高铁行车调度合理工作负荷研究

陈 峰

西南交通大学，交通运输与物流学院，成都 610031

0 引 言

高速铁路不允许发生重大事故，因为高速列车的运行速度较高，一旦发生违章操作或者设备异常，可供其纠正和避免事故的时间很短，而且选择的方式非常有限。高铁行车调度在高速铁路调度指挥系统这个复杂的人-机-环境系统中担负着非常重要的责任，其调度能力的发挥决定了列车运行的可靠性和铁路部门的运营效率，也会影响到旅客的安全准点出行。

高铁行车调度的工作状态与其工作负荷有着密切的关系，为了确保行车调度工作的顺利进行和列车运行的安全正点，必须确保其处于良好的工作状态。因此，有必要对高铁行车调度所受到的工作负荷进行评价，并确定合理的工作负荷范围。

在既有的工作负荷研究中，S.Popkin 等人[1]选取了年龄介于25 至44 周岁之间，患病率明显高于美国普遍水平的铁路调度员作为调查对象，研究工作负荷、压力和疲劳对调度员工作效率与身体健康之间的关系；D.K.Schmidt[2]提出了采用排队论来评估管制员的工作负荷，并记录了管制员在执行任务中每项例行操作的时间，最后分析了扇区内交通流与航班延误之间的关系；杨艳等人[3]通过职业紧张测试表对某铁路编组站93 名调度员进行调查，研究职业紧张、个人特征和心里紧张对高血压发病及血压值的影响。

总的看来，既有的研究主要集中于既有线调度员和空中管制员的工作负荷，鲜有学者对高铁行车调度的工作负荷进行研究。考虑到高速铁路的快速发展趋势和旅客出行的安全需求，对高铁行车调度的工作负荷进行相关研究是十分必要的。

1 高铁行调工作负荷分析

1.1 工作负荷的定义

高铁行车调度作为高铁列车运行的指挥者，担负着非常大的压力和责任。其主要任务可以总结为：根据调度计划的内容，监视并组织调度区段内的列车运行；根据列车运行现状和某些突发情况，及时调整列车运行计划和到发线运用计划；根据具体工作任务，及时和相关调度台进行沟通协调，并向车站值班员和列车司机发布命令；组织并监视施工维修。总而言之，高速铁路行车调度应该根据客流大小，合理地使用列车和车辆，与其他调度台紧密配合，确保列车能够按图运行，保障列车运行的安全性和准点性。

对于高速铁路行车调度的工作负荷，尚未见学者进行相关定义。本文根据高速铁路运营特点以及行车调度的主要工作任务对高速铁路行车调度的工作负荷进行如下定义：为了满足旅客安全、准点出行的需要，行车调度在完成任务过程中所承受的体力上和脑力上的压力，通过时间上的消耗来完成任务并缓解压力。因此本文中的工作负荷采用单位时间内的任务时间消耗（即单位时间内的时间占有率）来衡量高铁行车调度的工作负荷。

1.2 工作负荷的评价方法

迄今为止，已经有许多学者对操作者工作负荷的评价方法进行研究，主要有以下三种评价方法：主观评价法、任务分析法和生理测量法。

（1）主观评价法是指从操作者的主观感受出发去评价工作负荷的强度，该方法的理论基础是操作者的能力消耗与操作者自身感知的努力程度密切相关，当感知到努力程度较高时，能力消耗较大，此时工作负荷较高。

（2）任务分析法就是以操作者在工作中所需完成的任务为分析对象，统计执行任务过程中操作者时间资源或脑力资源的占用情况。通常先将操作者的工作负荷分为不同模块，统计各模块的工作量，最后将测量数据加权平均来衡量操作者的工作负荷。

（3）生理测量法是以若干生理指标为研究对象，通过生理指标的变化来评价操作者的工作负荷。此法假设工作负荷的变化会导致操作者生理指标发生变化，通过统计分析不同交通特征下生理指标数据，来获取生理指标与工作负荷之间的变化关系。

根据高铁行车调度的作业内容和作业过程，本文希望寻找一种能实时、客观和无干扰的方法来对行车调度工作负荷进行测量。在上文所述的三种评价方法中，生理测量法实施较为麻烦，且对行车调度的主任务具有一定的侵入性，影响行车安全；而主观评价法得到的工作负荷大小与个人特征、身心状况和反应策略都存在密切联系，评定结果的差异性较大，较容易产生偏差。因此，本文采用任务分析法对行车调度的工作负荷进行评价。

2 高铁行车调度工作负荷模型

2.1 工作负荷模型的分类

通过与高铁行车调度进行访谈和实地调研，在对行车调度的工作内容和特点进行详细分析的基础上，将高铁行车调度工作负荷分为以下五类：记录负荷、调控负荷、通话负荷、监视负荷和思考负荷。

2.1.1 记录负荷

记录负荷是指高铁行车调度在当班过程中，为了统计当班运营状况的指标、发布和接受调度命令、记录突发交通事故以及确保当班运营情况能准确传递到下班，对当班情况下的高铁运营情况和施工情况做相关记录，并分析当班情况下运营统计指标时所承受的工作负荷。高铁行车调度的记录负荷主要包括以下三项工作内容：①登记调度命令；②记录交班事宜；③填写《铁路交通事故（设备故障）概况表》。

