海員疲勞及其影響因素

賈寶柱， 謝燈峰， 林葉錦

(大連海事大學 輪機工程學院，遼寧 大連 116026)

隨著近年來工程技術、信息科學及管理科學的進步，船舶系統整體安全性得到大幅度提升，由此導致人為事故在總體安全事故中的比例越來越高。[1]商船本身具有技術密集、價值昂貴和運營風險高等特點，船員不但需要具有較高的船舶操作、維護和管理技能，還需要具備較高的風險防范及危機意識[2]，而這些能力與船員狀態息息相關。

統計數據分析表明，有16%的重大船舶傷亡事故和33%人身傷亡事故是由人為因素導致的[3]，顯然，疲勞是導致海上船舶事故的重要原因之一。國際海事組織(International Maritime Organization, IMO)設立的人力資源、培訓和值班分委會(Human Element, Training and Watchkeeping, HTW)負責疲勞減輕及管理指南(簡稱疲勞指南)的相關修訂工作，于2016年2月在倫敦召開的第3次分委會(HTW3)就海員疲勞問題進行討論并達成重要共識。目前對形成疲勞的主要影響因素及其作用尚不明確，對于疲勞進行分析的手段與工具尚不明晰。現有大部分研究側重于單個或幾個特殊因素如何影響海員的疲勞，選擇影響因素的規則取決于經驗或主觀判斷。STRAVCH[4]提出一種系統模型來確定疲勞是否會對事故中的海員表現產生不利影響。HYSTAD等[5]通過收集的調查數據，探究航海經驗，環境壓力和心理承受能力對睡眠質量和疲勞的影響，結論表明心理承受能力在統計學上可以作為與疲勞和睡眠質量的顯著預測因子。ELIF等[6]通過分析層次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)研究引起海員疲勞的因素，并確定其定量優先級，結果表明睡眠的好壞對海員疲勞的發生具有重要影響。AKHTAR等[7]提出基于修正人為因素分析和分類體系的人體疲勞貝葉斯網絡，研究橋梁管理團隊和船舶擱淺，船舶認證，人力資源和高層管理質量控制的風險被認為是最強的疲勞相關因素。趙志葳等[8]分析基于歐洲船舶管理公司的船員疲勞因素，探討導致船員疲勞的主要因素。

設計基于多維疲勞量表(MFI-20)的問卷，并分發給在船船員，取得了有效問卷370份，將其數據用于分析海員疲勞。將MFI-20和NASA-TLX(NASA任務負載)運用于海員疲勞研究中，數據分析結果表明：船員的MFI-20五維平均疲勞度均大于常用閾值，任務平均值負擔和主觀感覺也較普通人的數值大。為深入探究海員疲勞，進行探索性因子分析(Exploratory Factor Analysis, EFA)。基于EFA，通過使用AMOS軟件程序建立結構方程模型(Structural Equation Modeling, SEM)，確定了MFI/TLX與其影響因素之間的6個意義因果關系路徑。

1 研究方法

1.1 問卷

在與船員管理者溝通的基礎上，設計有關船員疲勞及其影響因素的調查問卷，包含所有可能影響海員疲勞的影響因素，并進一步分析這些因素如何影響海員的疲勞。

1.1.1疲勞的描述

針對評估疲勞狀態，SMETS等[9-10]在1995年研究開發多維疲勞量表(MFI-20)，MFI-20的每個條目都是參與者在近期的感受。每個條目的分數都是1分(是，我覺得正確)到5分(不，我覺得不正確)，其中部分條目經過反向后，分數越高表明疲勞越高。它包括綜合性疲勞、體力疲勞、活動減少、動力下降和腦力疲勞5個維度。為了盡可能地降低對某一方向選擇的傾向，每個維度都包含2個疲勞的表述和2個不疲勞的表述。同時參與者的工作負荷用NASA-TLX測量[10]，以大量的研究成果為基礎篩選出腦力需求、體力需求、時間壓力、努力程度、業績水平和挫折程度等6個項目作為NASA-TLX量表的組成部分。每個維度都由1(任務負荷低)到21(任務負荷高)尺度去衡量參與者的主觀負荷水平。NASA-TLX評分由1～21尺度比例轉換成0～100范圍。[11-12]同時參與者在加班和超勞時的主觀感受(愉快、緊張和費力)也給體現出來。

