CATAGS
中国航空运输协会团体标准
T/CATAGS 106—2026
空中交通管制员岗位值勤工作状态
量化评估指南
Guidelines for Quantitative Assessment of Air Traffic Controllers' On-Duty Work
Status
2026-4-1 发布 2026-4-1 实施
中国航空运输协会发布
前言
本文件按照GB/T 1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。
本文件附录A、附录B、附录C为资料性附录。
本文件发布机构不承担识别专利的责任。
本文件由中国航空运输协会提出并归口。
本文件起草单位：中国电子科技集团公司第二十八研究所、民航第二研究所有限公司、四川大学、南京航空航天大学、中国民用航空局空中交通管理局、中国民用航空西南地区空中交通管理局、南京莱斯电子设备有限公司、四川省机场集团有限公司、重庆机场集团有限公司。
本文件主要起草人：白俊奇、张明伟、闫永刚、王凯、 高鑫、田小强、朱敏、吴向阳、李霖、翟尚礼、马建瑞、童明、沈志远、吴姗姗、徐秋程、赵敏艳、赖鹏、丁辉、彭建军、冉长风、易奎、田云钢、丁立平、许逸凡、刘言、李雪妍、庞溯、管弦、甘霖、樊禧。
引言
随着全球空中交通量的持续增长，空中交通管制系统的复杂性和挑战性日益加剧。空中交通管制员作为保障飞行安全、维护空域秩序的核心力量， 其岗位值勤的工作状态直接影响着反应速度、决策精度和应急处置效能，进而关系到航空安全水平和空域管理效率。为提高空中交通管制员岗位值勤工作状态的监测与管理水平，特制定本指南。
《空中交通管制员岗位值勤工作状态量化评估指南》参考了已发布实施的相关国家标准和校准规范，结合各地区空中交通管制员工作现状，给出了空中交通管制员岗位值勤工作状态量化评估要求，是民用航空空中交通管制员岗位值勤期间工作状态评估的指南性技术文件。
空中交通管制员岗位值勤工作状态量化评估指南
1 范围
本文件给出了民用航空空中交通管制员岗位值勤期间工作状态的量化评估内容和评估方法。
本文件适用于民用航空空中交通管制单位以及民航科研机构开展空中交通管制员岗位值勤工作状态量化评估工作。机场、机坪等同类管制岗位参照执行。
本文件不适用于对管制员长期职业能力、人格特质、精神疾病倾向或器质性疾病诊断的评价。其结果不能替代医学临床诊断，也不应用于人员任免、晋升等人事决策。
其他涉及高风险作业、需实时监测人员状态的行业(如医疗、交通运输、能源等)，其一线操作人员的工作状态评估工作可参照本文件提供的技术框架执行。
2 规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。
GB 9706.226 医用电气设备第2-26部分：脑电图机的基本安全和基本性能专用要求
GB/T 38632 信息安全技术智能音视频采集设备应用安全要求
GB/T 41772 信息技术生物特征识别人脸识别系统技术要求
GB/T 45633 人类唾液样本采集与处理
WS/T 348 尿液标本的采集与处理
3 术语和定义
GB 9706.226、GB/T 38632、GB/T 41772界定的以及下列术语和定义适用于本文件。
3. 1
岗位值勤 on-duty
空中交通管制员在指定的管制岗位(如塔台、进近、区域管制室) 上，为履行空中交通管理职责而处于待命或实际执行任务的连续时间段。值勤期从管制员到达指定岗位准备履行职责时开始， 到其岗位职责被正式解除时结束。
3. 2
工作状态 work status
空中交通管制员在指定工作岗位上值勤时，其内在生理与心理状态的外在综合性表现。
3. 3
注意力 attention
空中交通管制员在执行任务过程中，对特定管制信息进行持续性聚焦和定向选择，并有效分配认知资源，同时抑制无关干扰的能力。
3. 4
警觉度 vigilance
空中交通管制员在执行任务过程中，对外界或内部特定刺激保持敏感和准备状态的能力，是保障情景意识与及时应对突发事件的基础。
3. 5
情绪状态 emotional state
空中交通管制员执行管制任务过程中心境、激情和应激状态的外在表现。
3. 6
身体机能 physical state
空中交通管制员岗位值勤期间，其生理系统维持基础生命活动和支撑认知-操作任务所处的整体功能状态，例如视觉敏锐度、心血管耐力及神经肌肉协调性等，并受睡眠质量、营养状况、潜在疾病及用药情况的影响。