2.1.2 调控负荷

调控负荷是指高铁运行受到天气、地理环境、人员状态、车祸等多种因素的影响，列车运行状态偏离计划运行图，行车调度为了尽可能的减少列车晚点造成的损失，对列车运行计划、列车进路、调车进路等进行调整时所承受的工作负荷。高铁行车调度的调控负荷主要包括以下五项工作内容：①列车运行计划的实时调整；②发布调度命令；③控制列车进路；④控制模式与控制权的转换；⑤封锁和限速。

2.1.3 通话负荷

通话负荷是指行车调度在工作过程中根据列车运行计划的更改，采用列车调度电话与其他调度人员进行协调，向车站发布调度命令，以及采用无线调度电话向车站、列车司机发布口头指示时所承受的工作负荷。高铁行车调度的通话负荷主要包括以下三项工作内容：①发布电话调度命令；②各调度工种间的联系；③发布口头指示。

2.1.4 监视负荷

监视负荷是指行车调度为了保证列车运行的安全，监视列车运行过程中早晚点情况、列车运行速度、联锁和信号设备工作状态时所承受的工作负荷。高铁行车调度的监视负荷主要包括以下七项工作内容：①查看列车运行计划；②查看列车实绩运行信息；③查看列车运行状态；④查看设备运转状态；⑤查看施工和维修计划；⑥查看现场监控；查看防灾安全监控系统。

2.1.5 思考负荷

思考负荷是指行车调度对列车运行过程中的列车速度、列车运行位置等信息进行简单辨识和记忆，对偏离列车运行计划的列车，根据《铁路运输调度规则》，制定出最适合的运行调整计划。高铁行车调度的思考负荷主要包括以下六项工作内容[4]：

（1）简单反应，指行车调度受到外界刺激以后表现出来的反应，其时间权值可以表示为：

式中，Tp为知觉模块常量，取值范围为50～200ms；TC为认知模块常量，取值范围为25～175ms。

（2）识别辨认，指行车调度通过观测系统显示的列车运行数据和图表来辨别列车运行和设备运转是否正常。识别辨认的时间权值可以表示为：

（3）选择反应，指行车调度对工作进程中的多种刺激来源进行处理，并作出相应的反应。选择反应的时间权值可以表示为：

式中，N 为不同的刺激数目。

（4）计算回忆，指行车调度根据列车运行现状计算列车在区间的运行时间，并与计划运行图比较，计算出列车到达目的站时的早晚点时分。计算回忆的时间权值可以表示为：

（5）思维决策，指行车调度根据列车运行过程中偏离计划运行图的程度，按照铁路局规定的调度原则和方法，制定出最合适的列车运行调整措施，并加强与综合维修调度员的联系，宏观把握当日施工维修任务。思维决策的时间权值可以表示为：

式中，IC为信息反复时间，取值范围为150～157ms。

（6）判断评估，指行车调度对列车运行现状或者通过各种方法调整后的列车运行计划作出评估。判断评估的时间权值可以表示为：

式中，H 为要考虑的选择数目。

2.2 工作负荷模型的建立

从上述的分类中可以看到，高铁行车调度的工作负荷是由记录负荷、调控负荷、通话负荷、监视负荷和思考负荷五个模块所组成。对高铁行车调度的工作进行实地调研，统计行车调度在进行以上五类工作时，每一项工作内容所花的时间和单位时间内的执行次数，可得行车调度在单位时间内的工作负荷，具体模型见下式：

式中，W(t)为总工作负荷；Wrec(t)为记录工作负荷；Wcoo(t)为调控工作负荷；Wcal(t)为通话工作负荷；Wsur(t)为监视工作负荷；Wthi(t)为思考工作负荷；为第i 类记录任务的时间权值，s；Nri(t)为时间片段内执行第i 类记录任务的次数；为第i 类调控任务时的时间权值，s；Nci(t)为时间片段内执行第i 类调控任务的次数；为第i 类通话任务时的时间权值，s；Ncai(t)为时间片段内执行第i 类通话任务的次数；为第i 类监视任务时的时间权值，s；Nsi(t)为时间片段内执行第i 类监视任务的次数；为第i 类思考任务时的时间权值，s；Nti(t)为时间片段内执行第i 类思考任务的次数；T 为统计行车调度工作负荷的时间片段，s。

在工作负荷模型中，可以统计出各类负荷的操作时间权值，以避免在调度任务或者工作环境发生变化时对行车调度的工作负荷进行重新测量，只需测量在时间片段内行车调度操作某类任务的次数即可。在测量行车调度工作负荷时，可以任意设置时间片段的长度，以便对不同时间片段内行车调度的工作负荷进行测量。