1.1.2與疲勞相關的因素

為了找出導致疲勞的主要影響因素，收集船員疲勞實際情況和專家經驗，在問卷中描述疲勞的可能影響因素。

(1)個人情況：問卷重點調查海員當前的健康狀況和睡眠質量，這些都是疲勞的直接表現。作為社會關系，收集員工婚姻狀況和家庭關系的信息；

(2)工作性質：收集參與者的工作類型、部門和工作經歷。這些信息在一定程度上反應了員工的工作日程和工作需求；

(3)物理工作環境：物理環境是導致人員失誤和健康問題的主要影響因素[11]，問卷中包含的描述物理環境的主要條目有舒適度、噪聲、照明、溫濕度和輻射。并且調查了當海員值班時其工作場所休息環境的質量和舒適度；

(4)工作超時：工作超時會直接導致失眠或影響睡眠質量，包括超量工作(超勞)，超時工作(長期工作)和隨時待命。針對超時工作的3種類型，問卷調查其發生的頻率、頻發時間段及其持續時間，同時也詢問了海員自己是否可以決定加班時間以及加班補償等問題；

(5)工作要求和控制：主要調查船員工作需求、工作時間表(倒班、超時工作時間)和工作描述(持續時間、頻率和發生時間)。

1.2 分析方法

根據問卷統計結果，分別計算疲勞狀態，任務負荷以及加班相關感受平均值及其與疲勞因素的相關性，保留其中與MFI-20和NASA-TLX顯著相關條目，再通過檢驗統計量(Kaiser Meyer Olkin，KMO)檢驗和Bartlett’s檢驗評估這些條目是否適用于海員疲勞分析。

如果整體樣本充分性度量值(Measure of Sample Adequacy, MSA)>0.70，Bartlett’s的P值≤0.01時，說明該條目可以用于后續的因子分析。通過正交旋轉修改最初的問卷條目的分類結構進行EFA，并將其用于SEM中的測量模型。

計算逼近均方根誤差(Root Mean Square Error or Approximation, RMSEA)[12]和卡方(卡方/自由度，Chi-Square/Degree of Freedom)[13]用于驗證所建立的結構化模型的適用性。RMSEA≤0.05則表明模型適用，而當其值近似為0.08或更少仍然意味著合理的逼近誤差。相應的CMIN/DF值<3表示模型適用。

2 數據結果

2.1 疲勞指標

問卷分別被分發給隸屬于甲板部和輪機部的高級和低級船員，總共回收的397份問卷中有效問卷為370份，船員年齡分布在18～61歲，平均年齡為36.14歲，標準偏差(Standard Deviation)為0.71。

2.1.1疲勞程度

疲勞程度可通過MFI-20指標描述，從5個維度和20個指標來描述海員的疲勞水平，每個維度通過由1(疲勞度低)至5(疲勞度高)的分數來測量其疲勞程度，并計算每個維度的平均值和標準偏差見表1。由表1可知：MFI-20的5維度平均值>2.50，表明船員確實存在疲勞情況，與船員實際情況表現的疲勞程度相吻合。

表1 MFI 5個維度的平均值和標準偏差(人數：370)

2.1.2任務負荷

NASA-TLX采用6個維度分析任務負荷，每個維度以1到21的刻度表示任務負荷。6個維度下的分數被重新量化為0(低任務負荷)到100(高任務負荷)的值。NASA-TLX 6個維度的平均值和標準偏差見表2。