3. 7
客观行为学指标 objective behavioral metric
通过外部传感模态(包括但不限于视频、语音) 采集并量化的，反映个体认知与运动功能外在表现的特征参数。
3. 8
生理信号 physiological signal
由人体生命活动产生，并可被医学电子设备记录的生物电或生物物理信号。
3. 9
生化指标 biochemical indicator
通过分析人体体液样本获得的，反映机体代谢、内分泌及细胞功能等内在状态的特定物质浓度或特征谱。
4 评估内容
空中交通管制员的工作状态量化评估涉及注意力、警觉度、情绪状态、身体机能等多个维度， 各维度的具体能力要求与其评估指标相关联，评价体系详见附录A。
注:本文件所评估的“工作状态”主要涵盖由短期任务负荷、轮班作息、急性应激等因素引起的动态生理心理波动，重点识别因疲劳累积、注意力分散、警觉性下降等可能导致运行偏差的风险状态。
4. 1 注意力
空中交通管制员岗位值勤时，要求其能够在多任务环境中保持对关键信息的关注;在长时间工作中维持高效的工作状态，避免因疲劳导致的注意力下降;能够在规定时间内从一个任务转移到另一个任务，同时保证信息处理的准确性。
4. 2 警觉度
空中交通管制员岗位值勤时，要求其具备能够迅速做出正确判断并采取有效措施的能力，准确识别异常情况，并立即采取相应措施;在压力下保持冷静，合理分配资源与时间，确保飞行安全;能够按照规定的应急处置程序进行处置，能够与其他班组成员或部门合作协调、解决问题; 能从过往的工作经验中学习，不断优化应对策略。
4. 3 情绪状态
空中交通管制员岗位值勤时，要求其能够自我调节情绪，即使在高压环境下也能保持积极乐观的态度;对待工作中的挫折与困难有正确的态度，不易受到负面情绪的影响;具备同理心及情绪管理能力;能够通过有效的休息和放松技巧来缓解工作带来的压力，保持正常的心理状态。
4.4 身体机能
空中交通管制员岗位值勤时，要求其拥有敏锐的视力，能清楚地监视雷达屏幕和各种仪表盘、观察道面，以及在远距离辨认飞机的信号和动态。由于经常需要轮班工作， 包括夜班，空中交通管制员应具有足够的耐力和体力，抵御疲劳，维持工作效率。
5 工作状态表征指标体系
5. 1 基本原则
各项评估开始前，应首先建立评估对象的个体基线值。基线值应在空中交通管制员休息充足、身心放松的状态下测定，并记录测定的环境条件。个体基线应定期(如每半年或每年)进行复核与更新。评估结果应结合实时数据与个体基线的变化进行综合研判。
所有量化评估宜基于个体内纵向比较原则，即以个体历史基线为参照，计算当前指标与其之间的相对变化量(如差值、变化率等)，避免直接使用跨个体通用阈值进行判断。
对于连续监测指标，建议采用滑动基线或动态归一化方法，提升对状态波动的敏感性。
5. 2 工作状态表征指标分类
本文件所述评估指标宜从两个维度进行分类。
5.2.1 按数据性质与采集方式分类
按数据性质与采集方式分类，指标宜分为客观行为学指标、实时性生理指标、周期性生化指标三类：
a) 客观行为学指标：通过视频、语音等模态，在空中交通管制员岗位值勤过程中连续采集并记录的、反映其外在功能表现的量化数据， 如眼动特征、语音特征、面部动作单元表征等。此类指标适用于动态状态评估。
b) 实时性生理指标：通过医学设备在空中交通管制员岗位值勤过程中连续或高频次采集的、反映其心血管与神经电生理等内部状态的信号，如脑电频率、心率变异性等。此类指标适用于动态状态评估。
c) 周期性生化指标：在特定时间点(如岗前、岗后或定期体检)，通过体液样本采集与实验室分析获得的、反映空中交通管制员机体代谢与内分泌状态的指标，如基于唾液、尿液样本的代谢物特征与激素水平等。此类指标适用于长期趋势分析与健康筛查。
5.2.2 按采集过程的主动性分类
根据数据采集过程中是否需要评估对象主动配合或佩戴专用设备，又可将指标分为两类：
a) 被动式采集指标：指通过已有运行系统或非接触式传感设备自动获取的数据，无需管制员额外配合。例如：基于管制席位摄像头的视觉指标、基于通信系统的语音指令日志等;
b) 主动式采集指标：指需依赖专门部署的生物信号采集设备(如脑电帽、智能手环)或体液样本采集程序获得的数据，通常需要管制员佩戴设备或参与采样过程。
注：管制单位在规划评估体系时，宜优先发展被动式采集能力，降低对日常运行的干扰;在科研或专项评估中可结合主动式采集以提升评估精度。