2.3 工作负荷模型的修正

考虑到高铁行车调度在执行任务过程中存在时间限制，在出现紧急情况或处于列车密度高峰期时，行车调度必须在指定的时间内加速作业以完成相应的任务，与作业时间充裕的情况相比，对其信息处理能力的占用明显增加，导致工作负荷加重。基于此，采用时间压力系数对其工作负荷进行修正。将时间压力系数定义为在特定的时段完成任务所需时间与给定的作业时间之比：

式中，Tp为时间压力系数；TC为完成任务所需时间，s；Te为相应时段给定作业时间，s。

通过向京沪高铁、京津城际和石太客专等调度台的10 余名行车调度发放问卷进行时间压力系数的调查，可得各时间段的压力系数如表1 所示。

进行工作负荷评估时，先查看评估时段是否属于压力时间段，如是，则按下式进行时间压力系数的修正：

表1 时间压力系数Tab.1 Time-pressure coefficients

3 实例分析

京沪高铁全长1 318km，具有跨局调度指挥、线路长、区间大等特点，列车运行由北京铁路局、济南铁路局和上海铁路局三个调度所进行调度指挥。本文选取北京铁路局调度所京沪高铁调度台的行车调度为研究对象，跟班统计了行车调度在一个连续作业周期内的工作负荷。调查时间选取在2012年6 月23 日，由于那天是端午节，所以列车运行密度较高，全日列车运行数量达到78 对。

通过对行车调度24 h 工作进行观察和分析，记录了其连续的白班和夜班作业所执行的所有任务。以5 min 为基本时间片单位，全天24 小时分为连续的288 个时间片。以建立的负荷模型为评估算法，计算工作负荷数值，再将各小时包含的所有时间片的工作负荷值累积，得到京沪高铁行车调度全天 24 小时工作负荷评估结果，如图 1所示。

图1 行车调度全日工作负荷Fig.1 Full-time work load of traffic dispatching

从图1 中可以看出，行车调度的工作负荷全天呈波动趋势，呈现出几个高峰和低谷。

（1）0 点至1 点半时段，为施工登记阶段，此时行车调度的时间占有率高达87.6%。在该阶段内，行车调度需要仔细核对施工维修计划，发布调度命令，并与车站值班员、供电调度和车站联络员进行联系。此阶段，电话密度较大且行车调度需要按照施工维修计划发布调度命令，视觉和听觉资源占用较多，造成其工作负荷较大。

（2）在2 点至3 点半时段，为施工监控阶段，此时行车调度只需对各项施工进行监控与协调，确保各项施工按既定计划进行，负荷较低。

（3）3 点半至4 点半，为施工注销阶段，行车调度要受理车站值班员所提交的施工注销申请，在核对各项施工任务已经完成后发布注销命令。在涉及接触网停电的区段，当具备送电条件后，行车调度需联系供电调度进行送电。此阶段，行车调度的工作负荷较施工监控阶段有所增加。

（4）7 点半至8 点，为交接班时段。此时，管辖区段内列车数量虽然较少，但是接班调度员需要熟悉上一班列车运行情况、设备运转状况、天气情况等状况，因此工作负荷也较大。

（5）在12 点至13 点以及14 点至17 点时段，此时管辖区段内列车运行密度较大，高峰小时的列车运行密度达到29 辆。行车调度需要密切监控各列车的运行状态、运行位置、早晚点等情况，此阶段行车调度的时间占有率处于80%以上，工作负荷较大。

（6）在19 点至23 点时段，管辖区段内列车密度下降较快，并伴有列车入库，此时行车调度的工作负荷较列车运行密度高峰期有较大下降。

英国铁路标准化局以时间占有率为衡量标准，将调度工作负荷分为三个等级：当时间占用率低于50%时，处于低负荷水平；当时间占用率介于50%至80%之间，工作负荷处于适中水平；当时间占用率高于80%时，处于高负荷水平[5]。由上述分析可知，行车调度在列车密度较高及施工登记阶段时间占有率高于 80%以上，此时行车调度劳动强度较大，工作负荷严重超载，影响行车安全并对行车调度的身体健康构成威胁。

4 结 论

本文采用任务分析法在对行车调度的作业内容进行详细分类的基础上，建立了工作负荷的模型，并以京沪高铁行车调度为研究对象进行了实例分析。结果表明京沪高铁行车调度个别时段工作负荷较大，影响行车安全。因此，京沪高铁调度台设置两名助理调度来辅助行车调度完成整个调度任务是比较合理的。

[1]Popkin S.,Gertler J.,Reinach S.A preliminary examination of railroad dispatcher workload,stress,and fatigue[R].U.S.A:Federal Railroad Administration,2001.

[2]Schmidt D.K.A queuing analysis of the air traffic controller’s workload[J].IEEE Transaction on Systems,Man,and Cybernetics,1978,SMC-8:492-498.

[3]杨 艳.职业紧张对铁路调度员心理及心血管健康的影响[D].郑州：郑州大学，2007.

[4]Liz Cullen.Validation of a methodology for predicting performance and workload[R].France:Euro control Experimental Centre,1999,6.

[5]张 嬿.基于任务分析地铁行车调度工作负荷研究[D].北京：北京交通大学，2010.