所有維度上任務負荷的平均值均>50，表明船員在工作中腦力和體力的需求相對較高，時間壓力比較大。較好的工作表現需要付出的努力也更多，受挫程度較大。

2.1.3主觀感受

船員在工作時對加班和超勞會表現出不同的感受，研究者通常用5點尺度表示船員的主觀感受情況。分析結果見表3。

表2 NASA-TLX 6個維度的平均值和標準偏差

表3 船員主觀感受的平均值和標準偏差

由表3可知：船員主觀感受中所有條目的平均值均≤3，說明船員在超勞和加班的情況下感受不愉快，在加班及超勞時感受費力和壓力。

2.2 相關性檢驗

為了明確問卷中各條目與疲勞程度之間的關系，分別分析問卷中各條目與MFI-20及NASA-TLX疲勞維度的相關度。假設任務負荷作為疲勞的中間因子，并將其置信度設為0.95，保留與MFI-20或NASA-TLX顯著性>0.05且影響維度>1/2的條目，所得疲勞相關顯著性條目及其相關系數見表4，表中絕對值<1的數據為問卷中相關條目與MFI-20或NASA-TLX相關疲勞維度指標的相關系數，負號說明該條目與相應的疲勞指標參數為負相關，相關系數的絕對值越接近于1則表明該條目與相應的疲勞維度的相關度越高。

2.3 EFA

EFA主要是將表4中相關度較高的條目合并為一個疲勞影響因子，因子內部的變量相關度大，不同因子間相關度小。這樣使疲勞影響因素的結構更加簡單，有利于以最少的影響因素對海員疲勞問題做出更加明確的揭示。

運用SPSS軟件分析變量間的相關系數矩陣內部結構，將變量進行重新組合，利用數學工具將眾多的原變量組成少數的獨立的新變量。EFA主要步驟見圖1。

在進行主要成分分析的基礎上，對與疲勞明顯相關的條目進行因素重新歸類，同時檢查變量的分類是否符合實際情況，以確保模型的合理性，最終得到的探索性因子及其對應條目的相關系數見表4。通過KMO檢驗方法對樣本數據分析，結果顯示全部問卷樣本的充分性MSA為0.81，表明同一因子所包含的疲勞因素間具有較大的相關度，新的疲勞探索性因子適合用于海員疲勞分析。采用正交旋轉法，并選取能解釋的方差接近60%和以0.45作為條目與其探索性因子相關系數臨界值將所有條目分類為8個探索性因子。定義公因子方差h2為條目對相應探索性因子的解釋度，計算多個公因子方差的累積貢獻率，該值越高說明所提取的公因子對原始數據的代表性或解釋度越高，相對應的分類越合理。u2=1-h2為成分唯一性指標，表示探索性因子無法被其條目解釋的比例。

表4(續)

2.4 SEM

使用AMOS進行結構方程建模及分析，以找出船員疲勞與疲勞影響因子之間的聯系，船員的負荷矩陣見表5，基本研究方法見圖2。

根據探索性因子的分類結果，因子6的歸類不符合實際情況，在結構模型分析中將其剔除，避免結構方程模型無法適配。所得到的結構方程模型見圖3，給出了6個顯著路徑的P值和標準化回歸加權值SR(Standardized Regression Weights)。模型適配計算結果為：模型自由度為539，卡方值為1 152.11，卡方自由度比值為2.13<3.00，RMSEA值=0.056<0.080。

表5 船員的負荷矩陣

根據機構方程模型的計算結果，確定了6個顯著的因果路徑：

1)不良的休息環境會增加加班時的悲觀情緒。

2)任務負荷(Task Load Index, TLX)會增加疲勞感受(Multidimensional Fatigue Instrument, MFI)。

3)不良工作環境增加了與加班相關的悲觀情緒。

4)不合理的工作節奏增加TLX。

5)不良物理工作環境增加TLX。

6)不良的休息環境會增加MFI。

由此可以得出任務負荷和與休息情況直接導致疲勞，這些因素受工作節奏、物理工作環境和工作安排的影響，而物理工作環境和休息情況同時也會影響工作超時感受。

3 結束語

為了研究船員疲勞，設計基于MFI-20設計船員疲勞問卷，分別對MFI-20五維和NASA-TLX六維進行有效收集的數據進行分析，結果表明船員中普遍存在疲勞現象。為進一步研究造成船員疲勞的影響因素，引入了EFA并得到了8個探索性因子。基于EFA的結果，建立結構方程模型，得出了探索性因子與船員疲勞的相關性，“物理工作環境”，“休息情況”和“工作節奏”等3個因子對船員疲勞程度的影響最為直接。所使用的方法可用于研究船員的疲勞，幫助船舶管理公司和相關管理部門有針對性地制訂疲勞管理制度，通過減少任務負荷，適當的休息時間和改善工作的物理環境來提高船員的表現，切實提高船舶航行安全水平。