5. 3 工作状态表征指标检测条件
5.3.1 人员条件
评估对象应为持有有效管制执照的在岗空中交通管制员。为建立个体化基线， 宜将管制员区分为以下三类：
1) A类(成长期管制员)：已完成岗位资格培训并获得独立值勤授权一年(含)以上、不满三年的管制员。此阶段人员经验尚在积累中，对高负荷任务的适应能力仍在发展;
2) B类(稳定期管制员)：已完成岗位资格培训并获得独立值勤授权满三年(含)以上、不满十年的管制员。此阶段人员具备丰富实战经验，认知资源分配效率较高，是单位运行主力;
3) C类(资深期管制员)：已完成岗位资格培训并获得独立值勤授权满十年(含)以上的管制员。此阶段人员经验丰富，但在反应速度、视觉敏锐度、昼夜节律调节等方面可能出现自然衰退趋势。
测试前需确保管制员休息充足，并记录其近期(如24小时内)的吸烟、药物摄入情况、重大情绪事件等可能影响指标的干扰因素。
为提高评估的个体化精度，建议记录每位管制员的基本人口学信息，如年龄、性别、累计工龄、岗位类型等。对于工龄较长(如≥10年)或年龄接近退休阶段的管制员，其部分生理指标可能存在自然衰退趋势，评估时应结合历史轨迹进行纵向比较，避免单纯依赖通用参考区间做出判断。
5.3.2 工作环境条件
数据采集应在管制员执行典型负荷的实际管制任务过程中进行。典型负荷是指该席位在特定时段(如高峰小时)的平均指挥架次，其范围应在评估方案中预先明确。数据采集环境应记录环境光照、温度等基础参数，并保持相对稳定，以减少环境变量对指标的干扰。
5.3.3 设备条件
a) 生理信号采集设备
1) 脑电图采集设备应满足GB 9706.226-2021要求，符合人体工学设计，采样率至少达到256 Hz，能够检测α波(8-13 Hz)、β波(13-30 Hz)、θ波(4-8 Hz)等频段活动。设备需通过相关安全与性能评估认证，并满足管制现场电磁兼容性(EMC)标准。鼓励优先发展非接触式或弱干预式传感技术，如基于摄像头的远程光电容积描记、无感脑电监测等;在尚不具备上述条件时，可选用经验证的轻量化、隐蔽性强的可穿戴设备，降低对执勤专注力的干扰。
2) 建议采用非侵入式、可穿戴生理参数检测设备， 例如具备光电容积描记(PPG)技术的手环以监测心率和心率变异性(HRV);设备应具备低延迟无线传输功能(如蓝牙或Wi-Fi)，实时将心率变异性和脑电数据同步至数据处理系统，确保两者具有相同时间戳，方便多模态数据融合分析。
b) 视觉信号采集设备
视频采集设备(如高清摄像头)，应满足分辨率不低于1920 × 1080，帧率不低于30帧/s(fps)，能够在复杂光照条件下提供清晰的视频画面。设备应固定安装， 确保不影响到管制员工作，以便捕捉到管制员的全貌，避免视角遮挡。
c) 语音信号采集设备
录音设备(如麦克风)，应满足采样率不低于44.1KHz，低延迟特性小于50ms且持续录制时长可超过24小时。设备应固定安装，确保不影响到管制员工作。
d) 生化样本采集设备
生化指标作为周期性评估指标，其样本采集与处理应满足WS/T 348—2024(尿液)和GB/T 45633— 2025(唾液)的要求。
5.3.4 特殊地理环境的适应性调整
对于位于特殊地理环境(如高高原地区)的空中交通管制单位，应考虑海拔高度对生理指标的影响，在建立个体基线时单独标注环境参数(如大气压、氧浓度)，并对部分易受低氧影响的指标设置差异化参考区间。
5.3.5 昼夜值勤时段的差异化管理
空中交通管制员在夜班期间受生物节律影响，其注意力、警觉度及身体机能指标可能呈现系统性偏移。因此：
a) 应分别建立白班基线与夜班基线，特别是在连续夜班或跨时区轮班场景下;
b) 对于夜班值勤，宜对易受昼夜节律影响的指标的阈值实施调整，以避免过度预警;
c) 建议将夜班监测重点放在异常波动趋势而非绝对数值上，例如短时间内注意力评分骤降、情绪状态突变等动态变化。
5,4 工作状态表征指标检测方法
空中交通管制员岗位值勤工作状态量化评估指标的检测方法描述如下，具体检测内容和检测设备见附录B。
本文件围绕第5.2.1节所定义的客观行为学指标、实时性生理指标与周期性生化指标三类评估维度，选取了与工作状态显著相关的典型二级指标进行说明。各空中交通管制单位可根据自身技术条件、运行需求和管理目标，自主选择适用的指标组合开展评估。不要求必须采集所有列出的二级指标方可开展评估。单位可基于现有传感器配置， 先对部分维度(如仅基于视频的客观行为学指标)进行初步评估，并随着系统完善逐步扩展指标范围。
