關(guān)系

      基于各管制扇區(qū)復(fù)雜性因素與ATCW間存在較為顯著的線性相關(guān)關(guān)系,可構(gòu)建基于管制扇區(qū)復(fù)雜性因素的管制員工作負荷多元線性回歸模型,如式1所示。

      W=α1*N+α2*M+α3*H+α4*T+β

      (1)

      式中,W為管制員工作負荷(ATCW);N為單位時間片扇區(qū)流量;M為單位時間片軍航飛行活動;H為單位時間片扇區(qū)流量高峰架次;T為單位時間片扇區(qū)機型混合種類;α1、α2、α3及α4為回歸系數(shù),β為常數(shù)。

      基于仿真實驗數(shù)據(jù),使用SPSS軟件解算模型參數(shù),可得如式2的基于管制扇區(qū)復(fù)雜性因素的管制員工作負荷評估模型。

      W=0.285N-0.57M-0.061H+0.694T-0.841

      (2)

      同理,構(gòu)建單純基于扇區(qū)流量的管制員工作負荷線性回歸模型,如式3所示。

      W=0.264N-0.222

      (3)

      對比兩模型的擬合效度,如表3所示。顯然,較之單純以扇區(qū)流量為評估指標(biāo),以扇區(qū)復(fù)雜性因素為評估指標(biāo)的評估模型其擬合效度更為優(yōu)越,故扇區(qū)復(fù)雜性因素可更準(zhǔn)確的表征管制員工作負荷。

      表3 基于不同統(tǒng)計量所建評估模型的擬合情況統(tǒng)計

      4結(jié)語

      扇區(qū)流量是表征管制指揮客觀任務(wù)負荷的重要指標(biāo),傳統(tǒng)的以扇區(qū)流量評估管制員工作負荷的方法具快速、直觀等優(yōu)點[2,7],但其評估效度因缺乏對扇區(qū)整體復(fù)雜性的考慮而并不準(zhǔn)確。本文考慮航空器運行特征對管制員工作負荷均具有不同程度的影響作用,設(shè)計并實施管制運行仿真實驗,分別以扇區(qū)復(fù)雜性因素、單純扇區(qū)流量為指標(biāo)建構(gòu)了管制員工作負荷評估模型,對模型的擬合效度予以了對比分析。分析結(jié)果顯示,基于扇區(qū)復(fù)雜性因素的評估模型其評估效度優(yōu)于單純基于扇區(qū)流量的評估模型。本文僅對扇區(qū)復(fù)雜因素和單純扇區(qū)流量表征管制員工作負荷的效度予以了比較,且僅對部分可反映扇區(qū)動態(tài)特征的復(fù)雜性因素予以了分析,擴大分析范圍及綜合考慮各因素,以建構(gòu)更科學(xué)的管制員工作負荷評估模型為下一步的研究工作。

      參考文獻

      [1] 陳亞青,孫宏.進近管制員工作進程分類及工作負荷研究[J].中國安全科學(xué)學(xué)報,2006,16(2):65-68.

      [2] 吳丹.基于區(qū)域扇區(qū)復(fù)雜性因素的管制員工作負荷評估模型研究[D].廣漢:中國民用航空飛行學(xué)院,2014.

      [3]王舒.對空中交通流量控制的探討[J].中國管理信息化,2012(14):109-110.

      [4] 潘衛(wèi)軍,吳丹.空中交通管制員扇區(qū)工作負荷研究分析[J].科技風(fēng),2012(4):191-192.

      [5] 張明,韓松臣,裴成功.空中交通管制員工作負荷研究綜述[J].人類工效學(xué),2008,14(4):61-64.

      [6] Remington RW, Johnston JC, Ruthruff E, et al. Visual search in complex display: Factors affecting conflict detection by air traffic controllers [J]. Human Factors, 2000, 42(3):349-366.

      [7] 鄭媛媛.基于終端區(qū)扇區(qū)復(fù)雜性因素的管制員工作負荷評估研究[D].廣漢:中國民用航空飛行學(xué)院,2013.

      [8] 楊家忠,Esa M.Rantanen,張侃.交通復(fù)雜度因素對空中交通管制員腦力負荷與情境意識的影響[J].心理科學(xué),2010,33(2):368-371.

      [9] 劉歡.區(qū)域空中交通容量動態(tài)評估研究[D].南京:南京航空航天大學(xué),2009.

      [責(zé)任編輯、校對:東艷]

      Analysis on Controller's Workload Based on the Complexity

      Factors of Sector

      WUDan1,PANWei-jun2

      (1. Xinjiang Air Traffic Management Bureau of Civil Aviation of China, Urumqi 830016, China;

      2. Civil Aviation Flight University of China, Guanghan 618307, China)

      Abstract:Controller's workload has become one of the key factors restricting the further development of air transport, so it's very important to assess and manage controller's workload effectively to ensure air traffic safety. This paper first analyzes the deficiencies of traditional evaluation method which is based on the number of aircrafts, takes complexity factors as evaluation indicators of controller's workload, then constructs two workload evaluation models respectively on the basis of the complexity factors and the number of aircraft through a simulation experiment. And finally compares the validities of the two methods. Analysis results show that the validity of the new model is much better than that of the traditional one which is based on the number of aircraft.

      Key words:air traffic management; controller's workload; complexity factors of sector; assessment.

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