5.4.1 客观行为学指标
客观行为学指标主要包括视觉指标和语音指标。具体检测方法如下：
a) 视觉指标检测
1) 通用检测步骤
视觉指标的检测，其数据采集、预处理的通用步骤如下：
① 数据采集：应按照GB/T 38632-2020和GB/T 41772-2022要求，采集空中交通管制员值勤期间的视频数据。
② 数据预处理：应进行视频增强处理，例如应用直方图均衡化技术，改善视频的对比度，使空中交通管制员的面部特征更为明显。
2) 特征提取步骤
基于预处理结果，通过面部检测算法识别空中交通管制员的面部特征点，并在此基础上，建议对以下视觉指标进行特征提取，提取方法如下：
① 眨眼频率、瞳孔收缩率、头部轨迹、嘴型开合度：应跟踪头部运动轨迹，统计眨眼频率以及瞳孔收缩率;对嘴部区域进行精确分割，计算嘴部的开合幅度。
② 注视时长、兴趣区切换频率、注视点分布熵：应通过眼动分析算法，计算注视时长、兴趣区切换频率及注视点分布熵。
③ 眼动速度、瞳孔变异系数：应针对眼部区域计算眼动速度和瞳孔变异系数。
④ 面部运动单元表征：应提取面部运动单元的表征特征，并使用面部动作编码系统进行量化。
b) 语音指标检测
1) 通用检测步骤
语音指标的检测，其数据采集、预处理的通用步骤如下：
① 数据采集：应按照GB/T 38632-2020要求，采集空中交通管制员值勤期间的语音数据。
② 数据预处理：应进行语音增强处理，例如使用滤波器去除背景噪音和非语音频率成分，将语音信号归一化至统一的振幅范围并分割成短时帧。
2) 特征提取步骤
基于预处理结果，建议对以下语音指标进行特征提取，提取方法如下：
① 平均管制任务响应时间、最近管制任务响应时间：应基于管制任务的起始时间点与响应时间点进行计算。任务起始时间点定义为从管制席位的通信系统或雷达数据处理系统首次清晰接收到飞行员完整呼叫或系统生成明确告警信号的时刻。
② 指令语速稳定性、指令序列正确率：应分析指令的语速波动情况，并基于管制指令标准模板评估指令序列的逻辑完整性与要素正确性。
③ 声音强度、过零率、共振峰、每秒音节数： 应通过计算语音片段的均方根值来获取声音强度;通过统计单位时间内语音信号穿过零点的次数来测量过零率;通过快速傅里叶变换识别频谱中的局部最大值来提取共振峰;通过统计有效语音段内的音节总数与端点检测标记语音时长的比值获取每秒音节数。
注1：平管制任务响应时间过短或过长均可能提示状态异常。响应时间过短(如<1秒)可能反映冲动决策倾向;过长(如>10秒)则可能提示注意力分散或认知负荷过高。建议结合具体任务类型(如常规移交还是冲突调配)设定合理的参考区间，并关注相对于个体基线的显著偏离。
注2：语音类指标存在显著的个体差异。评估时应首先建立个体在常态下的语音基线，最终评估应着重分析实时数据相对于个体基线的偏离程度和变化模式。
5.4.2 实时性生理指标
实时性生理指标主要包括脑电与心电相关指标。
a) 脑电指标检测
脑电波频率指标的具体检测步骤如下：
1) 数据采集：使用经过校准的脑电检测仪，在空中交通管制员值勤期间实时采集脑电波数据，并记录对应的时间戳。为减少佩戴设备带来的心理负担，应在正式评估前安排适应性训练。
2) 数据预处理：对采集到的脑电数据进行滤波和去噪处理，提取α波、β波和θ波等目标频段的功率数据。
3) 特征提取：
① 脑电αβ波功率比：计算α波功率和β波功率，使用功率比(α/β)评估注意力集中度;
② 脑电 θ波功率占比：计算脑电信号中θ波(4 Hz~8 Hz)的功率占总功率的百分比，用于评估疲劳程度。
b) 心电指标检测
建议将心率变异性作为基于心电信号分析的重要指标，具体检测步骤如下：
1) 数据采集：使用经过校准的心率监测仪，在管制员值勤期间实时采集心电数据，并记录对应的时间戳。
2) 数据预处理：对采集到的心电数据进行滤波和去噪处理。
3) 特征提取：应计算心率变异性的标准差和均方根差，用于评估自主神经系统状态。
5.4.3 周期性生化指标
周期性生化指标主要包括代谢物特征、激素水平。具体检测步骤如下：
1) 样本采集：在指定医疗场所采集空中交通管制员工作前(基线)和工作后(负荷后)的尿液和/或唾液样本。
2) 数据预处理：使用液相色谱-飞行时间质谱法等技术对样本进行分离检测。样本采集后需严格遵守时效性要求，例如唾液样本应在采集后30分钟内启动前处理，尿液样本若不能即时检测，应在4℃条件下保存且不超过4小时。
3) 对比分析：将工作后的样本检测结果与基线样本进行配对比对，筛选出特征性生物标志物。
5. 5 伦理审查与知情同意
为确保评估工作的科学性与伦理性，充分保障空中交通管制员的合法权益，所有依据本文件开展的评估活动，均应遵循以下伦理审查与知情同意原则。
a) 伦理审查原则：所有评估活动的设计与实施，应首先遵循尊重、不伤害、有益和公正的伦理原则。在评估项目启动前， 实施单位应依据《涉及人的生命科学和医学研究伦理审查办法》(国卫科教发〔2023〕4号)等相关规定，提交机构伦理审查委员会审查，并获得批准。
b) 知情同意原则：必须严格履行知情同意程序。应清晰、完整地向评估对象告知评估目的、方法、数据采集内容、潜在风险、权益保障措施及其享有的权利， 并获得其书面知情同意。评估对象有权在评估的任何阶段无条件退出。
c) 隐私与个人信息保护原则：
1) 合规性要求：所有生物特征等个人信息的收集、存储、处理及销毁应符合 GB/T 38632-2020、 GB/T 41772-2022 等标准的信息安全要求，防止信息的未授权访问、泄露、滥用或篡改。
2) 安全措施：应对包含个人身份信息的原始数据实施加密存储与传输，并部署严格的访问控制与身份认证机制。
3) 数据处理原则：在满足评估需求的前提下，宜对数据进行匿名化或聚合化处理，以最大限度保护个人隐私。
4) 目的限定：未经评估对象明确知情同意，并符合法律法规或安全监管要求，评估数据不得用于本文件规定之外的任何其他目的。
5, 6 个体数据库建设与数据来源优化
为支持长期趋势分析和个体基线建立，鼓励空中交通管制单位建设管制员生理生化状态个体化数据库。数据库内容可包括：
a) 岗位值勤期间采集的客观行为学与实时性生理指标数据;
b) 周期性生化指标检测结果;
c) 年度IIIa类体检及其他职业健康检查中的相关生理参数(如基础心率、血压、睡眠质量报告等)。在满足信息安全与隐私保护要求的前提下，宜优先利用已有医疗或健康管理系统的数据资源，避免
重复采集造成的工作干扰和个人负担。新采集项目应经过必要性评估，并获得本人知情同意。
6 工作状态量化评估方法
6. 1 评估指标选用原则
本文件针对注意力、警觉度、情绪状态、身体机能四个工作状态量化评估维度， 分别给出推荐的评估指标组合。为保障评估工作的科学性与可操作性，各空中交通管制单位应根据本单位的技术条件、人员构成和运行环境，合理选择适用的评估指标。指标选用应遵循以下原则：
a) 核心性原则：优先选用与岗位值勤工作状态强相关的指标作为必选指标，例如：注意力中的“眨眼频率”、警觉度中的“眼动速度”、情绪状态中的“面部运动单元表征”、身体机能中的“心率变异性”等;
b) 可行性原则：对于数据采集成本高、设备依赖性强或隐私敏感度高的指标(如生化指标、脑电波指标等)，可列为可选指标，由单位自主决定是否实施;
c) 渐进性原则：鼓励单位从少量关键指标起步，逐步扩展至多模态融合评估体系;
d) 所有选用的指标应在本单位内部形成书面清单，并定期评审更新。
6. 2 评估方法及模型搭建原则
a) 本文件所描述的评估方法为推荐性方法。空中交通管制单位可根据自身人员、设备及数据条件，选择其他经过验证的、适宜的评估方法(如传统的主成分分析法、因子分析法等)实施评估。
b) 本文件中涉及的模型构建方法仅为示例性技术路径，不构成强制要求。空中交通管制单位可根据实际数据规模、计算资源和建模能力， 选用线性回归、支持向量机、随机森林或其他统计学习方法实现评估目标。
c) 应基于历史数据与个体基线，建立统计预测模型或经过验证的评估算法。模型/算法应能有效量化实时数据与个体基线的偏离程度，其预测效能需在实际应用中得到验证并定期评审。
6.3 搭建评估模型
a) 将各工作状态选用的评估指标数据作为模型输入，根据6.2 节的相应原则选用合适的评估方法，拟合空中交通管制员工作状态模型，整体流程如图 1。选用评估方法的基本要求如下：
1)考虑评估指标对应数据类型设计合适的评估方法;
2)结合领域专家意见对评估方法进行调整。
b) 将评估方法部署到空中交通管制员工作环境中，通过相应设备持续监控并利用评估方法评估空中交通管制员工作状态模型表现，根据实际应用中空中交通管制员工作状态的评估结果定期对评估方法进行迭代优化，缩小实时数据和个体基线的偏离程度。
图1 工作状态量化评估指标计算流程
6.4 注意力评估
6.4.1 评估指标选取
空中交通管制员岗位值勤注意力评估建议选取以下指标进行综合表征：
a) 客观行为学指标：包括单位时间内眨眼频率、瞳孔对光反应速度(瞳孔收缩率)、头部运动轨迹、在关键区域的注视时长、兴趣区切换频率、注视点分布熵以及嘴部开合幅度;
b) 实时性生理指标：包括脑电α波与β波功率比(α/β) , 用于反映神经兴奋性与注意力集中水平。
6.4.2 注意力值计算
基于注意力下属二级指标计算注意力的评价结果。
利用6.3中选用的评估方法计算二级指标表征注意力的向量或得分，计算过程见公式(1)。对于二级指标进行加权计算，得到注意力标准值，并利用归一化函数和线性扩展映射到[0,100]之间，从而获得一级指标“注意力”的状态分。计算过程见公式(2)。
Ai = Methodi (X(i)), i ∈ j ······························································· (1)
S1 = Σi∈j αiMApi (Ai) ·································································· (2)
式中：
j为注意力对应的二级指标集合;
Methodi 为表征注意力程度的第i个指标对应的评估方法;
Ai 为第i个二级指标对注意力影响的评价结果;
X (i)为表征注意力程度的第i个指标对应数据;
S1 为注意力对工作状态影响程度的状态分(百分制);
αi 为二级指标权重;
MApi 为表征注意力的第i个指标对应的状态分映射函数。
6.5 警觉度评估
6.5.1 评估指标选取
空中交通管制员岗位值勤警觉度评估建议选取以下指标进行综合表征：
a) 客观行为学指标：平均管制任务响应时间、最近管制任务响应时间、指令语速稳定性、指令序列正确率等语音类指标;
b) 客观行为学指标：眼动速度、瞳孔变异系数等视频类指标。
6.5.2 警觉度值计算
基于警觉度下属二级指标计算注意力的评价结果。
利用6.3中选用的评估方法计算二级指标表征警觉度的向量或得分，计算过程见公式(3)。对于二级指标进行加权计算，得到警觉度标准值，并利用归一化函数和线性扩展映射到[0,100]之间，获得一级指标“警觉度”的状态分。计算过程见公式(4)。
Bi = Methodi (X(i)), i ∈ j ······························································· (3)
S2 = Σi∈j αiMApi (Bi) ·································································· (4)
式中：
j为警觉度对应的二级指标集合;
Methodi 为表征警觉度程度的第i个指标对应的评估方法;
X (i)为表征警觉度程度的第i个指标对应数据;
Bi 为第i个二级指标对警觉度影响的评价结果;
S2 为警觉度对工作状态影响程度的状态分(百分制);
αi 为二级指标权重;
MApi 为表征警觉度的第i个指标对应的状态分映射函数。
6.6 情绪状态评估
6.6.1 评估指标选取
空中交通管制员岗位值勤情绪状态评估建议选取以下指标进行综合表征：
a) 客观行为学指标：包括声音强度、过零率、共振峰频率、每秒音节数等语音指标，以及面部运动单元表征等视觉指标;
b) 周期性生化指标：包括与应激反应相关的唾液/尿液代谢物特征和激素水平(如皮质醇、肾上腺素)。
注1：情绪状态具有高度复杂性和个体差异性，单一模态难以全面表征。本文件列出的声音强度、面部动作单元表征、应激激素水平等指标，是对情绪外显行为与典型生理反应的代表性选择。
注2：鼓励有条件的单位结合更多生理参数(如呼吸频率、皮肤电导率、血压)进行多模态融合分析，以提高情绪识别的准确性与鲁棒性。
6.6.2 情绪状态值计算
基于情绪状态下属二级指标计算情绪状态的评价结果。
利用6.3中选用的评估方法计算二级指标表征情绪状态的向量或得分，计算过程见公式(5)。对于二级指标进行加权计算，得到情绪状态标准值，并利用归一化函数和线性扩展映射到[0,100]之间，获得一级指标“情绪状态”的状态分。计算过程见公式 (6)。
ci = Methodi (X(i)), i ∈ j ······························································· (5)
S3 = Σi∈j αiMApi (ci) ··································································· (6)
式中：
j为情绪状态对应的二级指标集合;
Methodi 为表征情绪状态程度的第i个指标对应的评估方法;
X (i)为表征情绪状态程度的第i个指标对应数据;
ci 为第i个二级指标对情绪状态影响的评价结果;
S3 为情绪状态对工作状态影响程度的状态分(百分制);
αi 为二级指标权重;
MApi 为表征情绪状态的第i个指标对应的状态分映射函数。
6. 7 身体机能评估
6.7.1 评估指标选取
空中交通管制员岗位值勤身体机能评估建议选取以下指标进行综合表征：
a) 实时性生理指标：包括心率变异性、脑电θ波功率占比;
b) 周期性生化指标：包括与能量代谢、氧化应激相关的唾液代谢物特征及激素水平(如睾酮、皮质醇昼夜节律)。
注：本节所列指标主要用于监测由值班节奏、脑力负荷引发的短期生理变化。对于可能影响执勤安全的慢性疾病或急性病症，仍需依赖定期职业健康体检及相关临床检查予以识别和管理。
6.7.2 身体机能值计算
基于身体机能下属二级指标计算身体机能的评价结果。
利用6.3中选用的评估方法计算二级指标表征身体机能的向量或得分，计算过程见公式(7)。对于二级指标进行加权计算，得到身体机能标准值，并利用归一化函数和线性扩展映射到[0,100]之间，获得一级指标“身体机能”的状态分。计算过程见公式 (8)。
Di = Metℎ0di (X(i)), i ∈ j ······························································· (7)
S4 = ∑i∈j αiMApi (Di) ·································································· (8)
式中：
j为身体机能对应的二级指标集合;
Metℎ0di 为表征身体机能程度的第i个指标对应的评估方法;
X (i)为表征身体机能程度的第i个指标对应数据;
Di 为第i个二级指标对身体机能影响的评价结果;
S4 为身体机能对工作状态影响程度的状态分(百分制);
αi 为二级指标权重;
MApi 为表征身体机能的第i个指标对应的状态分映射函数。
7 评估结论
7. 1 工作状态评估值计算
应通过空中交通管制员岗位值勤工作状态量化评价体系中的一级指标，计算管制员的综合工作状态分，用于表征其当前值勤期间的整体表现水平。计算过程见公式(9)。
S = ∑i∈{1，2，3，4} bi Si ·································································· (9)
式中：
S为综合工作状态的评价结果;
i为一级指标索引;
bi 为第i个一级指标的权重;
Si 为第i个一级指标值的状态分(百分制)。
7. 2 评估结果分级
7.2.1 规范化计算
按照上述步骤，工作状态的计算结果已规范化映射到0至100的区间。
7.2.2 分级说明
应将百分制分值划分为“低风险”、“中风险”和“高风险”三个区间。各区间对应的百分制分值边界建议如下：
a) 低风险[T1, 100]：能够反映空中交通管制员的各项能力指标达到优良水平，能够在高压、复杂环境中稳定完成值勤任务;
b) 中风险[T0, T1)：表示部分能力指标存在波动，但总体上仍能满足胜任要求，建议加强关注，以预防状态恶化;
c) 高风险[0, T0)：反映关键能力指标分值较低，建议管制单位可以安排休息或人员调整。
其中，T0与T1为分级阈值(0
注：本文件基于前期研究与典型数据分布，建议取值为T0=40，T1=70。该建议值旨在平衡安全冗余与预警效能。具体的，设定T0=40可为识别显著的工作状态下滑提供缓冲，设定T1=70能为早期管理干预留出窗口，且该取值与常用评估区间具有一致性。各单位可根据应用反馈和本地化数据对本建议值进行验证和调整。
7.2.3 区间划分要点
应确定各区间边界数值(T0，T1)，区间划分要点如下：
a) 应在领域专家指导下确定区间划分;
b) 应结合本单位实际情况确定区间划分;
c) 应定期对区间划分边界数值进行审核和调整。
注：本文件给出的区间值为建议值，各单位可根据实际情况微调，但需说明理由并记录。
7. 3 典型应用场景说明
本文件所列各项评估指标的有效性受任务类型、值勤时段、环境条件等因素影响。为提高评估结果的针对性和实用性，建议各空中交通管制单位根据实际运行场景，选择最相关的指标组合进行监测。以下为部分典型场景的应用建议：
a) 高负荷运行时段(如高峰小时、流量超限)：宜重点监测注意力与警觉度相关指标，如注视时长、兴趣区切换频率、平均管制任务响应时间、指令语速稳定性等， 以识别因信息过载导致的认知资源紧张;
b) 夜间或连续值勤后期：宜加强身体机能类指标的监测，特别是脑电 θ波功率占比、心率变异性(HRV)、眨眼频率等，用于评估中枢疲劳累积程度;
c) 应急演练或突发事件处置后：可结合最近管制任务响应时间、瞳孔变异系数、声音强度变化、面部运动单元表征等指标，开展即时复盘分析，评估应激反应水平与情绪恢复能力;
d) 岗前筛查或健康趋势跟踪：宜采用周期性生化指标(如唾液皮质醇、睾酮/皮质醇比值)结合基础心率变异性，构建长期健康档案，辅助疲劳风险管理;
e) 机坪及地面管制岗位：由于更依赖视觉观察与外部沟通，建议强化头部轨迹、眼动速度、每秒音节数、嘴型开合度等行为学指标的权重配置;
f) 高高原管制单位：应考虑低氧环境对生理状态的影响，在建立个体基线时单独标注海拔与血氧数据，并谨慎解读心率变异性、脑电慢波等易受影响的指标。
各单位可根据自身运行特点和发展阶段，制定分阶段、差异化的评估实施策略， 优先部署在关键岗位和高风险场景中。
关于各类指标的推荐采集频次、最低有效次数及基线建立所需样本量等具体建议，详见附录C。
7. 4 评估结果应用建议
a) 常态化筛查：可将部分周期性评估指标(如基础心率变异性、特定生化指标)的检测纳入空中交通管制员年度IIIa体检项目，进行初步筛查。
b) 异常追踪：对于筛查中发现异常或处于“中风险”区间的空中交通管制员，应启动针对性更强的专项评估，增加监测频率和指标维度。
c) 风险干预：对于评估结果持续处于“高风险”区间或出现显著状态下滑的空中交通管制员，管制单位应采取干预措施，如：进行健康访谈、调整近期排班(避免连续夜班或高峰时段值勤)、建议并确保其获得足够的强制休息时长，或建议其寻求专业医疗帮助。
8 检验规则
8. 1 抽样方法
管制单位应制定年度抽样计划，可采用随机抽样与重点抽样(如对执勤超时、自我报告状态不佳者)相结合的方式。
8. 2 检验周期
实时监测指标在每班执勤期间持续进行;周期性状态评估建议每季度对每位管制员至少进行一次。
8. 3 结果判定
一次评估中，综合状态分落入“高风险”区间，或连续两次评估落入“中风险”区间，即判定为该次检验不通过。
8.4 处置措施
对于检验不通过的管制员，应启动8.3条规定的评估结果应用建议，并记录在案，形成闭环管理。
A
A
附录 A
(资料性)
空中交通管制员在岗值勤工作状态量化评估指标体系
空中交通管制员在岗值勤工作状态量化评估指标体系，见表A.1。
表A.1 空中交通管制员在岗值勤工作状态量化评估指标体系
注：本附录中的“参考阈值示例”均为基于现有文献或模型、理论中的一般规律所假定的示例，旨在为标准使用者提供一种将抽象指标“状态化”的量化思路和参考起点。这些数值并非经过大规模实测验证的通用标准，严禁任何单位或个人直接套用。
B
B
附录 B
(资料性)
空中交通管制员工作状态量化评估指标检测方法
空中交通管制员工作状态量化评估指标检测方法由检测指标、检测内容、使用设备构成，见表B.1。
表B.1 评估指标检测方法
C
C
附录 C
(资料性)
数据采集频次与可信度建议
本附录所列采集策略为理想条件下的技术性建议。对于主动式采集指标， 其推荐采集频次与要求仅适用于已具备相应采集设备、专业分析能力并建立了完善伦理与隐私保护流程的单位。不具备条件的单位，应优先部署和利用被动式采集指标进行评估。
为保障评估结果的稳定性与代表性，建议如下采集策略：
表 C.1 建议数据采集策略
注：本评估体系的可靠性随数据积累而提升。建议初期每名管制员至少完成3次完整评估，以建立可靠个体基线。各单位应根据人力资源和技术能力， 制定分阶段推进计划，避免短期内过度采集造成管理负担。
参考文献
CCAR-93TM 民用航空空中交通管理规则
AP-83-TM 民航空中交通管理运行单位安全评估管理办法AC-93-TM 民用航空空中交通空中交通管制员选用指南
IB-TM 空管单位安全绩效管理应用指导材料
IB-TM 民航空中交通管制员疲劳管理参考学习资料
国卫科教发〔2023〕4号涉及人的生命科学和医学研究伦理审查办法
